Research Interests
바이오메디칼 포토닉스 연구실은 질병치료를 위한 새로운 광학기기 및 영상분석 기술을 개발하는 융합 연구실 입니다. 물리, 생명, 의학, 전산 등 다양한 분야를 융합하여 연구를 수행합니다.
We are an interdisciplinary research team of physicists, biomedical engineers, biologists, computer scientists who work at the clinical interfaces. Our aims are to develop novel optical imaging technologies and apply them for improved disease diagnosis and treatment.
1. Advanced endoscopic imaging for improved diagnosis of gastrointestinal tract diseases
암환자의 효과적인 완치를 위해서는 조기진단이 매우 중요합니다. 현재 많은 암의 조기진단 기술이 개발되고 있지만 임상에서 활용 가능한 위장관암의 조기진단을 위한 내시경 기술은 매우 제한적입니다. 본 연구실에서는 여러 파장영역을 측정할 수 있는 초분광 영상 내시경을 개발하여 정상조직과 암이 구분될 수 있음을 보였습니다. 환자를 대상으로 초기 내시경 측정 실험을 통해 추후 임상에서 초분광 영상 내시경이 활용될 수 있음을 보였고, 현재 소화기내과 의사 선생님들과 초분광 영상 내시경의 위장관암 조기진단의 가능성을 연구하고 있습니다.
Early detection of cancer could significantly improve patient outcomes. However, premalignant tissue is extremely difficult to detect using conventional endoscopic techniques due to its indistinguishable morphology. We developed a flexible hyperspectral imaging endoscope based on the pushbroom (line-scanning) method and spectrograph, enabling both spatial and spectral measurements (3D hypercube) of the sample. Spectral information provides biochemical features of the sample, which can be exploited to discriminate between healthy and premalignant tissues. We have demonstrated the capability of the hyperspectral endoscope as a clinical tool via measuring human colons.
FIG. 1. Schematic images of improved contrast of lesions achieved by using the hyperspectral endoscopy system (HySE). (a) Standard-of-care (white-light endoscopy) cannot delineate pre-cancerous and early cancerous lesions due to their indistinguishable morphology. (b) Hyperspectral endoscopy enables improvement of the contrast of abnormal tissue based on spectral features. J Yoon et. al. Nat Comms (2019)
Technical skills: Optics alignment, Labview programming, Matlab programming, and clinical trials
2. Light scattering methods for biomedical applications
빛이 생체 조직과 상호작용을 하여 산란이 발생하는데, 이는 조직의 광학적 특성과 연관이 되어 있습니다. 따라서 생체 조직에 의해 산란된 빛을 측정하여 분석하면 질병 진단 혹은 유해 물질의 유무를 파악할 수 있습니다. 본 연구실에서는 Speckle imaging, Wavefront shaping, Spatial-frequency domain imaging 기술을 개발하여 질병 진단 및 치료에 응용을 연구하고 있습니다.
Light scattering is a result of light-tissue interactions, which is related to the optical properties of tissue. Thus, measuring scattered light from tissue allows to detect of harmful agents in tissue or diagnose diseases. We focus on developing light scattering methods, including Speckle imaging, Wavefront shaping, and Spatial-frequency domain imaging, for biomedical applications such as disease diagnosis and treatment.
Technical skills: Optics alignment, Matlab programming, and ex vivo sample preparation.
3. Artificial intelligence and computational biophotonics
생체 조직을 구성하는 물질이 다양하고 복잡하기 때문에 생체 영상 분석은 많은 어려움이 존재합니다. 최근 컴퓨터 영상처리 능력이 발달하며 인공지능과 시뮬레이션이 생체 영상 분석에 활발하게 이용되고 있습니다. 인공지능은 생체 영상으로부터 질병의 유무를 정확하게 파악해 낼 수 있고, 시뮬레이션은 빛과 생체조직간 상호작용을 정확하게 예측하여 광학계 개발 및 최적화에 활용되고 있습니다. 본 연구실은 정밀한 질병진단 광학기술 개발을 위해인공지능과 컴퓨터 시뮬레이션을 활용하고 있습니다.
There are many challenges in analyzing biomedical images due to the complicated light-tissue interactions. Recently, computational power for image processing has been rapidly improved, and thus artificial intelligence (AI) and simulation become popular tools for image analysis. AI accurately diagnoses the diseases from the measured images, and computational simulation predicts the results of light-tissue interactions, enabling the optimization of the optical imaging system. We exploit AI and computational simulation to develop biomedical optical imaging systems for accurate disease diagnosis.
Technical skills: Matlab and Python programming, numerical analysis, and artificial intelligence