김경수Kyungsu Kim
AIBL
의료 인공지능, 인공지능 신호처리
- 논문
- 35
- 구성원
- 13
- 졸업생
- 0
LIST
MRI 중심의 영상과학 연구실로, 물리 기반 딥러닝 영상 재구성, 의료영상 파운데이션 모델, 뇌의 생물물리적 특성 영상화를 연구합니다.
논문 주제가 비슷한 연구실
서울대학교 이종호 교수 연구실은 AI for Science 분야 연구실로, 연구실 홈페이지 기준 2023–2026년 논문 31편(T1 4편)을 발표했습니다. 현재 박사과정 8명, 석사과정 0명이 소속되어 있습니다. 졸업생은 19명입니다.
2023–2026 · 연구실 홈페이지 기준
연평균 · T1 비율
7.8 · 13%
논문 제목에서 찾은 주제예요. 최근 논문일수록 크게 반영돼요.
논문 31편
An improved combination of T1-weighted and FLAIR contrasts for myelin water imaging
Drenthen GS, Backes WH, Stalls J, van Dinther M, Voorter PHM, Lee J, Koehler S, Jansen WJ, Jansen JFA
Diagnostic Value of Susceptibility-Based Imaging and Apparent Diffusion Coefficient for Differentiating Multiple System Atrophy–Parkinsonian Type from Parkinson's Disease
Moon B, Won SY, Youn J, Seo Y, Youn J, Kim EY, Lee J, Sohn B
Shin HG, Mills KA, Dawson TM, Kim T, Lee, J, Li X, van Zijl P, Prasuhn J
Omni-QALAS: Optimized Multiparametric Imaging for Simultaneous T1 , T2 and Myelin Water Mapping
Li S, Gallastegi UD, Fujita S, Chen Y, Xu P, Chan KS, Choi Y, Kim J, Piredda GF, Hilbert T, Lee J, Ye H, Gagoski B, Liu H, Bilgic B, Jun Y
Strong Helps Weak: Directional Cross-Modal Alignment Transfer in Multi-modal LLM
Seo H, Lee BH, Kim M, Mah D, Lee J, Chun SY
The association of apparent myelin water fraction with diffusional kurtosis and biophysical modeling parameters
Moss HG, Sugarman MA, Lee J, Chen AA, Jensen JH, Benitez A
A fair comparison in deep learning-based QSM reconstruction
Oh C, Jung W, Kim J, Jeong H, Lee J
Shin HG, Kim W, Lee JH, Lee HS, Nam Y, Kim J, Li X, van Zijl PCM, Calabresi PA, Lee J, Jang J
논문 주제 구성이 비슷한 연구실이에요.
AIBL
의료 인공지능, 인공지능 신호처리
BiLab
의료인공지능, 의료영상처리
MICV Lab
의료영상분석, 컴퓨터 비전, 딥러닝
IMPEL Lab
신호처리 이론에 기반한 해석 가능한 AI 학습 알고리즘과 영상 복원·재구성·분할 기술을 연구하며, 이를 MRI·CT 등 의료영상 AI 시스템으로 구현해 임상 적용을 목표로 합니다.