Veterinary Medical Imaging
수의학과 윤학영
Veterinary Medical Imaging 연구실은 반려동물 및 야생동물의 다양한 질환을 진단하고 치료하기 위한 첨단 영상의학 및 중재시술, 그리고 인공지능 기반 의료영상 분석 기술을 선도적으로 연구하는 곳입니다. MRI, CT, 초음파, X-ray 등 다양한 영상진단 장비를 활용하여 심장, 신장, 간, 췌장 등 주요 장기의 구조적·기능적 이상을 정확하게 진단하고, 이를 바탕으로 효과적인 치료 전략을 수립하고 있습니다.
특히, 영상기반 중재시술 분야에서는 방사선 치료, 혈관기형 및 종양의 중재적 치료, 심장사상충 제거 등 다양한 시술법을 개발하여 임상 현장에 적용하고 있습니다. 이러한 시술들은 기존의 외과적 수술에 비해 환자의 부담을 줄이고, 회복 기간을 단축할 수 있어 반려동물의 삶의 질 향상에 크게 기여하고 있습니다. 또한, 선천성 기형, 심장병, 종양 등 복잡한 질환에 대한 영상진단 및 치료법 개발에도 힘쓰고 있습니다.
본 연구실은 인공지능 및 딥러닝 기술을 접목한 의료영상 자동 분석 및 진단 시스템 개발에 집중하고 있습니다. CT, MRI, X-ray 등 다양한 영상에서 신장 결석, 척추 질환, 종양 등 주요 질환의 자동 검출 및 정량적 평가가 가능한 딥러닝 모델을 개발하고, 이를 특허화하여 실제 임상에 적용하고 있습니다. 이러한 기술은 영상 판독의 객관성과 신뢰도를 높이고, 수의사의 진단 부담을 경감시키며, 진단의 표준화와 신속한 임상 의사결정에 크게 기여하고 있습니다.
연구실의 연구 성과는 국내외 유수의 학술지 논문, 특허, 학술상 수상 등으로 이어지고 있으며, 다양한 산학협력 및 정부과제 수행을 통해 실질적인 임상 적용과 기술 상용화에도 앞장서고 있습니다. 또한, 야생동물 질병 전문인력 양성, 반려동물 빅데이터 구축 등 사회적 요구에 부응하는 다양한 프로젝트를 수행하고 있습니다.
Veterinary Medical Imaging 연구실은 앞으로도 첨단 영상의학, 중재시술, 인공지능 기반 의료영상 분석 등 수의학의 미래를 이끌어갈 핵심 기술 개발에 매진할 것입니다. 이를 통해 반려동물과 야생동물의 건강 증진과 수의학 발전에 기여하며, 국내외 수의영상의학 분야의 선도 연구실로 자리매김하고자 합니다.
Computed Tomography
Medical Imaging
Ultrasonography
MRI, CT, 초음파, X-ray를 이용한 반려동물 영상의학 및 중재시술
본 연구실은 MRI, CT, 초음파, X-ray 등 첨단 영상진단 장비를 활용하여 반려동물의 다양한 질환을 진단하고 치료하는 영상의학 분야에 중점을 두고 있습니다. 영상의학은 동물의 내부 구조와 병변을 비침습적으로 관찰할 수 있어, 정확한 진단과 효과적인 치료 계획 수립에 필수적인 역할을 합니다. 특히, 심장, 신장, 간, 췌장 등 주요 장기의 구조적 이상과 기능적 변화를 영상으로 평가함으로써, 임상적 의사결정의 신뢰도를 높이고 있습니다.
영상기반 중재시술(intervention)은 기존의 외과적 수술에 비해 환자의 부담을 줄이고, 회복 기간을 단축할 수 있는 혁신적인 치료법입니다. 본 연구실에서는 방사선 치료, 혈관 중재시술, 신장 결석 제거, 심장사상충 제거 등 다양한 중재적 시술법을 개발 및 적용하고 있습니다. 이러한 시술들은 영상장비를 실시간으로 활용하여 시술의 정확성과 안전성을 극대화하며, 반려동물의 삶의 질 향상에 기여하고 있습니다.
또한, 반려동물의 선천성 기형, 심장병, 종양 등 복잡한 질환에 대한 영상진단 및 치료법 개발에도 힘쓰고 있습니다. 다양한 임상 사례와 연구 결과를 바탕으로, 영상의학 분야의 최신 지견을 반영한 진단 및 치료 프로토콜을 구축하고 있으며, 이를 통해 국내외 수의학 발전에 선도적인 역할을 하고 있습니다.
인공지능 기반 반려동물 의료영상 분석 및 자동진단 기술
본 연구실은 인공지능(AI) 및 딥러닝 기술을 활용한 반려동물 의료영상 분석에 선도적인 연구를 수행하고 있습니다. 최근 의료영상 데이터의 양이 급격히 증가함에 따라, 효율적이고 정확한 영상 판독 및 진단을 위한 인공지능 기반 자동화 시스템의 필요성이 대두되고 있습니다. 이에 따라, 본 연구실은 CT, MRI, X-ray 등 다양한 영상에서 신장 결석, 척추 질환, 종양 등 주요 질환의 자동 검출 및 정량적 평가가 가능한 딥러닝 모델을 개발하고 있습니다.
특히, 척추 방사선 영상에서 변형성 척추증, 디스크 공간 협소화 등 근골격계 질환의 자동 진단 시스템, 신장 및 부신의 부피 측정, 신장 결석 검출 등 다양한 임상적 요구에 부합하는 AI 솔루션을 특허화하고 실제 임상에 적용하고 있습니다. 이러한 기술은 영상 판독의 객관성과 신뢰도를 높이고, 수의사의 진단 부담을 경감시키며, 진단의 표준화와 신속한 임상 의사결정에 크게 기여하고 있습니다.
더불어, 본 연구실은 인공지능 기술의 임상 적용을 위한 대규모 데이터셋 구축, 알고리즘의 성능 검증, 그리고 실제 임상 현장에서의 피드백을 바탕으로 지속적인 기술 고도화를 추진하고 있습니다. 이를 통해 반려동물 의료영상 분야의 혁신을 선도하며, 미래 수의학의 디지털 전환에 핵심적인 역할을 하고 있습니다.
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Deep Learning Model for CT-based Adrenal Gland Volume Determination and Normal Reference Definition in Dogs
윤학영, 조현우, 박소현, 이기창
PAKISTAN VETERINARY JOURNAL, 202503
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Concomitant, Acquired Cavo-Azygos Shunt and Spleno-Gastroepiploic Bypass After Multiple Venous Obstruction in a Dog
윤학영, 이슬, 김혜선, 이기창
Veterinary Medicine and Science, 202501
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Prevalence of Bacterial Pathogens Isolated from Canines with Pyoderma and Otitis Externa in Korea: A Systematic Review and Meta-Analysis
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Veterinary Sciences, 202412
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야생동물 질병 전문인력 양성을 위한 특성화대학원 운영
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빅데이터와 인공지능을 이용한 반려동물의 의학영상분석 기초연구