상세 설명

본 연구실은 뇌영상 분석과 인공지능 기술을 활용하여 뇌졸중의 기전 예측과 병태생리 이해를 고도화하는 연구를 수행하고 있습니다. 확산강조영상(DWI) 등 MRI 기반 데이터와 딥러닝 모델을 이용해 병변 패턴을 정량화하고, 급성기 기전 판별 및 예후 예측 정확도를 향상시키고 있습니다. 또한 노화·취약성 이미지 마커 등 최신 영상 지표를 적용해 환자 특성에 따른 반응 차이를 규명하며, 저체온 치료 등 신경보호 접근법의 효과를 동물 모델을 통해 검증하고 있습니다. 이를 통해 정밀한 진단과 맞춤형 치료 전략 개발에 기여하고 있습니다. This laboratory advances the understanding of stroke mechanism and pathophysiology by applying neuroimaging analysis and artificial intelligence techniques. Using MRI data such as diffusion-weighted imaging (DWI), the lab develops deep learning models that quantify lesion patterns and improve the accuracy of mechanism classification and outcome prediction. It also investigates imaging markers of aging and frailty to understand patient-specific treatment responses. In parallel, the lab validates neuroprotective strategies, including therapeutic hypothermia, through preclinical animal models. These efforts contribute to more precise diagnosis and the development of personalized therapeutic approaches.

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