박성홍 교수 사진

KAIST바이오및뇌공학과

자기공명영상 연구실

박성홍 부교수 (Sung-Hong Park)

연구실 소개

이 연구실은 구조·생리·기능 MRI의 획득·처리·분석 기법과 머신러닝·딥러닝을 활용한 MRI 가속, 영상 분석·합성 및 임상 진단을 연구합니다. 또한 neurofluid MRI를 통해 뇌 노폐물 배출 경로와 기전을 규명하고, 뇌 생리 기능과 뇌질환의 진단·예후 평가를 연구합니다.

AI가 연구실 홈페이지를 바탕으로 생성한 연구실 소개예요

연구실 홈페이지의 소개

Broad research interests of magnetic resonance imaging (MRI) laboratory at Korea Advanced Institute of Science and Technology (KAIST) lie in (i) developing new MRI techniques of image acquisition, processing, and analysis, (ii) revealing brain waste clearance pathway and mechanism through neurofluid MRI, (iii) applying deep learning algorithms to MRI acceleration, image analysis and synthesis, and clinical diagnosis. These technical developments can make big differences in understanding baseline and functional brain physiology, and also diagnosis / prognosis / treatment of our body. Dementia research has traditionally focused on toxic proteins such as beta-amyloid and tau, yet the exact mechanisms through which the brain expels these toxic waste materials remain unclear. While for centuries it was believed that the brain lacked lymphatic vessels, the discovery of meningeal lymphatic vessels in the brain, revealed in a 2015 Nature paper, has sparked global interest and activation of research into brain waste clearance. Although it is generally anticipated that brain waste is transported from the brain's interior lymphatic system to cerebrospinal fluid and then expelled through meningeal lymphatic vessels, several models exist to explain this process. However, challenges persist in accurately describing the mechanism due to numerous inconsistencies in experimental data and flow dynamics perspectives. One of the difficulties in studying brain waste clearance is the slow flow of the associated lymphatic system, cerebrospinal fluid, and lymphatic system, making visualization challenging. Additionally, quantifying flow or pulsatility to understand the waste clearance function is an even more challenging task. Specifically, direct contrast agent injection through cerebrospinal

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연구 분야

구조 · 생리 · 기능 자기공명영상 · 머신러닝기반 의료영상 획득 · 분석 · 진단 · 뇌질환 진단 · 예후 · 이미징 바이오마커

졸업생 진로

기업 14명

삼성전자 6 · 루닛 1 · 뷰웍스 1 · 카카오 1 · 삼성디스플레이 1 · BrainTracer 1 · Net Protections 1 · Siemens 1 외 1곳

학계 3명

서울대학교병원 1 · 고려대학교의료원 1 · Yale University 1

연구기관 2명

한국전자통신연구원 2

진학 1명

카이스트 1

연구실 홈페이지에 진로가 적힌 졸업생 20명을 AI가 집계했어요. 적히지 않은 졸업생은 빠져 있고, 지금 소속과 다를 수 있어요. 원문 보기

컨택 준비
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홈페이지에서 읽은 구성원

  • 박사과정 1명
  • 석사과정 2명
  • 구성원 6명
  • 졸업생 18명
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