홍용기 (Yong-Gi Hong)

폐암 RECIST 치료반응 자동평가 AI AIRECIST 파이프라인 전체 총괄.

• 전문의 간 판정 일치율 70% 미만의 재현성 문제를 4단계로 분해: 폐 종양 분할 → 치료 전후 폐 정합 → 종양 추적 → RECIST 자동판정
• nnUNet 계열 분할 + ROI 전처리(DICOM→NIfTI, 폐 윈도우 HU clipping), VoxelMorph 기반 정합, 종양 추적 알고리즘 직접 설계·구현
• 결과: 병변 분할 Dice 82%, RECIST 자동판정 정확도 91%, 아산병원 영상의학과 임상 타당성 검증 완료
• Ontol for Clinics(건강검진 AI 리포트): EMR DB의 검진 수치로 의사 소견 초안을 작성하는 알고리즘 기여
• TIPS 과제(유방암 판독지 분석·개인 맞춤형 MRI 3D 시각화): 판독지 요약 NLP 활용, 의료용어 평이화 알고리즘, 유방 MRI의 종양·림프절·체부 분할 모델 개발
• 산업통상자원부 국책과제(심혈관계 생체역학 디지털 시뮬레이터) 참여

상용 분할·GAN·정합 모델 개발 및 제품화.

• DeepCATCH(상용): CT 전신 다장기 분할 30+ class — 2D/3D nnUNet·SwinUNETR·U-Net으로 대용량·다기관 데이터에서 일관 품질 달성
• TiSepX(상용): X-ray 조직 분리 GAN(Bone/Lung/Pulmonary) — CycleGAN·DP-GAN·BMD-GAN·OASIS 비교, 모델 경량화로 골절 검출·DEXA 골밀도 목적 결과 도출
• CT 볼륨에서 X-ray 영상을 합성해 학습 데이터를 확보(DRR 기반 데이터 생성)
• Lung/Multi-phase Registration(등록 특허, 공동발명자): Lung Seg → Affine → DL Registration(VoxelMorph 기반 Cascade), Patch 학습 + Sliding-Window 추론
• 결과: Prone 자세 좌하엽 +90.2mL·우하엽 +52.5mL 부피 증가 정량화, 좌하엽 부피변화–FVC 상관 규명

다중모달 의료영상 연구.

• EEG 호흡 패턴 분류: LDA·Random Forest 기반 뇌파 분류 → SCI 1저자 논문(Brain Sciences, 2021)
• AI-Dentis(부정교합·Cephalogram): Inception-ResNet 분류 + Grad-CAM, 제1대구치 상대거리 기반 신규 분류법 고안(석사 논문·특허·웹 상용화), 46-landmark 검출 및 라벨링 도구 개발
• PET 영상재구성(SITL): 물리 내장 경량 모델 제안 — 파라미터 247K(DeepPET 63.6M 대비 257배 경량), SSIM 0.983 / PSNR 36.6dB, 길병원 PET Phantom 직접 제작·촬영으로 검증