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 -
이동헌 (Dongheon Lee, Ph.D.)
서울대학교병원 의생명연구원 연구조교수
Research Assistant Professor, Biomedical Research Institute, Seoul National University Hospital
E-mail: dhlee@melab.snu.ac.kr
Internship
Research Publications
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Deep learning–based automated detection algorithm for active pulmonary tuberculosis on chest radiographs: diagnostic performance in systematic screening of asymptomatic individuals
Eur Radiol 2020 Lee et al. Full text https://link.springer.com/article/10.1007%2Fs00330-020-07219-4
2020.09.02 14:33 -
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
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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AI 기반 흉부 엑스레이 분석, 코로나19 의심 환자 진단적 가치 확인
코로나19 확진판정을 받은 환자의 흉부 엑스레이, CT, AI 분석 사진(왼쪽부터) . 루닛 인사이트 CXR은 인공지능이 환자의 흉부 엑스레이 사진을 수 초 내로 분석해, 각 질환 의심 부위와 의심 정도를 색상 등으로 자동 표기하는 방식이다. 환자의 양쪽 폐에 존재하는 병변을 정확하게 나타냈음을 확인할 수 있다. 사진 루닛, 서울대병원 '루닛 CXR' 활용 결과 대한영상의학회지 게재 의료 인공지능(AI) 기업 루닛의 폐 진단 보..
2020.09.14 16:59 -
인간보다 정확하고 빠르게 진단하는 AI, 의료현장서 존재감 높인다
국내 AI스타트업 전세계가 주목 올해 초 구글의 헬스케어 연구 조직인 구글헬스는 자체 개발한 유방암 진단 인공지능(AI)의 진단 정확도가 방사선 전문의를 앞섰다는 연구 결과를 국제학술지 ‘네이처’에 공개했다. 바둑 AI 알파고를 개발한 딥마인드가 참여한 연구다. 미국 여성 3097명과 영국 여성 2만5856명의 유방암 진단 영상을 학습한 AI는 암 환자를 음성으로 판단한 오진율이 전문의보다 낮은 것으로 나타났다. 몇 년..
2020.09.14 16:02 -
“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..
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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..
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