의공학교실
의공학과 김광기
의공학교실은 의공학과에 소속된 연구실로, 의료 영상 인공지능, 수술 로봇, 위내시경 데이터 분류, 복강 내 고온화학요법, 초음파 진단 등 다양한 연구 분야에서 활발한 연구를 진행하고 있습니다. 최근 3년간 인공지능 기반의 의료 영상 분석 소프트웨어 개발, 고품질 초음파 진단을 위한 인공 젤라틴 소재 개발, 위내시경 데이터의 해부학적 위치 분류 모델 개발 등 다수의 프로젝트를 성공적으로 수행하였습니다. 또한, 컴퓨터 단층 촬영영상기반 폐암 반자동 검출 프로그램, 각막신생혈관 검출 프로그램, 나이관련 황반변성 드루젠 검출 프로그램 등 여러 특허를 보유하고 있습니다. 이러한 연구 성과를 바탕으로 다양한 기업과의 R&D 협력을 통해 의료 기술의 혁신을 선도하고 있습니다.
Hyperthermic Intraperitoneal Chemotherapy
Surgical Robots
Surgical Robotics
딥러닝을 활용한 소화기 질환 진단
의공학교실에서는 딥러닝 기술을 활용하여 소화기 질환, 특히 위암과 궤양의 진단을 위한 연구를 활발히 진행하고 있습니다. 다양한 위내시경 데이터를 기반으로 한 딥러닝 모델을 개발하여 소화기 내시경 이미지의 해부학적 위치를 분류하고 병변을 자동으로 검출하는 기술을 개발하고 있습니다. 이를 통해 정확한 진단과 빠른 치료 계획 수립이 가능하게 하며, 의료진의 진단 부담을 줄이는 데 기여할 수 있습니다. 특히, 대량의 데이터를 효율적으로 처리하고 다양한 변수를 고려한 분석을 통해 높은 진단 정확도를 달성하는 것이 목표입니다.
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Adjustment of the Length Variation With Wire-driven Using the Stand Looper Tension Technique for Surgical Robot Applications
SURGICAL INNOVATION, 2024
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Gastro-BaseNet: A Specialized Pre-Trained Model for Enhanced Gastroscopic Data Classification and Diagnosis of Gastric Cancer and Ulcer
DIAGNOSTICS, 2024
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Comparative Sensing and Judgment Control System for Temperature Maintenance for Optimal Treatment in Hyperthermic Intraperitoneal Chemotherapy Surgery
SENSORS, 2024