Jaesung Lee
중앙대학교 소프트웨어학부
의료 영상 분석을 위한 딥러닝
의료 및 헬스케어 데이터의 초고차원 조건을 극복하기 위한 전이 가능한 지식 발굴 딥러닝 프레임워크 개발
음악 정보 검색 및 추천
음악의 심미적 특성 추론 및 문화적 심미성을 고려한 음악 추천 시스템 개발
생의학 데이터 마이닝
임상 정보 데이터 분석 및 질병 진단 정확도 향상을 위한 특징 추출 및 선별 기법
영상 분석 및 컴퓨터 비전
의료 영상, 위성 영상 등 다양한 영상 데이터의 자동 분석 및 분류
인공지능과 인문학
인공지능과 관련된 사회·문화적 변화를 인문학적 관점에서 연구
초고차원 데이터 핵심인자 신속 발굴을 위한 전이 가능한 지식인자 딥러닝 프레임워크
갑상선 안병증 치료 진행 여부 분류 모델 개발
한·일 통합 식물정보 빅데이터를 활용한 인공지능 기반 식물표본 이미지 종 식별 시스템 개발
중앙대학교 의료-인공지능 융합 학문 전문가 양성 사업
군 특화 AI 교육과정 개설·운영(국방 AI 개발·운영 과정)
신경망 응용 자동생성 및 실행환경 최적화 배포를 지원하는 통합 개발 프레임워크 기술개발
인공지능대학원(중앙대)
빅데이터 혁신인재양성사업단
담낭 용종 및 담낭벽 비후에 대한 심층 학습 기반 이미지 분석 및 임상 적용
중앙대학교 인공지능창의융합교육 전공
지능형 홈케어산업을 선도할 3C 전문인력 양성
포스트휴먼 시대, 인문학 가치 고양을 위한 인공지능인문학 구축
SW중심대학(중앙대)
Fire-Net: Forest Fire Surveillance System based on Multi-Scale Convolutional Neural Network using Satellite Imagery for Asian Region
인공지능을 이용한 갑상샘눈병증 진료지원 시스템 개발
안와질환의 객관적평가를 위한 컴퓨터 기반 삼차원 의학영상분석프로그램의 개발
출처: 연구실 홈페이지
현재 재학생
18명
최근 5년 졸업
11명
졸업생 진로 분포: 학계 1명, 산업체 7명
학위 과정 분포: 석사 9명, 박사 9명 (대학원 18명)
대학원 18명 · 포닥·학부연구생 1명 별도
본 페이지는 연구실 규모 파악을 위한 집계 통계(구성원 수, 진로 카테고리, 학위 과정 분포)만 제공하며, 개별 학생의 이름·전적·취업처 등은 표시하지 않습니다. 학위 과정 분포는 모든 재학생의 과정이 명확히 분류된 경우에만 표시되며 (분류 미상 학생이 1명이라도 있으면 미표시), k≥5 익명성 조건을 충족할 때만 공개됩니다 (PIPA §58-2·§28-2 + 대법원 2014다235080).
본 연구는 자기공명신경촬영(MRN)을 이용한 하치조신경의 반자동 분할을 처음으로 수행했습니다. 6,027개의 관상면 MRN 영상으로 개발한 딥러닝 모델은 주사위 유사도 계수 0.712 ± 0.254를 달성하여 6개의 비교 모델을 능가했으며, 분할 실패율도 가장 낮았습니다. 이는 기존의 CT/CBCT 기반 골 경계 분석과 달리 MRN 기반 신경 분할의 임상적 유용성을 입증합니다.