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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 보조 AI 소프트웨어 ‘루닛 인사이트 CXR’이 코로나19 검출과 의심 환자 선별에 효과적인 도구가 될 수 있다는 연구가 나왔다. 루닛은 서울대병원 영상의학과 연구팀이 루닛 인사이트 CXR을 활용해 코로나19 의심 환자들의 흉부 엑스레이를 판독할 경우, 코로나19 표준 진단법 대비 ..

2020.09.14

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 전만 해도 의료 영상으로 암을 판단하는 의료진을 보조하는 데 도움을 줄 것으로 평가됐던 의료 AI가 인간 의사를 능가한다는 연구 결과가 속속 나오고 있다. 그 중심에는 국내 의료 AI 스타트업들이 있다. 변방에 머물렀던 의료 AI가 진단을 중심으로 의료 현장 전면에 나서며 의료 패러다임 ..

2020.09.14

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

홍승완 (Seungwan Hong)

Name Seungwan Hong 홍승완 Present title Internship, Department of Radiology, Seoul National University Hospital 서울대학교병원 영상의학과 인턴 Email hsw4114@gmail.com Education Jan. 2018 - Dec. 2020, Electrical Engineering, Ira A. Fulton Schools of Engineering at ASU (B.S.E.) Chronology of Employment Aug. 2019 - Present, Tutor/Learning Assistant, Department of Physics, Arizona State University Jul. 2020 - Presen..

2020.09.02

김찬기 (Changi Kim)

Name Changi Kim 김찬기 Present title Internship, Department of Radiology, Seoul National University Hospital 서울대학교병원 영상의학과 인턴 Email fr2zyroom@gmail.com Education Mar. 2014 - Feb. 2021, Biomedical Engineering, College of Health Science, Yonsei University (B.E.) Chronology of Employment Aug. 2020 - Sept. 2020, Internship, Department of Radiology, Seoul National University Hospital

2020.09.02

이동헌 (Dongheon Lee, Ph.D.)

Name Dongheon Lee, Ph.D. 이동헌 Present Title Research Assistant Professor, Biomedical Research Institute, Seoul National University Hospital 서울대학교병원 의생명연구원 연구조교수 E-mail dhlee@melab.snu.ac.kr Education Mar. 2008 - Feb. 2013. Department of Electronic System Engineering, Hanyang University (B.S.) Mar. 2013 - Feb. 2015. Interdisciplinary Program for Bioengineering, Graduate School of Seoul National Un..

2020.09.02

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

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

Learning Visual Context by Comparison

In The European Conference on Computer Vision (ECCV), August 2020 Kim et al.

2020.07.08

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

박창민 (Chang Min Park, MD., Ph.D.)

Name Chang Min Park, MD., Ph.D. 박창민 Present title Associate Professor, Department of Radiology, Seoul National University College of Medicine, Seoul National University Hospital 서울대학교병원 영상의학과 부교수 E-mail cmpark.morphius@gmali.com Education Mar. 1994 - Feb. 1998. Seoul National University College of Medicine (M.D.) Mar. 2001 - Feb. 2003. Postgraduate School, Seoul National University College of Me..

2020.05.18

김형진 (Hyungjin Kim, MD.,Ph.D.)

Present title Clinical assistant professor, Department of Radiology, Seoul National University Hospital 서울대학교병원 영상의학과 임상조교수 E-mail khj.snuh@gmail.com Education Mar. 2005 - Feb. 2009. Seoul National University College of Medicine (M.D.) Mar. 2012 - Feb. 2014. Postgraduate School, Seoul National University College of Medicine (M.S.) Mar. 2017 – Feb. 2019. Postgraduate School, Seoul National Univer..

2020.05.18

황의진 (Eui Jin Hwang, MD.,Ph.D.)

Present title Clinical assistant professor, Department of Radiology, Seoul National University Hospital 서울대학교병원 영상의학과 임상조교수 E-mail ken921004@hotmail.com Education Mar. 2006 - Feb. 2010. Seoul National University College of Medicine (M.D.) Sep. 2012 - Aug. 2014. Postgraduate School, Seoul National University College of Medicine (M.S.) Mar. 2018 – Feb. 2020. Postgraduate School, Seoul National Uni..

2020.05.18

남주강 (Ju Gang Nam, MD.)

Present title Assistant Professor, Department of Radiology, Seoul National University Hospital 서울대학교병원 영상의학과 진료조교수 E-mail dyuing89@gmail.com Education Mar. 2010 - Feb. 2014. Seoul National University College of Medicine (M.D.) Mar. 2017 - Feb. 2019. Postgraduate School, Seoul National University College of Medicine (M.S.) Mar. 2019 – Present. Postgraduate School, Seoul National University Colleg..

2020.05.18

김재현 (Jae Hyun Kim, MD.)

Present title Research Fellow, Department of Radiology, Seoul National University Hospital 서울대학교병원 영상의학과 임상강사 E-mail yyssaa21@gmail.com Education Mar. 2008 - Feb. 2012. Seoul National University College of Medicine (M.D.) Mar. 2019 – Present. Postgraduate School, Seoul National University College of Medicine (M.S. & Ph.D. course) Chronology of Employment Mar. 2012 - Feb. 2013. Internship, Seoul ..

2020.05.18

이종혁 (Jong Hyuk Lee, MD.)

Present title Clinical Fellow, Department of Radiology, Seoul National University Hospital 서울대학교병원 영상의학과 임상강사 E-mail lee87jh@gmail.com Education Mar. 2008 - Feb. 2012. Seoul National University College of Medicine (M.D.) Mar. 2015 - Feb. 2017. Postgraduate School, Seoul National University College of Medicine (M.S.) Chronology of Employment Mar. 2012 - Feb. 2013. Internship, Seoul National Unive..

2020.05.18

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

서울대학교 의과대학 의료영상인공지능연구실 대학원생 모집

1. 연구실 소개 - 서울대학교 의과대학 의료영상 인공지능 연구실 - 연구책임자: 박창민 교수 2. 연구 분야 - 본 연구실에서는 전산화단층촬영, 엑스레이, 초음파 등 의료영상을 이용한 인공지능 모델 개발 및 검증 연구를 수행하고 있습니다. 의료영상 데이터베이스 수집뿐 아니라 정제, 전처리 등부터 병변 검출, 진단, 예후 예측을 위한 모델 연구 및 관련 프로젝트를 진행합니다. - 영상처리 및 머신러닝에 관심 있는 학생들을 모집합니다. 3. 모집인원 - 0명 - 석사, 박사 또는 석박통합 4. 모집시기 ~ 별도의 마감 공지까지 5. 혜택 - 등록금 - 생활보조금 지원 6. 지원 방법 - 자기소개서와 간단한 이력서를 메일로 보내주세요. (cmpark.morphius@gmail.com; 담당 교수 박창민)

2020.05.17

서울대학교병원 영상의학과 연구교수, 연수연구원 (Post-Doc) 모집 공고

1. 모집 분야 및 직무 가) 모집 분야: 의학영상처리 (x-ray, computed tomography), 머신러닝 나) 직무: 영상전처리, 영상재구성, 진단 및 예후예측 모델 개발 다) 모집 인원: 0명 2. 응시자격 가) 자격: 공학/이학 석사 또는 박사 학위 소지자 또는 임용 시점에 학위 취득 예정인 자 3. 응시방법 가) 제출서류 작성하여 이메일로 제출 (cmpark.morphius@gmail.com; 담당 교수 박창민) 나) 응시 기간: ~ 별도의 마감 공지까지 4. 제출서류 가) 이력서 및 자기소개서 나) 포트폴리오 (초록 및 논문 목록 포함) 다) 졸업증명서 및 성적증명서 (학부, 대학원): 합격 후 제출 5. 근로계약 정보 가) 채용방식: 기간제 나) 근무형태: 전일제 (주 5일, 오전 ..

2020.05.17

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

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

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

Deep Learning Algorithm for Classification of Chest Radiographs with Clinically Relevant Abnormalities in Emergency Department: Validation in Consecutive Cohort (Radiology)

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2020.02.10

Identifying facial phenotypes of genetic disorders using deep learning (Nature medicine)

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2020.02.10

Augmenting the National Institutes of Health Chest Radiograph Dataset with Expert Annotations of Possible Pneumonia (Radiology: Artificial Intelligence)

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2020.02.10

Binomial Classification of Pediatric Elbow Fractures Using a Deep Learning Multiview Approach Emulating Radiologist Decision Making (Radiology: Artificial Intelligence)

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