"노영균"의 두 판 사이의 차이
둘러보기로 가기
검색하러 가기
(→연구실적) |
|||
| (사용자 4명의 중간 판 7개는 보이지 않습니다) | |||
| 1번째 줄: | 1번째 줄: | ||
서울 [[공과대학]] [[컴퓨터소프트웨어학부]] 교수이다. | 서울 [[공과대학]] [[컴퓨터소프트웨어학부]] 교수이다. | ||
| − | [[분류: 교수]] | + | [[분류: 교수]] [[분류:컴퓨터소프트웨어학부]] |
= 연구실적 = | = 연구실적 = | ||
| − | + | ||
| − | + | ==인공지능으로 MRI 상 턱관절 변위 등을 자동 진단하는 기술 개발(2022.08)== | |
| + | # 경희대학교 치과대학 이현희 교수팀과 함께 연구 진행 | ||
| + | # 턱관절 장애 환자의 디스크 전방 변위를 신속하고 정확하게 확인하는 기술 | ||
| + | # 연구논문은 국제저널 '사이언티픽 리포트’에 게재 | ||
| + | |||
| + | ==머신 러닝 이용한 간 질병 분류기술 개발(2021.01)<ref><뉴스H> 2021.01.14 한양대 노영균 교수, 머신 러닝 이용한 간 질병 분류기술 개발</ref>== | ||
| + | #미국 메이요 클리닉(Mayo Clinic)의 안철하(미국명 Joseph Ahn) 소화기 내과 전임의와 함께 머신 러닝을 이용한 ‘간 질병분류 기술’을 개발했다. 해당 기술은 의사들이 이 두 질환의 환자를 정확히 진단하고 신속한 처치를 내리는데 도움이 될 것으로 기대된다. | ||
| + | # 이번 연구는 의사들이 AI 기술을 활용해 환자의 이력이나 정밀한 영상의학적 검사가 없는 상황에서도 알코올성 간염과 급성 담관염을 정확히 분류할 수 있게 됐다는 점에서 의미를 가진다. | ||
| + | # 연구 결과는 지난해 11월 미국의 저명한 간 학회인 AASLD Liver Meeting에 발표돼 ‘영예의 논문(Poster of distinction)’에 선정됨과 동시에 학회에서 돋보인 발표들만을 엄선해 만드는 「간 학회 최고의 발표들 모음집(the Best of the Liver Meeting’s summary slide deck)」에 수록됐다. | ||
| + | |||
| + | ==급성 관상동맥 증후군' 예측모델 개발 참여(2019.7)<ref><뉴스H> 2019.07.26 노영균 교수, ‘급성 관상동맥 증후군’ 예측모델 개발 참여</ref>== | ||
| + | # 돌연사의 주요 원인으로 꼽히는 급성 관상동맥 증후군을 환자의 응급실과 외래 진료기록만으로도 예측할 수 있는 모델을 개발했다. | ||
| + | # 이번 논문 ‘A Machin Learning-Based Approach for the Prediction of Acute Coronary Syndrome Requiring Revascularization(관상동맥 재관류가 필요한 급성 관상동맥증후군 예측을 위한 기계학습 기반 접근법)’은 SCI급 국제학술지 Journal of Medical Systems 6월 온라인판에 게재됐다. | ||
| + | |||
| + | = 교내 매체= | ||
| + | * 2021.05.03 <뉴스H> [HYPER] 인터뷰: 간 질병 진단 정확도 20% 높인 머신러닝 연구 [http://cms.newshyu.com/news/articleView.html?idxno=1002676] | ||
| + | =주석= | ||
| + | <references/> | ||
2023년 7월 3일 (월) 15:57 기준 최신판
서울 공과대학 컴퓨터소프트웨어학부 교수이다.
목차
연구실적
인공지능으로 MRI 상 턱관절 변위 등을 자동 진단하는 기술 개발(2022.08)
- 경희대학교 치과대학 이현희 교수팀과 함께 연구 진행
- 턱관절 장애 환자의 디스크 전방 변위를 신속하고 정확하게 확인하는 기술
- 연구논문은 국제저널 '사이언티픽 리포트’에 게재
머신 러닝 이용한 간 질병 분류기술 개발(2021.01)[1]
- 미국 메이요 클리닉(Mayo Clinic)의 안철하(미국명 Joseph Ahn) 소화기 내과 전임의와 함께 머신 러닝을 이용한 ‘간 질병분류 기술’을 개발했다. 해당 기술은 의사들이 이 두 질환의 환자를 정확히 진단하고 신속한 처치를 내리는데 도움이 될 것으로 기대된다.
- 이번 연구는 의사들이 AI 기술을 활용해 환자의 이력이나 정밀한 영상의학적 검사가 없는 상황에서도 알코올성 간염과 급성 담관염을 정확히 분류할 수 있게 됐다는 점에서 의미를 가진다.
- 연구 결과는 지난해 11월 미국의 저명한 간 학회인 AASLD Liver Meeting에 발표돼 ‘영예의 논문(Poster of distinction)’에 선정됨과 동시에 학회에서 돋보인 발표들만을 엄선해 만드는 「간 학회 최고의 발표들 모음집(the Best of the Liver Meeting’s summary slide deck)」에 수록됐다.
급성 관상동맥 증후군' 예측모델 개발 참여(2019.7)[2]
- 돌연사의 주요 원인으로 꼽히는 급성 관상동맥 증후군을 환자의 응급실과 외래 진료기록만으로도 예측할 수 있는 모델을 개발했다.
- 이번 논문 ‘A Machin Learning-Based Approach for the Prediction of Acute Coronary Syndrome Requiring Revascularization(관상동맥 재관류가 필요한 급성 관상동맥증후군 예측을 위한 기계학습 기반 접근법)’은 SCI급 국제학술지 Journal of Medical Systems 6월 온라인판에 게재됐다.
교내 매체
- 2021.05.03 <뉴스H> [HYPER] 인터뷰: 간 질병 진단 정확도 20% 높인 머신러닝 연구 [1]
