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김성헌 연구실

강원대학교 의학과

김성헌 교수

Machine Learning in Medical Imaging

Dementia

Stroke

김성헌 연구실

의학과 김성헌

의학과 연구실은 신경 보호, 의료 영상에서의 머신 러닝, 인지 저하, 치매, 뇌졸중 등의 연구 분야에서 활발한 연구를 진행하고 있습니다. 최근 3년간 파킨슨 모델에서 α-시누클레인 제거를 통한 신경 보호 효과 연구, 뇌 컴퓨터 단층 촬영 이미지를 이용한 피질 위축 자동 추정 머신 러닝 기반 연구, 치매 진행 예측을 위한 '종합 시각 평가 척도'와 머신 러닝 알고리즘 연구 등 다양한 프로젝트를 수행하였습니다. 또한, 허혈성 뇌졸중 후 인지 기능 변화와 관련된 연구, 알츠하이머 치매 환자의 치료 패턴 분석 연구 등도 진행하였습니다. 이러한 연구 성과를 바탕으로, 연구실은 관련 기업과의 R&D 협력을 통해 더욱 발전된 연구를 이어가고자 합니다.

Machine Learning in Medical Imaging
Dementia
Stroke
파킨슨병 모델에서의 선택적 ER-파지와 α-시뉴클레인 제거 조절을 통한 신경 보호 효과 연구
파킨슨병 모델에서 선택적 ER-파지를 통해 α-시뉴클레인의 제거를 조절하여 신경 보호 효과를 창출하는 연구입니다. 이 연구는 α-시뉴클레인의 축적이 신경 세포 사멸과 파킨슨병의 주요 원인 중 하나라는 사실에 주목하고 있습니다. 선택적 ER-파지는 세포 내 소기관의 품질 관리를 통해 α-시뉴클레인의 축적을 줄이며, 이를 통해 신경 세포의 생존율을 높이고 기능을 향상시킬 수 있는 가능성을 제시합니다. 이를 위해 다양한 실험적 모델을 사용하여 효과적인 ER-파지 활성화 방법을 탐구하고, 그 신경 보호 메커니즘을 분석합니다. 이러한 연구는 파킨슨병 치료제 개발에 중요한 기초 자료를 제공할 것으로 기대됩니다.
1
A selective ER-phagy exerts neuroprotective effects via modulation of α-synuclein clearance in parkinsonian models
, 2023
2
Machine learning-based automatic estimation of cortical atrophy using brain computed tomography images
, 2022
3
Predicting progression to dementia with “comprehensive visual rating scale” and machine learning algorithms
, 2022