상세 설명

송봉일 교수는 PET/CT를 비롯한 다양한 분자영상 데이터를 정량적으로 분석하여, 질병의 진단 및 예후를 예측하는 라디오믹스(Radiomics) 모델을 개발하고 있습니다. 영상에서 추출된 수백 개의 특성(feature)을 머신러닝 및 통계적 분석 기법과 결합하여 종양의 악성도, 전이 가능성, 생존율, 미세혈관침윤 여부 등을 정밀하게 예측합니다. 대표 논문으로 European Journal of Nuclear Medicine and Molecular Imaging (2018) 에 발표된 간세포암 미세혈관침윤 예측 모델 연구와, Diagnostics (2024) 게재 간내 담관암 Radiomics 기반 예후 모델이 있습니다. Professor Bong-Il Song quantitatively analyzes various molecular imaging datasets, including PET/CT, to develop radiomics-based models for disease diagnosis and prognosis prediction. By combining hundreds of image-derived features with machine learning and statistical approaches, his research enables precise prediction of tumor aggressiveness, metastatic potential, survival outcomes, and microvascular invasion. Representative studies include the European Journal of Nuclear Medicine and Molecular Imaging (2018) publication on preoperative prediction of microvascular invasion in hepatocellular carcinoma, and the Diagnostics (2024) paper presenting a radiomics-based prognostic model for intrahepatic cholangiocarcinoma.

키워드

관련 이미지

관련 자료