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박재근 연구실
한림대학교 기타 박재근 교수
인공지능 진단
복부 CT 영상
쓸개관 결석
기본 정보
연구 분야
프로젝트
논문
구성원

박재근 연구실

한림대학교 기타 박재근 교수

박재근 연구실은 소화기내과 및 췌장담도 영역에서 쓸개관 돌의 진단을 영상 기반으로 고도화하는 연구를 수행합니다. 비조영증강 및 조영증강 복부 단층촬영 데이터를 인공지능으로 분석하여 진단 정확도를 개선하는 기술을 중심으로 개발하고 있습니다. 또한 내시경역행담췌관조영술(ERCP)로 이어지는 임상 의사결정에 활용될 수 있도록 진단 보조 성능과 임상 유용성을 함께 고려한 검증을 진행합니다. 담도계 패혈증과의 연관성 관점에서 응급 상황의 판별 기능도 보강하고 있습니다.

인공지능 진단복부 CT 영상쓸개관 결석담도계 패혈증CNN 알고리즘
대표 연구 분야
연구 영역 전체보기
비조영·조영증강 복부 단층촬영 기반 쓸개관 돌 진단 정확도 향상 AI 연구 thumbnail
비조영·조영증강 복부 단층촬영 기반 쓸개관 돌 진단 정확도 향상 AI 연구
AI-driven improved diagnosis of bile duct stones using non-contrast and contrast-enhanced abdominal
연구 분야 상세보기
연구 성과 추이
표시된 성과는 수집된 데이터 기준으로 산출되며, 일부 차이가 있을 수 있습니다.

5개년 연도별 논문 게재 수

2총합

5개년 연도별 피인용 수

28총합
최신 논문
2
논문 전체보기
1
article
|
인용수 24
·
2024
Comparing underwater endoscopic submucosal dissection and conventional endoscopic submucosal dissection for large laterally spreading tumor: a randomized controlled trial (with video)
Chang Kyo Oh, Hwe Hoon Chung, Jae Keun Park, Jiyoon Jung, Hee Yeon Lee, Yu Jin Kim, Jin Bae Kim
IF 7.5 (2024)
Gastrointestinal Endoscopy
https://doi.org/10.1016/j.gie.2024.06.039
Endoscopic submucosal dissection
Medicine
Dissection (medical)
Randomized controlled trial
Surgery
Radiology
2
article
|
gold
·
인용수 4
·
2024
Detection of Aortic Dissection and Intramural Hematoma in Non-Contrast Chest Computed Tomography Using a You Only Look Once-Based Deep Learning Model
Yu-Seop Kim, Jae Guk Kim, Hyun Young Choi, Dain Lee, Jin-Woo Kong, Gu Hyun Kang, Yong Soo Jang, Wonhee Kim, Yoonje Lee, Ji‐hoon Kim, Dong Geum Shin, Jae Keun Park, Ga-Young Lee, B S Kim
IF 2.9 (2024)
Journal of Clinical Medicine
: This model can help distinguish AD and IMH from NA when applying a contrast agent is challenging.
https://doi.org/10.3390/jcm13226868
Medicine
Computed tomography
Aortic dissection
Radiology
Hematoma
Contrast (vision)
Dissection (medical)
Artificial intelligence
Aorta
Internal medicine
최신 정부 과제
2
과제 전체보기
1
주관|
2021년 8월-2024년 2월
|31,001,000
인공지능을 기반으로 한 비조영증강 및 조영증강 복부 단층촬영 영상의 쓸개관 돌의 진단 정확도 개선기술 개발
1차년도] - 자료수집 - 연구설계 : 단일기관 후향 관찰 연구 - IRB등록 후 한 개의 대학병원에서 10년간 촬영된 복부 CT 중 ERCP를 이용한 시술 후 쓸개관 돌에 의한 담도계 패혈증으로 진단된 영상과 영상의학과 전문의 판독 결과를 전자 의무기록을 이용하여 수집 (예상 표본 환자 수: 100명) [2차년도] - 사례분석 및 CNN Algorithm 구축 - CNN algorithm을 구축하기 위해 쓸개관 돌에 의한 담도계 패혈증으로 진단된 사례들을 이용해 단면 이미지로 쓸개관 돌에 의한 담도계 패혈증이 발생한 위치의 ERCP와 비조영증강 및 조영증강 CT 영상을 매치하여 database를 만듬 (한 명의 환자당 약 50개의 단면 이미지를 만들 수 있을 것으로 예상하며, 약 5000장의 이미지를 만들 계획) - 연구개발서비스 활용비를 이용하여 의료 분야에 인공지능 기술을 적용중인 업체와 협업하여 진단 정확성을 향상시키는 CNN algorithm 개발을 목표로 함 [3차년도] - 개발된 CNN algorithm 유효성 검증 - 연구설계 : 단일기관 전향 관찰 연구 - IRB 등록 후 1년간 본 대학병원에서 쓸개관 돌에 의한 담도계 패혈증으로 진단된 환자들의 조영 전 흉부 단층 영상을 수집하여 기개발된 CNN algorithm에 의한 판독 결과와 영상의학과 전문의의 판독을 비교하여 판독정확도를 검증함으로써 CNN algorithm의 유효성을 평가함
인공지능
쓸개관 돌
담도계 패혈증
복부 단층 촬영
내시경역행담췌관조영술
2
주관|
2021년 8월-2024년 2월
|31,001,000
인공지능을 기반으로 한 비조영증강 및 조영증강 복부 단층촬영 영상의 쓸개관 돌의 진단 정확도 개선기술 개발
1차년도] - 자료수집 - 연구설계 : 단일기관 후향 관찰 연구 - IRB등록 후 한 개의 대학병원에서 10년간 촬영된 복부 CT 중 ERCP를 이용한 시술 후 쓸개관 돌에 의한 담도계 패혈증으로 진단된 영상과 영상의학과 전문의 판독 결과를 전자 의무기록을 이용하여 수집 (예상 표본 환자 수: 100명) [2차년도] - 사례분석 및 CNN Algorithm 구축 - CNN algorithm을 구축하기 위해 쓸개관 돌에 의한 담도계 패혈증으로 진단된 사례들을 이용해 단면 이미지로 쓸개관 돌에 의한 담도계 패혈증이 발생한 위치의 ERCP와 비조영증강 및 조영증강 CT 영상을 매치하여 database를 만듬 (한 명의 환자당 약 50개의 단면 이미지를 만들 수 있을 것으로 예상하며, 약 5000장의 이미지를 만들 계획) - 연구개발서비스 활용비를 이용하여 의료 분야에 인공지능 기술을 적용중인 업체와 협업하여 진단 정확성을 향상시키는 CNN algorithm 개발을 목표로 함 [3차년도] - 개발된 CNN algorithm 유효성 검증 - 연구설계 : 단일기관 전향 관찰 연구 - IRB 등록 후 1년간 본 대학병원에서 쓸개관 돌에 의한 담도계 패혈증으로 진단된 환자들의 조영 전 흉부 단층 영상을 수집하여 기개발된 CNN algorithm에 의한 판독 결과와 영상의학과 전문의의 판독을 비교하여 판독정확도를 검증함으로써 CNN algorithm의 유효성을 평가함
인공지능
쓸개관 돌
담도계 패혈증
복부 단층 촬영
내시경역행담췌관조영술
최신 특허
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상태출원연도과제명출원번호상세정보
공개2024가상의 조영 증강 이미지를 생성하여 담낭결석을 진단하는 인공지능 기반의 전자 장치의 동작 방법1020240045916
공개2024친환경 소재를 이용한 내시경용 겸자공 보조 필름 및 그 제조방법1020240030528
등록2021회전 가능한 내시경적 역행성 담췌관조영술 절개도1020210113711
전체 특허

가상의 조영 증강 이미지를 생성하여 담낭결석을 진단하는 인공지능 기반의 전자 장치의 동작 방법

상태
공개
출원연도
2024
출원번호
1020240045916

친환경 소재를 이용한 내시경용 겸자공 보조 필름 및 그 제조방법

상태
공개
출원연도
2024
출원번호
1020240030528

회전 가능한 내시경적 역행성 담췌관조영술 절개도

상태
등록
출원연도
2021
출원번호
1020210113711

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