강명주Myungjoo Kang
NCIA Lab
딥러닝의 수학적 해석및 응용
- 논문
- 37
- 구성원
- 49
- 졸업생
- 66
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.
논문 주제가 비슷한 연구실
최근 부임한 교수의 연구실이에요. 이전 소속에서 발표한 논문과 졸업생이 함께 집계될 수 있어요.
고려대학교 서현석 교수 연구실은 AI for Science 분야 연구실로, 연구실 홈페이지 기준 2023–2026년 논문 23편(T1 5편)을 발표했습니다. 현재 박사과정 3명, 석사과정 5명이 소속되어 있습니다. 졸업생은 9명입니다.
2023–2026 · 연구실 홈페이지 기준
연평균 · T1 비율
5.8 · 22%
논문 제목에서 찾은 주제예요. 최근 논문일수록 크게 반영돼요.
논문 23편
AI Augmented Confocal Laser Endomicroscopy for Rapid Intraoperative Diagnosis of Brain Tumors
Seo, H., Byun Y.W., Won, J.K., Lee, B., Hong, D.H., Nam, S.M., Hwang, J.H., Kim, M.S., Kim, Y.H., Kim, J.H., Yu, M.O., Park, K.J., Kim., H.J., Das, S., Kong, D.S., Park, C.K., Kang, S.H.
Cyclic Conditional Diffusion Models for CT-to-MR Synthetic Image Segmentation with Misaligned Image Pairs
Jang, H., Han, N., Kwon, J., Seo, H., Park B.J., Choi, K.
Deep Probabilistic Multishell Undersampling for Diffusion Spectrum Imaging
Kang, B., Seo, H.
Not All Instances Should Contribute Equally: Sparse Support Grounding via Unbalanced Transport for Heterogeneous MIL
Kim, H., Kang, B., Seo, H.
Physics-informed optimization of saturation-transfer MRI protocols using non-differentiable Bloch models
Kang, B., Singh M., Seo, H., Park, H.W., Heo H.
Prior-aware and Context-guided Group Sampling for Active Probabilistic Subsampling
Kang, B., Seo, H.
Taming Gradient Perturbations: Probabilistic Reparameterization for Robust Physics-Informed MRI Protocol Optimization
Kang, B., Heo, H., Seo, H.
An Unsupervised Metal Artifact Reduction Model via Physics-Based Metal-Aware Networks in CT Images
Kim, Y., Lee, JW., Lee, B.C., Seo, H.
논문 주제 구성이 비슷한 연구실이에요.
NCIA Lab
딥러닝의 수학적 해석및 응용
BiLab
의료인공지능, 의료영상처리
OMAEL
실제 임상 데이터에 일반화 가능한 의료영상 분석 AI를 연구하며, 이론 기반의 공정·견고 학습과 종양 치료계획 지원을 위한 멀티모달·에이전틱 AI를 다룹니다.
LIST
MRI 중심의 영상과학 연구실로, 물리 기반 딥러닝 영상 재구성, 의료영상 파운데이션 모델, 뇌의 생물물리적 특성 영상화를 연구합니다.