Radiation & Medical Intelligence Lab

원자력공학과 이지민

Radiation & Medical Intelligence Lab는 원자력공학과에 속해 있으며, 인공지능과 의료 영상, 방사선 치료, 그리고 원자력 분야의 융합 연구를 주도하고 있습니다. 주요 연구 주제로는 딥러닝을 활용한 방사선 치료 계획, 의료 영상 분석, 그리고 인공지능 기반 진단 기술 개발이 있습니다. 최근 3년간의 주요 프로젝트로는 두경부암 및 전립선암 방사선치료를 위한 딥러닝 기반 컴퓨터 단층영상 금속인공음영 제거 기술 연구, 연속혈당 데이터를 활용한 당뇨 환자 진단용 인공지능 알고리즘 개발, 그리고 인공지능 기반 희귀뇌질환 영상 합성데이터 생성기술 및 진단보조 기술개발 등이 있습니다. 또한, 원자력-인공지능 융합 포럼을 조직하고 인적 네트워크를 강화하는 등 다양한 활동을 통해 연구 성과를 높이고 있습니다.

Artificial Intelligence in Medical Imaging

Anomaly Detection

Deep Learning in Radiotherapy

대표 연구 분야

연구 영역 전체보기

머신러닝 기반 잔여 방사성 물질 분포 평가 기술

대규모 방사성 구조물 내에서 잔여 방사성 물질의 3D 공간 분포를 평가하는 머신러닝 기반 기술을 연구하고 있습니다. 이 기술은 방사성 폐기물 관리 및 원자력 안전 분야에서 중요한 역할을 할 수 있으며, 잔여 방사성 물질을 정확하게 평가하여 효율적인 폐기물 처리가 가능하게 합니다. 다양한 데이터 소스로부터 학습한 인공지능 알고리즘을 활용하여 더 빠르고 정확한 평가가 가능하며, 이로 인해 원자력 구조물의 안전성을 높이는 데 기여합니다.

방사선 치료를 위한 금속 인공 음영 제거 기술

두경부암 및 전립선암 방사선 치료 시 발생하는 금속 인공 음영 문제를 해결하기 위해 딥러닝 기반의 CT 이미지 금속 인공 음영 제거 기술을 개발하고 있습니다. 이 기술은 방사선 치료의 정확도를 높이고, 환자의 치료 효율성을 극대화하는 데 중요한 역할을 합니다. 인공지능 알고리즘을 활용하여 금속 인공 음영을 자동으로 인식하고 제거함으로써, 더 정확한 이미지를 제공합니다. 이로 인해 방사선 치료 계획 수립이 더욱 정밀하게 이루어질 수 있습니다.

주요 논문

발행물 전체보기

Conversion of single-energy computed tomography to parametric maps of dual-energy computed tomography using convolutional neural network

Sangwook Kim, Jimin Lee, Jungye Kim, Bitbyeol Kim, Chang Heon Choi, Seongmoon Jung

The British Journal of Radiology, 2024

Machine Learning‐based Evaluation Technology of 3D Spatial Distribution of Residual Radioactivity in Large‐scale Radioactive Structures

UkJae Lee, Phillip Chang, Nam-Suk Jung, Jonghun Jang, Jimin Lee, Hee-Seock Lee

Nuclear Engineering and Technology (NET), 2024

Deep learning-based label-free hematology analysis framework using optical diffraction tomography

Dongmin Ryu, Taeyoung Bak, Daewoong Ahn, Hayoung Kang, Sanggeun Oh, Hyun-seok Min, Sumin Lee, Jimin Lee

Heliyon, 2023

완료된 프로젝트

프로젝트 전체보기

홀로토모그래피 3차원 조직 영상의 인공지능 기반 가상염색 기술 개발

(주)토모큐브 산학과제

2024년 03월 ~ 2025년 02월

중입자 치료 시 환자 위치 정밀 파악을 위한 Digital Radiography 내 Fiducial Marker의 Deep learning 기반 Segmentation 알고리즘 개발

연세의치대-UNIST 미래준비 공동과제

2024년 03월 ~ 2024년 12월

스마트폰 이미지 기반 피부 트러블 디텍션 AI를 위한 소형 객체 검출 기법의 실용화 연구

인공지능 기술사업화 지원사업 (서울산업진흥원)

2022년 08월 ~ 2023년 07월