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김동억
김동억(Dong-Eog Kim) 저자 이메일 보기
동국대학교 의과대학, 동국대학교일산병원
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Mapping the Supratentorial Cerebral Arterial Territories Using 1160 Large Artery Infarcts
1. 논문관련 분야의 소개, 동향, 전망을 설명, 연구과정에서 생긴 에피소드

최근 인공지능 연구가 활성화되면서 의료 영상 빅데이터를 이용한 연구도 크게 주목 받고 있습니다. 저희 연구팀은 약 10년전부터 (현재까지 약 15000명 뇌경색 환자의) 뇌MR영상과 임상 데이터를 수집하여 정량 구축하는 일을 해 왔습니다. 작년에는 이 대규모 자료를 가지고 Brain 저널에 'Stroke outcomes are worse with larger leukoaraiosis volumes'라는 논문을 발표할 수 있었는데, 이번에는 JAMA Neurology에 본 논문을 발표하게 되었습니다. 오랜 시간에 거쳐 정성 들여 준비한 연구가 점점 탄탄한 결실을 맺게 해 주는 것 같아 기쁩니다.

2. 연구를 진행했던 소속기관 또는 연구소에 대해 소개 부탁 드립니다.


동국대 일산병원 '한국인 뇌MR영상데이터센터'는 국가기술표준원 / 국가참조표준센터에서 지정한 연구소로서, 우리나라 뇌졸중 뇌MR영상의 참조표준을 제정하고 보급하는 미션을 수행하고 있습니다. 저와 같은 (동국대일산병원) 신경과 류위선 교수가 공동 센터장을 맡고 있으며, 5명의 연구원이 함께 일하고 있습니다. 그리고, 분당서울대병원 배희준 교수 팀을 포함한 전국 11개 대학병원 뇌졸중 진료 - 연구 팀과 공동 연구를 수행하고 있습니다.

3. 연구활동 하시면서 평소 느끼신 점 또는 자부심, 보람


다른 분야 연구비와 달리 국가기술표준원 / 국가참조표준센터에서 국가참조표준 구축 / 보급과 관련하여 주는 연구비는 단기간 내 논문 성과를 요구하지 않았습니다. 덕분에, 저희 연구팀이 오랜 기간에 거쳐 차근차근 대규모 자료를 수집하고 정량 구축 할 수 있었습니다. 바로 이러한 점이 저희 연구팀이 결국 impact가 높은 논문 들을 발표하게 되고 (2 차례 기술 이전을 포함해) 인공지능 분야 중소기업과 산학협력을 수행하게 되는 등 기대 이상의 좋은 실적을 내는 데 있어 핵심적인 요소였다고 봅니다. 이렇게 긴 호흡을 가지고 일할 수 있도록 도와주는 연구비를 제공하는 나라에서 일할 수 있어 정말 행운이고 감사하다 이렇게 느끼고 있습니다.

4. 이 분야로 진학하려는 후배들 또는 유학준비생들에게 도움이 되는 말씀을 해 주신다면?


저는 서울대병원에서 신경과 전공의와 뇌졸중 펠로우 과정을 마치고 2002년부터 3년간 하버드의대 매사추세츠종합병원 영상의학과의 Center for Molecular Imaging Research에서 post-doc 생활을 했습니다. 처음에는 신경과를 전공하고 영상의학과 연구소로 가는 게 장래를 위해 괜찮은 건가 고민을 하기도 했었는데요, 이제 와서 보면 오히려 좋은 선택이 아니었나 생각합니다. 자신의 전공 분야에 다른 분야를 접목시키기 위해 새로운 분야를 공부하는 것을 포함해서 늘 open mind를 가지고 다각적인 고려를 하는 자세가 필요하다고 봅니다. 의료 영상 분야 연구를 잘 하기 위해서는, PhD는 의학에 대해 공부해 보고 거꾸로 MD는 영상처리 프로그래밍을 공부해 보는 것도 좋지 않을까 생각합니다. 저의 경우를 보면, 예전에 같이 일 했던 PhD로부터 배운 MATLAB이 이번 논문 작업을 위한 프로그램 코딩에 큰 도움이 되었습니다.

5. 연구활동과 관련된 앞으로의 계획이 있으시다면?


일단 논문에 실린 뇌혈류 뇌지도를 병원 진료실에 걸어 놓고 사용할 수 있도록 도판 형태로 만들어 무료로 배포하기 위한 작업을 진행 중입니다. 그리고, MRI 촬영의 금기로 인해 MRI를 찍을 수 없는 환자나 MRI를 쉽게 찍을 수 없는 상황인 나라의 경우 CT를 많이 활용하고 있습니다. 그런데, Brain MRI와 Brain CT는 뇌를 slicing하는 각도가 다르기 때문에 MRI용 뇌혈류 뇌지도를 CT용으로 변환하는 작업을 진행했고 논문 투고 예정입니다. 그리고, 저희가 장기간에 거쳐 정밀하게 정량 구축한 대규모 뇌MR영상 자료가 인공지능 학습에 적합하다는 점에 주목하여 인공지능기반 뇌MR영상 진단 시스템 구축 연구를 진행해 오고 있는데요, 이 분야 연구에 계속 힘을 쏟을 예정입니다.
 등록일 2018-10-30
Category: Neuroscience
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오송첨단의료산업진흥재단
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김정연 (오슬로 의과대학)
류위선 (동국대학교 일산병원)
배희준 (분당서울대학교병원)
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Google (by Dong-Eog Kim)
Pubmed (by Dong-Eog Kim)
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