신승연 연구실은 한양대학교 ERICA캠퍼스 전자공학부에 소속되어 있으며, 의료 영상 분석, 컴퓨터 비전, 인공지능을 핵심 연구 분야로 삼고 있습니다. 본 연구실은 다양한 의료 영상 데이터(CT, 초음파, 안저 영상 등)를 활용하여, 딥러닝 기반의 자동 진단 및 분류, 병변 탐지, 조직 구조 분석 등 첨단 의료 영상 처리 기술을 개발하고 있습니다. 특히, 희귀 질환이나 미세 병변의 자동 탐지와 분류를 위한 딥러닝 네트워크 설계에 주력하고 있습니다. 최근에는 소장 카르시노이드 종양, 간 병변, 유방 초음파 영상 내 종양 등 임상적으로 진단이 어려운 질환에 대한 자동화된 진단 시스템을 개발하여, 높은 민감도와 특이도를 달성하는 성과를 거두고 있습니다. 또한, 약한 지도 학습과 반지도 학습 기법을 도입하여, 제한된 라벨 데이터 환경에서도 우수한 성능을 보이는 알고리즘을 연구하고 있습니다. 이와 더불어, 컴퓨터 비전 및 영상 신호처리 기술을 융합하여, 2D 및 3D 영상 데이터의 구조적, 형태적 특징을 효과적으로 분석하는 연구도 활발히 진행 중입니다. 혈관 구조 분석, 망막 동맥/정맥 분류, 3D 형태 복원 등 다양한 응용 분야에서 혁신적인 알고리즘을 개발하고 있으며, 새로운 딥러닝 아키텍처의 설계와 영상 데이터의 위상적 특성 반영에 중점을 두고 있습니다. 신승연 연구실은 이러한 연구를 통해, 실제 임상 환경에서 활용 가능한 인공지능 기반 의료 영상 분석 시스템을 개발하고, 의료진의 진단 정확도 향상과 환자의 조기 치료에 기여하고자 합니다. 앞으로도 다양한 의료 영상 모달리티와 질환을 대상으로, 인공지능 및 컴퓨터 비전 기술의 융합 연구를 지속적으로 추진할 계획입니다. 본 연구실은 국내외 유수의 학술지와 학회에 다수의 논문을 발표하며, 의료 영상 분석 분야에서 선도적인 연구 성과를 창출하고 있습니다. 신승연 교수의 지도 아래, 첨단 인공지능 기술을 의료 영상 분야에 접목하여, 미래 의료 환경의 혁신을 이끌어 나가고 있습니다.