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홍정호 연구실
계명대학교 신경과 홍정호 교수
급성기 뇌졸중
뇌영상 정밀분석
혈관내 치료
홍정호 교수 연구실
기본 정보
연구 분야
프로젝트
논문
구성원

홍정호 연구실

계명대학교 신경과 홍정호 교수

계명대학교 동산병원 신경과 홍정호 교수 연구실은 급성기 허혈성 뇌졸중의 진단, 치료 최적화, 예후 예측을 핵심 목표로 다양한 임상 및 융합 연구를 수행하고 있습니다. 본 연구실은 MRI·CT 등 정밀 뇌영상과 임상 생체지표를 활용해 환자의 병태생리와 위험 요인을 다각도로 분석하며, 혈전용해술·혈관내 치료(EVT) 등 재관류 치료의 효과와 안전성을 평가하여 환자 맞춤형 치료 전략을 제시하고 있습니다. 또한 LDL 콜레스테롤, 고혈당, 신장 기능, 콜레테랄 상태 등 임상·영상 기반 바이오마커가 뇌졸중 발생과 기능 회복에 미치는 영향을 연구하며, 조기 악화(END), 재발 위험, 잠재성 뇌경색(CBI) 등 다양한 지표를 통합해 정밀 예후 예측 모델을 구축하고 있습니다. 본 연구실은 딥러닝 기반 MRI 분석, 병변 패턴 정량화, 기전 예측 모델 등 AI·영상 융합기술을 적극 도입해 진단의 정확성을 높이고 있으며, 저체온 치료 등 신경보호 전략의 효과를 동물모델과 임상 자료를 통해 검증하고 있습니다. 이러한 연구를 바탕으로 국내외 주요 학술지에 다양한 성과를 발표하고 있으며, 뇌졸중 치료 프로토콜 개발, 전국 레지스트리 분석, 뇌졸중센터 질 향상 등 실제 의료 현장 개선에도 기여하고 있습니다. This laboratory specializes in precision diagnosis, treatment optimization, and outcome prediction in acute ischemic stroke through advanced neuroimaging, clinical biomarkers, and AI-driven analysis. By integrating these multidisciplinary approaches, the lab develops personalized therapeutic strategies and contributes to the advancement of precision cerebrovascular medicine.

급성기 뇌졸중뇌영상 정밀분석혈관내 치료EVT바이오마커 발굴
대표 연구 분야
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조기 신경학적 악화(END) 및 뇌실내출혈(IVH) 위험 예측 인공지능 연구 thumbnail
조기 신경학적 악화(END) 및 뇌실내출혈(IVH) 위험 예측 인공지능 연구
AI-based early prediction of neurological deterioration (END) and intraventricular hemorrhage (IVH)
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연구 성과 추이
표시된 성과는 수집된 데이터 기준으로 산출되며, 일부 차이가 있을 수 있습니다.

5개년 연도별 논문 게재 수

120총합

5개년 연도별 피인용 수

1,338총합
주요 논문
3
논문 전체보기
1
article
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·
인용수 14
·
2025
Diagnostic Accuracy and Clinical Value of a Domain-specific Multimodal Generative AI Model for Chest Radiograph Report Generation
Eun Kyoung Hong, Jiyeon Ham, Byung Suk Roh, Jawook Gu, B. Park, Sunghun Kang, Kihyun You, Jihwan Eom, Byeonguk Bae, Jae Hyun Jo, Ok Kyu Song, Woong Bae, Ro Woon Lee, Chong Hyun Suh, Chan Ho Park, Seong Jun Choi, Jai Soung Park, Jae‐Hyeong Park, Hyun Jeong Jeon, Jeong‐Ho Hong, Dosang Cho, Han Seok Choi, Tae Hee Kim
Radiology
이 호에 실린 Little의 편집 글도 참고하십시오.
https://doi.org/10.1148/radiol.241476
Medicine
Chest radiograph
Radiography
Radiology
Value (mathematics)
Generative grammar
Domain (mathematical analysis)
Generative model
Multimodal therapy
Artificial intelligence
2
article
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인용수 152
·
2023
Intensive vs Conventional Blood Pressure Lowering After Endovascular Thrombectomy in Acute Ischemic Stroke
Hyo Suk Nam, Young Dae Kim, JoonNyung Heo, Hyungwoo Lee, Jae Wook Jung, Jin Kyo Choi, Il Hyung Lee, In Hwan Lim, Soon-Ho Hong, Minyoul Baik, Byung Moon Kim, Dong Joon Kim, Na‐Young Shin, Bang‐Hoon Cho, Seong Hwan Ahn, Hyungjong Park, Sung‐Il Sohn, Jeong‐Ho Hong, Tae‐Jin Song, Yoonkyung Chang, Gyu Sik Kim, Kwon–Duk Seo, Kijeong Lee, Jun Young Chang, Jung Hwa Seo, Sukyoon Lee, Jang‐Hyun Baek, Han‐Jin Cho, Dong Hoon Shin, Jinkwon Kim, Joonsang Yoo, Kyung‐Yul Lee, Yo Han Jung, Yang‐Ha Hwang, Chi Kyung Kim, Jae Guk Kim, Chan Joo Lee, Sungha Park, Hye Sun Lee, Sun U. Kwon, Oh Young Bang, Craig S. Anderson, Ji Hoe Heo, OPTIMAL-BP Trial Investigators, Soyoung Jeon, Solji Choi, You Yeon Ko, Hye‐Mi Lee, Mi Hee Kim, Seungmin Song, Han Sol Oh, Hee-Jeong Kim, Okkyung chang, Giseon Jeong, M.S. Kim, Hyun Jung Shin, Su-Jin Han, H.S. Jeong, A Young Kim, Joohee Bang, Joeng A Shin, Jin Suk Bae
IF 63.1 (2023)
JAMA
중요성: 급성 허혈성 뇌졸중 환자에서 혈관내 치료(endovascular thrombectomy, EVT)로 성공적인 재관류를 시행한 이후의 최적 혈압(BP) 조절은 불분명하다. 목적: EVT로 성공적인 재관류를 이룬 환자에서, 재관류 성공 후 첫 24시간 동안 집중적 BP 관리가 통상적 BP 관리에 비해 더 나은 임상적 결과를 가져오는지 확인하고자 하였다. 설계, 시행 장소 및 참여자: 2020년 6월부터 2022년 11월까지 대한민국의 19개 뇌졸중 센터에서 수행된 다기관 무작위, 공개-라벨 시험이며, 평가 종결점은 눈가림 평가(blinded end-point evaluation)로 진행되었다(최종 추적: 2023년 3월 8일). 본 연구에는 큰 혈관 폐색(large vessel occlusion) 급성 허혈성 뇌졸중 환자 306명이 포함되었고, 이들은 EVT를 시행받았으며 Thrombolysis in Cerebral Infarction 점수(modified Thrombolysis in Cerebral Infarction, mTICI) 2b 이상(부분 또는 완전 재관류)을 보였다. 중재: 참여자들은 등록 후 24시간 동안 집중적 BP 관리(수축기 BP 목표치 <140 mm Hg; n = 155) 또는 통상적 관리(수축기 BP 목표치 140-180 mm Hg; n = 150)를 받도록 무작위 배정되었다. 주요 결과 및 측정: 1차 결과는 3개월 기능적 독립(functional independence)이었으며(수정 Rankin 척도(modified Rankin Scale) 0-2), 1차 안전성 결과는 36시간 이내의 증상성 뇌내출혈(symptomatic intracerebral hemorrhage) 및 3개월 이내의 지표(study index) 뇌졸중과 관련된 사망이었다. 결과: 본 시험은 자료 및 안전성 모니터링 위원회의 권고에 따라 안전성 우려를 근거로 조기에 중단되었다. 무작위 배정된 306명의 환자 중 305명이 적격으로 확정되었고 302명(99.0%)이 시험을 완료하였다(평균 연령 73.0세; 여성 122명[40.4%]). 집중적 관리군은 통상적 관리군(54.4%)에 비해 기능적 독립 비율이 낮았으며(39.4%), 유의한 위험 차이(-15.1% [95% CI, -26.2% to -3.9%])와 보정된 승산비(0.56 [95% CI, 0.33-0.96]; P = .03)를 보였다. 증상성 뇌내출혈 발생률은 집중군 9.0%, 통상군 8.1%였으며(위험 차이 1.0% [95% CI, -5.3% to 7.3%]; 보정된 승산비 1.10 [95% CI, 0.48-2.53]; P = .82), 3개월 이내의 지표 뇌졸중 관련 사망은 집중군 7.7%, 통상군 5.4%였다(위험 차이 2.3% [95% CI, -3.3% to 7.9%]; 보정된 승산비 1.73 [95% CI, 0.61-4.92]; P = .31). 결론 및 관련성: 큰 혈관 폐색의 급성 허혈성 뇌졸중에서 EVT로 성공적인 재관류를 달성한 환자들에서, 24시간 동안 집중적 BP 관리는 통상적 BP 관리에 비해 3개월 기능적 독립 가능성을 낮추는 것으로 나타났다. 이러한 결과는 급성 허혈성 뇌졸중에서 EVT에 성공한 이후에는 집중적 BP 관리를 피해야 함을 시사한다. 시험 등록: ClinicalTrials.gov 식별자: NCT04205305.
https://doi.org/10.1001/jama.2023.14590
Medicine
Thrombolysis
Modified Rankin Scale
Stroke (engine)
Randomized controlled trial
Blood pressure
Intracerebral hemorrhage
Internal medicine
Myocardial infarction
Cardiology
3
article
|
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인용수 0
·
2022
Modified dual time point 18F-fluorodeoxyglucose positron emission tomography with computed tomography for lymph node staging in patients with upper tract urothelial carcinoma
Y-H. Yang, Jeong‐Ho Hong, C-Y Huang, C.-C. Lu
IF 23.4 (2022)
European Urology
https://doi.org/10.1016/s0302-2838(22)00390-6
Medicine
Positron emission tomography
Radiology
Lymph node
Fluorodeoxyglucose
Tomography
Computed tomography
Carcinoma
Positron Emission Tomography-Computed Tomography
Nuclear medicine
최신 정부 과제
4
과제 전체보기
1
2023년 10월-2026년 10월
|475,000,000
환자 맞춤형 뇌질환치료를 위한 바이오로봇 뉴로네비게이션 경도인지장애 치료 치료 시스템
경도인지장애 증상 완화를 위한 스마트 의료기기 개발 및 신규시장 진입이 최종 목표이다. 경도인지장애 질환 치료 매핑 모듈을 설계 하여, 경동인지장애 질환 치료 계획 모듈을 위한 딥러닝 학습을 위한 빅데이터 구축 및 학습 모듈을 설계한다. 최종 연구자 임상을 진행하여 본 과제의 유효성을 검증이 최종 목표이다.
디지털
의료영상
인공지능
의료로봇
뉴로 네비게이션
2
주관|
2020년 12월-2021년 12월
|239,000,000
중환자 특화 빅데이터 구축 및 AI기반 CDSS 개발 기획평가관리비
3
주관|
2020년 5월-2023년 2월
|50,000,000
심정지 자발순환 후 장기적 인지기능 장애에 대한 저체온치료의 효과
심정지 환자는 기본적으로 생존율이 낮고(3%), 신경학적 회복률은 더 낮다(0.9%). 저체온치료는 심정지 환자가 자발순환회복이 된 후 받을 수 있는 유일한 치료이나 이러한 치료 후에도 장기적인 신경학적 기능 저하와 인지기능 장애를 호소하고 있다. 이러한 상황에서 현재 유일한 치료인 저체온 치료가 장기적인 뇌대사능과 인지기능에 미치는 영향과 기전을 알아보는 것은 중요하다. 현재 저체온 치료의 한계점은 치료의 조건들 즉, 적정 온도, 적정 기간, 적정 시점이 명확하지 않으며, 대부분의 임상 연구에서도 혼수 상태인 환자만을 대상으로 했기 때문에 의식이 혼수상태는 아니나 떨어져있는 기면, 혼미한 상태에서의 저체온치료의 효과는 알려져있지 않다. 이러한 한계점을 극복하기 위해서 저체온치료의 다양한 조건변화와 뇌손상 정도에 따른 저체온치료의 기전변화를 살펴본다면 현재 임상적으로 적용하고 있는 저체온치료의 한계를 극복할 수 있을 것으로 판단된다.
저체온치료
심정지
인지기능
뇌대사
자발순환회복
최신 특허
특허 전체보기
상태출원연도과제명출원번호상세정보
등록2023CCL8 단백질 또는 이를 코딩하는 유전자를 유효성분으로 포함하는 퇴행성 뇌질환 진단용 바이오마커 조성물1020230072929
등록2023복수의 인공지능 모델을 이용하여 환자의 조기 신경학적 악화를 예측하는 방법 및 장치1020230001865
전체 특허

CCL8 단백질 또는 이를 코딩하는 유전자를 유효성분으로 포함하는 퇴행성 뇌질환 진단용 바이오마커 조성물

상태
등록
출원연도
2023
출원번호
1020230072929

복수의 인공지능 모델을 이용하여 환자의 조기 신경학적 악화를 예측하는 방법 및 장치

상태
등록
출원연도
2023
출원번호
1020230001865
연구실 하이라이트
연구실의 정보를 AI가 요약해서 키워드 중심으로 정리해두었어요
AI진단
AI 기반 뇌졸중 기전 예측 및 진단 솔루션
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SCIE논문
세계적 임상 연구를 선도하는 뇌졸중 치료 프로토콜 혁신
AI 요약 확인하기
빅데이터
국가 단위 레지스트리 기반, 실제 임상 근거(RWE) 창출
AI 요약 확인하기
정밀의료
바이오마커 기반 뇌졸중 정밀의료 및 환자 맞춤형 치료
AI 요약 확인하기
신기술
뇌손상 최소화를 위한 차세대 신경보호치료 전략 개발
AI 요약 확인하기
연구자역량
연구 리더의 학술적 권위와 폭넓은 네트워크
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