이정민 연구실
의과대학 이정민
이정민 연구실은 소화기 복부 진단방사선학 분야에서 국내외를 선도하는 연구실로, 간, 췌장, 담도, 위장관 등 복부 장기의 다양한 질환에 대한 첨단 영상의학 기술 개발과 임상 적용에 중점을 두고 있습니다. 본 연구실은 고해상도 자기공명영상(MRI), 컴퓨터단층촬영(CT), 초음파(US) 등 다양한 영상기법을 활용하여 질환의 조기 진단, 병기 결정, 치료 반응 평가, 예후 예측 등 환자 맞춤형 진료의 기반을 마련하고 있습니다.
특히, 간암, 담도암, 췌장암 등 고난이도 암질환의 영상진단에서 국내외 진료지침 개발에 적극적으로 참여하며, 다기관 임상연구와 국제 공동연구를 통해 영상진단의 표준화와 정량화, 진단 정확도 향상에 기여하고 있습니다. 최신 영상기법의 임상 적용뿐만 아니라, 간 특이 조영제, 동적 영상, 기능성 영상(확산강조영상, 탄성영상 등) 등 혁신적 기술을 도입하여 환자 치료 성적 향상에 중요한 역할을 하고 있습니다.
또한, 인공지능(AI) 및 딥러닝 기반의 복부 영상 자동 분석 및 진단 지원 시스템 개발에 선도적 역할을 하고 있습니다. 복부 CT/MRI 영상에서 신체조성 자동 분석, 암 병기 예측, 치료 반응 평가, 예후 예측 등 다양한 임상적 문제 해결을 위한 AI 모델을 구축하고, 실제 임상 현장에 적용 가능한 수준의 신뢰도와 정확도를 확보하고 있습니다. 이러한 연구는 영상의학 전문의의 진단을 보조하고 진단의 일관성과 효율성을 높이는 데 기여하고 있습니다.
연구실은 영상진단의 표준화, 정량화, 자동화 연구뿐만 아니라, 임상적 유효성 평가, 다기관 검증, 진단 알고리즘의 외부 검증 등 실제 환자 진료에 적용 가능한 연구를 활발히 수행하고 있습니다. 이를 통해 미래 영상의학의 패러다임을 변화시키며, 환자 맞춤형 정밀의료 실현에 핵심적인 역할을 하고 있습니다.
이정민 연구실은 앞으로도 복부 영상의학 분야에서 혁신적인 연구와 임상 적용을 통해 환자 진료의 질을 높이고, 영상의학의 미래를 선도하는 연구실로 자리매김할 것입니다.
소화기 복부 진단방사선학의 최신 영상기술 개발 및 임상 적용
본 연구실은 소화기 복부 질환의 진단을 위한 첨단 영상의학 기술 개발과 임상 적용에 중점을 두고 있습니다. 특히 간, 췌장, 담도, 위장관 등 복부 장기의 다양한 질환(간세포암, 담도암, 췌장암, 간섬유화, 지방간 등)에 대한 고해상도 자기공명영상(MRI), 컴퓨터단층촬영(CT), 초음파(US) 등 다중 영상기법의 진단적 효용성을 체계적으로 연구하고 있습니다. 최신 영상기법의 임상 적용을 통해 질환의 조기 진단, 병기 결정, 치료 반응 평가, 예후 예측 등 환자 맞춤형 진료의 기반을 마련하고 있습니다.
특히, 간암 및 췌장암 등 고난이도 암질환의 영상진단에서 국내외 진료지침 개발에 적극적으로 참여하며, 다양한 다기관 임상연구와 국제 공동연구를 수행하고 있습니다. 영상진단의 정확도를 높이기 위해 간 특이 조영제, 초고해상도 영상, 동적 영상, 기능성 영상(확산강조영상, 탄성영상 등) 등 혁신적 기술을 도입하고, 이를 실제 임상에 적용하여 환자 치료 성적 향상에 기여하고 있습니다.
또한, 영상진단의 표준화와 정량화, 영상 판독의 객관성 확보를 위해 인공지능(AI) 및 딥러닝 기반의 자동화된 영상 분석 시스템을 개발하고 있습니다. 이를 통해 영상의학적 진단의 신뢰도를 높이고, 임상 현장에서의 효율적인 진단 및 치료 전략 수립에 중요한 역할을 하고 있습니다.
인공지능 및 딥러닝 기반 복부 영상 분석과 진단 지원 시스템 연구
본 연구실은 인공지능(AI) 및 딥러닝 기술을 활용한 복부 영상 데이터의 자동 분석 및 진단 지원 시스템 개발에 선도적 역할을 하고 있습니다. 최근에는 복부 CT, MRI, 초음파 영상에서 신체조성(근육량, 지방량 등) 자동 분할, 간암 및 췌장암 등 주요 암질환의 병기 예측, 치료 반응 평가, 예후 예측 등 다양한 임상적 문제 해결을 위한 AI 모델을 구축하고 있습니다. 이러한 연구는 대규모 임상 데이터와 다기관 협력 연구를 바탕으로, 실제 임상 현장에 적용 가능한 수준의 신뢰도와 정확도를 확보하고 있습니다.
특히, 복부 CT/MRI 영상을 이용한 신체조성 분석을 통해 당뇨병, 대사질환, 암환자의 예후 예측 등 다양한 임상적 활용 가능성을 제시하고 있습니다. 또한, 간암 및 담도암, 췌장암 등에서 병변의 자동 검출, 병기 분류, 미세혈관 침범 예측 등 고난이도 진단 문제에 대해 딥러닝 기반의 영상 분석 시스템을 개발하여, 영상의학 전문의의 진단을 보조하고 진단의 일관성과 효율성을 높이고 있습니다.
이와 더불어, AI 기반 영상 분석의 임상 적용을 위한 표준화 연구, 다기관 검증, 진단 알고리즘의 외부 검증 및 임상적 유효성 평가 등 실제 환자 진료에 적용 가능한 연구를 활발히 수행하고 있습니다. 이러한 연구는 미래 영상의학의 패러다임을 변화시키며, 환자 맞춤형 정밀의료 실현에 핵심적인 역할을 하고 있습니다.
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Artificial intelligence-based body composition analysis using computed tomography images predicts both prevalence and incidence of diabetes mellitus
Kim Y.H., Yoon J.W., Lee B.H., Yoon J.H., Choe H.J., Oh T.J., 조영민, 이정민
JOURNAL OF DIABETES INVESTIGATION, 202502
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Imaging cholangiocarcinoma: CT and MRI techniques
Andrea S Kierans, 이정민, James Costello, Aliya Qayyum, Bachir Taouli, Sudhakar K Venkatesh, 윤정희, Maria A Bali, Candice W Bolan, Robert M Marks, Maria El Homsi, Frank H Miller
ABDOMINAL RADIOLOGY, 202501
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Ultrasound-based steatosis grading system using 2D-attenuation imaging: An individual patient data meta-analysis with external validation
Raimondi Ambra, Nishimura Takashi, Kumada Takashi, Kwon Eun Young, Jang Jong Keon, Correas Jean-Michel, Valla Dominique, Vilgrain Valerie, Burgio Marco Dioguardi, 이정민, Hobeika Christian, Ronot Maxime, Guiu Boris, Ferraioli Giovanna, Iijima Hiroko, Tada Toshifumi, Lee Dong Ho, Kuroda Hidekatsu, Lee Young Hwan, Kim So Yeon, Cassinotto Christophe, Maiocchi Laura
HEPATOLOGY, 202501
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짧은 자기 공명 영상을 이용한 췌장암의 고위험군 감시 검사의 임상적 유용성 검증: 전향적 코호트 연구
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열손상 방지 및 종양괴사효과 극대화를 위한 간암 고주파 열치료용 다기능, 가변형 전극 개발
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간암의 국소재발 감소를 위한 다전극 고주파 병합 출력 의료기기의 임상 유효성 평가