이석 연구실
고려대학교 의과학과
이석 교수
방사선치료물리
VMAT
4DCT
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이석 연구실
고려대학교 의과학과 이석 교수
이석 연구실은 방사선물리 및 방사선치료물리 기반으로 영상유도 방사선치료의 선량계획, 호흡운동 반영 4DCT 분석, 치료 전달 효율 평가를 수행합니다. 특히 VMAT 및 폐 SBRT에서 PTV 커버리지와 OAR 선량 저감을 동시에 만족하는 계획을 비교·검증하며, 치료기기 구성 차이에 따른 임상 운영 영향을 분석합니다. 또한 방사선 독성 예측을 위한 설명가능 AI와 hyperspectral imaging을 활용한 의료영상 분류 딥러닝 연구를 병행하여 예측 근거와 성능 일반화를 함께 점검합니다.
방사선치료물리VMAT4DCT호흡운동설명가능 AI
대표 연구 분야
연구 영역 전체보기
고급 선형가속기 기반 방사선치료 선량계획 및 전달 효율 최적화 연구
Advanced Linac-based Treatment Planning and Delivery Efficiency Optimization for Radiation Therapy
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4DCT 기반 호흡운동 위상(phase) 추정과 폐 SBRT 선량계획 최적화 연구
4DCT-based Respiratory Phase Estimation and Treatment Planning Optimization for Lung SBRT
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방사선 독성 예측과 의료영상 분류를 위한 설명가능 AI 및 딥러닝 연구
Explainable AI for Radiation Toxicity Prediction and Deep Learning for Medical Image Classification
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연구 성과 추이
표시된 성과는 수집된 데이터 기준으로 산출되며, 일부 차이가 있을 수 있습니다.
주요 논문
5
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1
Article
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인용수 0
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2024Analytic validation of convolutional neural network-based classification of pigmented skin lesions (PSLs) using unseen PSL hyperspectral data for clinical applications
Eun Jeong Heo, Chun Gun Park, Kyung Hwan Chang, Jang Bo Shim, Soo Hong Seo, Dai Hyun Kim, Song Heui Cho, Chul Yong Kim, Nam Kwon Lee, Suk Lee
Journal of the Korean Physical Society
http://dx.doi.org/10.1007/s40042-024-01069-9
Convolutional neural network
Hyperspectral imaging
Pattern recognition (psychology)
Artificial intelligence
Computer science
PSL
Mathematics
2
Article
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2023Feasibility of fast, four-dimensional computed tomography-based O-ring LINAC plans for lung stereotactic body radiotherapy in patients with poor performance status
Eun Jeong Heo, Min-Seok Kim, Chun Gun Park, Kyung Hwan Chang, Kwang Hyeon Kim, Jang Bo Shim, Young Je Park, Chul Yong Kim, Nam Kwon Lee, Suk Lee
IF 3.5 (2023)
Frontiers in Oncology
목적: 평균 호흡 진폭이 < 0.5 cm이고 폐 4D-SBRT(폐 4차원 정위 체부 방사선치료)에서 수행 상태가 불량하여 장시간 치료를 견딜 수 없는 환자에서, 고속 4DCT(4차원 전산화단층촬영) 기반 O-ring LINAC 치료의 실행 가능성을 후향적으로 분석하고자 하였다. 방법: 0.05). 결과: PTV에서는 C-arm LINAC 계획과 O-ring LINAC 계획 간 CI(동질성 지수) 또는 HI(피폭 균일성 지수)에서 유의한 차이가 없었다. 위험장기(organ-at-risk)에 대해서는 모든 계획이 선량 제한(dose constraint) 기준을 충족하였다. 척수에서는를 제외하고 C-arm LINAC 계획과 O-ring LINAC 계획 간에 유의한 차이가 있었다. 치료 전달 시간은 C-arm LINAC 계획이 O-ring LINAC 계획보다 92% 더 길었다. 또한 C-arm LINAC 계획의 총 MU 값은 O-ring LINAC 계획보다 9.6% 더 높았다. 결론: 평균 호흡 진폭이 < 0.5 cm이고 수행 상태 불량으로 인해 장시간 치료를 견딜 수 없는 환자에서, 고속 4DCT 기반 O-ring LINAC 치료의 실행 가능성을 확인하였다.
https://doi.org/10.3389/fonc.2023.1270677
Medicine
Computed tomography
Linear particle accelerator
Radiology
Nuclear medicine
Radiation therapy
Image-guided radiation therapy
Lung
Medical physics
Radiosurgery
3
Preprint
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인용수 0
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2021Feature Analysis of Prognostic Factors for the Radiation Toxicity Prediction of Lung Cancer Using Explainable Outcome Representation Method
Kwang Hyeon Kim, Moon‐Jun Sohn, Hae‐Won Koo, Sangwon Yoon, Eun Jeong Heo, Nam Kwon Lee, Chul Yong Kim, Suk Lee
Research Square
https://doi.org/10.21203/rs.3.rs-391284/v1
Feature (linguistics)
Representation (politics)
Lung cancer
Outcome (game theory)
Toxicity
Computer science
Medicine
Artificial intelligence
Pattern recognition (psychology)
Oncology
최신 정부 과제
9
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1
주관|
2017년 11월-2018년 10월
|166,500,000원환자 맞춤형 실시간 호흡운동 모의 구현 시스템 개발
본 과제는 4차원 호흡운동 추적용 6축 동적 팬텀을 개선해 호흡 움직임을 정밀하게 재현·추적·검증하는 장치 기술 고도화 연구임.
연구목표는 4차원 호흡운동 추적용 6축 동적 팬텀의 디자인 및 외형, 제어 및 검증 프로그램, 4차원 호흡운동 데이터 추출 및 변환 알고리즘 성능을 업그레이드하고 선량측정을 통한 성능 검증을 수행하는 데 있음. 핵심 연구내용은 기구부 진동·노이즈 최소화를 위한 기구 구성 및 부품 교체, 리니어액츄에어터·모터 성능 검증 및 정밀제어 정확도·정밀도 향상, 제어 알고리즘 점검 및 유틸리티 기능 반영, 호흡운동 데이터 변환 알고리즘 개선, 선량측정 기반 검증임. 기대효과는 제품화시기 가늠, 인증·품질관리 등 완성도 향상 및 사업연계 영업 확대를 통한 회사 성장·유지에 기여함.
4차원호흡운동추적모듈
방사선치료
호흡운동모의구현시스템
추적용로보틱방사선모의치료
4차원호흡운동
2
주관|
2017년 11월-2018년 10월
|166,500,000원선량적응방사선치료용 3차원 선량평가영상 시스템 개발
본 과제는 선량적응방사선치료에서 3차원 방사선량을 영상으로 평가하는 시스템을 소형화하고 임상 검증을 통해 신뢰성을 확보하는 연구임.
연구 목표는 소형화 완료, 임상 검증을 통한 정확성·신뢰성 확보, 의료기기 허가를 위한 기술문서 심사 접수임. 핵심 연구 내용은 카메라-GEL object 거리 최소화를 위한 카메라·백라이트·S/W 필터 재설계 및 영상 왜곡 증가 극복 재구성 알고리듬 개발, 3차원 방사선량 검출기(GEL) 크기 최적화, 방사선량분포 비교 분석 UI 프로그램 개발, GEL 합성 프로토콜 매뉴얼화 및 기술문서 제작임. 기대 효과는 방사선 치료 계획 검증의 3차원화로 치료 정확도 향상 기여 및 의료기기 인증을 통한 시장 창출 가능함.
방사선 치료
광학영상단층촬영장치
겔
선량계
선량적응방사선치료
3
주관|
2017년 6월-2021년 12월
|6,254,330,200원[복지부]정밀의료 병원정보시스템(P-HIS) 개발 사업단
① Cloud 기반 병원정보시스템(Cloud HIS) 개발
- 진료, 진료지원, 원무 등 범용적인 의료 업무 프로세스 구축
- 클라우드 환경 하에서 SaaS 플랫폼 적용
- 수요병원 특성에 따라 선택적으로 적용 가능하도록 모듈화 구성
- Cloud HIS과 연계된 CDM 호환 기능 기본 탑재
- 수요병원별 임상데이터를 CDM 표준으로 변환
② 클라우드 환경 구성
- 퍼블릭 클라우드(IaaS) 환경을 기반으로 병원정보시스템을 운영
- PaaS 환경 구성을 통해 부가기능/분석서비스 개발 확대를 지원하고,
특정 IaaS에 대한 종속 현상 방지
③ Cloud HIS 연계 부가기능 모듈 개발
- 의료 서비스 효율 제고를 위한 특화 기능 모듈 개발
- 확장 서비스 제공을 통해 Cloud HIS의 편의성 제고
④ 정밀의료 데이터 연구센터 구축
- 정밀의료 데이터 연구 플랫폼 설계 및 개발
- 공개된 생명의료 지식 베이스 수집 및 지식 베이스 프로토타입 설계/구축
- Interactive 군집 데이터 추출 프로토타입 모듈 설계 및 개발
- 서드파티 의료데이터 분석 모델 서비스 지원
⑤ 정밀의료 실증 분석서비스(분석테스팅) 개발
- 임상데이터, 생체신호 등을 활용한 환자 맞춤형 서비스 기반 마련
- 환자 질환별 예방 진단과 치료를 지원하는 분석시스템 구축
⑥ P-HIS 부가기능/분석서비스 개발 플랫폼 구축
- 본 사업 종료 후에도 P-HIS 데이터를 이용하는 부가기능 및 분석서비스를
지속적으로 개발하여 추가할 수 있는 플랫폼 역할 수행
■ 클라우드 환경의 정보보호 체계 구축
- 클라우드 기반 정밀의료시스템에 대한 거버넌스 관점의 정보보호
및 개인정보보호 관리
■ 국내·외 보급 및 확산
- P-HIS에 대한 사업화 방안 수립
- 국내 병원 지역별 보급·확산 및 해외 병원 수출
정밀의료
병원정보시스템
공통데이터모델
의료서비스
클라우드
최신 특허
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전체 특허
인공지능을 이용한 암환자 예후인자 중요도 분석 및 치료계획 처방적 분석 시스템
상태
등록출원연도
2019출원번호
1020190095579환자의 호흡 운동에 기반한 방사선 치료 계획의 평가 장치
상태
거절출원연도
2018출원번호
1020180129113인공 지능망 기반 치료 예측 결과 제공 방법 및 시스템
상태
등록출원연도
2017출원번호
1020170143558