About

YONGGI HONG

Medical Imaging AI Engineer based in Seoul, Korea.

CT, MRI, PET, X-ray, EEG 등 의료영상에 딥러닝을 적용해 사람이 정성적으로 판단하던 문제를 데이터로 정량화하고, 모델을 제품 출시와 임상 검증까지 끌고 가는 일을 하고 있습니다. 2022년부터 의료 AI 실무를 해 왔고, 지금은 디바인테크놀로지에서 AI 팀장으로 심혈관 CT 기반 TAVR 계획 자동화 파이프라인을 만들고 있습니다. 박사 과정에서는 사후 CT(PMCT)에서 골절을 자동으로 찾는 연구를 하고 있습니다.

Research Interests

Segmentation — nnU-Net v2, SwinUNETR 기반 CT 다장기·심장·폐 종양·뼈 분할
Registration — VoxelMorph 기반 폐 CT 정합, 치료 전후 병변 추적
Landmark Detection — 심장 CT 판막 랜드마크, Cephalogram 46-landmark 검출
Image Reconstruction — Sinogram에서 PET 영상을 복원하는 경량 네트워크(SITL)
Postmortem CT — 사후 CT 골절 검출 (박사 연구)

이 블로그에서 다루는 것

Medical AI — 분할·정합·랜드마크·재구성 연구와 구현 기록
PMCT — 박사 연구 진행 기록
PET 원리 — PET 영상이 만들어지는 물리와 재구성 원리
Kaggle — 의료영상 대회에서 실험하고 측정한 과정
LLM — RAG 등 LLM 활용

Tech Stack

Languages: Python, C, SQL
Deep Learning: PyTorch, TensorFlow, MONAI, nnU-Net, Hugging Face
Medical Imaging: pydicom, nibabel, SimpleITK, VTK, 3D Slicer
Serving & Infra: FastAPI, Django, Docker, GitHub Actions, GitOps CI/CD, AWS, GCP
Tools: Git, Weights & Biases, Gradio, Streamlit, Jupyter

경력, 프로젝트, 특허, 논문은 Resume에 정리해 두었습니다.