Advanced Image Processing Techniques Lab @ Yonsei

Principal Investigator: Prof. Joon Yul Choi, Ph.D.

최준열 교수는 서울대학교 전기정보공학부에서 박사학위를 취득한 후, 미국 Cleveland Clinic과 City University of New York 에서 근무하며 공학과 의학의 융합에 대한 연구를 수행하였다. 현재는 연세대학교 의공학부 교수로 재직 중이며, 영상처리기술연구실을 이끌고 있다.

최교수의 연구는 의료영상과 임상 데이터를 기반으로 질병에 따른 구조적 및 기능적 변화를 정량적으로 분석하고, 이를 인공지능과 결합하여 진단, 예후 예측, 위험도 평가에 활용하는 데 초점을 둔다 (E-mail: jychoi717@yonsei.ac.kr).

Professional Experience

Chair, Department of Biomedical Engineering, Yonsei University (2026 - Present)
Associate Professor, Department of Biomedical Engineering, Yonsei University, (2026 - Present)
Assistant Professor, Department of Biomedical Engineering, Yonsei University, (2023 - 2026)
Senior Research Associate, City University of New York (2022 - 2023)
Research Fellow, Cleveland Clinic (2019 - 2022)
Research Specialist, University of Pennsylvania (2013 - 2015)

Research Areas

본 연구실은 미세한 생물학적 변화가 영상에 어떻게 반영되며 이러한 정보가 임상 의사결정에 어떻게 기여할 수 있는지를 연구한다. 이를 위해 영상 처리 기법과 인공지능 기술을 결합하고, 다기관·다장비 환경에서의 일반화 및 임상 적용 가능성을 중요하게 고려한다. 또한 질환의 진행 및 예후를 장기적으로 분석하고, 초기 영상과 임상 정보를 기반으로 향후 결과를 예측하는 인공지능 기술 개발을 수행하고 있다.

정량적 의료영상 및 바이오마커

본 연구실의 핵심 연구 분야 중 하나는 의료영상을 단순한 관찰 대상이 아닌, 신뢰도 높은 정량 지표를 추출하고 이를 바이오마커로 확장하는 데 있다. 기존의 육안 판독 중심 영상 평가를 넘어, 의료영상으로부터 구조적, 미세구조적, 기능적 특성을 정량화함으로써 정상과 비정상 상태를 보다 정밀하게 이해하고자 한다. 이러한 접근은 명확한 병변이 관찰되지 않는 경우나 질병의 초기 및 경계 상태에서도 미세한 변화를 감지할 수 있는 기반을 제공한다.

진단, 예후 및 위험도 예측 AI

본 연구실은 인공지능을 임상적 의사결정을 지원하는 예측 도구로 활용하는 데 초점을 둔다. 의료영상과 생체신호 기반 인공지능 모델을 통해 질환의 존재 여부를 판단하고, 나아가 예후, 기능적 결과, 위험도 수준을 예측한다. 또한 모델의 성능뿐 아니라 해석 가능성을 핵심 요소로 고려하며, 대규모 언어 모델을 활용하여 인공지능의 예측 결과를 임상적으로 해석 가능한 형태로 제공한다. 이를 통해 인공지능의 예측 결과를 임상적 맥락에서 해석 가능하게 하고, 실제 임상 환경에서의 적용 가능성을 높이고자 한다.

다중 모달리티 및 실제 임상 데이터 분석

단일 영상 정보만으로는 설명하기 어려운 경우가 많으며, 이를 극복하기 위해 다양한 기관의 영상 데이터, 임상 정보, 생체신호를 통합적으로 분석하는 연구를 수행한다. 다기관 및 다장비에서 획득된 의료 데이터는 본질적으로 이질적이며, 실제 임상 환경에서는 이상적인 데이터 조건을 기대하기 어렵다. 이에 본 연구실은 일반화 가능성과 재현성을 갖춘 인공지능 모델 개발을 주요 목표로 한다. 이는 연구 결과가 특정 데이터셋에 국한되지 않고 실제 임상 환경으로 확장되기 위한 핵심 요소이다.

Lab Members

PhD Students

Cheol-Woon Kim

"강인한 정신력"

Research Interests: 다양한 임상 질병 환자에게서 정량적값을 추출하여 예후를 예측하는 연구를 진행중 입니다.

E-mail: kimcheolwoon53@yonsei.ac.kr

Dohyeon Kim

임상 현장에서 의미 있게 쓰일 수 있는 과학적 근거를 찾는 연구자가 되고자 합니다.

Research Interests: fMRI를 활용하여 뇌 혈관 및 기능적 연결성을 분석하고, 임상지표와의 연관성을 규명하는 연구를 수행하고 있습니다.

E-mail: kdh991222@yonsei.ac.kr

Jonghun Lee

"연구는 나의 힘"

Research Interests: 정성적값의 정량화와 의학통계 기반의 임상적 숙제를 푸는 연구를 수행하고 있습니다.

E-mail: mabubjh@yonsei.ac.kryonsei.ac.kr

Wonpil Jang

항상 열심히 하는 장원필입니다. 재미있고 세상에 이로운 의공학 연구들을 하고자 합니다.

Research Interests: 부피, 두께, 넓이와 같은 뇌의 특성을 기반으로 한 종단적 연구와 MRI 영상을 기반으로 한 인공지능 연구를 진행하고 있습니다.

E-mail: xv0077@yonsei.ac.kr

Yechan Kim

의공학부를 졸업하고 의료영상 분야를 연구하고 있는 김예찬입니다. 영상처리기술에 관심을 가지고 연구하고 있으며, 이러한 연구가 실제로 사람들에게 도움이 되었으면 좋겠습니다.

Research Interests: 뇌의 구조적 연결 특성을 분석하고, 뇌 혈류와 기저 신경활동 간의 상호작용을 정량적으로 평가하는 연구를 수행하고 있습니다.

E-mail: dpcks546@yonsei.ac.kr

Dohyeong Kwon

느리지만 멈추지 않는 걸음으로, 연구를 통해 세상의 긍정적 변화를 증명하고싶습니다.

Research Interests: 뇌 미세 구조 시각화를 위한 정밀 분석 기술을 연구하고 있습니다. 데이터 정밀도를 극대화하여 뇌 질환의 초기 변화를 조기에 발견하는 것을 목표로 합니다.

E-mail: dessinn01@yonsei.ac.kr

Seunghwan Han

딥러닝 기반 방법론을 활용하여 의료 영상 분석 분야에서 임상적으로 의미 있는 가치를 창출하는 연구를 수행하고 있습니다.

Research Interests: 의료영상에서 미세구조의 정밀한 분할을 위한 딥러닝 기반 자동화 파이프라인 개발에 주력하고 있습니다.

E-mail: vet3377@yonsei.ac.kr

Master's Students

Junbeom Lee

제 연구가 실제 임상현장을 돌아가게 하는 작은 톱니바퀴가 되었으면 합니다.
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Research Interests: AI 기반 의료영상의 중요 구조를 분할하는 연구를 하고 있습니다.

E-mail: junbeom3871@yonsei.ac.kr

Henry David Mupati

I am a God-fearing individual with strong respect for others , passionate about advancing human health through AI-Driven biomedical solutions. ㅤ

Research Interests: My research focuses on the application of artificial intelligence in biomedical engineering, particularly in disease prediction and medical imaging.

E-mail: hmupati@yonsei.ac.kr

Indika Yasan Don Hettiarachchige

I am an honest and calm person. I am motivated to expand my knowledge in Biomedical Engineering to further develop my career.

Research Interests: My research focuses on decision-making within Behavioral Economics and Economic Psychology, using statistical modeling approaches.

E-mail: indikayasan.eng@yonsei.ac.kr

Wonjin Kim

안녕하세요. 팔과 다리가 있어 머리가 덜 고생하는 김원진입니다.

Research Interests: 의료영상을 활용하여 환자의 임상지표를 딥러닝으로 예측하는 연구를 수행하고 있습니다.

E-mail: kimwj1001@yonsei.ac.kr

Research Assistants

Yubin Oh

연구자 훈련소 훈련병ㅤ ㅤ ㅤ ㅤ ㅤ ㅤ ㅤ ㅤ ㅤ ㅤ ㅤ ㅤ ㅤ ㅤ ㅤ ㅤ ㅤ ㅤ ㅤ ㅤ ㅤ ㅤ ㅤ ㅤ ㅤ ㅤ ㅤ ㅤ ㅤ ㅤ ㅤ ㅤ ㅤ

Research Interest: 임상적 요인과 환경적 요인이 뇌 구조 및 지표에 미치는 영향을 분석하는 연구를 진행하고 있습니다.ㅤ ㅤ ㅤ

E-mail: yubinoh48@yonsei.ac.kr

Jaeseung Kim

질문에서 실험으로, 실험에서 다시 질문으로. 이 끝없는 탐구의 순환이 제가 연구에 몰입하는 이유입니다.

Research Interest: 뇌 영상 딥러닝에 관심이 있습니다. 특히 MRI 분석을 더 정량화하고 해석 가능하게 만드는 연구를 하고자 합니다.

E-mail: xmflak20@gmail.com

Research Affiliates

Tae Keun Yoo, M.D.

밝은성모안과의원, 안과

E-mail: eyetaekeunyoo@gmail.com

Hyun Ho Kim, M.D.

명지병원, 정형외과

E-mail: mdryan0920@gmail.com

Young-jae Jang, Ph.D.

서울대학병원, 방사선종양학과

E-mail: phyjyj@gmail.com

Selected Publication

Kim D, Kim JJ, Kim Y, Duncan D, Amyot F, Kenney K, Diaz-Arrastia RR, Choi JY*, Comparative evaluation of resting-state and CO2-induced cerebrovascular reactivity in patients with traumatic brain injury, Journal of Neurotrauma, 2026
Lee J, Kim Y, Lee J, Choi JY*, Lee W, Altered cortical myelination based on gray-to-white matter signal intensity contrast in shift workers, Brain Structure & Function, 230(9):179, 2025 (Top 2.3% in Anatomy & Morphology)
Jang W, Kim S, Kim YJ, Lee S, Choi JY*, Lee W, Overwork and changes of brain structure: A pilot study, Occupational & Environmental Medicine, 82(3):105-111, 2025 (BMJ Press Selected)
Choi JY*, Kim DE, Kim SJ, Choi H, Yoo TK, Application of multimodal large language models for safety indicator calculation and contraindication prediction in laser vision correction, NPJ Digital Medicine, 8(1):82, 2025 (Top 0.3% in Health Care Sciences & Services)
Su T-Y, Choi JY*, Hu S, Wang X, Blümcke I, Chiprean K, Krishnan B, Ding Z, Sakaie K, Murakami H, Alexopoulos AV, Najm I Jones SE, Ma D, Wang ZI, Multiparametric characterization of focal cortical dysplasia using 3D MR fingerprinting, Annals of Neurology, 96(5):944-957, 2024 (Cover Article Selected)