Faulty List At SAIHST, we have faculties from various backgrounds such as ; basic science, clinical medicine, pharmacology, engineering, business etc. SAIHST is always open for future competent faculties to lead biomedical science.

Ji Soo Choi / M.D., Ph.D.

Name : Ji Soo Choi  M.D., Ph.D. Department : SAIHST Title : Associate Professor Campus : Samsung Medical Center campus Office : Ilwon campus, B 7th Floor E-mail : jisoochoi@skku.edu, jisoo.choi@samsung.com Homepage : Lab. title : Related Department : Department of Digital Health Print PDF Download

■ Careers 2004 Medical School, Yonsei University School of Medicne 2009 M.D. Yonsei University School of Medicne 2012 Ph.D. Yonsei University School of Medicne 2006-2010 Resident, Severance Hospital, Yonsei University School of Medicne  2010-2012 Clinical Fellow, Severance Hospital, Yonsei University School of Medicne  2012-2013 Department of Radiology, National Cancer Center 2014-2018 Assistant professor, Department of Radiology, Samsung Medical Center 2018-2019 Clinical associate professor, Department of Radiology, Samsung Medical Center 2019-Current Assistant professor, Samsung Medical Center, Sungkyunkwan University School of Medicine  ■ Research Summary In this lab, we have been conducting preclinical, translation, and clinical research projects by using breast imaging such as MRI, ultrasonography, and mammography. Specifically, we are interested in the development and application of computer-aided diagnosis programs and radiomics approaches for early diagnosis of breast cancer.  In addition, we are looking for metabolic marker to predict prognosis of breast cancer patients using high-resolution magic angle spinning MR spectroscopy. ■ Keyword Cancer, Deep learning, Radiomics, Proteomics, Computer-aided diagnosis ■Selected Publications  Long-term Surveillance of Ductal Carcinoma in Situ Detected with Screening Mammography versus US: Factors Associated with Second Breast Cancer. Choi SH, Choi JS, Han BK, Ko EY, Ko ES, Park KW. Radiology. 2019 Jul;292(1):37-48. doi: 10.1148/radiol.2019181844. Epub 2019 Apr 30. Effect of a Deep Learning Framework-Based Computer-Aided Diagnosis System on the Diagnostic Performance of Radiologists in Differentiating between Malignant and Benign Masses on Breast Ultrasonography. Choi JS, Han BK, Ko ES, Bae JM, Ko EY, Song SH, Kwon MR, Shin JH, Hahn SY. Korean J Radiol. 2019 May;20(5):749-758. doi: 10.3348/kjr.2018.0530. Comparison of synthetic and digital mammography with digital breast tomosynthesis or alone for the detection and classification of microcalcifications. Choi JS, Han BK, Ko EY, Kim GR, Ko ES, Park KW. Eur Radiol. 2019 Jan;29(1):319-329. doi: 10.1007/s00330-018-5585-x. Epub 2018 Jun 21. Preoperative Axillary US in Early-Stage Breast Cancer: Potential to Prevent Unnecessary Axillary Lymph Node Dissection. Kim GR, Choi JS, Han BK, Lee JE, Nam SJ, Ko EY, Ko ES, Lee SK. Radiology. 2018 Jul;288(1):55-63. doi: 10.1148/radiol.2018171987. Epub 2018 Mar 20. Magnetic resonance metabolic profiling of estrogen receptor-positive breast cancer: correlation with currently used molecular markers. Choi JS, Yoon D, Koo JS, Kim S, Park VY, Kim EK, Kim S, Kim MJ. Oncotarget. 2017 Jun 28;8(38):63405-63416. doi: 10.18632/oncotarget.18822. eCollection 2017 Sep 8.