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MICCAI 국제학회 주관 뇌혈관 구획화 대회 MRI 및 CT 부문 1위
우리 대학 바이오및뇌공학과 박성홍 교수 연구실(연구실명: 자기공명영상 연구실, Magnetic Resonance Imaging Laboratory)이 MICCAI 국제학회의 TopBrain 뇌 혈관 Segmentation Challenge에서 1등상을 수상했다.
MICCAI의 TopBrain Challenge는 뇌혈관을 가장 정확히 구획화(Segmentation)하는 딥러닝 네트워크 개발을 놓고 매년 전세계적으로 경쟁하는 대회로서 올해로 3회째를 맞고 있다. 이전 두 대회는 TopCoW라는 이름으로 대뇌동맥고리(circle of willis) 영역 구획화로만 치러졌고, 올해 처음 TopBrain이라는 이름으로 뇌 전체 혈관 구획화로 확장되었다. MICCAI (Medical Image Computing and Computer Assisted Intervention)는 매년 전세계 의료영상연구자들의 모임으로써 올해는 대전 convention center (DCC)에서 전세계 3천명 내외의 연구자가 참여했다.
TopBrain Challenge는 MICCAI에서 개최하는 50개 Challenge중 하나로서, MRI 뇌혈관영상과 CT 뇌혈관영상에 대해 따로 경쟁을 치른다. 지난 8월 대회가 시작되었고 9월 21일 최종 딥러닝 네트워크 제출마감, 9월 23일 MICCAI 학회에서 수상자 발표의 순으로 진행되었다.
MRI 뇌혈관영상 분야와 CT 뇌혈관영상 분야 모두 1등상은 박성홍 교수 연구실의 김우승, Naparasa Asawalertsak, 김민재, 신동호 네 학생이 KPopDemonHunters라는 팀명으로 참여하여 수상하였다.
구체적으로, OpenMind pre-trained network를 활용하여, self-supervised learning을 이용하여 fine tuning을 진행하고, binary segmentation을 이용하여 false positive 값들을 줄이고, 공개된 TopCoW 데이터를 추가로 활용하여 pseudo-label을 만들어서 네트워크 정확도를 개선하였다. 개발된 네트워크는 MRI 뇌혈관영상의 경우 단순한 1등이 아니라 대회를 주관한 challenge organizer 팀들보다도 더 높은 성능을 보였다.
2025.10.13
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'MICCAI 2025' 전야제 'KAIST Day' 성황리에 개최
우리 대학은 9월 22일 KAIST 학술문화관 정근모 콘퍼런스홀에서 열린 ‘MICCAI 2025’의 전야제 ‘KAIST Day’특별 심포지움을 30여 명의 해외 석학과 200여 명의 국내 연구자 및 학생이 참석한 가운데 성공적으로 개최했다고 23일 밝혔다.
이번 행사는 세계 최대 규모의 의료영상 학회인 MICCAI 2025(The 28th International Conference on Medical Image Computing and Computer Assisted Intervention, 대회장: KAIST 전산학부 박진아 교수) 개최를 기념해 마련된 특별 프로그램으로, KAIST 공대와 대전시가 후원했으며 “통찰에서 중재까지: 바이오메디컬 영상지능(From Insight to Intervention: Intelligent Imaging in Biomedicine)”을 주제로 진행되었다.
KAIST와 세계 석학들이 한자리에 모여 의료영상과 인공지능을 접목한 최신 연구 성과를 공유하고, 진단과 치료를 아우르는 차세대 의료기술 발전 방향을 심도 있게 논의했다.
미주, 유럽, 아시아 지역에서 온 세계적 석학 7명이 최신 연구를 소개했으며, 해외 석학 30여 명은 KAIST의 첨단 의료영상 인프라를 둘러보고 국내 연구진과 교류하며 협력 가능성을 모색했다. 또한 참석한 국내 연구자와 학생들은 네트워킹 세션을 통해 협업과 국제 공동연구의 기회를 가졌다.
이번 행사는 MICCAI 2025 개막을 앞두고 국내 연구자들에게 세계 석학을 만날 기회를 제공하며, KAIST와 대전시가 한국을 글로벌 의료 AI 연구의 거점으로 키워가는 출발점이자 상징적 자리로 마련되었다.
행사는 조승룡 교수와 이현주 교무부처장의 기획·사회로 진행되었으며, 4개 세션으로 구성되었다. 먼저 박현욱 교수가 KAIST 의료영상 연구의 역사와 발전을 소개했다. 이어 진단 및 질병 이해를 위한 인공지능(AI for Diagnosis & Disease Understanding)세션에서는 앤 마텔, 켄지 수즈키, 헤이잇 그린스판, 디미트리스 메탁사스 교수가 암 진단, 조기 탐지, 희귀 질환 분석, 다중모달 융합 등 AI 기반 의료영상의 최신 연구를 발표했다.
다음 치료 중재를 위한 영상 지능(Imaging Intelligence for Intervention) 세션에서는 나시르 나밥, 박용근, 제임스 지, 레오 요스코위츠, 배현민 교수가 AR·VR 수술 보조, 초고해상도 영상, 아틀라스 기반 분석, 수술 계획 지원, 뇌신경 영상 맞춤치료 등 임상 적용 사례를 공유했다.
각 발표는 진단을 넘어 치료와 맞춤형 의료로 확장되는 미래 의료영상의 가능성을 보여주었으며, 토론과 질의응답을 통해 활발한 교류가 이어졌다. 강연 후 해외 연구자들은 KAIST의 첨단 인프라를 둘러보고 국내 연구진과 심도 있는 논의를 진행했다.
또한 NVIDIA의 후원으로 NVIDIA Isaac for Healthcare Hands-on Lab(엔비디아 아이작 포 헬스케어 핸즈온 랩)이 열려 연구자와 학생들이 최신 AI 의료 플랫폼을 직접 체험할 수 있었다.
박진아 KAIST 전산학부 교수이자 MICCAI 2025 대회장은 “MICCAI는 임상 적용에 중점을 둔 세계 최고 수준의 의료 AI 학회”라며, “KAIST의 도전적 연구를 국제사회에 소개하고 학문적 교류를 통해 새로운 시너지를 만들고자 이번 행사를 마련했다. 23일부터 27일까지 대전컨벤션센터에서 열리는 MICCAI 2025에는 3,200여 명이 등록해 대전을 대표하는 국제학술행사가 될 것으로 기대한다”고 밝혔다.
이광형 KAIST 총장은 “MICCAI 2025 개최는 한국 과학기술의 국제적 위상을 보여주는 성과”라며, “특히 KAIST에서 열린 이번 전야제 성격의 심포지엄은 세계 석학들이 모여 의료영상과 AI의 미래를 논의한 뜻깊은 자리였으며, KAIST의 위상을 다시 한번 확인하는 계기가 되었다. KAIST는 앞으로도 글로벌 협력을 확대해 인류 건강 증진에 기여하는 연구와 교육에 앞장서겠다”고 밝혔다.
※ MICCAI 2025 웹사이트: https://conferences.miccai.org/2025/en/
2025.09.23
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전기및전자공학부 윤영규 교수팀, 국제의료영상처리학회 젊은과학자상 수상
우리 대학 전기및전자공학부 윤영규 교수팀이 2021년 국제의료영상처리학회(MICCAI)로부터 젊은 과학자 상(Young Scientist Award) 수상자로 선정되었다고 8일 밝혔다.
젊은 과학자 상(Young Scientist Award)은 의료영상처리 분야 저명 국제 학술대회인 국제의료영상학회에 출판된 논문 중 학생 혹은 박사 학위를 받은 지 2년 이내의 주저자에 의해 작성된 가장 우수한 논문에 주어지는 상으로 우리나라에서 이 상을 받기는 처음이다.
전기및전자공학부 신창엽 학생(現 석사과정 학생)과 전기및전자공학부 류현 학생(現 학사과정 학생)이 공동 제1 저자, 전기및전자공학부 조은서 학생(現 박사과정 학생)이 공저자로 저술한 아래 논문으로 상을 수상했다.
“RLP-Net: A Recursive Light Propagation Network for 3-D Virtual Refocusing,”International Conference on Medical Image Computing and Computer Assisted Intervention (MICCAI), 2021.
이 논문은 두 장의 현미경 이미지만 활용해 3차원 영상을 복원하는 가상 재초점 기술에 관한 것으로, 빛의 전파 과정이 공간적 불변성을 가지는 점에 착안해 빛의 전파 함수를 재귀적 신경망을 활용해 근사함으로써 정확한 가상 재초점이 가능함을 보였다.
시상식은 COVID19 상황으로 인해 가상으로 진행된 2021 MICCAI 학술대회에서 지난 9월 30일 진행됐으며, 수상자 리스트는 영구적으로 MICCAI 학술회 홈페이지에 게시될 예정이다.
2021.10.08
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