박현진 교수 연구실 (의료영상처리연구실)의 권준모 박사(early accept, oral session), 김종훈 박사과정생, 나인예/유내정 박사과정생, 최형신 박사과정생 논문 5편이 2025 MICCAI (Medical Image Computing and Computed Aided Intervention) 학회에 게재 승인되었다. MICCAI는 의료영상처리, 의료인공지능 분야 최고 학회 (accept rate <30%)로 BK21 CS분야 우수국제학술대회에도 속해있다. 한 연구실에서 한 분야의 최고학회에 5편의 동시에 논문을 게재하는 것은 매우 드문 일이며 국내 연구실 중 가장 많은 논문을 게재한 것으로 추정된다.

▲ (왼쪽부터) 성균관대 권준모 , 나인예, 김종훈 , 최형신 , 유내정 박사과정, 박현진 교수 (교신저자)

권준모 박사의 연구는 ‘Blood Pressure Assisted Cerebral Microbleed Segmentation via Meta-matching’이라는 제목으로, 미세뇌출혈 탐지에 혈압 정보를 결합한 새로운 미세뇌출혈 분할 프레임워크를 제안하였다. 해당 논문은 제출 논문 중 상위 9%에 해당하는 사전 게재 승인(provisional accept)을 받았으며, 구두 발표 논문으로 선정되었다. 2025년 MICCAI의 구두 발표 논문 선정률은 2.07%이다.

나인예/유내정 박사과정생의 연구는 ‘RadiomicsRetrieval: A Customizable Framework for Medical Image Retrieval Using Radiomics Features’이라는 제목으로, 해부학적 특성과 함께 SAM 기반 3D 이미지 임베딩과 라디오믹스(radiomics) 특징을 결합하여, 종양의 모양·질감·위치 정보를 바탕으로 정밀하고 유연한 의료 영상 검색을 지원하는 프레임워크를 제안하였다.

김종훈 박사과정생의 연구는 ‘Privacy-Preserving Chest X-ray Classification in Latent Space with Homomorphically Encrypted Neural Inference’이라는 제목으로, 의료 데이터 분석을 위해 클라우드 서버 등을 활용할 때 데이터 프라이버시 보존을 위해 동형 암호를 활용하여 암호화한 데이터를 복호화 할 필요 없이 분석 가능한 추론 파이프라인을 제안하였다.

최형신 박사과정생는 ‘PMIL: Prompt enhanced Multimodal Integrative analysis of fMRI combining functional connectivity and temporal Latency’, ‘Integrating meta-analysis in multi-modal brain studies with graph-based attention transformer’이라는 제목의 연구 2편을 작성했다. 전자의 연구는 기능성자기공명영상(fMRI) 데이터의 시공간적 특성을 모두 활용하고, 뇌 영역 특징 설명 문자에서 얻을 수 있는 풍부한 정보를 사용하여 자폐스펙트럼 장애를 진단하는 모델을 제안하였고, 후자의 연구는 양전자 방출 단층 촬영 영상 (PET), 뇌 피질 두께와 같은 영상 특징에 fMRI 메타 분석 결과를 조합하여 멀티모달 특징을 만들고, 그래프 주의집중 트랜스포머 구조를 통해 뇌 네트워크 군소지역의 상호작용을 반영하여 알츠하이머 병, 주의력결핍 과잉행동장애와 같은 신경발달질환을 진단하는 모델을 제안하였다.

본 연구는 한국연구재단의 지원을 받아 수행되었다.