Institution
한양대학교
Participant
서동혁
컴퓨터소프트웨어학과
윤지영
AI응용학과
김의현
인공지능학과 대학원
ADVISOR
김상욱 교수
3기 프로젝트
생성형 AI를 활용하여 조영제 투여나 추가 촬영 없이 진단에 필요한 정밀 MRI 이미지를 합성 하는 의료 솔루션입니다.
기본 T1 영상만으로 조영효과가 적용된 T1ce영상을 정확하게 예측하여 고령환자의 조영제 부작용 위험을 원천 차단하고,
단일 T1 영상으로부터 조직 대조도가 다른 T2 영상을 성공적으로 예측하여 전체 MRI 검사 소요시간을 단축합니다.
이로써 환자의 안전성을 극대화 하고 진단 프로세스의 효율을 높여 다가올 초고령화 시대의 미래 의료 서비스 기반을 마련합니다.
해부학적 구조를 인지하는 AI 모델 아키텍처를 설계했고, 조영 MRI 생성을 넘어, 서로 다른 MRI 이미지 간 변환으로의 확장 가능성을 검증했습니다.
기본 T1 영상만으로 조영효과가 적용된 T1ce영상을 정확하게 예측하여 고령환자의 조영제 부작용 위험을 원천 차단하고,
단일 T1 영상으로부터 조직 대조도가 다른 T2 영상을 성공적으로 예측하여 전체 MRI 검사 소요시간을 단축합니다.
이로써 환자의 안전성을 극대화 하고 진단 프로세스의 효율을 높여 다가올 초고령화 시대의 미래 의료 서비스 기반을 마련합니다.
해부학적 구조를 인지하는 AI 모델 아키텍처를 설계했고, 조영 MRI 생성을 넘어, 서로 다른 MRI 이미지 간 변환으로의 확장 가능성을 검증했습니다.
파일 업로드를 위한 첫 화면
모델 추론 로딩 화면
T2 MRI 생성 후 화면
조영 MRI 생성 후 화면
Developers of the Tomorrow
2026 LifeNology Lab