이화여자대학교

신태훈(申泰勳) 교수

휴먼기계바이오공학과 /스마트팩토리융합전공[대학원]

신태훈 프로필 사진 
신태훈 교수는 기계공학 전공으로 학부를, 전자공학 전공으로 박사과정을 마친 후 University of Maryland 영상의학과에서 교수로 재직하면서 다학제간 융합 연구 경험을 쌓았다. 주요 연구주제는 기계학습/딥러닝 알고리즘을 이용한 영상 데이터 기반 질병 진단, 병변 탐지, 예후 예측, 영상처리, 화질 개선 등이며, 임상 응용 분야는 MRI 기반 뇌질환 진단, X-ray 기반 근골격계 질환 진단, CT기반 체성분 분석 등을 포함한다. 
연구실 홈페이지:  https://mil.ewha.ac.kr
  • 연구협력관 356호
  • 02-3277-6534
  • 연구관심분야
    • 딥러닝, 기계학습, 영상처리, 자기공명영상, 의료영상
연구실적
  • Brain Age Prediction Using Multi-Hop Graph Attention Combined with Convolutional Neural Network Bioengineering, 2024, v.11 no.3, 265
    SCIE Scopus dColl.
  • Enhancement of artery visualization in contrast-enhanced cerebral MR angiography using generative neural networks Biomedical Signal Processing and Control, 2024, v.96, 106652
    SCIE Scopus dColl.
  • Whole-Neck Non-Contrast-Enhanced MR Angiography Using Velocity Selective Magnetization Preparation TOMOGRAPHY, 2023, v.9 no.1, 60-69
    SCIE Scopus dColl.
  • Generalized self-calibrating simultaneous multi-slice MR image reconstruction from 3D Fourier encoding perspective Medical Image Analysis, 2022, v.82, 102621
    SCIE Scopus dColl.
  • Brain MRI radiomics analysis may predict poor psychomotor outcome in preterm neonates European Radiology, 2021, v.31 no.8, 6147-6155
    SCIE Scopus dColl.
  • Improved acceleration of phase-contrast flow imaging with magnitude difference regularization Magnetic Resonance Imaging, 2020, v.67, 1-6
    SCIE Scopus dColl.
  • [학술지논문] Enhancement of artery visualization in contrast-enhanced cerebral MR angiography using generative neural networks BIOMEDICAL SIGNAL PROCESSING AND CONTROL, 2024, v.96 no.0 , 106652-106652
    SCIE
  • [학술지논문] Generalized self-calibrating simultaneous multi-slice MR image reconstruction from 3D Fourier encoding perspective MEDICAL IMAGE ANALYSIS, 2022, v.82 no.0 , 102621-102621
    SCI
  • [학술지논문] Brain MRI radiomics analysis may predict poor psychomotor outcome in preterm neonates EUROPEAN RADIOLOGY, 2021, v.31 no.8 , 6147-6155
    SCI
  • [학술발표] 경동맥 MRA 이미지를 이용한 딥러닝 모델 기반 뇌백질변성 질병 분류 대한전자공학회 하계학술대회, 대한민국, 2024-06-27 대한전자공학회 2024년 하계학술대회논문집, 2024
  • [학술발표] 3D body composition segmentation in abdomen and pelvis CT using subdivided labels and random patch Medical Imaging with Deep Learning (MIDL), 미국, Nashville, 2023-07-12 Proceedings of MIDL2023, 2023
  • [학술발표] Brain age prediction using multi-hop graph attention module (MGA) with convolutional neural network Medical Imaging with Deep Learning (MIDL) Annual Meeting, 미국, 2023-07-12 Proceedings of MIDL2023, 2023
  • [학술발표] 자기 지도 사전 학습 Swin UNETR 모델을 이용한 3차원 체성분 분할 대한전자공학회하계종합학술대회, 대한민국, 2023-06-29 2023년 대학전자공학회하계학술대회논문집, 2023
더보기
강의

  • 2025-1학기

    • 휴먼기계바이오공학기초

      • 학수번호 38559분반 01
      • 1학년 ( 2학점 , 2시간) 월 4~4 (연구) , 목 5~5 (109)
        • 첨부파일

    • 휴먼기계바이오공학기초

      • 학수번호 38559분반 02
      • 1학년 ( 2학점 , 2시간) 월 2~2 (공학) , 목 3~3 (161)
        • 첨부파일

    • 의용신호처리

      • 학수번호 38659분반 01
      • 3학년 ( 3학점 , 3시간) 월 7~7 (포) , 목 7~7 (152)
      • 영어강의 교환학생 수강불가
        • 영문계획안 첨부파일

    • 패턴인식과딥러닝 강의 계획서 상세보기

      • 학수번호 38660분반 01
      • 4학년 ( 3학점 , 3시간) 월 5~5 (공학) , 수 4~4 (159)
        • 첨부파일

    • 스마트팩토리캡스톤디자인

      • 학수번호 G18163분반 01
      • 학년 ( 3학점 , 3시간)
        • 첨부파일

  • 2023-2학기

    • 기계전자공학

    • 스마트팩토리캡스톤디자인

      • 학수번호 G18163분반 01
      • 학년 ( 3학점 , 3시간)
      • 신설:엘텍공대-640(2021.4.27.)
        • 첨부파일

    • 딥러닝기반빅데이터분석

      • 학수번호 G18167분반 01
      • 학년 ( 3학점 , 3시간) 금 6~7 (공학)
        • 첨부파일

  • 2023-1학기

    • 패턴인식과머신러닝

    • 컴퓨터의학종합설계 강의 계획서 상세보기

      • 학수번호 38920분반 01
      • 학년 ( 3학점 , 3시간) 월 3~4
      • 전공필수,원격강의
        • 첨부파일

    • 스마트팩토리캡스톤디자인

      • 학수번호 G18163분반 01
      • 학년 ( 3학점 , 3시간)
        • 첨부파일

    • 딥러닝

      • 학수번호 G18425분반 01
      • 학년 ( 3학점 , 3시간) 금 5~6 (공학)
        • 첨부파일

  • 2022-2학기

    • 기계전자공학

      • 학수번호 38658분반 01
      • 2학년 ( 3학점 , 3시간) 화 7~7 (공학A107) , 금 6~6 (공학A107)
      • 영어강의
        • 영문계획안 첨부파일

    • 생체영상복원

      • 학수번호 G17565분반 01
      • 학년 ( 3학점 , 3시간) 목 5~6 (공학)
        • 첨부파일

  • 2022-1학기

    • 호크마세미나

      • 학수번호 11302분반 28
      • 1학년 ( 1학점 월 7~7
      • 휴먼기계바이오공학 입문 / 장소: 연구협력관 356호
        • 첨부파일

    • 휴먼기계바이오공학실험I

      • 학수번호 38571분반 02
      • 3학년 ( 3학점 , 4.5시간) 금 5~7 (공학)
        • 첨부파일

    • 융합캡스톤디자인I

      • 학수번호 38588분반 01
      • 4학년 ( 3학점 , 4.5시간) 월 2~2 (공대강당) , 목 2~3 (공대강당)
        • 첨부파일

    • 의용신호처리

      • 학수번호 38659분반 01
      • 3학년 ( 3학점 , 3시간) 월 5~5 , 수 4~4
      • 영어강의
        • 첨부파일

    • 패턴인식과머신러닝

      • 학수번호 38660분반 01
      • 4학년 ( 3학점 , 3시간) 화 6~6 (연구) , 목 4~4 (101)
        • 첨부파일

    • 컴퓨터의학종합설계

      • 학수번호 38920분반 01
      • 학년 ( 3학점 , 3시간) 월 3~4
      • 전공필수,원격강의
        • 첨부파일
더보기
학력

University of Southern California Ph.D.(Electrical Engineering)

University of Southern California M.S.(Electrical Engineering)

서울대학교 공학사(기계설계학과)

경력

휴먼기계바이오공학부장 2018-03-01 ~ 2019-02-28

University of Maryland 2013-04-17 ~ 2017-02-28

Stanford University 2010-02-01 ~ 2013-04-15