주메뉴
- 나의 진료정보
- 진료안내
-
병원소개
찾아오시는길
분당서울대학교병원에 찾아오시는 길입니다.
우)13620, 경기도 성남시 분당구 구미로173번길 82
대중교통 이용-
- 미금역에서 버스 이용시
- 미금역 3번 출구 → 마을버스(7번, 7-1번), 8446번 버스 탑승 → 분당서울대학교병원
- 미금역 2번 출구 → 51번 버스 탑승 → 분당서울대학교병원
- 미금역 8번 출구 → 마을버스(19번), 380번 버스 탑승 → 분당서울대학교병원
-
- 오리역에서 버스 이용시
- 오리역 7번 출구 → 10m 앞 마을버스(19번) 탑승 → 분당서울대학교병원
-
- 정자역에서 버스 이용시
- 정자역 3번 출구 → 마을버스(19번, 111번), 380번, 8446번 버스 탑승 → 분당서울대학교병원
-
- 헬스케어혁신파크(상행) 하차시
- 분당서울대학교병원 방향 탄천길로 도보 15분
자동차 이용-
- 판교 IC 방면
- 판교 IC → 분당방향으로 직진 → 서현로 → 분당구청 방향으로 우회전 → 분당구청 → 분당정보산업고교에서 좌회전 → 돌마교사거리에서 직진 → 아름다운 교회에서 좌회전 → 미금교 → 분당서울대학교병원
-
- 성수대교 방면
- 성수대교 → 구룡터널 → 분당내곡간 고속화도로(약 15분 직진) → 분당 도착해서 직진 → 분당구청 → 수내역 방향으로 우회전 → 정자역 → 분당정보산업고교에서 좌회전 → 돌마교사거리에서 직진 → 아름다운 교회에서 좌회전 → 미금교 → 분당서울대학교병원
-
- 청담대교 방면
- 청담대교 → 분당수서간 고속화도로(약 25분 직진) → 초림지하차도 → 정자지하차도(2번째 지하도) 지난 후 우측차선으로 빠짐 → 미금역 방향 → 미금역 방향으로 좌회전 → 돌마교사거리에서 우회전 → 700m정도 직진 → 아름다운 교회에서 좌회전 → 미금교 → 분당서울대학교병원
-
- 수원 IC 방면
- 수원 IC → 신갈오거리 → 신갈중학교 앞 → 구성삼거리 → 마북삼거리 → 보정교차로 → 죽전사거리 → 오리역 → 낙생교 지나자마자 우회전 → 미금교 → 분당서울대학교병원
-
- 수서역 SRT 방면
- 밤고개로(약 5분 직진) → 분당내곡간 고속화도로(약 10분 직진) → 분당 도착해서 직진 → 분당구청 → 수내역 방향으로 우회전 → 정자역 → 분당정보산업고교에서 좌회전 → 돌마교사거리에서 직진 → 아름다운 교회에서 좌회전 → 미금교 → 분당서울대학교병원
-
-
공지사항
공지사항
분당서울대학교병원의 공지사항을 알려드립니다.
-
건강정보
건강정보
다양하고 유익한 건강상식을 제공해 드립니다.
-
- 폐암, 이제 담배만의 문제가 아니다
- Intro + Theme Clinic 숨 쉬는 환경이 바뀌자 폐암의 얼굴이 달라졌다. 담배를 피우지 않는 사람에게 폐암이 생긴다는 건, 예전에는 극히 드문 일이었다. 하지만 최근 몇 년 사이 폐암의 공식이 완전히 바뀌고 있다. 2016년 국립암센터 자료에 따르면 여성 폐암 환자의 87.8%는 비흡연자였다. 전체 폐암 환자 중 비흡연자가 약 30%를 차지하며, 국제적으로도 남성 환자의 6분의 1, 여성 환자의 절반 이상이 비흡연자다. 여전히 폐암의 위험 요인 1위는 흡연이다. 폐암 발생의 약 70%가 흡연과 연관되어 있으며, 흡연자는 비흡연자에 비해 폐암 위험이 10배 이상 증가한다. 그러나 더 이상 흡연 여부만으로 위험을 설명하기 어렵게 된 것도 사실이다. 미세먼지, 조리 과정에서 발생하는 연기, 실내 라돈, 간접흡연까지. 폐의 건강을 위협하는 요인은 우리가 숨 쉬는 일상 전반으로 확대됐다. 2023년 네이처에 발표된 연구는 초미세먼지 노출이 높을수록 폐암 발병 원인인 EGFR 유전자 돌연변이 발생률이 증가한다는 것을 확인했다. 대기오염이 심한 지역의 비흡연자가 대기오염이 심하지 않은 곳의 흡연자보다 폐암 발생 가능성이 더 높다는 결과도 나왔다. 주방에서 기름을 사용한 요리를 주 4회 이상 하면 폐암 위험이 약 3.7배 상승하고, 실내 라돈 농도가 100Bq/m³ 상승할 때마다 폐암 발병률이 16% 증가한다는 보고도 있다. 환경이 달라지면서 폐암 환자의 구성도 변화하고 있다. 폐의 건강을 위협하는 새로운 요인은 무엇이며, 우리는 어떻게 대응해야 하는지 살펴본다. 폐암, 이제 담배만의 문제가 아니다 글. 편집실 참고자료. 국립암센터, 대한폐암학회, 질병관리청, 세계보건기구(WHO) 등 검수. 심장혈관흉부외과 이준석 교수 2024년 국내에서 폐암으로 사망한 사람은 1만 9,401명으로 전체 암 사망률 중 1위를 기록했다. 주목할 점은 비흡연자 폐암의 증가다. 여성 폐암 환자 중 87%가 비흡연자이며, 환자의 숫자도 점점 늘어나고 있다는 것이다. 미세먼지, 조리 중 발생하는 연기, 실내 라돈, 대기오염까지, 폐암의 위험은 이제 담배를 넘어 우리 일상 전반으로 확대되고 있다. 숫자로 보는 폐암의 심각성 폐암은 국내뿐 아니라 전 세계적으로 가장 치명적인 암이다. 2024년 국내 주요암 사망률 통계에 따르면 폐 암 사망률은 전체 암 사망자의 21.8%로 2위인 간암(11.7%)에 비해 높은 사망률을 보인다. 폐암 5년 생존율은 38.5%에 불과해 전체 암 환자의 평균 5년 생존율 72.1%와 비교하면 턱없이 낮다. 폐암이 이처럼 치명적인 이유는 초기 증상이 거의 없기 때문이다. 일반 감기와 유사한 기침이나 가래 정도의 증상만 나타나는 경우가 많아 진단 시점이 늦어진다. 실제로 1기에 발견되면 생존율이 80%, 2기 60%, 3기 30%, 4기는 10% 수준으로 떨어진다. 조기 발견 여부가 생사를 가르는 질환인 것이다. 비흡연 폐암, 더 이상 예외가 아니다 흡연이 폐암의 주된 원인이라는 사실은 변함이 없다. 폐암 발생의 약 70%가 흡연과 연관되어 있으며, 흡연자는 비흡연자에 비해 폐암 위험이 10배 이상 증가한다. 하지만 최근 비흡연자 폐암의 증가는 단순한 통계적 변동으로 치부할 수 없다. 2016년 국립암센터 자료에 따르면 여성 폐암 환자의 87.8%는 흡연 경험이 없었다. 전체 폐암 환자 중 비흡연자가 약 30%를 차지하며, 국제적으로도 남성 폐암 환자 6명 중 1명, 여성 폐암 환자의 절반 이상이 비흡연자다. 이러한 비흡연자 폐암은 주로 선암(腺癌) 형태로 나타난다. 선암은 폐의 주변부에서 발생하며, 흡연자에게 흔한 편평상피세포암이나 소세포암과는 다른 특성을 보인다. 또한 대부분 임파선 전이가 없는 1기로 발견되어 예후가 상대적으로 양호한 편이다. 보이지 않는 일상 속 위협 2023년 국제학술지 네이처에 발표된 4개국 폐암 환자 32,957명 대상 연구에서 초미세먼지 노출이 높을수록 폐암 발병 원인인 EGFR 유전자 돌연변이 발생률이 증가했다. 충격적인 것은 미세먼지 농도가 높은 지역의 비흡연자가 미세먼지 농도가 낮은 곳의 흡연자보다 폐암 발생 가능성이 더 높다는 점이다. 초미세먼지는 폐에 염증을 일으키고 유전자 돌연변이를 유발해 폐암으로 악화시킨다. 세계보건기구(WHO)가 지정한 1급 발암물질인 미세먼지는 장기간 다량 노출 시 폐암 발생 위험을 명백히 증가시킨다. 또한 가정주부나 요식업 종사자들이 특히 주의해야 할 것이 바로 조리 중 발생하는 미세입자, 일명 ‘조리흄’이다. 대한폐암학회 조사 결과, 주방에서 시야가 흐려질 정도의 요리 매연 발생 시 폐암 위험은 약 2.7배, 기름을 사용한 요리를 주 4회 이상 하면 약 3.7배 상승했다. 생선이나 고기 속 단백질이 탈 때 발생하는 다환방향족탄화수소(PAH), 기름이 탈 때 나오는 벤조피렌 같은 발암물질이 호흡기로 유입되면서 폐암을 유발한다. 실제로 2022년부터 정부는 학교 급식종사자의 폐암을 산업재해로 인정하고, 55세 이상 또는 경력 10년 이상 근무자를 대상으로 폐암 검진을 실시하고 있다. 라돈은 토양이나 암석 속 우라늄이 붕괴하면서 발생하는 무색·무취의 방사성 가스다. WHO는 전체 폐암 환자 중 라돈에 의한 폐암 발병 비율을 3~14%로 추정하며, 질병관리청은 라돈 농도가 100Bq/m³ 상승할 때마다 폐암 발병률이 16% 증가한다고 보고했다. 건축 자재인 화강암, 변성암, 석회석 등에 라돈이 포함되어 있어 지하실이나 환기가 잘되지 않는 밀폐된 실내 공간일수록 라돈 농도가 높아진다. 일상 속 스며든 미세먼지, 라돈, 간접흡연은 모두 흡연 못지않게 치명적인 폐암의 핵심 발암 요인이다. 간접흡연에 노출될 경우 폐암 위험도는 1.2~2배까지 증가한다. 흡연자는 담배 속 필터를 거쳐 연기를 들이마시지만, 주위 비흡연자는 담배가 타는 연기와 고농도 독성물질을 그대로 흡입하게 된다. 더 문제는 담배를 피운 후에도 머리카락, 피부, 옷에 붙은 유해 물질이 장시간 남아 있어 접촉만으로도 영향을 받는다는 점이다. 폐암을 조기에 발견하는 방법 저선량 흉부 CT는 생존율을 바꾸는 검진 방법이다. 미국의 대규모 연구 NLST에서 폐암 고위험군을 대상으로 저선량 흉부 CT 검진을 시행했을 때 흉부 X선 대조군과 비교해 폐암 사망률이 약 20%, 전체 사망률이 약 6.7% 감소했다. 일반 건강검진의 흉부 X선 검사는 5mm 이상의 병변만 발견 가능하며, 심장 뒤쪽이나 뼈와 겹치는 부위의 병변은 발견하기 어렵다. 반면 저선량 흉부 CT는 5mm 이하의 미세한 폐 결절도 발견할 수 있으면서도 일반 CT의 1/6~1/8 수준의 방사선만 사용하면 되기 때문에 폐암을 조기에 발견하는 검사 방법으로 권장되고 있다. 또한 우리나라는 2019년부터 만 54~74세 중 30갑년 이상 흡연력이 있는 고위험군을 대상으로 2년마다 저선량 흉부 CT를 통한 국가폐암검진을 실시하고 있다. 갑년(pack-year)은 하루 평균 흡연량(갑)×흡연 기간(년)으로 계산한다. 예를 들어 하루 한 갑씩 30년 흡연하거나, 하루 두 갑씩 15년 흡연한 경우 30갑년에 해당한다. 다만 비흡연자나 저위험군이 폐암 검진 목적으로 무분별하게 저선량 CT를 촬영하는 것은 권장되지 않는다. 위양성률이 20~53%로 높아 불필요한 추가 검사와 불안감을 일으킬 수 있기 때문이다. 의료진과 상담을 통해 자신의 위험도를 평가한 후 검진 여부를 결정하는 것이 중요하다. 폐암 예방을 위한 생활 수칙 금연은 필수 흡연은 본인의 폐 건강을 직접적으로 파괴할 뿐만 아니라, 간접흡연으로 비흡연자인 가족들의 건강에도 안 좋은 영향을 끼칠 수 있기 때문에 즉시 금연하는 것이 좋습니다. 미세먼지 대응 미세먼지 농도가 높은 날 외출 시 KF94 이상의 마스크를 착용하세요. 외출 후 손과 얼굴을 씻고 실내에서는 공기청정기를 사용해주세요. 주방 환기 철저 요리 시작 전부터 환기팬을 가동하세요. 요리 후 30분 이상 환기하고, 후드 필터는 정기적으로 교체해주세요. 실내 라돈 관리 지하실이나 밀폐 공간에 장시간 체류하지 마세요. 라돈 측정기로 주기적으로 점검하고 환기 설비를 충분히 갖추세요. 조기 검진 고위험군(55~74세, 30갑년 이상 흡연력)은 국가폐암검진을 적극 활용하세요. 비흡연자 폐암의 원인
-
- 복합 심장판막 수술, 최소침습으로 치료의 기준을 바꾸다
- Focus ① 심장혈관흉부외과 제형곤 교수 복합 심장판막 수술, 최소침습으로 치료의 기준을 바꾸다 글. 정선효 사진. 김성재 분당서울대병원 심장혈관흉부외과 제형곤 교수 연구팀은 최소침습수술을 통해 복합 판막질환에서도 안전성과 회복 속도를 모두 입증했다. 2015년부터 10년간의 수술 결과를 분석한 이번 연구는, 복합 판막 수술에서도 최소침습 접근이 충분히 표준 치료가 될 수 있음을 보여준다. 제형곤 교수를 만나 이번 연구의 의미와 앞으로의 변화를 들어봤다. Q. 1 심장판막 질환 중에서도 ‘복합 판막 질환’은 치료가 특히 어렵다고 알려져 있습니다. 어떤 점에서 수술이 까다로운 질환인가요? A. 1 심장에는 대동맥판막, 승모판막, 삼첨판막, 폐동맥판막, 이렇게 네 개의 판막이 있습니다. 이 가운데 폐동맥판막을 제외한 세 개의 판막에서 주로 질환이 발생하는데, 최근 고령화가 진행되면서 하나의 판막이 아니라 두 개 이상 판막에 동시에 문제가 생기는 경우가 크게 늘고 있습니다. 복합 판막 질환은 여러 판막을 동시에 교정해야 하기 때문에 수술 난이도가 높고, 수술 시간도 길어질 수밖에 없습니다. 심장 판막 수술은 심장을 일시적으로 멈춘 상태에서 진행되는데, 여러 판막을 한 번에 수술할수록 심장을 멈추는 시간이 길어집니다. 이 심정지 시간은 길어질수록 일정 시점을 넘어서면 위험도가 급격히 증가합니다. 이런 이유로 전통적으로는 넓은 시야를 확보할 수 있는 정중흉골절개술이 표준 수술법으로 자리 잡아 왔습니다. Q. 2 이러한 상황에서 복합 판막 질환에 최소침습수술을 적용하신 계기는 무엇이었나요? A. 2 분당서울대병원은 국내에서 최소침습 심장판막 수술을 가장 적극적으로 시행해 온 기관 중 하나입니다. 단일 판막질환에서는 이미 최소침습수술의 안전성과 효과가 충분히 검증됐고, 실제로 대부분의 수술을 최소침습으로 시행하고 있습니다. 다만 복합 판막 질환의 경우, 전 세계적으로도 최소침습 접근이 매우 제한적이었기 때문에 기존 수술과 비교해 실제 임상 결과가 어떤지를 체계적으로 확인할 필요가 있었습니다. 특히 이 질환의 환자군은 고령인 경우가 많아 수술의 성공 여부뿐만 아니라 수술 후 회복과 삶의 질이 매우 중요한 요소라고 판단했습니다. Q. 3 교수님께서 보시기에 최소침습수술의 핵심가치는 무엇인가요? A. 3 단순히 절개를 줄이는 수술과는 다른 의미가 있을 것 같습니다. 과거에는 심장 수술에서 ‘살리는 것’이 최우선이었고, 상처나 회복은 그다음 문제였습니다. 하지만 수술의 안전성이 크게 향상된 지금은 수술 이후 환자가 어떤 삶으로 돌아갈 수 있는지가 매우 중요한 기준이 됐습니다. 저는 최소침습수술을 단순히 절개를 줄이는 기술로 보지 않습니다. 환자를 덜 다치게 하고, 회복 부담을 줄여 수술 이후의 삶을 지켜주는 수술이라고 생각합니다. 복합 판막 질환처럼 고령 환자가 많은 경우에는 이런 접근의 의미가 더욱 큽니다. Q. 4 이번 연구에서는 최소침습수술의 안전성이 특히 주목받았습니다. 어떤 요소들이 이런 결과를 가능하게 했다고 보시나요? A. 4 무엇보다 중요한 것은 철저한 수술 전 준비와 팀워크입니다. 심장초음파, CT, MRI 등 다양한 영상 검사를 시행하고, 이를 3D로 재구성해 환자 개개인의 해부학적 구조를 면밀히 분석합니다. 이를 바탕으로 수술 계획을 사전에 세우고, 수술에 참여하는 모든 의료진과 공유합니다. 심장판막 수술은 집도의 혼자 하는 수술이 아닙니다. 수술실에는 20명 이상의 의료진이 함께 참여하며, 각자의 역할이 정교하게 맞물려야 합니다. 제한된 시야에서도 안전한 수술이 가능했던 배경에는 이러한 준비와 협업 체계가 있습니다. Q. 5 모든 복합 판막 질환 환자에게 최소침습수술이 가능한가요? A. 5 대부분의 환자에게 적용이 가능하지만, 일부 예외는 있습니다. 말초 혈관에 심한 동맥경화가 있거나 판막 수술 외에 다른 심장 수술이 동시에 필요한 경우에는 최소침습 접근이 어려울 수 있습니다. 또 심장이나 주변 구조가 비정상적인 해부학적 형태를 가진 경우도 신중한 판단이 필요합니다. 다만 수술 경험이 축적되면서 적용 범위는 점차 넓어지고 있습니다. 중요한 것은 수술 방식 자체보다 환자에게 가장 안전하고 적절한 수술 방법을 선택하는 것입니다. Q. 6 환자들이 체감하는 수술 후 변화는 어떤가요? A. 6 가장 눈에 띄는 변화는 회복 속도입니다. 최소침습수술을 받은 환자들은 입원 기간이 기존 정중흉골절개술에 비해 약 30% 이상 짧았습니다. 퇴원 후에도 일상생활에 대한 제한이 적어 가벼운 운동이나 사회 활동을 비교적 빠르게 재개할 수 있습니다. 이러한 삶의 질 개선 효과는 이미 여러 임상 연구를 통해서도 입증돼 있으며, 고령 환자일수록 그 체감 효과가 더 큽니다. Q. 7 수술을 두려워해 치료 시기를 놓치거나, 과거의 인식 때문에 망설이는 환자들도 많습니다. 그런 분들께 꼭 전하고 싶은 말씀이 있다면요. A. 7 심장 판막 질환의 가장 흔한 증상은 숨이 차는 것입니다. 숨이 차기 시작하면 일상생활이 급격히 무너지고, 그 상태로 오래 버티다 보면 수술 자체가 더 어려워질 수 있습니다. 의학은 계속 발전하고 있습니다. 예전에 들었던 이야기만으로 치료를 포기하기보다는 지금 어떤 치료 옵션이 있는지 의료진과 한 번 더 상의해 보셨으면 합니다. 오래 사는 것 만큼이나 사는 동안 편안하게 사는 것 역시 매우 중요한 가치라고 생각합니다. 이번 연구는 복합 심장판막 질환에서도 최소침습수술이 충분히 안전하고 효과적인 선택지가 될 수 있음을 보여줬다는 점에서 의미가 있습니다. 앞으로는 더 많은 환자를 대상으로 장기 추적 관찰을 진행해 수술 직후 회복뿐 아니라 장기 생존과 삶의 질까지 체계적으로 분석할 계획입니다. Q. 8 마지막으로 <나음 PLUS> 독자들에게 전하고 싶은 말씀이 있다면요. A. 8 의료 정보가 넘쳐나는 시대지만, 정작 환자분들이 이해하기 쉬운 정보는 많지 않습니다. 이번 연구를 통해 복합 판막 질환이라는 다소 낯선 질환과 그 치료의 최신 흐름을 알릴 수 있어 뜻깊게 생각합니다. 앞으로도 환자분들이 자신의 치료를 이해하고 선택하는 데 도움이 되는 정보를 꾸준히 전달하고 싶습니다. 치료의 기준을 바꾸다 TIP 1 복합 심장판막 질환이란? 대동맥판막, 승모판막, 삼첨판막 등 두 개 이상의 판막에 동시에 문제가 발생한 상태를 말한다. 단일 판막 질환보다 수술 난이도가 높고, 여러 판막을 한 번에 교정해야 해 수술 시간과 심정지 시간이 길어질 수 있다. 특히 고령 환자에게서 발생 빈도가 증가하고 있어 치료 전략 수립 시 회복과 삶의 질을 함께 고려하는 접근이 중요하다. TIP 2 최소침습 복합 판막 수술의 강점 가슴뼈를 절개하지 않고 갈비뼈 사이의 작은 절개를 통해 수술을 시행하는 방식으로, 흉터와 통증이 적고 회복이 빠르다는 장점이 있지만, 복합 판막 질환에서는 기술적 난이도가 높아 적용이 제한적이었다. 분당서울대병원 심장 혈관센터는 정밀 영상 분석과 체계적인 수술 준비를 바탕으로, 복합 판막 질환에서도 최소침습수술의 안전성과 회복 우수성을 임상적으로 입증했다. 심장혈관흉부외과 제형곤 교수 “복합 심장판막 수술에서도 최소침습 접근의 안전성과 회복 우수성이 입증됐다. 고난도 판막 수술의 기준은 이제 ‘생존’에서 ‘삶의 질’로 옮겨가고 있다.” 의료진 소개 바로가기 >>
-
- 바로가기
- 정보공개
- 고객의 소리
본문
페이스북
트위터
모든 환자들이 건강하고 행복한 삶을 영위할 수 있도록 여러 의료진들과 긴밀히 협력하여 진료의 효율성을 극대화 하는데 최선을 다하고 있으며, 세계 유수의 기관들과의 정보교류와 연구를 통하여 의학을 선도하고 미래의 의료계를 이끌어갈 전문인력을 양성하는데 끊임없이 노력하고 있습니다.
가족과 같은 따뜻한 마음으로 최상의 진료를 제공하기 위해 거듭 노력하겠습니다.
감사합니다.
직위 ●
- 분당서울대학교병원 교수
학력 ●
- 2018 서울대학교 의학과 박사
- 2014 서울대학교 의학과 석사
- 2006 서울대학교 의학과 학사
경력 ●
- 2023 - 현재 분당서울대학교병원 영상의학과 교수
- 2021 - 2022 KAIST AI 대학원 방문교수
- 2018 - 2023 분당서울대학교병원 영상의학과 부교수
- 2016 - 2018 분당서울대학교병원 영상의학과 조교수
- 2015 - 2016 서울특별시보라매병원 영상의학과 조교수
- 2014 - 2015 서울대학교병원 영상의학과 전임의
- 2010 - 2014 서울대학교병원 영상의학과 전공의
- 2009 - 2010 서울대학교병원 인턴
수상
활동 ●
- 2025 대한신경두경부영상의학회 홍보이사
- 2021 대한의학영상정보학회 기술이사
논문 ●
-
Shin Ku Kim, Yun Ah Oh, Yun Jung Bae, Se Jin Cho, Sung Hyun Baik, Leonard Sunwoo, Byung Se Choi, Jae Hyoung Kim
Comparative analysis of sLASER and PRESS techniques for magnetic resonance spectroscopy of the normal human brain.
Sci Rep
2025 ;15 (1) :40104 -40104
-
Jonguk Kim, Jong-Hyeok Park, Dongmin Kim, Myungjae Lee, Joon-Tae Kim, Leonard Sunwoo, Cheolkyu Jung, Wi-Sun Ryu, Beom Joon Kim
Comparative validation of automated perfusion analysis software for ischemic penumbra estimation and EVT decision-making.
Front Neurosci
2025 ;19 (11) :1660870 -1660870
-
Jong-Won Chung, Myungjae Lee, Sue Young Ha, Pyeong Eun Kim, Leonard Sunwoo, Nakhoon Kim, Kwang-Yeol Park, Kyu Sun Yum, Dong-Ick Shin, Hong-Kyun Park, Yong-Jin Cho, Keun-Sik Hong, Jae Guk Kim, Soo Joo Lee, Joon-Tae Kim, Woo-Keun Seo, Oh Young Bang, Gyeong-Moon Kim, Dongmin Kim, Hee-Joon Bae, Wi-Sun Ryu, Beom Joon Kim
Multicenter Validation of Artificial Intelligence Predicting Anterior Circulation Large Vessel Occlusion Using Noncontrast Head CT.
Stroke Vasc Interv Neurol
2025 ;5 (5) :e001788 -e001788
-
JoonNyung Heo, Wi-Sun Ryu, Jong-Won Chung, Chi Kyung Kim, Joon-Tae Kim, Myungjae Lee, Dongmin Kim, Leonard Sunwoo, Johanna M Ospel, Nishita Singh, Hee-Joon Bae, Beom Joon Kim
Automated ischemic stroke lesion detection on non-contrast brain CT: a large-scale clinical feasibility test AI stroke lesion detection on NCCT.
Front Neurosci
2025 ;19 :1643479 -1643479
-
Younbeom Jeong, Se Jin Cho, Hunjong Lim, Da Hyun Lee, So Yeong Jeong, Sung Hyun Baik, Leonard Sunwoo, Yun Jung Bae, Byung Se Choi, Jae Hyoung Kim
Diagnostic yield of MRI in adult patients with dizziness or vertigo at the emergency department: a systematic review and meta-analysis.
Eur Radiol
2025
-
Kihwan Hwang, Yun Jung Bae, Chae-Yong Kim, Da Hyun Lee, So Yeong Jeong, Se Jin Cho, Sung Hyun Baik, Leonard Sunwoo, Byung Se Choi, Cheolkyu Jung, Jae Hyoung Kim
Comparison of gadobutrol and meglumine gadoterate for dynamic contrast-enhanced MRI of pituitary macroadenomas.
Sci Rep
2025 ;15 (1) :26419 -26419
-
Pyeong Eun Kim, Sue Young Ha, Myungjae Lee, Nakhoon Kim, Wi-Sun Ryu, Leonard Sunwoo, Beom Joon Kim
Segmentation of the Hyperdense Artery Sign on Noncontrast CT in Ischemic Stroke Using Artificial Intelligence.
J Clin Neurol
2025 ;21 (4) :305 -314
-
Wi-Sun Ryu, Jae W Song, Jae-Sung Lim, Ju Hyung Lee, Leonard Sunwoo, Dongmin Kim, Dong-Eog Kim, Hee-Joon Bae, Myungjae Lee, Beom Joon Kim
Segmentation of Leukoaraiosis on Noncontrast Head CT Using CT-MRI Paired Data Without Human Annotation.
Brain Behav
2025 ;15 (6) :e70602 -e70602
-
Kyu Sun Yum, Jong-Won Chung, Sue Young Ha, Kwang-Yeol Park, Dong-Ick Shin, Hong-Kyun Park, Yong-Jin Cho, Keun-Sik Hong, Jae Guk Kim, Soo Joo Lee, Joon-Tae Kim, Woo-Keun Seo, Oh Young Bang, Gyeong-Moon Kim, Myungjae Lee, Dongmin Kim, Leonard Sunwoo, Hee-Joon Bae, Wi-Sun Ryu, Beom Joon Kim
A multicenter validation and calibration of automated software package for detecting anterior circulation large vessel occlusion on CT angiography.
BMC Neurol
2025 ;25 (1) :100 -100
-
Jiyong An, Jiyun Kim, Leonard Sunwoo, Hyunyoung Baek, Sooyoung Yoo, Seunggeun Lee
De-identification of clinical notes with pseudo-labeling using regular expression rules and pre-trained BERT.
BMC Med Inform Decis Mak
2025 ;25 (1) :82 -82
-
Sungman Jo, Jun Sung Kim, Min Jeong Kwon, Jieun Park, Jeong Lan Kim, Jin Hyeong Jhoo, Eosu Kim, Leonard Sunwoo, Jae Hyoung Kim, Ji Won Han, Ki Woong Kim
Advancements in Frank's sign Identification using deep learning on 3D brain MRI.
Sci Rep
2025 ;15 (1) :2383 -2383
-
Sanghwan Kim, Sowon Jang, Borham Kim, Leonard Sunwoo, Seok Kim, Jin-Haeng Chung, Sejin Nam, Hyeongmin Cho, Donghyoung Lee, Keehyuck Lee, Sooyoung Yoo
Automated Pathologic TN Classification Prediction and Rationale Generation From Lung Cancer Surgical Pathology Reports Using a Large Language Model Fine-Tuned With Chain-of-Thought: Algorithm Development and Validation Study.
JMIR Med Inform
2024 ;12 :e67056 -e67056
-
Jae Guk Kim, Sue Young Ha, You-Ri Kang, Hotak Hong, Dongmin Kim, Myungjae Lee, Leonard Sunwoo, Wi-Sun Ryu, Joon-Tae Kim
Automated detection of large vessel occlusion using deep learning: a pivotal multicenter study and reader performance study.
J Neurointerv Surg
2024
-
Hyeongmin Cho, Sooyoung Yoo, Borham Kim, Sowon Jang, Leonard Sunwoo, Sanghwan Kim, Donghyoung Lee, Seok Kim, Sejin Nam, Jin-Haeng Chung
Extracting lung cancer staging descriptors from pathology reports: A generative language model approach.
J Biomed Inform
2024 ;157 :104720 -104720
-
Jung Hoon Han, Sue Young Ha, Hoyeon Lee, Gi-Hun Park, Hotak Hong, Dongmin Kim, Jae Guk Kim, Joon-Tae Kim, Leonard Sunwoo, Chi Kyung Kim, Wi-Sun Ryu
Automated identification of thrombectomy amenable vessel occlusion on computed tomography angiography using deep learning.
Front Neurol
2024 ;15 :1442025 -1442025
-
Hyerim Ji, Seok Kim, Leonard Sunwoo, Sowon Jang, Ho-Young Lee, Sooyoung Yoo
Integrating Clinical Data and Medical Imaging in Lung Cancer: Feasibility Study Using the Observational Medical Outcomes Partnership Common Data Model Extension.
JMIR Med Inform
2024 ;12 :e59187 -e59187
-
Pyeong Eun Kim, Hyojung Yang, Dongmin Kim, Leonard Sunwoo, Chi Kyung Kim, Beom Joon Kim, Joon-Tae Kim, Wi-Sun Ryu, Ho Sung Kim
Automated Prediction of Proximal Middle Cerebral Artery Occlusions in Noncontrast Brain Computed Tomography.
Stroke
2024 ;55 (6) :1609 -1618
-
Se Jin Cho, Wonwoo Cho, Dongmin Choi, Gyuhyeon Sim, So Yeong Jeong, Sung Hyun Baik, Yun Jung Bae, Byung Se Choi, Jae Hyoung Kim, Sooyoung Yoo, Jung Ho Han, Chae-Yong Kim, Jaegul Choo, Leonard Sunwoo
Prediction of treatment response after stereotactic radiosurgery of brain metastasis using deep learning and radiomics on longitudinal MRI data.
Sci Rep
2024 ;14 (1) :11085 -11085
-
Nakhoon Kim, Sue Young Ha, Gi-Hun Park, Jong-Hyeok Park, Dongmin Kim, Leonard Sunwoo, Min-Surk Kye, Sung Hyun Baik, Cheolkyu Jung, Wi-Sun Ryu, Beom Joon Kim
Comparison of two automated CT perfusion software packages in patients with ischemic stroke presenting within 24?h of onset.
Front Neurosci
2024 ;18 :1398889 -1398889
-
Hunjong Lim, Dongjun Choi, Leonard Sunwoo, Jae Hyeop Jung, Sung Hyun Baik, Se Jin Cho, Jinhee Jang, Tackeun Kim, Kyong Joon Lee
Automated Detection of Steno-Occlusive Lesion on Time-of-Flight MR Angiography: An Observer Performance Study.
AJNR Am J Neuroradiol
2024 ;45 (9) :1253 -1259
-
Wi-Sun Ryu, Dawid Schellingerhout, Hoyoun Lee, Keon-Joo Lee, Chi Kyung Kim, Beom Joon Kim, Jong-Won Chung, Jae-Sung Lim, Joon-Tae Kim, Dae-Hyun Kim, Jae-Kwan Cha, Leonard Sunwoo, Dongmin Kim, Sang-Il Suh, Oh Young Bang, Hee-Joon Bae, Dong-Eog Kim
Deep Learning-Based Automatic Classification of Ischemic Stroke Subtype Using Diffusion-Weighted Images.
J Stroke
2024 ;26 (2) :300 -311
-
Chang Hwan Pang, Si Un Lee, Yongjae Lee, Woong-Beom Kim, Min-Yong Kwon, Leonard Sunwoo, Tackeun Kim, Jae Seung Bang, O-Ki Kwon, Chang Wan Oh
Prediction of hemorrhagic cerebral hyperperfusion syndrome after direct bypass surgery in adult nonhemorrhagic moyamoya disease: combining quantitative parameters on RAPID perfusion CT with clinically related factors.
J Neurosurg
2023 ;138 (3) :683 -692
-
Ah Ra Lee, Hojoon Park, Aram Yoo, Seok Kim, Leonard Sunwoo, Sooyoung Yoo
Risk Prediction of Emergency Department Visits in Patients With Lung Cancer Using Machine Learning: Retrospective Observational Study.
JMIR Med Inform
2023 ;11 :e53058 -e53058
-
Sungwon Ham, Jiyeon Seo, Jihye Yun, Yun Jung Bae, Tackeun Kim, Leonard Sunwoo, Sooyoung Yoo, Seung Chai Jung, Jeong-Whun Kim, Namkug Kim
Automated detection of intracranial aneurysms using skeleton-based 3D patches, semantic segmentation, and auxiliary classification for overcoming data imbalance in brain TOF-MRA.
Sci Rep
2023 ;13 (1) :12018 -12018
-
Hyunsu Choi, Leonard Sunwoo, Se Jin Cho, Sung Hyun Baik, Yun Jung Bae, Byung Se Choi, Cheolkyu Jung, Jae Hyoung Kim
A Nationwide Web-Based Survey of Neuroradiologists' Perceptions of Artificial Intelligence Software for Neuro-Applications in Korea.
Korean J Radiol
2023 ;24 (5) :454 -464
-
Hyunjun Jo, Si Un Lee, Han-Gil Jeong, Young-Deok Kim, Tackeun Kim, Leonard Sunwoo, Seung Pil Ban, Jae Seung Bang, Oki Kwon, Chang Wan Oh
Long-term outcomes and quantitative radiologic analysis of extracranial-intracranial bypass for hemodynamically compromised chronic large artery occlusive disease.
Sci Rep
2023 ;13 (1) :3717 -3717
-
Dongjun Choi, Leonard Sunwoo, Sung-Hye You, Kyong Joon Lee, Inseon Ryoo
Application of symmetry evaluation to deep learning algorithm in detection of mastoiditis on mastoid radiographs.
Sci Rep
2023 ;13 (1) :5337 -5337
-
Dongjun Choi, Tackeun Kim, Jinhee Jang, Leonard Sunwoo, Kyong Joon Lee
Intracranial steno-occlusive lesion detection on time-of-flight MR angiography using multi-task learning.
Comput Med Imaging Graph
2023 ;107 :102220 -102220
-
Jun Sung Kim, Ji Won Han, Jong Bin Bae, Dong Gyu Moon, Jin Shin, Juhee Eliana Kong, Hyungji Lee, Hee Won Yang, Eunji Lim, Jun Yup Kim, Leonard Sunwoo, Se Jin Cho, Dongsoo Lee, Injoong Kim, Sang Won Ha, Min Ju Kang, Chong Hyun Suh, Woo Hyun Shim, Sang Joon Kim, Ki Woong Kim
Deep learning-based diagnosis of Alzheimer's disease using brain magnetic resonance images: an empirical study.
Sci Rep
2022 ;12 (1) :18007 -18007
-
Hyunjun Jo, Dongwook Seo, Young Deok Kim, Seung Pil Ban, Tackeun Kim, O-Ki Kwon, Chang Wan Oh, Leonard Sunwoo, Beom Joon Kim, Moon-Ku Han, Hee-Joon Bae, Si Un Lee, Jae Seung Bang
Quantitative radiological analysis and clinical outcomes of urgent EC-IC bypass for hemodynamic compromised patients with acute ischemic stroke.
Sci Rep
2022 ;12 (1) :8816 -8816
-
Hye Youn Park, Ye Eun Jang, Leonard Sunwoo, In-Young Yoon, Bumhee Park
A Longitudinal Study on Attenuated Structural Covariance in Patients With Somatic Symptom Disorder.
Front Psychiatry
2022 ;13 :817527 -817527
-
Yoon Ah Do, Se Jin Cho, Byung Se Choi, Sung Hyun Baik, Yun Jung Bae, Leonard Sunwoo, Cheolkyu Jung, Jae Hyoung Kim
Predictive accuracy of T2-FLAIR mismatch sign for the IDH-mutant, 1p/19q noncodeleted low-grade glioma: An updated systematic review and meta-analysis.
Neurooncol Adv
2022 ;4 (1) :vdac010 -vdac010
-
Se Jin Cho, Byung Se Choi, Yun Jung Bae, Jae-Jin Song, Ja-Won Koo, Ji-Soo Kim, Sung Hyun Baik, Leonard Sunwoo, Jae Hyoung Kim
Diagnostic assessment of magnetic resonance imaging for patients with intralabyrinthine schwannoma: A systematic review.
J Neuroradiol
2022 ;49 (1) :41 -46
-
Se Jin Cho, Yun Jung Bae, Jong-Min Kim, Hyun Jin Kim, Sung Hyun Baik, Leonard Sunwoo, Byung Se Choi, Cheolkyu Jung, Jae Hyoung Kim
Iron-sensitive magnetic resonance imaging in Parkinson's disease: a systematic review and meta-analysis.
J Neurol
2021 ;268 (12) :4721 -4736
-
Jungheum Cho, Young Jae Kim, Leonard Sunwoo, Gi Pyo Lee, Toan Quang Nguyen, Se Jin Cho, Sung Hyun Baik, Yun Jung Bae, Byung Se Choi, Cheolkyu Jung, Chul-Ho Sohn, Jung-Ho Han, Chae-Yong Kim, Kwang Gi Kim, Jae Hyoung Kim
Deep Learning-Based Computer-Aided Detection System for Automated Treatment Response Assessment of Brain Metastases on 3D MRI.
Front Oncol
2021 ;11 :739639 -739639
-
Hyungjin Chung, Eunju Cha, Leonard Sunwoo, Jong Chul Ye
Two-stage deep learning for accelerated 3D time-of-flight MRA without matched training data.
Med Image Anal
2021 ;71 :102047 -102047
-
Se Jin Cho, Byung Se Choi, Yun Jung Bae, Sung Hyun Baik, Leonard Sunwoo, Jae Hyoung Kim
Image Findings of Acute to Subacute Craniocervical Arterial Dissection on Magnetic Resonance Vessel Wall Imaging: A Systematic Review and Proportion Meta-Analysis.
Front Neurol
2021 ;12 :586735 -586735
-
Se Jin Cho, Jae Hyoung Kim, Sung Hyun Baik, Leonard Sunwoo, Yun Jung Bae, Byung Se Choi
Diagnostic performance of MRI of post-laminar optic nerve invasion detection in retinoblastoma: A systematic review and meta-analysis.
Neuroradiology
2021 ;63 (4) :499 -509
-
Yun Jung Bae, Tae Eun Kim, Byung Se Choi, Woo-Jin Jeong, Se Jin Cho, Sung Hyun Baik, Leonard Sunwoo, Jae Hyoung Kim
Comprehensive assessments of the open mouth dynamic maneuver and metal artifact reduction algorithm on computed tomography images of the oral cavity and oropharynx.
PLoS One
2021 ;16 (3) :e0248696 -e0248696
-
Se Jin Cho, Yun Jung Bae, Jong-Min Kim, Donghyun Kim, Sung Hyun Baik, Leonard Sunwoo, Byung Se Choi, Jae Hyoung Kim
Diagnostic performance of neuromelanin-sensitive magnetic resonance imaging for patients with Parkinson's disease and factor analysis for its heterogeneity: a systematic review and meta-analysis.
Eur Radiol
2021 ;31 (3) :1268 -1280
-
Hae Young Kim, Kyeorye Lee, Won Chang, Youngjune Kim, Sungsoo Lee, Dong Yul Oh, Leonard Sunwoo, Yoon Jin Lee, Young Hoon Kim
Robustness of Deep Learning Algorithm to Varying Imaging Conditions in Detecting Low Contrast Objects In Computed Tomography Phantom Images: in Comparison to 12 Radiologists.
Diagnostics (Basel)
2021 ;11 (3)
-
Yejin Jeon, Kyeorye Lee, Leonard Sunwoo, Dongjun Choi, Dong Yul Oh, Kyong Joon Lee, Youngjune Kim, Jeong-Whun Kim, Se Jin Cho, Sung Hyun Baik, Roh-Eul Yoo, Yun Jung Bae, Byung Se Choi, Cheolkyu Jung, Jae Hyoung Kim
Deep Learning for Diagnosis of Paranasal Sinusitis Using Multi-View Radiographs.
Diagnostics (Basel)
2021 ;11 (2)
-
Se Jin Cho, Leonard Sunwoo, Sung Hyun Baik, Yun Jung Bae, Byung Se Choi, Jae Hyoung Kim
Brain metastasis detection using machine learning: a systematic review and meta-analysis.
Neuro Oncol
2021 ;23 (2) :214 -225
-
Jung Hyun Park, Byung Se Choi, Jung Ho Han, Chae-Yong Kim, Jungheum Cho, Yun Jung Bae, Leonard Sunwoo, Jae Hyoung Kim
MRI Texture Analysis for the Prediction of Stereotactic Radiosurgery Outcomes in Brain Metastases from Lung Cancer.
J Clin Med
2021 ;10 (2) :3041 -3050
-
Y J Kim, W-J Jeong, Y J Bae, H Kim, B S Choi, Y H Jung, S H Baik, L Sunwoo, J H Kim
MRI-Based Assessment of the Pharyngeal Constrictor Muscle as a Predictor of Surgical Margin after Transoral Robotic Surgery in HPV-Positive Tonsillar Cancer.
AJNR Am J Neuroradiol
2020 ;41 (12) :2320 -2326
-
Kyong Joon Lee, Inseon Ryoo, Dongjun Choi, Leonard Sunwoo, Sung-Hye You, Hye Na Jung
Performance of deep learning to detect mastoiditis using multiple conventional radiographs of mastoid.
PLoS One
2020 ;15 (11) :e0241796 -e0241796
-
Bum-Sup Jang, Andrew J Park, Seung Hyuck Jeon, Il Han Kim, Do Hoon Lim, Shin-Hyung Park, Ju Hye Lee, Ji Hyun Chang, Kwan Ho Cho, Jin Hee Kim, Leonard Sunwoo, Seung Hong Choi, In Ah Kim
Machine Learning Model to Predict Pseudoprogression Versus Progression in Glioblastoma Using MRI: A Multi-Institutional Study (KROG 18-07).
Cancers (Basel)
2020 ;12 (9)
-
Yoseo Han, Leonard Sunwoo, Jong Chul Ye
k -Space Deep Learning for Accelerated MRI.
IEEE Trans Med Imaging
2020 ;39 (2) :377 -386
-
Gyutaek Oh, Byeongsu Sim, HyungJin Chung, Leonard Sunwoo, Jong Chul Ye
Unpaired Deep Learning for Accelerated MRI Using Optimal Transport Driven CycleGAN
IEEE Transactions on Computational Imaging
2020 ;6 :1285 - 1296
-
Yong Dae Kim, Kyoung Jin Noh, Seong Jun Byun, Soochahn Lee, Tackeun Kim, Leonard Sunwoo, Kyong Joon Lee, Si-Hyuck Kang, Kyu Hyung Park, Sang Jun Park
Effects of Hypertension, Diabetes, and Smoking on Age and Sex Prediction from Retinal Fundus Images.
Sci Rep
2020 ;10 (1) :4623 -4623
-
Jung-Yeon Choi, Leonard Sunwoo, Sun-Wook Kim, Kwang-Il Kim, Cheol-Ho Kim
CHA<sub>2</sub>DS<sub>2</sub>-VASc score, cerebral small vessel disease, and frailty in older patients with atrial fibrillation.
Sci Rep
2020 ;10 (1) :18765 -18765
-
SUNWOO LEONARD, 이수찬, 이경준, 전창호, 오동렬
Phase-Based Nonrigid Deformation for Digital Subtraction Angiography
IEEE Access
2019
-
Park Jung Hyun, Bae Yun Jung, Choi Byung Se, Jung Young Ho, Jeong Woo-Jin, Kim Hyojin, Sunwoo Leonard, Jung Cheolkyu, Kim Jae Hyoung
Texture Analysis of Multi-Shot Echo-planar Diffusion-Weighted Imaging in Head and Neck Squamous Cell Carcinoma: The Diagnostic Value for Nodal Metastasis
J CLIN MED
2019 ;8 (11) :1275 -1284
-
Woo Ilsang, Lee Areum, Jung Seung Chai, Lee Hyunna, Kim Namkug, Cho Se Jin, Kim Donghyun, Lee Jungbin, Sunwoo Leonard, Kang Dong Wha
Fully Automatic Segmentation of Acute Ischemic Lesions on Diffusion-Weighted Imaging Using Convolutional Neural Networks: Comparison with Conventional Algorithms
KOREAN J RADIOL
2019 ;20 (8) :1275 -1284
-
Woo Ho Geol, Jung Cheolkyu, Sunwoo Leonard, Bae Yun Jung, Choi Byung Se, Kim Jae Hyoung, Kim Beom Joon, Han Moon-Ku, Bae Hee-Joon, Jung Seunguk, Cha Sang-Hoon
Dichotomizing Level of Pial Collaterals on Multiphase CT Angiography for Endovascular Treatment in Acute Ischemic Stroke: Should It Be Refined for 6-Hour Time Window?
Neurointervention
2019 ;14 (2) :99 -106
-
Bae Yun Jung, Choi Byung Se, Jeong Woo-Jin, Jung Young Ho, Park Jung Hyun, Sunwoo Leonard, Jung Cheolkyu, Kim Jae Hyoung
Amide Proton Transfer-weighted MRI in the Diagnosis of Major Salivary Gland Tumors
SCI REP-UK
2019 ;9 (1)
-
Kim Tackeun, Heo Jaehyuk, Jang Dong-Kyu, Sunwoo Leonard, Kim Joonghee, Lee Kyong Joon, Kang Si-Hyuck, Park Sang Jun, Kwon O-Ki, Oh Chang Wan
Machine learning for detecting moyamoya disease in plain skull radiography using a convolutional neural network
EBIOMEDICINE
2019 ;40 :636 -642
-
Kim Youngjune, Lee Kyong Joon, Sunwoo Leonard, Choi Dongjun, Nam Chang-Mo, Cho Jungheum, Kim Jihyun, Bae Yun Jung, Yoo Roh-Eul, Choi Byung Se, Jung Cheolkyu, Kim Jae Hyoung
Deep Learning in Diagnosis of Maxillary Sinusitis Using Conventional Radiography
INVEST RADIOL
2019 ;54 (1) :7 -15
-
Bae Y J, Choi B S, Jeong H-K, Sunwoo L, Jung C, Kim J H
Diffusion-Weighted Imaging of the Head and Neck: Influence of Fat-Suppression Technique and Multishot 2D Navigated Interleaved Acquisitions
AM J NEURORADIOL
2018 ;39 (1) :145 -150
-
Jung Seunguk, Jung Cheolkyu, Hyoung Kim Jae, Se Choi Byung, Jung Bae Yun, Sunwoo Leonard, Geol Woo Ho, Young Chang Jun, Joon Kim Beom, Han Moon-Ku, Bae Hee-Joon
Procedural and clinical outcomes of endovascular recanalization therapy in patients with cancer-related stroke
INTERV NEURORADIOL
2018 ;24 (5) :520 -528
-
Sunwoo Leonard, Park Sun-Won, Rhim Jung Hyo, Kang Yeonah, Chung Young Seob, Son Young-Je, Kim Soo Chin
Metal Artifact Reduction for Orthopedic Implants: Brain CT Angiography in Patients with Intracranial Metallic Implants
J KOREAN MED SCI
2018 ;33 (21)
-
Woo H G, Sunwoo L, Jung C, Kim B J, Han M-K, Bae H-J, Bae Y J, Choi B S, Kim J H
Feasibility of Permanent Stenting with Solitaire FR as a Rescue Treatment for the Reperfusion of Acute Intracranial Artery Occlusion
AM J NEURORADIOL
2018 ;39 (2) :331 -336
-
Bae Yun Jung, Choi Byung Se, Jung Cheolkyu, Yoon Yeon Hong, Sunwoo Leonard, Bae Hee-Joon, Kim Jae Hyoung
Differentiation of Deep Subcortical Infarction Using High-Resolution Vessel Wall MR Imaging of Middle Cerebral Artery
KOREAN J RADIOL
2017 ;18 (6) :964 -972
-
Bae Yun Jung, Choi Byung Se, Lee Kyung Mi, Yoon Yeon Hong, Sunwoo Leonard, Jung Cheolkyu, Kim Jae Hyoung
Efficacy of Maximum Intensity Projection of Contrast-Enhanced 3D Turbo-Spin Echo Imaging with Improved Motion-Sensitized Driven-Equilibrium Preparation in the Detection of Brain Metastases
KOREAN J RADIOL
2017 ;18 (4) :699 -709
-
Kim Young Jae, Choi Seung Hong, Kim Kwang-Gi, Sunwoo Leonard, Kang Ji Hee, Kang Yeonah, Bae Yun Jung, Yoo Roh-Eul, Kim Jihang, Lee Kyong Joon, Lee Seung Hyun, Choi Byung Se, Jung Cheolkyu, Sohn Chul-Ho, Kim Jae Hyoung
Computer-aided detection of brain metastasis on 3D MR imaging: Observer performance study
PLOS ONE
2017 ;12 (6)
-
Measurement Variability of Persistent Pulmonary Subsolid Nodules on Same-Day Repeat CT: What Is the Threshold to Determine True Nodule Growth during Follow-Up?
PLOS ONE
2016 ;11 (2)
-
Differentiation of Glioblastoma from Brain Metastasis: Qualitative and Quantitative Analysis Using Arterial Spin Labeling MR Imaging
PLOS ONE
2016 ;11 (11)
-
Paradoxical perfusion metrics of high-grade gliomas with an oligodendroglioma component: quantitative analysis of dynamic susceptibility contrast perfusion MR imaging
NEURORADIOLOGY
2015 ;57 (11) :1111 -1120
-
Evaluation of the degree of arteriovenous shunting in intracranial arteriovenous malformations using pseudo-continuous arterial spin labeling magnetic resonance imaging
NEURORADIOLOGY
2015 ;57 (8) :775 -782
저서 및 특허 ●
| 매체명 | 제목 | 발간일 |
|---|---|---|
| 이데일리 | 제이엘케이, 하버드대 공동연구 결과 美 신경중재수술 저널에 게재
|
2026-05-26 |
| 문화일보 | ‘딥러닝’ 활용 정확도 높인 축농증 진단 | 2019-05-14 |
| 경향신문 | 굳이 CT 안 찍어도 ‘축농증’ 정확하게 진단할 수 있다? | 2019-05-13 |
| 국민일보 | AI가 ‘축농증’도 진단…“의사 진단과 정확도 동등” | 2019-05-13 |
| 파이낸셜뉴스 | 딥러닝 알고리즘 이용해 축농증 진단 가능 | 2019-05-13 |
| 쿠키뉴스 | 축농증 진단, CT·MRI 대신 '딥러닝 알고리즘' 대체 가능성 | 2019-05-13 |
| 이데일리 | 딥러닝 알고리즘 이용해 축농증 진단 가능 | 2019-05-13 |
| 스포츠조선 | "딥러닝 알고리즘 축농증 진단 정확도, 숙련의와 동등" | 2019-05-13 |
| 한국스포츠경제 | 축농증, AI ‘딥러닝 알고리즘’ 이용 진단 가능하다 | 2019-05-13 |
| 매일경제 | 딥러닝이 축농증 진단…숙련의 수준 정확도 | 2019-05-13 |
- 1
- 2
-
대표전화 : 1588-3369
-
-
Copyright © 분당서울대학교병원. All Rights Reserved.
-
-
KAIT ISO 27001
인증규격 : ISO 27001(정보보호 경영시스템)
유효기간 : 2025.09.26 ~ 2028.09.25 -
KAIT ISO 27701
인증규격 : ISO 27701(개인정보보호 경영시스템)
유효기간 : 2025.09.26 ~ 2028.09.25 -
ISMS 인증
인증범위 : 의료정보시스템(OCS, EMR) 및 홈페이지 서비스 운영
유효기간 : 2024.03.20 ~ 2027.03.19
-
웹접근성 인증
과학기술정보통신부
WEB ACCESSIBILITY -
EMR 7단계 인증
미국외 세계최초
EMR 7단계 인증(2010년) -
보건복지부 의료기관 인증
보건복지부
의료기관 인증
-
KAIT ISO 27001
인증규격 : ISO 27001(정보보호 경영시스템)
