이승완
이승완
소속
건양대학교 (방사선학과)
AI요약
이승완 건양대학교 방사선학과 부교수는 인공지능 및 딥러닝 기술을 의료 영상 분야에 융합하여 혁신적인 연구를 수행하고 있습니다. 특히, 디지털 단층합성영상(DT) 및 X-선, CT 영상의 노이즈 및 인공물 제거, 화질 개선, 그리고 딥러닝 기반의 진단 모델 개발에 집중하며, 의료 영상의 정확도와 진단 효율성을 극대화하는 데 기여하고 있습니다. 본 연구자는 흉부 X-선 영상 기반 폐렴 진단, 뇌출혈 진단 등 다양한 질병 진단 모델 개발과 이미지 아웃페인팅, 노이즈 제거 시스템 관련 특허를 보유하고 있습니다. 이승완 교수의 연구는 정밀한 의료 영상 분석을 통해 환자 진료의 질을 향상시키는 데 중요한 역할을 하고 있습니다.
기본 정보
| 연구자 프로필 |  |
| 연구자 명 | 이승완 |
| 직책 | 부교수 |
| 이메일 | slee1@konyang.ac.kr |
| 재직 상태 | 재직 중 |
| 소속 | 건양대학교 |
| 부서 학과 | 방사선학과 |
| 사무실 번호 | 042600844 |
| 연구실 | 메디컬캠퍼스 죽헌정보관 375호 |
| 연구실 홈페이지 | - |
| 홈페이지 | - |
중요 키워드
#노이즈 제거#전산화단층촬영#강화학습#뇌출혈 진단#방사선#폐렴 진단#비파괴검사#딥러닝#AI#X-선#디지털 토모신세시스#생성적 적대 신경망#의료영상#영상처리#아티팩트 제거
주요 연구 내용
| 연구 내용 | [연구 분야] 핵심 분야: 의학물리학, 방사선 영상과 딥러닝 기술 융합 세부 분야: 전산화단층영상(CT), 디지털 단층촬영(DT), 폐렴 진단, 딥러닝 기반 영상 재건 및 잡음 제거, 스펙트럼 CT, 방사선 선량 최적화 [대표 연구 내용] 흉부 X-ray 영상 기반의 Vision Transformer 및 ResNet 모델을 활용한 폐렴 진단 알고리즘 성능 평가, 심층강화학습을 이용한 디지털 단층영상(DT) 잡음 제거 및 재건 기술 개발, 광자계수검출기를 활용한 스펙트럼 영상 분석, 폐 및 뇌 영상의 질 향상 및 진단 정확도 개선 연구 등 다수의 최첨단 영상처리 연구를 수행하고 있습니다. |
