1. Kor /
  2. Eng

  1. Kor /
  2. Eng

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.

Woo-Keun Seo  / M.D., Ph.D.
Name : Woo-Keun Seo   M.D., Ph.D. Department : Medicine /Dept. of Neurology Title : 교수 Campus : Samsung Medical Center campus Office : 일원역 캠퍼스 C동 5층 E-mail : nukseo@skku.edu Homepage : Lab. title : URGENT (Neurovascular laboratory for coming idea and technology) Related Department : Department of Digital Health Print
■ Careers 

3/1998-2/1999 Internship at Korea University Anam Hospital
3/1999-2/2003 Residency at Department of Neurology, Korea University Anam Hospital
3/2003-4/2006 Bong-Hwa general hospital as Military service
5/2006-2/2007 Fellowship at Stroke section, Department of Neurology, Korea University Guro Hospital
3/2007-2/2008 Clinical Assistant Professor, Department of Neurology, Korea University Ansan Hospital
3/2008-8/2010 Clinical Assistant Professor, Department of Neurology, Korea University Guro Hospital
9/2010-2/2012 Assistant Professor, Department of Neurology, Korea University Guro Hospital
3/2012-3/2016 Associate Professor, Department of Neurology, Korea University Guro Hospital
4/2016-2/2017 Clinical associate professor, department of neurology/stroke center, Samsung medical center
3/2017-     Associate professor, Department of Neurology/Stroke center, Samsung medical center, Sungkyunkwan University School of Medicine 

 

■ Research Interests    

in this laboratory, we investigate prediction model for the diagnosis, outcome, treatment effect in cerebrovascular diseases from multiple data sources such as neuroimaging, omics, or medical big data. Currently, we are investigating the standard template for MR angiography in Korean population being supported from the ministry of science and ICT. In addition, we are trying to develop solutions for the comprehensive prediction model using multiple data sources.   

■ Keywords    

Cerebrovascular disease, Stroke, brain image, data mining, prediction model, omics, big data

■ Selected Publications    

1. Seo WK[Correspond], Liebeskind DS, Yoo B, Sharma L, Jahan R, Duckwiler G, Tateshima S, Nour M, Szeder V, Colby G, Starkman S, Rao N, Bahr Hosseini M, Saver JL, for the UCLA Penumbra Imaging Investigators. Predictors and Functional Outcomes of Fast, Intermediate, and Slow Progression Among Patients With Acute Ischemic Stroke. Stroke. 2021;51:2553-2557.

2. Kim YC, Lee JE, Yu I, Song HN, Baek IY, Seong JK, Jeong HG, Kim BJ, Nam HS, Chung JW, Bang OY, Kim GM, Seo WK[Correspond]. Evaluation of Diffusion Lesion Volume Measurements in Acute Ischemic Stroke Using Encoder-Decoder Convolutional Network. Stroke. 2019 Jun;50(6):1444-1451.

3. Seo WK, Jo G, Shin MJ, Oh K. Medium-Chain Acylcarnitines Are Associated With Cardioembolic Stroke and Stroke Recurrence: A Metabolomics Study. Arterioscler Thromb Vasc Biol. 2018 Sep;38(9):2245-2253. doi: 10.1161/ATVBAHA.118.311373. PMID:30026276

4. Seo WK[Correspond], Kang SH, Jung JM, Choi JY, Oh K. Novel composite score to predict atrial fibrillation in acute stroke patients. Int J Cardiol, 2016;209:184-189.

5. Seo WK, Oh K, Suh SI, Seol HY. Clinical Significance of Wall Changes After Recanalization Therapy in Acute Stroke: High-Resolution Vessel Wall Imaging. Stroke. 2017 Apr;48(4):1077-1080

Previous Next

List