유형별 두피 이미지
- 분야헬스케어
- 유형 이미지
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데이터 변경이력
데이터 변경이력 버전 일자 변경내용 비고 1.2 2021-09-14 데이터 품질 보완 1.1 2021-07-13 메타데이터 추가 개방 1.0 2021-06-18 데이터 최초 개방 소개
두피 질환 진단 및 치료 과정에서 필요한 두피 이미지 데이터
구축목적
두피케어 제품 추천 및 서비스 사업 경쟁력 강화를 위한 인공지능 학습용 유형별 두피이미지 데이터 10만건 구축 사회⋅경제적 약자들이 참여할 수 있는 일자리 창출
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메타데이터 구조표 데이터 영역 헬스케어 데이터 유형 이미지 데이터 형식 데이터 출처 라벨링 유형 라벨링 형식 데이터 활용 서비스 데이터 구축년도/
데이터 구축량2020년/10만 -
구축 내용 및 제공 데이터량
- 두피 이미지 데이터 총 101,027건 구축
두피 이미지 데이터 표 구분 성과기준 결과 데이터 구축 수집 100,000건 126,948건 가공 100,000건 101,027건 검수 100,000건 101,027건 증상별
구축
건수미세각질 1,250건 이상 17,434건 피지과다 1,250건 이상 80,416건 모낭사이홍반 1,250건 이상 67,414건 모낭홍반/농포 1,250건 이상 4,592건 비듬 1,250건 이상 40,482건 탈모 1,250건 이상 25,682건 양호 - 811건
- 두피 이미지 데이터 총 101,027건 구축
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AI 모델 상세 설명서 다운로드
AI 모델 다운로드 -
데이터 성능 점수
측정값 (%)기준값 (%)데이터 성능 지표
데이터 성능 지표 번호 측정항목 AI TASK 학습모델 지표명 기준값 점수 측정값 점수 1 미세갈질 분류 모델 Image Classification CNN Accuracy 85 % 91.3 % 2 피지과다 분류 모델 Image Classification CNN Accuracy 85 % 90.5 % 3 모낭사이홍반 분류 모델 Image Classification CNN Accuracy 85 % 89.6 % 4 모낭홍반/농포 분류 모델 Image Classification CNN Accuracy 85 % 87.3 % 5 비듬 분류 모델 Image Classification CNN Accuracy 85 % 95.2 % 6 탈모 분류 모델 Image Classification CNN Accuracy 85 % 89 %
※ 데이터 성능 지표가 여러 개일 경우 각 항목을 클릭하면 해당 지표의 값이 그래프에 표기됩니다.
※ AI모델 평가 지표에 따라 측정값의 범위, 판단 기준이 달라질 수 있습니다. (ex. 오류율의 경우, 낮을수록 좋은 성능을 내는 것으로 평가됩니다)
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설명서 및 활용가이드 다운로드
데이터 설명서 다운로드 구축활용가이드 다운로드데이터 변경이력
데이터 변경이력 버전 일자 변경내용 비고 1.2 2021.09.14 데이터 품질 보완 1.1 2021.07.13 메타데이터 추가 개방 1.0 2021.06.18 데이터 최초 개방 구축 목적
- 두피케어 제품 추천 및 서비스 사업 경쟁력 강화를 위한 인공지능 학습용 유형별 두피이미지 데이터 10만건 구축
- 사회⋅경제적 약자들이 참여할 수 있는 일자리 창출
활용 분야
- 데이터를 활용한 응용서비스 : 두피분석 및 두피 건강관리 정보 제공 서비스, 인공지능 교육과정 컨텐츠 제공, 인공지능 관련 스타트업/중소기업 지원
소개
- 기존 육안으로 진단영상과 비교해 보고 진단자가 수동으로 유사한 영상과 비교하여 진단값을 선택하고 제품을 추천해 주는 기존 방식의 시스템에서 두피측정 빅데이터를 이용한 인공지능(AI) 진단(Deepleaning)으로 자동진단하고 자동제품 추천시스템 제공으로 고객의 신뢰 및 진단의 정확성으로 사업 경쟁력 확보
구축 내용 및 제공 데이터량
- 두피 이미지 데이터 총 101,027건 구축
두피 이미지 데이터 표 구분 성과기준 결과 데이터 구축 수집 100,000건 126,948건 가공 100,000건 101,027건 검수 100,000건 101,027건 증상별
구축
건수미세각질 1,250건 이상 17,434건 피지과다 1,250건 이상 80,416건 모낭사이홍반 1,250건 이상 67,414건 모낭홍반/농포 1,250건 이상 4,592건 비듬 1,250건 이상 40,482건 탈모 1,250건 이상 25,682건 양호 - 811건
대표도면
필요성
- 국내 산업분야의 필요성
- 기존의 두피분석 서비스 추천 진단시스템은 육안으로 진단영상과 비교해 보고 진단자가 수동으로 유사한 영상과 비교하여 진단값을 선택하고 제품을 추천해 주는 방식
- 두피측정 빅데이터를 이용한 인공지능 (AI) 진단(Deep leaning) 으로 자동진단 하고 자동제품 추천시스템을 제공함으로서 고객으로부터 신뢰성 확보
- 두피 이미지 분야 공개데이터셋의 부족
- 국내 두피이미지 데이터셋 구축 사례가 전무한 상태에서 국내 환경 맞춤형 데이터셋 구축 필요
- 사회적 약자를 위한 일자리 창출
- 급변하는 노동 및 생산 환경에서 경력단절여성 등 사회적약자들의 노동시장 참여를 높이고, 새로운 노동 기회를 부여하는 긍정적 역할의 가능성 확인
데이터 구조
- 데이터 구성
데이터 구성 표 구분 파일종류 파일명명규칙 예시 두피이미지 JPG [비식별ID]_[단말기ID]_[이미지일련번호]
_[촬영부위번호]_[촬영부위].jpg1195_A2LEBJJDE00197M_160377
5209328_5_RH.jpg어노테이션 JSON [비식별ID]_[단말기ID]_[이미지일련번호]
_[촬영부위번호]_[촬영부위].json1195_A2LEBJJDE00197M_160377
5209328_5_RH.json메타데이터 JSON [비식별ID]_[단말기ID]_[이미지일련번호]
_[촬영부위번호]_[촬영부위].json1195_A2LEBJJDE00197M_160377
5209328_5_RH.json
- 어노테이션 포맷
어노테이션 파일 구조(json)
어노테이션 파일 구조(json) 표 항목 Type 필수 설명 image_id VARCHAR(50) Y 이미지 아이디 image_file_name VARCHAR(50) Y 파일명 value_1 VARCHAR(1) Y 미세각질(0,1,2,3 중 1개 값) value_2 VARCHAR(1) Y 피지과다(0,1,2,3 중 1개 값) value_3 VARCHAR(1) Y 모낭사이홍반(0,1,2,3 중 1개 값) value_4 VARCHAR(1) Y 모낭홍반/농포(0,1,2,3 중 1개 값) value_5 VARCHAR(1) Y 비듬(0,1,2,3 중 1개 값) value_6 VARCHAR(1) Y 탈모(0,1,2,3 중 1개 값) 메타 데이터 파일 구조(json)
메타 데이터 파일 구조(json) 표 항목 Type 필수 설명 gender VARCHAR(3) Y 성별 age VARCHAR(3) Y 연령대 location VARCHAR(2) Y 정수리: TH
좌측두: LH
우측두:RH
후두부: BHquestion1 VARCHAR(50) Y 샴푸 사용 빈도 answers1 VARCHAR(50) Y 답변 question2 VARCHAR(50) Y 펌 주기 answers2 VARCHAR(50) Y 답변 Question3 VARCHAR(50) Y 염색 주기 (자가 염색 포함) Answers3 VARCHAR(50) Y 답변 Question4 VARCHAR(50) Y 현재 모발 상태 Answers4 VARCHAR(50) Y 답변 Question5 VARCHAR(50) Y 현재 사용하고 있는 두피모발용 제품 Answers5 VARCHAR(50) Y 답변 Question6 VARCHAR(50) Y 맞춤두피케어 제품사용을
희망(선호)하시나요Answers6 VARCHAR(50) Y 답변 Question7 VARCHAR(50) Y 샴푸 구매시 중요시
고려하는 부분은 무엇인가요?answers VARCHAR(50) Y 답변
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데이터셋 구축 담당자
수행기관(주관) : 아람휴비스
수행기관(주관) 책임자명 전화번호 대표이메일 담당업무 정정일 070-4687-1705 james@aramhuvis · 데이터 구축 총괄 · AI 모델, 응용 서비스 수행기관(참여)
수행기관(참여) 기관명 담당업무 헬스클라우드(주) · 저작도구 개발 및 운영
· 데이터 품질관리메가존클라우드(주) · 크라우드소싱 데이터 기반 구축 컨설팅
· 데이터 해커톤 대회 영상 및 SNS 홍보(재)한국디지털융합진흥원 · 데이터 해커톤 개최
· 크라우드워커 모집
· 웹진 발행 등 홍보데이터 관련 문의처
데이터 관련 문의처 담당자명 전화번호 이메일 이황(아람휴비스 경영관리팀) 070-4471-7307 tv2907@aramhuvis.com
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인터넷과 물리적으로 분리된 온라인·오프라인 공간으로 의료 데이터를 포함하여 보안 조치가 요구되는 데이터를 다운로드 없이 접근하고 분석 가능
* 온라인 안심존 : 보안이 보장된 온라인 네트워크를 통해 집, 연구실, 사무실 등 어디서나 접속하여 데이터에 접근하고 분석
* 오프라인 안심존 : 추가적인 보안이 필요한 데이터를 대상으로 지정된 물리적 공간에서만 접속하여 데이터에 접근하고 분석 -
- AI 허브 접속
신청자 - 안심존
사용신청신청자신청서류 제출* - 심사구축기관
- 승인구축기관
- 데이터 분석 활용신청자
- 분석모델반출신청자
- AI 허브 접속
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1. 기관생명윤리위원회(IRB) 심의 결과 통지서 [IRB 알아보기]
2. 기관생명윤리위원회(IRB) 승인된 연구계획서
3. 신청자 소속 증빙 서류 (재직증명서, 재학증명서, 근로계약서 등 택1)
4. 안심존 이용 신청서 [다운로드]
5. 보안서약서 [다운로드]
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신청 및 이용관련 문의는 safezone1@aihub.kr 또는 02-525-7708, 7709로 문의
데이터셋 다운로드 승인이 완료 된 후 API 다운로드 서비스를 이용하실 수 있습니다.
API 다운로드 파일은 분할 압축되어 다운로드 됩니다. 분할 압축 해제를 위해서는 분할 압축 파일들의 병합이 필요하며 리눅스 명령어 사용이 필요합니다.
리눅스 OS 계열에서 다운로드 받으시길 권장하며 윈도우에서 파일 다운로드 시 wsl(리눅스용 윈도우 하위 시스템) 설치가 필요합니다.
※ 파일 병합 리눅스 명령어
find "폴더경로" -name "파일명.zip.part*" -print0 | sort -zt'.' -k2V | xargs -0 cat > "파일명.zip"
- 해당 명령어 실행 시, 실행 경로 위치에 병합 압축 파일이 생성됩니다.
- 병합된 파일 용량이 0일 경우, 제대로 병합이 되지 않은 상태이니 "폴더경로"가 제대로 입력되었는지 확인 부탁드립니다.
※ 데이터셋 소개 페이지에서 다운로드 버튼 클릭하여 승인이 필요합니다.