김현지 연구실은 소아 진단방사선학, 특히 신생아 및 영유아의 뇌영상 분야에서 국내외적으로 선도적인 연구를 수행하고 있습니다. 본 연구실은 MRI, CT, 초음파 등 다양한 영상기법을 활용하여 성장기 아동의 뇌 구조와 기능을 정량적으로 평가하고, 이를 통해 조기 진단 및 예후 예측의 정확도를 높이는 데 주력하고 있습니다. 특히, 미숙아 및 신경발달장애 위험군에서의 뇌 발달 평가와 맞춤형 치료 전략 수립에 중점을 두고 있습니다. 최근에는 3차원 자기공명지문법, 다중지연 동맥스핀표지, 합성 MRI, 딥러닝 기반 영상 재구성 등 첨단 영상기술을 적극적으로 도입하여, 촬영 시간 단축, 영상 품질 향상, 방사선 노출 최소화 등 환자 친화적 진단 환경을 조성하고 있습니다. 또한, 뇌 백질의 미엘린화, 뇌혈류 변화, 뇌 나이 예측 등 뇌 발달의 다양한 지표를 정량적으로 분석하여, 정상 발달과 질환 간의 미세한 차이를 탐지하고, 임상적 의사결정에 실질적인 도움을 주고 있습니다. 연구실은 빅데이터와 인공지능 기술을 접목한 연구도 활발히 진행 중입니다. 대규모 국내외 뇌영상 데이터셋을 통합하고, 딥러닝 및 머신러닝 알고리즘을 적용하여 뇌 구조 및 기능의 미세한 변화를 자동으로 분석할 수 있는 시스템을 구축하고 있습니다. 이를 통해 신생아 및 영유아의 뇌 나이 예측, 뇌 성숙도 지표 산출, 신경발달장애 위험군 선별 등 임상적으로 유용한 정보를 제공합니다. 이외에도, 영상기반 진단의 정확도 향상, 방사선 저감화, 비진정 뇌 MRI 프로토콜 개발, 다양한 소아 질환(급성신우신염, 갑상선 질환, 두개골 골절 등)에 대한 영상진단 연구 등 폭넓은 주제를 다루고 있습니다. 이러한 연구 성과는 국내외 학술지 및 학회에서 다수의 수상과 발표로 이어지고 있으며, 임상 현장에 실질적으로 적용되어 소아 환자의 건강 증진에 기여하고 있습니다. 궁극적으로 김현지 연구실은 소아 환자의 건강한 성장과 삶의 질 향상을 목표로, 영상의학과 인공지능의 융합을 통한 정밀의료 실현, 그리고 세계적 수준의 연구 성과 창출을 위해 지속적으로 노력하고 있습니다.