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Song, Sang Hun; Kim, Hwanik; Kim, Jung Kwon; Lee, Hakmin; Oh, Jong Jin; Lee, Sang-Chul; Jeong, Seong Jin; Hong, Sung Kyu; Lee, Junghoon; Yoo, Sangjun; Choo, Min-Soo; Cho, Min Chul; Son, Hwancheol; Jeong, Hyeon; Suh, Jungyo; Byun, Seok-Soo
2022 / Journal of the American Medical Informatics Association : JAMIA
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본 연구는 전립선 특이 항원(PSA) gray zone에 있는 환자에서 전립선암(PC) 및 임상적으로 유의미한 전립선암(CSPC) 예측을 위한 딥러닝 기반 모델을 개발하고 검증했습니다. 개발된 딥러닝 모델은 기존 임상 바이오마커보다 우수한 성능을 보였으며, 특히 결측치 처리 기법을 적용했을 때 더욱 향상된 예측력을 나타냈습니다.
Intelligent Computing Theories and Application : 15th International Conference, ICIC 2019, Nanchang, China, August 3–6, 2019, Proceedings, Part II
Database Systems for Advanced Applications : 24th International Conference, DASFAA 2019, Chiang Mai, Thailand, April 22–25, 2019, Proceedings, Part II
Artificial Intelligence Applications and Innovations : 17th IFIP WG 12.5 International Conference, AIAI 2021, Hersonissos, Crete, Greece, June 25–27, 2021, Proceedings
Case studies in Bayesian statistics
Physiologically based pharmacokinetic (PBPK) modeling and simulations : principles, methods, and applications in the pharmaceutical industry
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Patient derived tumor xenograft models : promise, potential and practice
Intelligent Computing Methodologies : 15th International Conference, ICIC 2019, Nanchang, China, August 3–6, 2019, Proceedings, Part III
Computer and information science
Array comparative genomic hybridization : protocols and applications
Data mining and medical knowledge management : cases and applications
ADME-enabling technologies in drug design and development
Advances of computational intelligence in industrial systems
Methods and applications of statistics in clinical trials.
Lifetime data : models in reliability and survival analysis
Practical applications of sparse modeling
Drug discovery toxicology : from target assessment to translational biomarkers
Statistical methods in molecular biology
(헬스케어 분석을 위한) 머신러닝 : 파이썬, 주피터 노트북, 텐서플로, 케라스를 이용한 적용 사례
European urology
Van Neste L; Hendriks RJ; Dijkstra S; Trooskens G; Cornel EB; Jannink SA; de Jong H; Hessels D; Smit FP; Melchers WJ; Leyten GH; de Reijke TM; Vergunst H; Kil P; Knipscheer BC; Hulsbergen-van de Kaa CA; Mulders PF; van Oort IM; Van Criekinge W; Schalken JAInsights into Imaging
Karagoz A.,Alis D.,Seker M.E.,Zeybel G.,Yergin M.,Oksuz I.,Karaarslan E.Clinical Medicine Insights: Oncology
Yu-Hang Qian; Yun-Tian Shi; Xu-Jun Sheng; Hai-Hong Liao; Hao-Jie Chen; Bo-Wen Shi; Yong-Jiang YuMedical Science Monitor
Chen M.,Ma T.,Li J.,Zhang H.J.,Li Q.,Wang J.J.,Sang T.,Cao C.L.,Cui X.W.European radiology
Mazzetti S; Defeudis A; Nicoletti G; Chiorino G; De Luca S; Faletti R; Gatti M; Gontero P; Manfredi M; Mello-Grand M; Peraldo-Neia C; Zitella A; Porpiglia F; Regge D; Giannini VEuropean Journal of Nuclear Medicine and Molecular Imaging
Yujia Li; Jian Li; Jinhui Yang; Ling Xiao; Ming Zhou; Yi Cai; Axel Rominger; Kuangyu Shi; Robert Seifert; Xiaomei Gao; Yongxiang Tang; Shuo HuCancer Research and Treatment
Noh T.I.,Hyun C.W.,Kang H.E.,Jin H.J.,Tae J.H.,Shim J.S.,Kang S.G.,Sung D.J.,Cheon J.,Lee J.G.,Kang S.H.European Journal of Radiology
Wei C.g.,Chen T.,Zhang Y.y.,Pan P.,Dai G.c.,Yu H.c.,Yang S.,Jiang Z.,Tu J.,Lu Z.h.,Shen J.k.,Zhao W.l.Prostate
Liu G.,Zhu Y.,Yao Z.,Jiang Y.,Wu B.,Bai S.Clinical Cancer Research
Alexander Polo; John Roop; George A. Dominguez; Dmitry I. Gabrilovich; Amit Kumar; Anthony CampisiInternational journal of computer assisted radiology and surgery
Wilson PFR; Harmanani M; To MNN; Gilany M; Jamzad A; Fooladgar F; Wodlinger B; Abolmaesumi P; Mousavi PEuropean urology
Tomlins SA; Day JR; Lonigro RJ; Hovelson DH; Siddiqui J; Kunju LP; Dunn RL; Meyer S; Hodge P; Groskopf J; Wei JT; Chinnaiyan AMBiomarker insights
Dominguez GA; Polo AT; Roop J; Campisi AJ; Somer RA; Perzin AD; Gabrilovich DI; Kumar AMedical Image Analysis
Saha A.,Hosseinzadeh M.,Huisman H.World journal of urology
Zeng H; Chen Y; Zhao J; Dai J; Xie Y; Wang M; Wang Q; Xu N; Chen J; Sun G; Zeng H; Shen PDigital Health
Chao Wei; Zheng Liu; Yibo Zhang; Lianhui FanAcademic radiology
Chen T; Hu W; Zhang Y; Wei C; Zhao W; Shen X; Zhang C; Shen JCancer Imaging
Yang J.,Li J.,Xiao L.,Zhou M.,Fang Z.,Cai Y.,Tang Y.,Hu S.European Urology Focus
Perera M.,Smith L.,Thompson I.,Breemer G.,Papa N.,Patel M.I.,Swindle P.,Smith E.European urology open science
Parekh S; Ratnani P; Falagario U; Lundon D; Kewlani D; Nasri J; Dovey Z; Stroumbakis D; Ranti D; Grauer R; Sobotka S; Pedraza A; Wagaskar V; Mistry L; Jambor I; Lantz A; Ettala O; Stabile A; Taimen P; Aronen HJ; Knaapila J; Perez IM; Gandaglia G; Martini A; Picker W; Haug E; Cormio L; Nordström T; Briganti A; Boström PJ; Carrieri G; Haines K; Gorin MA; Wiklund P; Menon M; Tewari A전선 / 대학원
개인별 약물유전체학적 정보 및 외인적 요인 등을 통합하여 환자별 맞춤약물요법을 연구하고 적용하는 데 필요한 지식을 습득한다.전선 / 대학원
손상된 조직재생, 기능을 복원하기 위해 개발되는 저분자, 펩타이드, 단백질, 유전자 치료제 신약에 대한 분류, 신약으로 도출되기 위해 필수로 수행해야하는 시험 및 임상연구에 대한 기초지식을 학습함. 또한 조직복원을 위한 약물융합소재, 생리활성 바이오소재 등에 기반한 의료기기의 설계 및 기능평가 연구에 대해서 학습함.전선 / 학사
연구실에서의 연구참여 활동을 통하여 전공 지식을 심화 학습한다. 각자가 원하는 연구에 참여하며 그 연구에 대한 직접적인 경험을 갖는다.전선 / 대학원
본 과목은 사회통계의 고급수준에 해당되는 부분으로 이론적 기초와 분석방법을 이해하고, 사회복지와 관련자료를 컴퓨터를 이용하여 분석한 후 보고서를 작성하는 연습을 한다. 이 과목에서는 부제에 따라 구조방정식 및 잠재성장모형 혹은 인과추론 및 정책평가에 대해 중점적으로 다룬다. 그러므로 이 과목의 수강은 사회통계의 초급수준을 이해함을 전제로 한다.전선 / 대학원
식품영양분야에서 실험 및 관찰 연구에서 수집된 자료를 분석하기 위해 필요한 통계학적 원리를 소개하고, 실제 자료 분석에 적용하는 방법들을 다룬다. 특히 통계 소프트웨어를 이용한 자료 분석 실습을 통해 식품영양학 연구의 통계적 문제를 이해하고 해결하는 능력을 배양한다.전선 / 대학원
맞춤 약물요법 및 정밀의학은 질병의 치료 및 부작용과 관련된 개인별 유전적, 환경적 요인을 종합적으로 파악하여 환자의 치료에 적용하는 것으로 새로운 오믹스 바이오마커의 발전에 기반하고 있다. 본 과정에서는 개발을 위한 유전체, 대사체, 단백체, 마이크로바이옴 등 다중 오믹스의 접근방법을 이해하고 임상적으로 Implementation 하기 위해 필요한 통합적인 해석능력을 키운다. 실제 맞춤 약물 치료법을 개발하고 적용하기 위해 필요한 지식, 절차, 요건, 접근법에 대해서 신약 개발의 관점과 약물 인허가 및 치료학적 관점으로 접근하는 방법에 대하여 학습한다.전필 / 대학원
본 과정은 분자의학 및 바이오제약학 전공 석박사 과정 학생들이 혁신신약개발을 위해 꼭 알아두어야 하는 품질, 안전성, 유효성 분야 규제과학 원칙 및 방향성을 이해하고 학습할 예정입니다. 미국 FDA, 유럽 EMA, 일본 PMDA, 대한민국 식약처 등 우수 바이오의약품/의약품 규제기관에서의 혁신신약의 임상승인 및 품목허가 과정의 규제과학의 원칙과 견해를 발표와 토론을 통하여 비임상 약리독성시험자료, 임상 안전성 유효성시험자료, 품질 CMC 자료에 대한 사례를 이해할 수 있게 됩니다. 세포유전자치료제, 유전자재조합의약품(항체치료제, 바이오시밀러, ADC 포함), 백신, 마이크로바이옴 치료제, 엑소좀 치료제, RNA치료제 등 임상 및 품목허가 심사사례를 중심으로 공부할 예정입니다.전선 / 대학원
약동학/약력학 모델링 기법을 이용, 임상연구에서 얻은 약동학/약력학 자료를 계량화하여 객관적으로 분석하고 활용하는 방법을 연구하고, 나아가 임상시험 설계 최적화를 위한 simulation에 응용한다. Mechanistic / empirical PK & PD models, non-parametric PK/PD, PK-PD 자료분석 및 모델링, 생리학적 모델, non-SS PD 등에 대해 다룬다.전선 / 대학원
암은 다학제적 치료가 필수가 된 질병으로 개인 맞춤치료에 가장 근접한 질병이라고 할 수 있다. 이는 다양한 분야의 연구내용이 집약되어 임상에 성공적으로 적용된 덕분이다. 이 과정에서는 암 분야에서 성공적인 중개연구 사례들을 공부하고 현재 진행 중인 중개연구 분야들을 소개한다.전선 / 대학원
임상에서 이루어지는 진단의 대부분은 체외진단에서 얻어지는 데이터에 근간하므로, 의학에 있어 체외진단을 이해하고 관련 데이터를 해석하는 일의 중요성은 날로 커져만 가고 있다. 특히 미생물 영역과 암 영역에서의 분자진단의 성장세는 매우 가파르다. 이 강좌에서는 최근 체외진단 영역에 접목되고 있는 마이크로바이옴 관련 분석을 중심으로 체외진단의료기기 관련 규정, 체외진단의료기기에 의한 의료행위의 평가, 체외진단의료기기 관련 데이터사이언스 등에 대해 최신 주제별로 고찰하고 토론한다. 이 강좌를 통해 학생들은 마이크로바이옴, 마이크로바이옴 액체생검, 종양 액체생검 등에 대해 심도 있게 이해하게 된다.전선 / 대학원
최근의 의학 발전은 기존의 기초의학/임상의학간의 경계가 모호해지고 있으며, 기초 연구에서의 성과를 빠르고 효율적으로 환자 치료에 적용할 수 있는 방법의 모색이 화두로 등장하고 있다. 본 과목은 각기 독립적으로 빠르게 발전하고 있는 기초의과학과 생명공학을 비롯한 공학분야와 임상의학을 어떻게 유기적으로 융합하여, 이러한 과학적 성과를 질병의 진단 및 치료에 빠르게 이용할 수 있는 방법론의 기초를 제시하고자 하며, 학제간 융합연구가 어떻게 이루어질 수 있는지에 대한 기초적 개념을 정립하고자 한다.전선 / 대학원
다양한 딥러닝 신경망(CNN 등) 모델을 이용하여 치과영상(파노라마 영상, 구내 영상, CEP 영상 및 콘빔CT(CBCT) 영상)에서 정상 해부학적 구조물의 자동적 영역분할, CEP 계측점 자동적 탐지, 및 다양한 치과질환의 자동적 탐지 및 분류하는 딥러닝 모델과, 3D 치과 데이터에서 자동적 탐지, 분할과 분류하는 딥러닝 모델의 원리와 구조에 대해 수업함. 인공신경망과 딥러닝 소개 컴퓨터 비전을 위한 심층 컨볼루션 신경망 소개 딥러닝을 이용한 의료 및 치과영상 감지 및 인식 딥러닝을 이용한 의료 및 치과영상 분할 딥러닝을 이용한 의료 및 치과영상 등록 딥러닝을 이용한 컴퓨터 지원 진단(CAD)전필 / 학사
첨단융합학부 학생의 전공탐색을 위한 과목으로, 융합데이터과학의 핵심 개념과 다양한 응용 분야를 소개하여 향후 전공선택에 필요한 필수적인 정보를 제공한다. 특히, 융합데이터과학 분야에서 진행되는 첨단연구와 연구의 실제 응용 사례를 직접 체험하여, 자신의 전공 적성을 좀 더 구체적으로 알아보고 설계할 수 있는 기회를 제공한다.전선 / 대학원
이 강좌는 실험심리학에서 최근의 중요 연구들을 소개하고 인간 마음의 기본 원리를 탐색 및 논의하는 세미나이다. 우선 강의 초에 인간의 생리, 지각 및 인지 수준에서 일반이론을 소개하고 그 문제점들을 알아본다. 이 이론들에 기초하여, 이 강좌에서는 시각, 주의, 언어, 문제 해결, 인간 추리 등의 세부 주세를 다룬다. 또한 이 강좌에서는 이런 주제들에 관해 실험 실습을 통해 학생들의 구체적인 이해의 증진을 시도한다.전선 / 대학원
자기공명분광(Magnetic Resonance Spectroscopy (MRS))을 활용하여 여러 질병들의 발병기전 및 진화에 대한 기초연구를 수행할 수 있는 지식(이론과 실습)을 습득함. 이론은, 다양한 신경 정신질환과 관련이 있는 것으로 알려져 있는 myo-inositol, gamma-aminobutylic acid (GABA), glutamate 등의 측정법을 포함함. 실습은, 소프트웨어를 통해 쥐(rat)의 두뇌 스펙트럼에서 뇌 대사체들을 정량분석하는 과정을 포함함.전선 / 대학원
공간 전사체학 개론 강의에서는 2010년대 중반 과학방법론에 있어 큰 변화를 일으킨 공간 전사체학에 대해 소개한다. 2023년 현재, 상업적으로 사용가능한 공간전사체 플랫폼으로는 시퀀싱이 필요한 Visium(10X Genomics사), GeoMx(Nanostring사), Stereo-seq(BGI사), Slide-seq(Curio사) 등이 있고 현재 기술 수준으로는 단일 세포 수준에서 또는 세포 내 소기관(Subcellular) 해상도는 구현이 불가능함을 이해한다. In situ hybridization을 기본으로 한 시퀀싱이 필요없는 상업화된 공간전사체 데이터 생산 플랫폼으로는 Xenium(10X Genomics사), CosMx (Nanostring사), MERFISH(Vigen사) 등이 있으며, suspending cell을 이용한 단일세포 전사체 프로파일링 기술과는 달리 수백개 정도의 유전자를 검출할 수 있음을 이해한다.전선 / 대학원
최근 보건 분야에서도, 제약 산업의 신약 개발 프로세스와 바이오인포메틱스 산업군에 대한 지식과 필요성이 그 어느 때 보다 높아 임상 디자인과 관련되는 통계 방법에 대한 필요성이 증대되고 있다.이에 임상시험 관련 내용과 이를 위한 통계분석 기법에 대한 강의를 개설하고자 한다. : 본 강의는 보건대학원 학생들을 위해 전통적인 통계학의 방법 뿐만 아니라 실제 업무 현장에서 이슈가 되고 있는 통계적 주제에 대해서도 다루는 강의이다. 강의 주제는 크게 3개의 주제로 나뉘며 <1. 전통적인 통개학 개론 2. R을 이용한 추정, 검정 및 기술 통계적 내용에 대한 구현 3. 보건의료 산업현장에서 이슈가 되고 있는 실무적인 내용에 대한 개론>이 그 3개의 주제이다.전선 / 대학원
데이터마이닝 (Data Mining)은 대용량 데이터베이스에 존재하는 데이터 간의 관계, 패턴, 규칙 등을 찾아내고 모형화해서 의사결정을 돕고, 유용한 정보로 변환하는 일련의 과정이다. 본 강좌에서는 기술모델링과 예측모델링에 사용되는 통계학, 기계학습, 신경회로망 기법들을 공부하고, 응용 사례 연구와 패키지를 이용한 프로젝트를 수행한다.전선 / 대학원
융합 연구는 다양한 기술 분야를 통합하는 연구로 사회적으로 어려운 문제를 극복하기 위한 방안으로 주목받고 있다. 의학 분야에 있어서도 다양한 학문 및 기술을 접목한 임상 연구가 요구되며 이를 통해 해결하기 어려운 질병의 극복과 삶의 질 개선이 기대되고 있다. 이 교과목에서는 인공지능, 빅데이터, 정보통신, 나노, 유전체, 재생의학 등 다양한 분야의 최신 기술을 활용한 임상 연구 경향을 파악하고 이에 맞추어 혁신적인 임상 연구 전략을 수립하여 융합적으로 연구를 설계하고 수행할 수 있는 최고의 연구능력을 시행할 수 있는 교육을 제공한다.전선 / 학사
신약개발 Drug Discovery 과정에 필요한 분자, 나노, 세포 및 동물 수준에서 약물의 효능, 독성, PK 및 PD 평가를 위해 적용되는 다양한 분석법에 사용되는 기기들의 작동 원리 및 응용에 대해서 학습함. 이를 통해 Drug Discovery 연구 과정에 대한 이해를 심화시킴.