송현직 교수
Hyun Jik Song
연세대학교 마취통증의학과 · 의학
연구실 소개
송현직 교수의 연구실은 의료 영상 분석과 인공지능 기반 진단 기술을 핵심으로 삼고 있습니다. 특히 캡슐 endoscopy 영상을 활용한 소장 병변 자동 진단 및 Clostridium difficile 감염의 연령별 임상 특성 분석을 통해 정밀의료와 임상 의사결정 지원 시스템 개발에 기여하고 있습니다. 딥러닝 기반 영상 인식 기술을 활용해 병변 탐지의 정확도를 높이고, 임상적 의미 있는 유의미한 병변을 효과적으로 식별하는 데 초점을 맞추고 있습니다.
연구 현황
연구 성과 추이
표시된 성과는 수집된 데이터 기준으로 산출되며, 일부 차이가 있을 수 있습니다.
주요 논문
5Aims Since the introduction of computer vision technology using Deep-learning, various acceptable results have been reported for the recognition of small bowel pathologies in capsule endoscopy. However, the results are limitedly dealt with lesions such as erosions, ulcers, and angioectasia, which are easy to apply machine learning technologies. We classified capsule endoscopy images into those with and without significant lesions, and studied whether artificial intelligence, which learned the im
Advancing age is a well-known risk factor for Clostridium difficile infection (CDI). However, age-specific clinical differences in CDI are uncertain. A retrospective comparative analysis was performed based on age in 1367 patients with CDI in Korea. Most clinical features were similar in the two age groups studied, however malignancy was more common in the older group (age ≥ 65 y) (p < 0.001), while chemotherapy and transplantation were more common in the younger group (age < 65 y) (p < 0.001).
대표 연구 분야
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