Members
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김형진 (Hyungjin Kim, MD.,Ph.D.)
서울대학교병원 영상의학과 임상조교수
Clinical assistant professor, Department of Radiology, Seoul National University Hospital
E-mail: khj.snuh@gmail.com -
황의진 (Eui Jin Hwang, MD.,Ph.D.)
서울대학교병원 영상의학과 임상조교수
Clinical assistant professor, Department of Radiology, Seoul National University Hospital
E-mail: ken921004@hotmail.com -
남주강 (Ju Gang Nam, MD.)
서울대학교병원 영상의학과 진료조교수
Assistant Professor, Department of Radiology, Seoul National University Hospital
E-mail: dyuing89@gmail.com -
김재현 (Jae Hyun Kim, MD.)
서울대학교병원 영상의학과 임상강사
Research Fellow, Department of Radiology, Seoul National University Hospital
E-mail: yyssaa21@gmail.com -
이종혁 (Jong Hyuk Lee, MD.)
서울대학교병원 영상의학과 임상강사
Clinical Fellow, Department of Radiology, Seoul National University Hospital
E-mail: lee87jh@gmail.com
Research Publications
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Implementation of a Deep Learning-Based Computer Aided Detection System for the Interpretation of Chest Radiographys in Patients Suspected for COVID-19
Korean J Radiol 2020 Hwang et al. Full text kjronline.org/DOIx.php?id=10.3348/kjr.2020.0536
2020.07.21 13:24 -
Automated identification of chest radiographs with referable abnormality with deep learning: need for recalibration
Eur Radiol 2020 Jul 14 Hwang & Kim et al. Full text https://link.springer.com/article/10.1007/s00330-020-07062-7
2020.07.17 08:43 -
Learning Visual Context by Comparison
In The European Conference on Computer Vision (ECCV), August 2020 Kim et al.
2020.07.08 13:43 -
Clinical Validation of a Deep Learning Algorithm for Detection of Pneumonia on Chest Radiographs in Emergency Department Patients with Acute Febrile Respiratory Illness
J Clin Med 2020: 9: E1981 Kim et al. Full text https://www.mdpi.com/2077-0383/9/6/1981
2020.07.06 17:42 -
Preopertative CT-based Deep Learning Model for Predicting Disease-Free Survival in Patients with Lung Adenocarcinomas
Radiology 2020 [Online ahead of print] Kim et al. Full text https://pubs.rsna.org/doi/10.1148/radiol.2020192764
2020.05.17 17:06 -
Clinical Implementation of Deep Learning in Thoracic Radiology: Potential Applications and Challenges
Korean J Radiol 2020;21(5):511-525 Hwang et al. Full text https://www.kjronline.org/DOIx.php?id=10.3348/kjr.2019.0821
2020.04.23 11:07 -
Deep learning algorithm for surveillance of pneumothorax after lung biopsy: a multicenter diagnostic cohort study
Eur Radiol. 2020 Mar 11. doi: 10.1007/s00330-020-06771-3. [Epub ahead of print] Hwang et al. Full text http://lps3.link.springer.com.libproxy.snu.ac.kr/article/10.1007%2Fs00330-020-06771-3
2020.03.24 08:29 -
CT-based deep learning model to differentiate invasive pulmonary adenocarcinomas appearing as subsolid nodules among surgical candidates: comparison of the diagnostic performance with a size-based logistic model and radiologists
Eur Radiol. 2020 Feb 13. doi: 10.1007/s00330-019-06628-4. [Epub ahead of print] Kim et al. Full text http://lps3.link.springer.com.libproxy.snu.ac.kr/article/10.1007%2Fs00330-019-06628-4
2020.03.24 08:27 -
Test-retest reproducibility of a deep learning–based automatic detection algorithm for the chest radiograph
Eur Radiol. 2020 Apr;30(4):2346-2355. doi: 10.1007/s00330-019-06589-8. Kim et al. Full text http://lps3.link.springer.com.libproxy.snu.ac.kr/article/10.1007%2Fs00330-019-06589-8
2020.01.30 11:05 -
Multiscale fusion of multimodal medical images using lifting scheme based biorthogonal wavelet transform
Optik 2019 April; 182:995-1014 Om Prakash et al. Full text https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0030402618319521
2020.01.30 11:01 -
Discrimination of Mental Workload Levels From Multi-Channel fNIRS Using Deep Leaning-Based Approaches
IEEE Access. 2019 Feb;7:24392-24403 THI KIEU KHANH HO et al. Full text https://ieeexplore.ieee.org/document/8643929
2020.01.30 10:59 -
Deep Learning for Chest Radiograph Diagnosis in the Emergency Department
Radiology 2019; 293:573-580 Hwang et al. Full text https://pubs.rsna.org/doi/full/10.1148/radiol.2019191225
2020.01.20 16:13 -
Development and Validation of a Deep Learning-Based Automated Detection Algorithm for Major Thoracic Diseases on Chest Radiographs
JAMA Network Open 2019 Mar 1;2(3):e191095 Hwang et al. Full text https://jamanetwork.com/journals/jamanetworkopen/fullarticle/2728630
2020.01.20 16:12 -
Development and Validation of a Deep Learning-based Automatic Detection Algorithm for Active Pulmonary Tuberculosis on Chest Radiographs
Clinical Infectious Diseases 2019; 69(5):739-747 Hwang et al. Full text https://academic.oup.com/cid/article/69/5/739/5174137
2020.01.20 16:10 -
Development and Validation of Deep Learning-based Automatic Detection Algorithm for Malignant Pulmonary Nodules on Chest Radiographs
Radiology 2019; 290:218-228 Nam et al. Full text https://pubs.rsna.org/doi/10.1148/radiol.2018180237
2020.01.16 11:13
Lab Members
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김윤호(Kim Yoon Ho)
1.present title : Clinical Researcher,Department of Radiology, Seoul National University Hospital
2.E-mail : kyho185@gmail.com -
안윤진(Ahn Yun Jin)
1.present title : Clinical Researcher,Department of Radiology, Seoul National University Hospital
2.E-mail : unjin321@gmail.com -
김수현(Kim Su Hyeon)
1. present title : Clinical Researcher,Department of Radiology, Seoul National University Hospital
2. E-mail : selon0530@gmail.com -
양소희(Yang So hee)
1. present title : Clinical Research Coordinator ,Department of Radiology, Seoul National University Hospital
2.E-mail: soheeyang0520@gmail.com -
강동산(Kang Dong San)
1.present title : Clinical Researcher,Department of Radiology, Seoul National University Hospital
2.E-mail: qwepoi9107@gmail.com
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“X-ray 10만장 정리하며 진땀 꽤나 흘렸죠”
의료 인공지능 '루닛 인사이트' 개발 참여한 서울대병원 영상의학과 박창민 교수 폐암, 폐전이암 진단에 도움 기대 [메디칼업저버 박선재 기자] 의료 관련 인공지능(AI)은 의사를 도와주는 방향으로 흐를 것이란 전문가들의 예상이 정확했던 모양이다. 최근 서울대병원이 국내에서 처음으로 영상을 보조 판독하는 데 인공지능을 사용하기 시작했다. '루닛 인사이트'가 그 주인공인데 영상의학과에 새로운 바람을 불러올 것으로..
2020.01.30 11:34 -
인공지능으로 흉부 X선 영상 판독…"정확도 향상"출처
인공지능(AI)으로 흉부X선 영상을 판독했을 때 민감도(sensitivity)가 영상의학과 의사보다 높다는 국내 연구 결과가 나왔습니다. 서울대병원 영상의학과 박창민·황의진 교수는 2017년 1∼3월 응급실을 방문한 환자 1천135명을 대상으 로 인공지능 진단시스템의 흉부X선 영상 판독능력을 검증했다고 5일 밝혔습니다. 민감도는 질병이 실제로 있는 환자 중에서, 검사 결과도 양성으로 나타날 확률입니다. 일반적으로 환자를 환..
2020.01.30 11:31 -
"폐암 검진 정확도 인간 의사보다 최대 20% 높은 인공지능 개발"
국내 연구팀이 흉부X선으로 폐암 등 폐질환을 한 번에 찾아내는 인공지능 기반 의료영상 판독 시스템을 개발했다. 이 인공지능 시스템은 폐암을 포함한 주요 4대 흉부질환 모두 진단 가능한데다 인간 의사에 비해 최대 20% 이상 높은 진단 정확도를 나타냈다. 서울대병원 영상의학과 박창민 교수와 소프트웨어 회사 루닛 공동연구팀은 폐 결절 뿐 만아니라 폐결핵, 기흉 등을 포함한 주요 흉부 4대 질환 모두를 찾을 수 있는 인..
2020.01.30 11:28 -
서울대병원, 인공지능으로 영상 보조
서울대병원은 올해 1월부터 국내에서 독자적으로 개발한 인공지능 기술을 환자 영상 판독에 활용한다고 밝혔다. 앞으로는 인공지능이 흉부엑스선 검사 영상을 보고 폐암 혹은 폐 전이암으로 의심되는 점을 의사에게 알려주고, 의사는 이를 참고해 자칫 놓칠 수 있는 폐암을 조기 진단할 수 있게 된다. 이번에 활용되는 인공지능 기반 영상판독 보조시스템 ‘루닛 인사이트(Lunit INSIGHT for Chest Radiography Nodule Detectio..
2019.12.18 14:51