상세 설명

이경재 교수는 고관절과 대퇴골 등 주요 근골격계 질환의 구조적·병태학적 특성을 정확하게 파악하기 위해 CT, MRI, 초음파 기반의 정밀 영상 분석 연구를 활발히 수행하고 있습니다. 3차원 형태 계측, 대퇴골 회전·형태 평가, 영상 기반 골질 분석 등을 통해 질환의 원인 규명과 진단 정확도 향상을 목표로 하고 있습니다. 특히 고관절 발달장애(DDH) 진단에 딥러닝을 활용한 초음파 영상 자동 분석 모델을 개발하는 등 인공지능 기술을 정형외과 영상에 접목하여, 영상 판독의 표준화와 진단 효율화를 시도하고 있습니다. 또한 CT 축사면 평가법, MRI 기반 연부조직 손상 분석 등 다양한 영상기법을 적용해 수술 계획과 예후 예측에 활용 가능한 정량적 지표를 마련하고 있습니다. 이와 같은 연구는 근골격계 질환 진단의 정확도를 높이고, 환자의 상태를 보다 정밀하게 이해하는 데 기여하며, 임상적 의사결정을 지원하는 핵심 기반을 제공합니다. Professor Kyung-Jae Lee conducts advanced research using CT, MRI, and ultrasonography to investigate the structural and pathological characteristics of major musculoskeletal conditions, particularly those involving the hip and femur. His work includes 3D morphometric assessment, femoral rotational analysis, and imaging-based bone quality evaluation to enhance diagnostic accuracy and better understand disease mechanisms. A notable part of his research involves applying deep learning algorithms to ultrasonographic screening for developmental dysplasia of the hip (DDH), enabling automated segmentation and key-point detection for more standardized and efficient imaging interpretation. He also develops quantitative imaging parameters—such as axial-oblique CT measurements and MRI-based soft-tissue assessments—to support surgical planning and clinical decision-making. These efforts contribute to improving diagnostic precision, refining preoperative evaluation, and establishing evidence-based imaging strategies in orthopedic practice.

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