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성준경 교수

Jun-kyung Sung

고려대학교 바이오의공학부

연구실 소개

성준경 교수 연구실은 뇌영상 기반 신경퇴행성질환, 특히 알츠하이머병의 이환 연령에 따른 이질성을 규명하는 데 초점을 맞추고 있습니다. [18F]THK5351 및 [18F]flutemetamol PET를 활용한 타우 단백질과 아밀로이드 혼합 병변의 뇌 영역 분포 분석을 통해 조기형과 만성형 알츠하이머병의 뇌 기능 연결성 및 구조적 변화를 비교 연구하고 있습니다. 또한, 모바일 환경에서의 뇌영상 데이터 기반 알츠하이머병 진단을 위한 인크리멘탈 학습 기반 분류 기술 개발도 진행 중입니다.

알츠하이머병PET 영상뇌 기능 연결성조기형 알츠하이머병모바일 헬스케어

연구 현황

논문 수
6
총 인용 수
7
최근 5년 논문
6
주요 분야

연구 성과 추이

표시된 성과는 수집된 데이터 기준으로 산출되며, 일부 차이가 있을 수 있습니다.

5개년 연도별 논문 게재 수
6총합
2014
2018
2020
2024
5개년 연도별 피인용 수
7총합
2014201820202024

주요 논문

6
1
논문|인용수 4·2018
Machine learning in biomedical engineering
박철수, Clive Cheong Took, 성준경
2
논문|인용수 2·2020
[18F]THK5351 PET Imaging in Patients with Mild Cognitive Impairment
정혜진, 이현, 이상윤, 서승호, 박기형, 이영배, 신동진, 강재명, 연병길, 강승걸, 조재림, 성준경
https://doi.org/10.3988/jcn.2020.16.2.202

Background and Purpose Mild cognitive impairment (MCI) is a condition with diverse clinical outcomes and subgroups. Here we investigated the topographic distribution of tau in vivo using the positron emission tomography (PET) tracer [18F]THK5351 in MCI subgroups. Methods This study included 96 participants comprising 38 with amnestic MCI (aMCI), 21 with nonamnestic MCI (naMCI), and 37 with normal cognition (NC) who underwent 3.0-T MRI, [18F]THK5351 PET, and detailed neuropsychological tests. [18

3
논문|인용수 1·2014
Functional Connectivity Change of the Rat Brain in Response to Sensory Stimuli Using Functional Near-Infrared Brain Imaging
김성우, 백승호, 송강일, 양세정, 윤인찬, 김법민, 성준경

Purpose Because the brain can divide into many separateregions structurally and these regions don’t exist independentlyin terms of their function, there are some tendencies betweenthese regions. Methods This functional connectivity has been analyzedusing functional magnetic resonance imaging (fMRI), but inrecent, diffuse optical tomography (DOT) has started toanalyze these connectivity. In our experiment, we measuredthe coactivation in brain regions in response to sensorystimulation using CW-DOT

4
논문|인용수 0·2014
Special Issue on Biomedical Image Informatics
성준경, 김명희
5
논문|인용수 0·2024
Diverging Relationships among Amyloid, Tau, and Brain Atrophy in Early-Onset and Late-Onset Alzheimer’s Disease
노영, 성준경, 나한규, 신정현, 김성우, 서성호, 김우람, 강재명, 이상윤, 조재림, 변저스틴, Nobuyuki Okamura
https://www.eymj.org/DOIx.php?id=10.3349/ymj.2023.0308

Purpose: Alzheimer’s disease (AD) dementia may not be a single disease entity. Early-onset AD (EOAD) and late-onset AD (LOAD) have been united under the same eponym of AD until now, but disentangling the heterogeneity according to the age of sonset has been a major tenet in the field of AD research. Materials and Methods: Ninety-nine patients with AD (EOAD, n=54; LOAD, n=45) and 66 cognitively normal controls completed both [18F]THK5351 and [18F]flutemetamol (FLUTE) positron emission tomography

6
논문|인용수 0·2014
Online Learning for Classification of Alzheimer Disease based on Cortical Thickness and Hippocampal Shape Analysis
이가영, 김정훈, 김주한, 김기웅, 성준경

Objectives: Mobile healthcare applications are becoming a growing trend. Also, the prevalence of dementia in modern society is showing a steady growing trend. Among degenerative brain diseases that cause dementia, Alzheimer disease (AD) is the most common. The purpose of this study was to identify AD patients using magnetic resonance imaging in the mobile environment. Methods: We propose an incremental classification for mobile healthcare systems. Our classification method is based on incrementa

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