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교수개별소개

Profiles of Faculty

임상뇌과학연구부

Division of Clinical Neuroscience
강창기 Chang-Ki KANG
소속 (Affiliation)
보건과학대학 방사선학과 (Dept. of Radiological Science, Gachon Univ. College of Health Science)
직위 (Position)
부교수 (Associate Professor )
센터명 (Center)
임상뇌과학연구부 뇌혈관질환연구센터 (Research Center for Cerebrovascular Diseases at Division of Clinical Neuroscience)
실험실 (Lab)
()
연구실위치 (Location)
가천대학교 보건과학대학 5층 513호 ()
key words of Research
자기공명영상, 의료영상처리, 뉴로이미징 (MRI, medical imaging processing, neuroimaging)
  • 032-820-4110
  • ckkang@gachon.ac.kr
학력 및 경력 (education & experience)

     

2002~2003 Department of Radiological Sciences, Visiting Scholar, University of California, Irvine, CA, USA
2003~2008 Final School: PhD, Department of Biomedical Engineering, Ph.D. University of California, Irvine, USA
2008~2014  뇌과학연구소 선임연구원, 가천대학교
2014~2019  조교수, 가천대학교 보건과학대학
2020~현재  부교수, 가천대학교 보건과학대학 

 

 

연구 소개 (Research in brief)

 

대뇌혈관질환 연구실에서는 병원과의 긴밀한 협업을 통하여 대뇌혈관질환의 조기 진단 및 치료에 도움이 될 수 있는 포괄적 개념의 신경과학 연구를 수행하고 있다. 이를 위해 전자 공학, 컴퓨터 공학 분야의 응용 기술을 이용하여 의공학, 뇌과학 분야 간 통합 연구를 유도하고 있다. 자기공명영상(MRI), 초음파(Ultrasound), 단일광자방출컴퓨터단층촬영(SPECT), 양전자방출단층촬영(PET) 등의 의료영상기기를 활용한 실험 및 영상획득 기법개발 연구를 수행하고 있으며, 의료영상 분석기술을 개발하고 있다. 특히, 정상인과 대뇌혈관질환 환자의 혈관의 구조와 기능의 차이를 규명하여 대뇌혈관질환의 기전을 파악하여 조기 진단 및 위험도 평가와 더불어 진단법 개발을 주된 목표로 삼고 다양한 수준에서의 신경 과학 연구를 수행하고 있다. 분석 기술 개발을 2가지로 나누어 진행하고 있으며, 1) 혈관의 구조 및 모형을 개발하고 2) 기능 및 동적인 모델 구현, 이를 위해 3D 프린터를 이용하여 혈관 모형을 제작하고 실험을 수행하여 획득한 영상으로 3차원 뇌혈관 영상 분할 기술을 적용하고 있으며, 뇌혈관반응성(CVR), 기능혈관영상(functional MRA), 기능자기공명영상(fMRI), 뇌파(EEG)를 이용하여 다양하게 분석하여 인간의 뇌기능을 이해하고 기전을 밝히는 연구를 수행하고 있다.

 

The research is dedicated to using 7.0T MRI for the micro-vascular imaging and to developing the model for the vascular physiology in the brain, because 7.0T MRI can provide ultra-high resolution vascular images and more accurate diagnosis to the patients with cerebrovascular diseases.
With its help, the first on-going study is to develop or search for the alternative methodology to the invasive angiography. Recently I am investigating the collateral distribution of asymptomatic steno-occlusive patients, which are unable to see with conventional MRI. Also I am conducting the aging effects on the morphology of the human cerebral microvasculature on a large number of healthy subjects from different age groups. To characterize aging effects, relevant morphological parameters of vessels will be quantified with high accuracy by developing a state-of-the-art 3D model-based segmentation approach. The second mission is to translate these laboratory discoveries into prevention and treatment for vascular diseases like vascular dementia and neurodegenerative diseases like Alzheimer’s.


 

키워드(Key W of Research Field)

 

 

자기공명영상, 의료영상처리, 뉴로이미징

(MRI, Medical Imaging Processing, Neuroimaging)


 


 Recent Publication (2013 – Present)

 

1. Lee KJ, Park CA, Lee YB*, Kim HK, Kang CK*, “EEG signals during mouth breathing in a working memory task.” Int J Neuroscience (2020)
2. Park CA, Yang SB, Lee KJ, Lee YB*, Kim HK, Kang CK*, “Signal Changes in Hippocampal Subfields during Controlled Breathing Patterns using Functional MRI.” J Korean Phys Soc 74(7): 718-723 (2019 April 30)
3. Jang SR, Park CA, Lee KJ, Lee YB*, Kim HK, Kang CK*, “Assessing microvascular changes associated with healthy aging using 7T magnetic resonance angiography.” J Magnetics 23(1):61-67 (2018 Mar 31)
4. Park CA, Kang CK*, Kim YB, Cho ZH*, “Advances in Ultra-High-Field MR angiography with 7T MRI: from microvascular imaging to functional angiography.” Neuroimage 168:269-278 (2018 Mar. 1)
5. Liao W*, Wörz S, Kang CK, Cho ZH, Rohr K, “Progressive Minimal Path Method for Segmentation of 2D and 3D Line Structures.” IEEE T Pattern Anal Mach Intell 40(3):696-709 (2018 Mar. 1)
6. Kang CK, Park CA, Lee SB, Lee YB, Park CW, Kim YB*, Cho ZH, “Velocity measurement of microvessels using phase-contrast magnetic resonance angiography at 7 Tesla MRI.” Magn. Reson. Med. 75(4): 1640-1646 (2016 April)
7. Kim SH, Kang CK*, “A dual k-space UNFOLD method for 3D functional brain imaging: a preliminary study.” Magn Reson Imaging 34(2):120-126 (2016 Feb)