Research

Exploring New Horizons - Please look at our latest work demonstrating our cutting-edge technology.

Research · 03

의료 AI

  • 멀티모달 바이오-디지털 마커 발굴
  • 헬스케어 분야의 생성형 AI 및 거대 멀티모달 모델 (LMMs)
  • 다중물리 해석을 위한 물리 정보 신경망 (PINNs)
  • AI 기반 디지털 트윈 (의료 및 산업용)
  • Causal 및 Explainable AI (XAI)
Medical and physical AI: ECG and physics signals feeding a neural network that outputs predictions

대표 연구

Physics-Informed 12-Lead ECG Reconstruction

Physics-Informed 12-Lead ECG Reconstruction

Physics-Informed Conditional Diffusion Framework

This study develops a conditional diffusion framework that reconstructs the full 12-lead ECG from a single wearable lead. Cross-attention conditioning and an Aliev–Panfilov cardiac-potential prior guide generation toward physiologically consistent waveforms.

Benchmark Accuracy and Waveform Fidelity

On PTB-XL, the model achieves the lowest error among reported baselines, with MAE 0.1153 and MSE 0.0546. Reconstructions recover STEMI segments, preserve R-peak magnitude, and remain robust without baseline-wander filtering.

Multi-View Mammography Classification

Multi-View Mammography Classification

Selective Multi-View Evidence Learning Framework

This study develops a selective multi-view framework for breast-level benign–malignant classification. A shared patch classifier scores CC and MLO evidence, pooled by top-ratio multiple-instance learning and fused across views with normalized log-sum-exp.

Benchmark Results on VinDr-Mammo

The framework leads the reported comparison in all four metrics, improving AUROC by +10.13 and F1 by +5.60 over MV-TRAMS (85.19 and 81.71). Evaluation follows a five-fold, study-disjoint protocol over 2,048 studies.

대표 실적

  • 2026

    PedDiffusion: Multi-Scale Wavelet Packet Conditional Diffusion for Pediatric 12-lead ECG Reconstruction from a Single Lead

    Anh Tan Nguyen, Hyungmin Jun

    MICCAI Workshop on Digital Twin for Healthcare (DT4H), Lecture Notes in Computer Science (LNCS) · 2026. 10. 10. · Strasbourg Convention Center, Strasbourg, France

수행 프로젝트

2021 2022 2023 2024 2025 2026 2027 2028 2029

병변 국소화 및 설명가능 유방암 위험예측 AI 모델 개발

주관 전북대학교 · 전북대-의생명 공동연구지원

1억 2,000만 원

응급상황 신생아 원격진료를 위한 스마트 인큐베이터 플랫폼 개발

공동 한국보건산업진흥원 · 지역의료혁신 연구개발사업

17억 원

딥러닝기반 보행 디지털 바이오마커 개발과 보행장애 질환의 진단예측모델 제시 및 비침습적뇌자극의 유효성 검증

공동 전북대학교병원 · 혁신형 미래의료기반 마이랩 구축 지원사업

1억 원

Serial CT 분석을 위한 3 차원 관상동맥 Mapping 기술 개발

주관 주식회사 AIMEDIC · 민간기업체 연구용역

4,400만 원

수행 중 수행 종료 오늘 (2026년 11월)

병변 국소화 및 설명가능 유방암 위험예측 AI 모델 개발

주관 수행 중 1억 2,000만 원

전북대학교 · 전북대-의생명 공동연구지원

2026. 8.2028. 1.

응급상황 신생아 원격진료를 위한 스마트 인큐베이터 플랫폼 개발

공동 수행 중 17억 원

한국보건산업진흥원 · 지역의료혁신 연구개발사업

2025. 4.2029. 12.

딥러닝기반 보행 디지털 바이오마커 개발과 보행장애 질환의 진단예측모델 제시 및 비침습적뇌자극의 유효성 검증

공동 수행 중 1억 원

전북대학교병원 · 혁신형 미래의료기반 마이랩 구축 지원사업

2023. 1.2026. 12.

Serial CT 분석을 위한 3 차원 관상동맥 Mapping 기술 개발

주관 수행 종료 4,400만 원

주식회사 AIMEDIC · 민간기업체 연구용역

2021. 3.2022. 2.