국립부경대학교 일반대학원 데이터공학과

Combined M.S./Ph.D., 2016.03. - 2021.08.

• · Department of Electrical and Computer Engineering, Sungkyunkwan University;

• · Center for Neuroscience Imaging Research, Institute for Basic Science, Suwon, Republic of Korea

[Advisor: Hyunjin Park, Ph.D. (Medical Image Processing Lab. @ skku)] 

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헬스케어 데이터를 이용하여 데이터 분석과 의사결정을 지원하는 인공지능 체계 연구

· 뇌 영상과 유전체 정보와의 연관성을 분석

· 머신러닝, 딥러닝, 데이터사이언스, 통계 지식을 응용

· 서울삼성병원, 길병원 등의 의료진과 함께 협업프로젝트를 진행 중

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Publication

1. · J. H. Won*, J. Youn*, M. Kim, J. Kwon, S. H. Moon, M. Kim, J. H. Ahn, J. K. Mun, H. Park#, and J. W. Cho#, “Extra-Basal Ganglia Brain Structures are Related to Motor Reserve in Parkinson’s Disease”, accepted for Journal of Parkinson’s Disease

2. · J. H. Won, J. Youn, and H. Park#, “Enhanced neuroimaging genetics using multi-view non-negative matrix factorization with sparsity and prior knowledge”, Medical Image Analysis, vol. 77, no. 1, article 102378, doi: 10.1016/j.media.2022.102378, April 2022 (IF 13.828, JCR rank on ‘CS, Artificial intelligence’ 1.77%)

3. · J. H. Won, M. Kim, J. Youn#, and H. Park#, “Prediction of age at onset in Parkinson’s disease using objective specific neuroimaging genetics based on a sparse canonical correlation analysis”, Scientific Reports, vol. 10, article 11662, doi: 10.1038/s41598-020-68301-x,  July 2020.

4. · H. Lee*, B. Park*, K. Byeon, J. H. Won, M. Kim, S. Kim, and H. Park#, “Multivariate association between brain function and eating disorders using sparse canonical correlation analysis”, PLoS ONE, vol. 15, no. 8, article e0237511, doi: 10.1371/journal.pone.0237511, August 2020

5. · M. Kim, J. H. Won, J. Youn, and H. Park#, “Joint-connectivity-based sparse canonical correlation analysis of imaging genetics for detecting biomarkers of Parkinson’s disease”, IEEE Transaction on Medical Imaging, vol. 39. no. 1, p.23-34, January 2020.

6. · J. H. Won, M. Kim, B. Park, J. Youn, and H. Park#, “Effectiveness of imaging genetics analysis to explain degree of depression in Parkinson’s disease”, PLoS ONE, vol. 14, no. 2, article e0211699, doi: 10.1371/journal.pone.0211699, February 2019.

Research Grants

1. 1. 창의 도전 연구 기반 과제 (PI, 22.06~25.05, NRF, 210,000 KRW)

   • · 신경 퇴행성 질환 예측 및 진단을 위한 인공지능 기반 뇌영상-유전체 융합 모델 개발

2. 2. 박사 과정생 연구 장려금 과제(PI, 22.06~21.08, NRF, 100,000 KRW)

   • · 신경 퇴행성 질환 예측 및 진단을 위한 Deep 뇌영상 유전체 분석 방법의 개발

3. 3. 초융합 AI 원천 기술 개발(20.07~24.12, NRF, 125,000 KRW)

   • · 뇌혈관 융합 영상 빅데이터 구축을 위한 뇌영상 및 뇌혈관 영상 분석 알고리즘 개발