AI techniques have been successfully applied to a variety of biomedical signal (image) processing fields such as high-quality-imaging, reconstruction, analysis, classification, disease detection, multi-modal fusion, etc., due to its state-of-the-art performance. Our team exploits and develops top-notch AI methods based on medical data, medical instruments, clinical knowledge, and pathological characteristics for strengthening healthcare. To be successful, we access to a vast array of imaging technologies, computer science, medical and data science experts, and an environment with low disciplinary barriers. Also, we collaborate with PNU Yangsan Hospital and Pusan Medical Center, equipped with advanced facilities including MRI scanners, PET/CT scanners, and ultrasound systems, to obtain and process data. School of Medicine provides the medical knowledge base and patient access required.

최근 인공지능 기술은 의료 영상 개선, 복원, 분석, 분류, 병 검진, 퓨전 영상 등 의료 (바이오) 영역에 적용되고 있습니다. 본 연구실에서는 더 나은 헬스케어를 위해 의료 데이터, 의료기기 시스템, 임상적 지식, 병리학적 특성을 기반으로 한 첨단 인공지능 기술을 적용 및 개발하고 있습니다. 이 프로젝트를 성공적으로 수행하기 위해서 본 연구팀은 기존 학문의 틀을 벗어나 영상 신호 처리 기술, 컴퓨터 사이언스, 데이터 사이언스 등 다양한 방향으로 접근하고 있습니다. 또한 MRI, CT, 의료 초음파 등의 첨단 의료기기가 있는 양산부산대학교병원과 부산의료원과 협력하고 있습니다. 병원 내 의료 전문가와 미팅을 통해서 의료 지식을 얻고 환자의 데이터를 얻고 있습니다.

Our research extends ultrasound (US) and photoacoustic techniques to provide sensitive functional images using current commercial instruments or developing systems. US techniques currently provide greater depth of penetration in widely available and real-time devices. Photoacoustic techniques are a promising approach to bring the molecular sensitivity of optical contrast mechanisms into practical US systems used in clinic. Their advance restores the low-cost and high-safety aspects. The fundamental contribution of this research is to increase the sensitivity and specificity to detect abnormal lesions. This research focuses on implementing measurement systems most effective at achieving any clinical object, and developing novel signal/image processing and machine learning techniques to isolate signal components specific to the clinical task.

이 프로젝트는 상용화된 의료 초음파 시스템과 개발 중인 연구용 시스템을 이용하여 다양한 기능적 영상 (functional Imaging) 개발을 목표로 하고 있습니다. 의료 초음파는 상대적으로 깊은 영역을 저비용, 실시간으로 관찰할 수 있고 매우 안전하기 때문에 여러 질병 검사에 사용되고 있습니다. 본 연구팀은 혈류 속도 및 방향 검출, 관류 측정, 미세혈관 영상화, 근육 탄성도 측정, 종양 검출, 삼차원 파노라마 영상을 중심으로 개발하고 있습니다. 또 다른 연구 주제는 광음 향 시스템 및 영상 개발입니다. 광음향 기술은 빛(레이저)과 초음파 기술을 이용하여 혈관의 높은 대조도 및 산소포화도 정보를 얻을 수 있는 장점이 있습니다. 장기적인 목표는 의료 초음파와 광음향 기술을 결합하여 더 적은 비용으로 더 높은 진단 능력을 얻어내는 것입니다. 이를 위해서 질병 모델을 구축, 시스템 개발, 데이터 획득, 첨단 신호처리 (기계학습), 영상화, 시뮬레이션 검사, 동물 검사, 체내 외 검사를 병행하고 있습니다.