상세 설명

다양한 암종(위암, 간암, 직장암, 유방암 등)에 대해 PET/CT 영상의 진단적 지표와 예후 예측 기준을 확립하는 연구를 수행하고 있습니다. 영상의 정량적 지표인 SUV(SUVmax, MTV, TLG 등)의 임상적 의미를 규명하고, 이를 바탕으로 암의 병기, 치료 반응, 생존 예후와의 상관관계를 분석하고 있습니다. 이러한 연구는 PET/CT의 정량화 및 표준화 프로토콜을 확립하여 영상 지표의 재현성과 임상 신뢰성을 높이는 것을 목표로 하고 있습니다. 대표 논문으로는 Scientific Reports (2021, 2022), Annals of Nuclear Medicine (2017, 2023), Korean Journal of Radiology (2020) 등이 있으며, 이는 AI 기반 라디오믹스 및 딥러닝 예측 연구의 임상적 타당성을 뒷받침하는 핵심 기반 연구로 평가되고 있습니다. Research is being conducted to establish diagnostic indicators and prognostic criteria of PET/CT imaging across various cancers, including gastric, hepatic, rectal, and breast cancers. The work focuses on defining the clinical significance of quantitative metrics such as SUV (SUVmax, MTV, and TLG) and analyzing their correlations with tumor staging, treatment response, and survival outcomes. By developing standardized PET/CT quantification and imaging protocols, this research aims to enhance reproducibility and clinical reliability of imaging biomarkers. Representative publications include Scientific Reports (2021, 2022), Annals of Nuclear Medicine (2017, 2023), and Korean Journal of Radiology (2020), which collectively serve as a clinical foundation supporting AI-based radiomics and deep learning prediction models.

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