김은선 연구실
고려대학교 의학과
김은선 교수
소화기 인공지능 진단
설명가능 인공지능
생성형 인공지능
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김은선 연구실
고려대학교 의학과 김은선 교수
김은선 연구실은 의학과 기반으로 소화기 질환의 조기 진단을 위한 영상 기반 인공지능 기술을 수행합니다. 내시경 및 공초점 현미경 영상에서 병변을 분류·탐지·분할하는 딥러닝 접근과, 결과에 대한 설명가능 요소를 포함하는 임상 의사결정 보조 방향의 연구를 진행합니다. 또한 대장암 연관 DNA 메틸화 검출을 위한 멀티플렉스 분자진단 설계를 수행하며, 미토콘드리아 및 세포막 표적 이광자 형광 프로브를 이용한 Ca2+ 이미징 기술을 보유합니다. 필요에 따라 암세포 수준의 치료 반응을 세포 실험 지표로 평가하고, 소화기암 환자 수술 후 영양 및 장협착 진단 관련 의료기기 개발 과제를 병행합니다.
소화기 인공지능 진단설명가능 인공지능생성형 인공지능대장암 DNA 메틸화 검출Rolling circle amplification
대표 연구 분야
연구 영역 전체보기
설명가능·생성형 인공지능 기반 소화기 영상 진단
Explainable/Generative AI for Gastrointestinal Imaging Diagnosis
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대장암 연관 DNA 메틸화 멀티플렉스 분자 진단
Multiplexed DNA Methylation Detection for Colorectal Cancer Genes
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칼슘 이광자 형광 프로브 기반 세포 이미징 및 암세포 치료 반응 평가
Two-Photon Calcium Imaging Probes and Cellular Treatment Response Evaluation
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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 4
·
2025Multiplexed and streamlined DNA methylation detection of colorectal cancer-related genes using graphically encoded hydrogel microparticles and rolling circle amplification
Wookyoung Jang, Sunghee Oh, Eun Sun Kim, Ki Wan Bong
IF 11.8 (2025)
Biosensors and Bioelectronics
https://doi.org/10.1016/j.bios.2025.117725
Rolling circle replication
DNA methylation
Methylation
Methylated DNA immunoprecipitation
DNA microarray
Multiplexing
Bisulfite sequencing
DNA
Biology
Computational biology
2
Review
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인용수 0
·
2025Genetic Artificial Intelligence in Gastrointestinal Disease: A Systematic Review
Kwang‐Sig Lee, Eun Sun Kim
IF 3.8 (2025)
Diagnostics
유전적 인공지능은 GID에 대한 의사결정 지원 시스템으로서 효과적이며 비침습적이다.
https://doi.org/10.3390/diagnostics15172227
Disease
Gastrointestinal disease
Computer science
Artificial intelligence
Medicine
Pathology
3
Article
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인용수 6
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2022Organelle-specific blue-emitting two-photon probes for calcium ions: Combination with green-emitting two-photon probe for simultaneous detection of proton ions
Seung Taek Hong, Mun Seok Kim, Bo Ra Kim, Eun Jeong Lee, Yeo Uk Yoon, Kyu Cheol Paik, Man So Han, Eun Sun Kim, Bong Rae Cho
IF 6.1 (2022)
Talanta
https://doi.org/10.1016/j.talanta.2022.123408
Chemistry
Fluorescence
Analytical Chemistry (journal)
Tris
Membrane
Organelle
Ion
Cytoplasm
Calcium
Chromatography
최신 정부 과제
10
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1
2022년 4월-2025년 12월
|399,350,000원소화기암 환자의 수술 후 영양 충족, 소화 증진이 가능한 암환자용 메디푸드 산업화
본 연구에서는 소화기암 환자의 ①식사의 질 및 섭취 동기 강화를 위한 감각 기호성 요인 을 규명하고 기호 최적화 요인을 도출하며, ②소화기암 환자의 수술 후 다빈도 질환인 악성 빈혈 개선을 위한 효율적 전달체를 개발하여 메디푸드의 소재로 활용하며, ③영양개선 관련 관찰연구를 통해 소화기암 환자의 식단 및 제품 기준 설정과, ④식단 개발, ⑤관능 및 임상 효...
메디푸드
특수의료용도식품
암환자
식단형 식사관리식품
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2
주관|
2020년 7월-2022년 7월
|458,340,000원딥러닝을 이용한 내시경 영상에서 비정상조직 검출 및 크기측정이 가능한 임베디드 시스템 개발
본 과제는 병원에서 바로 쓰는 내시경 기반 Embedded System을 완성하기 위한 2차 년도 개발 연구임.
연구목표는 1차 년도 시스템을 병원에 설치해 문제점을 피드백받고 업그레이드하여 H/W 단품 제품으로 판매 가능한 솔루션으로 제작하는 데 있음. 핵심 연구내용은 통합모니터 시스템 구성, 20개 case 기반 Training Dataset 200,000개(총 400,000개) 생성, 내시경 Video Signal + AI 결과 통합 H/W 개발, 임상 실험용 UI/UX 업데이트, 2등급 의료기기 인증 완료(평균 6개월~1년)임. 기대효과는 실시간 AI 디스플레이로 비정상조직 검출 및 사용자의 크기 측정 기능 검증을 통해 임상 집중도와 제품 효용가치 확인이 가능함.
비정상조직 검출
비정상조직 크기측정
의료용 딥러닝
통합모니터 시스템
다이콤 게이트웨이
3
주관|
2019년 6월-2023년 12월
|803,308,000원장협착 조기진단을 위한 소화관운동 Sonoeletrogram 기반 CDAI 진단 의료기기 개발
본 과제는 복부에서 발생하는 소화 음향을 전극으로 측정해 장 협착을 돕는 웨어러블 디바이스와 AI+신호처리 플랫폼을 개발하는 연구임.
연구 목표는 2차 시제품(Sono-Electrogram) 제작과 Sono-Electrogram 기반 장 협착 진단용 웨어러블 디바이스의 EGG 신호 측정 회로, 회로 기술, Firmware 고도화, 기구 설계 및 저전력 BLE 기반 신호처리 알고리즘 개발 및 AI+신호처리 플랫폼 구축에 있음. 핵심 연구 내용은 다채널 Cortex-M4 기반 고속 샘플링, 저전력 소형화, 사용자 식별 및 센서 데이터 보정기술, 딥 러닝 학습용 서버 플랫폼(중계서버·처리서버·백업서버) 구성, IRB 제출 후 prototype 이용 복부 signal DATA·라이프로그 수집 및 시제품 사용성 평가 수행임. 기대 효과는 장 협착음 기반 기존 PROTOTYPE 대비 Sono-Electrogram 기반 H/W·F/W 업그레이드와 AI 신호처리 적용을 통해 전자청진기 및 PROTOTYPE로 소화 음향 수집 성능 향상에 있음.
소화관운동 검사
웨어러블 디바이스
의료기기
장 협착
임상의사결정인공지능
최신 특허
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전체 특허
인공지능 기반 전자차트 및 표준 EMR 자동 생성 방법
상태
거절출원연도
2022출원번호
1020220067929미토콘드리아 칼슘을 표지할 수 있는 이광자 청색 형광 프로브
상태
등록출원연도
2022출원번호
1020220025903세포질 칼슘과 리소좀 내 산성도를 동시에 검출할 수 있는 이광자 형광 프로브
상태
등록출원연도
2022출원번호
1020220025902