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윤준식 연구실
고려대학교 의학과 윤준식 교수
근골격계 초음파
신경 주행 분석
정량적 근육 초음파
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윤준식 연구실

고려대학교 의학과 윤준식 교수

윤준식 연구실은 근골격계 시술과 재활에서 신경 손상 위험을 줄이기 위해 초음파 기반 해부학적 정량 측정과 진단 보조 기법을 연구합니다. 특히 수근관 증후군에서 근육 초음파 지표를 정량화하고 인공지능 및 머신러닝 분석으로 진단 정확도를 보조하는 방향을 수행합니다. 또한 무릎, 팔꿈치, 견갑부, 경부, 전완 등에서 신경의 주행과 위치를 고해상도 초음파로 추적하여 바늘 접근 각도와 거리 범위를 포함한 안전구역을 제안합니다. 이와 함께 무릎 MRI에서 베이커 낭종의 영상 특징과 관절 내 병리 연관성을 비교 분석합니다.

근골격계 초음파신경 주행 분석정량적 근육 초음파AI 기반 진단수근관 증후군
대표 연구 분야
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인공지능 기반 근육 초음파 정량 분석을 통한 말초신경 질환 보조진단 연구 thumbnail
인공지능 기반 근육 초음파 정량 분석을 통한 말초신경 질환 보조진단 연구
AI-assisted Quantitative Muscle Ultrasound for Peripheral Nerve Disorders
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무릎 MRI 영상 기반 베이커 낭종 병리 연관성 규명 연구 thumbnail
무릎 MRI 영상 기반 베이커 낭종 병리 연관성 규명 연구
MRI-based Relationship Between Baker’s Cysts and Knee Pathology
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근골격계 시술에서 초음파 기반 신경 안전구역 설정 및 주사·수술 가이드 연구 thumbnail
근골격계 시술에서 초음파 기반 신경 안전구역 설정 및 주사·수술 가이드 연구
Ultrasound-guided Nerve Safety Zones for Preventing Nerve Injury in Musculoskeletal Procedures
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연구 성과 추이
표시된 성과는 수집된 데이터 기준으로 산출되며, 일부 차이가 있을 수 있습니다.
주요 논문
5
논문 전체보기
1
Article
|
·
인용수 0
·
2026
AB-456. Diagnosing carpal tunnel syndrome using AI-assisted quantitative muscle ultrasound image analysis
Joon Shik Yoon, Sungche Lee, Seung Jun Baek
IF 3.6 (2026)
Clinical Neurophysiology
https://doi.org/10.1016/j.clinph.2026.2111562
Carpal tunnel syndrome
Ultrasound
Electrodiagnosis
Ultrasonography
Electromyography
2
Article
|
인용수 0
·
2025
New Ultrasonographic Parameter for Diagnosing Carpal Tunnel Syndrome: The Median Nerve-to-Ulnar Artery Cross-Sectional Area Ratio
Junhee Lee, So-youn Chang, Joon Shik Yoon
IF 2.9 (2025)
Medicina
본 연구는 알려진 CTS(손목터널증후군) 관련 매개변수와 MUAR 간의 상관관계를 보여주며, 신뢰할 수 있는 CTS 진단 도구로서 MUAR의 가능성을 시사한다. 이러한 결과를 검증하기 위해 추가 연구가 권고된다.
https://doi.org/10.3390/medicina61112002
Median nerve
Carpal tunnel syndrome
Carpal tunnel
Wrist
Forearm
Intraclass correlation
Reproducibility
Ultrasonography
3
Article
|
인용수 0
·
2025
Ultrasonographic study for optimal volar needle approach technique for the pronator quadratus to avoid anterior interosseous nerve injury
Hyun Jin Park, Kyung Hun Kang, Joon Shik Yoon
IF 4.9 (2025)
Scientific Reports
전완 원위부에서 전중간노신경(anterior interosseous nerve, AIN)이 회내근(pronator quadratus, PQ)으로 진입하는 지점(EP)을 초음파로 시각화하고, 전면(손바닥 쪽)에서 PQ에 접근할 때의 안전 영역(safe zone)을 확인하기 위해 그 위치를 평가하였다. 상지의 근골격계 문제를 갖지 않은 건강한 지원자의 전완을 대상으로 하였다. 고해상도 초음파를 이용하여 팔꿈치를 90° 굴곡한 상태에서 전완의 전면(volar aspect)을 스캔하였다. 얻어진 영상들을 바탕으로 거리와 관련된 여러 매개변수를 측정하였다. 전체적으로 20개의 전완을 검사하였다. 전완 길이(A)와 손목으로부터 AIN의 EP까지의 거리(B), 척골의 측면 경계에서 골간막(interosseous membrane, IOM) 상의 요골의 내측 경계까지의 거리(C), 척골의 측면 경계에서 IOM 상의 AIN까지의 거리(D), AIN에서 피부 표면까지의 거리(E)의 평균 ± 표준편차는 각각 25.50 ± 1.56 cm, 4.18 ± 0.61 cm, 12.99 ± 1.99 mm, 6.63 ± 1.46 mm, 18.85 ± 3.03 mm이었다. 또한 B/A와 D/C의 평균값은 각각 0.16 ± 0.02, 0.51 ± 0.08이었다. 우리는 고해상도 초음파를 사용하여 3차원 공간에서 전완 원위부의 AIN EP를 위치시키고자 하였다. 이러한 결과는 신경의 주행 경로에 대한 이해를 제공하고, PQ를 향해 바늘을 삽입할 때 우발적인 신경 손상의 가능성을 최소화하기 위한 안전 영역을 설정하는 데 도움을 줄 수 있을 것으로 기대된다.
https://doi.org/10.1038/s41598-025-98308-1
Medicine
Median nerve
Anatomy
Surgery
최신 정부 과제
16
과제 전체보기
1
협동|
2023년 4월-2026년 12월
|50,000,000원
희귀 난치성 통증 치료를 위한 생체신호 기반 맞춤형 전자약 솔루션 디바이스 임상
본 과제는 희귀·난치성 통증을 위한 생체신호 기반 맞춤형 전자약 솔루션 디바이스를 개발하는 연구임. 생체신호전류를 바탕으로 Frequency Specific Microcurrent 미세전류 발생 장치와 ICT를 적용해 치료 데이터를 생성하고 환자에게 맞춤 제공함. 연구 목표는 신경학적인 근거(Evidence-Based Treatments, EBT) 기반 치료 솔루션 개발과 안전성·효용성 검증임. 연구내용은 전자약 생성 장치 H/W·Control 제어 시스템·GUI 및 전자약 처방 프로토콜·평가 프로토콜 설계, IRB 심의 후 임상시험계획 승인 및 n=30/30 임상연구 진행, SCI급 논문 투고 계획 포함됨. 기대효과는 강화된 통증 완화와 중추신경계 관련 약물 부작용 감소, 안전한 전자약 처방으로 의료산업 고도화 및 원격진료 시장 확대임.
전자약
미세전류
화학요법유도 말초 신경병증
미주신경 자극
생체신호전류
2
주관|
2021년 6월-2023년 5월
|556,398,000원
인공지능을 활용한 욕창 예방 메디컬 IoT 플랫폼
본 과제는 인공지능(AI)과 사물인터넷(IoT) 기술을 활용하여 욕창 발생을 사전에 예측하고 예방하는 메디컬 플랫폼을 개발하는 연구임. 연구 목표는 시계열 IoT 데이터 속성 분석 및 분산 처리 기반 상황 데이터 구축 관리를 통해 욕창 위험 알고리즘을 개발하는 데 있음. 또한, 이 알고리즘을 활용하여 예측 기반 알림 및 시각화 기능을 갖춘 욕창 예방 AI를 구축하고 시각화 기술을 통합 및 적용하는 것임. 핵심 연구 내용은 SPMS 시스템의 인공지능 학습 모델을 합성곱 층, 초기 캡슐 층, 자세 캡슐 층으로 정의하고, 입력된 체압 분포 데이터의 특징을 효율적으로 추출하기 위해 크기가 다른 필터를 병렬로 적용함. 또한, 압력 이미지를 투영할 부분 공간을 선택하고 압력 변화량을 분할하여 훈련 이미지 공간에 투영하며, KNN 알고리즘을 활용하여 테스트 이미지와 트레이닝 이미지를 비교하고 클래스를 식별하는 것임. 기대 효과는 인공지능과 데이터 분석 기술을 접목하여 욕창 발생 위험을 사전에 예측하는 독자적인 기술 개발 및 지식재산권 확보임. 이를 통해 지체장애인, 거동 불편 노인, 환자 대상 생체역학적 욕창 위험인자 측정 및 데이터베이스 구축이 가능하며, 커뮤니티 케어 연계 서비스 기술로 활용하여 원격 진료 환경 구축에 기여함. 경제적으로는 욕창 예방 메디컬 IoT 플랫폼 시장을 개척하고, 병원, 요양원, 가정 등 다양한 환경에서 환자 돌봄 제품으로 활용되어 높은 고용 창출과 차별화된 기술로 시장 확보가 예상됨.
압력센서
체압분포
인공지능
알고리즘
욕창예방
3
2021년 4월-2025년 12월
|6,004,510,000원
생체 내 전파 에너지 비침습 정밀 집속 기술개발
o 생체(간암)대상 마이크로파( > 300MHz) 정밀집속(크기 6℃ 상승, 8채널, Total Output 800W max.* 기존 세계최고수준의 상용제품 성능* (동등성 평가) 조기 시장진입을 위한 실용화 모델 개발 및 사업화 준비
마이크로파 집속
열 치료
암 치료
MW나이프
비임상시험
최신 특허
특허 전체보기
상태출원연도과제명출원번호상세정보
등록2022인공지능 기반의 근육 초음파를 이용한 수근관 증후군 진단 시스템 및 방법1020220114893
등록2020딥러닝 알고리즘 기반의 초음파 영상에서의 말초신경 자동 인식 및 신경 지표 측정 방법 및 장치1020200067199
소멸2013탄성자기공명영상기법용 진동기1020130080877
전체 특허

인공지능 기반의 근육 초음파를 이용한 수근관 증후군 진단 시스템 및 방법

상태
등록
출원연도
2022
출원번호
1020220114893

딥러닝 알고리즘 기반의 초음파 영상에서의 말초신경 자동 인식 및 신경 지표 측정 방법 및 장치

상태
등록
출원연도
2020
출원번호
1020200067199

탄성자기공명영상기법용 진동기

상태
소멸
출원연도
2013
출원번호
1020130080877