매칭 진행 중
지속·연합·자가학습 기반 의료 영상 AI 연구
기업 용역 과제
소속
서울과학기술대학교 데이터사이언스학과 / 산업공학과
프로필
권혁윤 교수의 BIGBASE 연구실은 빅데이터와 인공지능 기반의 차세대 데이터 처리 및 분석 기술을 연구합니다. 다양한 환경에서 수집한 데이터를 체계적으로 저장·관리하고, 머신러닝 및 딥러닝 기법을 활용해 새로운 가치를 도출합니다. 이상 탐지, 시계열 예측, 그래프 표현 학습, 자연어 처리, 멀티모달 학습 등 최신 AI 기술을 바탕으로 실용적인 솔루션 개발을 지향합니다.
연구 관심 주제
의료 영상과 멀티모달 데이터를 기반으로 지속·연합·자가학습 및 MIL을 결합한 분산 학습 의료AI를 연구합니다.
연구 상세 내용
데이터: OCT, 안저, X-ray 등 의료영상
기술: MIL 기반 병변 탐지, 연합학습으로 다기관 데이터 보호, 지속/자가학습으로 분포 변화 대응
목표: 정밀 탐지 + 신뢰성 있는 AI 진단 지원
연구 기간: 6-8 개월
협력 희망 분야
의료 영상 및 임상 데이터 제공, 비식별화 및 전문가 라벨링 지원
병원 현장 실증 및 의료기기 인증·규제 대응 협력
의료 AI 소프트웨어 제품화 공동 개발
본 주제 관련 연구실 특장점
연구실 특장점
NeurIPS, ICDE, BigData 등 국제 논문 성과 다수
국립의료원 과제 수행(망막 OCT·안저 질환 탐지)
자가/지속 학습 관련 특허 포트폴리오 보유
의료기관 및 기업과 협력 경험 풍부
협업 희망 방식
용역과제
협업 파트너 요건
사업 영역: 의료AI, 디지털 헬스케어, 의료기기 개발, 의료 데이터 플랫폼
연구개발 역량: 의료 영상 데이터 처리·라벨링, 연합학습·자가학습 적용 경험, 의료기기 인증·규제 대응 경험
소재지: 수도권 및 주요 병원·의료기관 협력 네트워크 보유 기업
연구 키워드
의료 AI
의료 영상
MIL
연합학습
의료데이터보안