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Browsing by Yonsei Author : Kim, Seung-seob
- Name :
- Kim, Seung-seob [김승섭]
http://orcid.org/0000-0001-6071-306X
- Department :
- College of Medicine (의과대학) - Dept. of Radiology (영상의학교실)
교수 기본정보
- 세부 전공
- 소화기 영상의학
- 이메일
- k2s0127@yuhs.ac
실험실 기본정보
- 구분
- Wet Lab ( %), Dry Lab (100%)
연구소개
- 관찰/임상연구영상
연구 내용
소화기 영상의학 연구를 주로 진행합니다. 복부 US/CT/MRI를 분석하여 아직 알려져 있지 않은 새로운 지식, 정보를 얻어내는 연구를 합니다. 인공지능을 이용하는 경우, training/testing 데이터셋 구축을 주로 담당하고 모델 학습은 공과대학 공동연구팀에서 진행합니다. 모델 추론만을 이용하는 연구의 경우엔 자체적으로 직접 진행합니다.
학생 참여 정보
학생들이 참여하면 좋을 연구
- - 전통적인 영상의학 방법론을 이용한 연구: 영상진단 관련, 혹은 환자 예후 예측/치료 반응 평가 등
- - 인공지능 모델 추론만을 활용하는 연구: ex> body composition analysis by TotalSegmentator, 판독문에 LLM 적용 등.
- - 간 MRI 영상 품질 개선 연구
학생 참여 시 사용하게 되는 장비 및 프로그램
- - EMR/PACS, SCRAP, Word/Excel, Python
참여 전 준비사항
- • Microsoft Office (Word, Excel, Powerpoint) 및 Endnote 사용법 숙지 (필수)
- • Python, R 기초 문법 공부 (권장)
Keyword Cloud
Researcher Network
Showing results 1 to 2 of 2
| Issue Date | Title | Journal Title |
|---|---|---|
| 2025 | Development of artificial intelligence algorithm for screening colorectal cancer lesions in routine abdominopelvic CT without bowel preparation | Dissertation |
| 2014 | Multi-channel near-infrared spectroscopy imaging system for improvement of diagnostic accuracy in localized prostate cancer | Thesis |
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