연구실 소개

암연구소 소개

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연구실 소개

인공지능 디지털 트윈 연구실

Artificial Intelligence Digital Twin Lab (AIDTL)

디지털 트윈 시장은 2025년까지 295억 7,000만 달러(약 30조원)로 성장할 것으로 예상되었으며, 글로벌 조사기관 가트너(Gartner) 또한 디지털 트윈을 `17~’19년 3년 연속 디지털 변혁시대를 주목해야 10대 전략기술로 선정하였다. 성공사례의 등장과 기술성숙 등으로 하이프사이클의 ‘기대 정점(Peak of Inflated Expectations)’에 위치하여 향후 10년 내 본격 시장 확산이 전망되고 있다. 특히 의학 분야에서의 디지털 트윈은 3차원 가시화, AR, VR, 메타버스 등의 신기술들과 만나며 교육과 시뮬레이션 등에서 혁신적 기회를 창출할 수 있을 것이라 기대되고 있다. 본 연구실은 이러한 학내의 미충족 필요성에 힘입어 2011년 9월 창설되었으며, 신종감염병 및 암정복 연구의 새로운 시대를 열기위해 활발한 연구를 진행하고 있다. 특히 인공지능, AR, VR, 메타버스 등의 첨단 기술을 활용해 임상에 적용할 수 있는 가치 실현을 목표로 연구활동이 활발히 이루어지고 있으며, 서울대학교병원의 다양한 연구자들과 여러 형태의 공동연구를 진행하고 있다. 인공지능 디지털 트윈 연구실은 명실상부 미래 의료IT기술 연구실로서 서울대학교병원 내 데이터 분석 기술 개발 및 임상 적용에 있어 중심적 역할을 해내는 중이다.

또한 본 연구실은 SW연구개발실, AI연구실, Deep Learning Training실 등이 유기적으로 한 공간에 배치되어 여러 연구진들이 실시간으로 소통하고 있다. 이를 통해 인공지능 연구의 효율성을 극대화할 수 있으며, 참여자들 또한 쉽게 이해하고 참여하여 관련 분야에 대한 빠른 이해가 가능하도록 구성되어 있다.

참여 연구원

구진모 교수

소속 : 영상의학교실
전공 : 흉부영상
메일 : jmgoo@snu.ac.kr
논문 연구실

연구내용

1) 인공지능 의료영상분할 기술 개발
Deep learning 기반의 의료영상 분할(segmentation) 기술이 핵심이며, 영상분석 및 수술지원을 위한 3차원 인체 해부 정보 분할 기술을 개발한다.

2) 시뮬레이션을 위한 환자 데이터 기반의 인체장기모델 개발
가상/증강현실의 3D 장기 모델을 활용해 병원 내에서 다양한 연구자들과 공동연구를 수행중이다. 인공지능 기술로 정확하게 탐지, 추출된 3차원 영상 정보는 직관적인 메쉬
(mesh) 구조화 기술을 통해 웹 기반의 모바일 플랫폼으로 연동되며 연구자들 간에 실시간 소통이 가능하다.

3) 교육용 가상/증강 현실 기술 개발
의과대학의 첨단 해부학 교육을 위해 실제 환자 데이터에 기반해 기술 개발된 실감형 해부학 교육 저작 플랫폼

연구목표

인공지능 디지털 트윈 연구실은 첨단IT기술을 선도하고 의료 현장에서 다양한 임상 연구자들과 소통을 통해 미충족 욕구를 발굴하고 해결해 나갈 것이다. 다양한 기술의 임상적용을 통해 학내 의료ICT 기술의 중심적 역할을 수행하며, 해당분야를 국내·외에서 선도해 나 갈 것이다.

연구성과

Automated Lung Segmentation on Chest Computed Tomography Images with Extensive Lung Parenchymal Abnormalities Using a Deep Neural Network. Korean J Radiol. 2020;21:e163. doi: 10.3348/kjr.2020.0318.2020-10-01 PMID: 33169549

Differentiation of left atrial appendage thrombus from circulatory stasis using cardiac CT radiomics in patients with valvular heart disease. Eur Radiol, Cardiac, Published: 19 August 20202020-08-19 PMID : 32812175

Anterior Pulmonary Ventilation Abnormalities in COVID-19. Radiology. 2020 Nov;297(2):E276-E277. doi: 10.1148/radiol.2020203043. Epub 2020 Aug 13.2020-08-13 PMID: 32787702

Prognostic Implication of Volumetric Quantitative CT Analysis in Patients with COVID-19: A Multicenter Study in Daegu, Korea. Korean J Radiol. 2020;21:e130. English. Published online Aug 04, 2020.2020-08-04 PMID: 32767868

Extension of Coronavirus Disease 2019 (COVID-19) on Chest CT and Implications for Chest Radiograph Interpretation. Radiology: Cardiothoracic Imaging. Vol. 2, No. 2 (Mar 30 2020)2020-03-30

Application of computerized 3D-CT texture analysis of pancreas for the assessment of patients with diabetes. PLoS One. 2020 Jan 13;15(1):e0227492. doi: 10.1371/journal.pone.0227492. eCollection 2020.2020-01-13P MID: 31929591

Advanced Medical Use of Three-Dimensional Imaging in Congenital Heart Disease: Augmented Reality, Mixed Reality, Virtual Reality, and Three-Dimensional Printing. Korean J Radiol. 2020;21:e6. English. Published online Jan 08, 2020.2020-01-08 PMID: 31997589

Relationships between Spinal Sarcopenia and Spinal Sagittal Balance in Older Women. Annals of Geriatric Medicine and Research . 2019 Sep;23(3):141-148. doi: 10.4235/agmr.19.0030. Epub 2019 Sep 25.2019-09-25 PMID : 32743302

구성원

성명	소속	직급
박상준	서울대학교	겸임부교수
박창민	서울대학교	기금교수
김종민	서울대학교	책임연구원