조형준 연구실
바이오메디컬공학과 조형준
조형준 연구실은 의학물리학과 바이오메디컬공학을 융합하여 첨단 의료영상 기술과 신경영상 분석 분야에서 세계적인 연구를 선도하고 있습니다. 본 연구실은 초고해상도 자기공명영상(MRI) 및 다양한 신경영상 기법을 개발하여 뇌, 신경계, 종양 등 생체 조직의 미세구조와 기능을 정밀하게 분석하는 데 중점을 두고 있습니다. 특히, 7T 이상의 초고자장 MRI를 활용한 미세혈관, 백질, 흑질 등 뇌의 세부 구조 시각화와 정량적 분석을 통해 신경퇴행성 질환, 뇌졸중, 암 등 다양한 질환의 조기 진단 및 병태생리 연구에 기여하고 있습니다.
연구실은 다양한 자기공명 신호와 첨단 영상 분석 알고리즘을 결합하여 조직의 생화학적, 물리적 특성을 정량적으로 평가하는 연구를 수행합니다. 예를 들어, 파킨슨병, 알츠하이머병 등 신경퇴행성 질환 환자의 뇌에서 철분 축적, 마이엘린 변화, 미세혈관 구조 변화 등을 MRI 기반으로 정량화하고, 이를 영상 바이오마커로 개발하여 임상 진단 및 예후 예측에 활용하고 있습니다. 또한, 동물모델 및 사후뇌 조직을 활용한 검증 연구를 통해 임상 적용 가능성을 높이고, 다양한 질환의 병태생리 이해에 기여하고 있습니다.
최근에는 딥러닝 및 인공지능(AI) 기술을 MRI 영상 분석에 적극적으로 도입하여, 영상의 해상도 향상, 노이즈 제거, 자동화된 병변 탐지, MRI-CT 변환, 종양 부피 자동 측정 등 다양한 영상처리 문제를 해결하고 있습니다. 이러한 AI 기반 영상 분석은 기존의 수작업 및 전통적 영상처리 방법에 비해 높은 정확도와 효율성을 제공하며, 대규모 영상 데이터 분석을 통한 질환별 영상 바이오마커 발굴 및 임상 진단의 혁신을 이끌고 있습니다.
연구실은 다양한 국내외 연구과제와 협력 네트워크를 바탕으로, 신경퇴행성 질환, 암, 뇌졸중 등 주요 질환의 영상 진단 및 치료 전략 개발에 앞장서고 있습니다. 또한, 초고해상도 MRI, AI 기반 영상 분석, 영상 바이오마커 개발 등 핵심 기술을 융합하여 정밀의료 및 맞춤형 진단·치료의 실현을 목표로 하고 있습니다.
이처럼 조형준 연구실은 의학물리학, 바이오메디컬공학, 인공지능, 신경과학 등 다양한 학문 분야를 융합하여, 미래 의료영상 기술의 혁신과 임상적 가치 창출에 기여하고 있습니다. 앞으로도 본 연구실은 첨단 영상기술과 AI를 기반으로 한 정밀의료 실현을 위해 지속적으로 연구 역량을 강화해 나갈 것입니다.
Neuroimaging
Tumor Microenvironment
Tumor Microenvironments
의학물리학 기반 초고해상도 MRI 및 신경영상 기술 개발
조형준 연구실은 의학물리학을 기반으로 한 초고해상도 자기공명영상(MRI) 및 신경영상 기술 개발에 주력하고 있습니다. 본 연구실은 뇌, 신경계, 종양 등 다양한 생체 조직의 미세구조와 기능을 정밀하게 분석하기 위해 최신 MRI 하드웨어와 소프트웨어, 그리고 물리학적 원리를 융합한 영상 기법을 연구합니다. 특히, 7T 이상의 초고자장 MRI를 활용하여 기존 영상 기술로는 관찰이 어려웠던 뇌의 미세혈관, 백질, 흑질 등 세부 구조를 고해상도로 시각화하고, 이를 통해 신경퇴행성 질환, 뇌졸중, 암 등 다양한 질환의 조기 진단 및 병태생리 연구에 기여하고 있습니다.
이러한 연구는 다양한 자기공명 신호(예: T1, T2, T2*, R2*, QSM 등)와 첨단 영상 분석 알고리즘을 결합하여 조직의 생화학적, 물리적 특성을 정량적으로 평가하는 데 중점을 둡니다. 예를 들어, 파킨슨병, 알츠하이머병 등 신경퇴행성 질환 환자의 뇌에서 철분 축적, 마이엘린 변화, 미세혈관 구조 변화 등을 정량적으로 측정하고, 이를 영상 바이오마커로 활용하는 연구를 선도하고 있습니다. 또한, 동물모델 및 사후뇌 조직을 활용한 검증 연구를 통해 임상 적용 가능성을 높이고 있습니다.
최근에는 딥러닝 및 인공지능 기술을 MRI 영상 분석에 접목하여, 영상의 해상도 향상, 노이즈 제거, 자동화된 병변 탐지 등 다양한 영상처리 문제를 해결하고 있습니다. 이러한 융합 연구를 통해 초고해상도 MRI의 임상적 활용도를 극대화하고, 정밀의료 및 맞춤형 진단·치료의 기반을 마련하고 있습니다.
딥러닝 및 AI 기반 의료영상 분석과 영상 바이오마커 개발
본 연구실은 딥러닝 및 인공지능(AI) 기술을 활용한 의료영상 분석과 영상 바이오마커 개발에 집중하고 있습니다. 최근 발표된 논문 및 특허를 살펴보면, 3차원 UTE-MRA(초단에코 자기공명혈관조영) 영상의 해상도 향상, MRI-CT 변환, 종양 부피 자동 측정, 혈관 및 뇌 미세구조 정량화 등 다양한 분야에서 AI 기반 영상처리 기술을 적극적으로 도입하고 있음을 알 수 있습니다. 특히, 컨볼루션 신경망(CNN), GAN(생성적 적대 신경망), U-Net 등 최신 딥러닝 모델을 활용하여 영상의 품질을 높이고, 임상적 진단 정확도를 향상시키는 연구를 수행하고 있습니다.
이러한 AI 기반 영상 분석은 기존의 수작업 및 전통적 영상처리 방법에 비해 높은 정확도와 효율성을 제공합니다. 예를 들어, 고해상도 3D MRI 혈관 영상의 노이즈 제거, 저해상도 MRI로부터 고품질 CT 영상 생성, 종양의 장기적 부피 변화 자동 추적, 뇌혈관장벽 손상 및 신경병증성 통증의 영상 진단 등 다양한 임상적 문제에 AI 기술을 적용하고 있습니다. 또한, 영상 데이터의 대규모 분석을 통해 질환별 영상 바이오마커를 발굴하고, 이를 임상 진단 및 예후 예측에 활용하는 연구도 활발히 진행 중입니다.
더불어, AI 기반 영상 분석의 신뢰성 확보와 임상 적용을 위해 동물모델, 사후뇌 조직, 임상 환자 데이터를 아우르는 다중 검증 연구를 수행하고 있습니다. 이러한 연구는 미래 정밀의료 실현을 위한 핵심 기술로, 영상 기반의 조기 진단, 맞춤형 치료, 예후 예측 등 다양한 의료 혁신에 기여할 것으로 기대됩니다.
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Denoising of high-resolution 3D UTE-MR angiogram data using lightweight and efficient convolutional neural networks
Tessema, AW, Ambaye, DT, Cho, H
MAGNETIC RESONANCE IMAGING, 202509
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7T Spin-echo BOLD fMRI enhances spatial specificity in the human motor cortex during finger movement tasks
Cho, H, Han, S, Kim, SG, Kim, DH, Eun, SG
NEUROIMAGE, 202508
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Whole-brain BOLD Responses to Graded Hypoxic Challenges at 7T, 9.4T, and 15.2T: Implications for Ultrahigh-Field fMRI and BOLD-DSC MRI
Cho, H, Kim, SG, Uludag, K, Schulman, J, Lee, DK, Lee, CH, Im, GH, Choi, SH, Le, T
MAGNETIC RESONANCE IN MEDICINE, 202507
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산업재해 특화 디지털 헬스케어 인재 양성 연구단
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자기공명영상을 이용한 발달장애 조기진단을 위한 정량적 바이오마커 개발
3
뇌퇴행성 질환모델및 사후뇌조직을 활용하여 검증가능한 초고해상도 MRI 영상 바이오마커 개발
