뇌혈관 질환 진단 의료 영상

뇌혈관 질환 진단 의료 영상

본 데이터는 오프라인 안심존 데이터입니다.
데이터셋명 뇌혈관 질환 진단 의료 영상
데이터 분야 헬스케어 데이터 유형 이미지
구축기관 가톨릭대학교 데이터 관련 문의처 담당자명 김대진
가공기관 전화번호 02-2258-7586
검수기관 이메일 znee@catholic.ac.kr
구축 데이터량 214만 구축년도 2020년
버전 1.0 최종수정일자 2021.06.30
소개 뇌혈관 질환 진단 및 치료 과정에서 필요한 영상‧이미지 데이터
주요 키워드 뇌출혈 진단 알고리즘, 영상데이터, 뇌출혈 유무, 뇌출혈 종류, 뇌출혈 위치, 진단 보조
저작권 및 이용정책 본 데이터는 과학기술정보통신부가 주관하고 한국지능정보사회진흥원이 지원하는 '인공지능 학습용 데이터 구축사업'으로 구축된 데이터입니다 [데이터 이용정책 상세보기]
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데이터 변경이력
버전 일자 변경내용 비고
1.0 2021.06.30 데이터 최초 개방  
구축 목적
  • 두부 CT 영상에 대해 의료 환경에서 적용 가능한 수준의 뇌출혈 가능성 및 출혈 부위 진단을 제시하는 인공지능을 훈련하기 위한 학습용 데이터셋
활용 분야
  • 두부 CT 영상에 대한 뇌출혈 진단 AI 모델 개발
소개
  • 6개 의료기관에서 획득한 약 53,000 건의 두부 CT 영상으로부터 자체 제작 annotation tool을 활용하여 다각형 형태의 출혈 분류 및 출혈 부위를 라벨링 하였을 뿐 아니라, 개인정보 및 안면부 비식별화된 dicom 형태의 두부 CT 영상을 공개함으로써 개인정보 보호 이슈를 완전히 해결한 뇌출혈 진단 AI 모델 개발을 위한 학습용 데이터셋 구축14. 신경계 질환 뇌혈관 진단을 위한 영상 예시이미지1
구축 내용 및 제공 데이터량
  • 개인정보 및 안면부가 비식별화된 dicom 형태의 두부 CT 데이터 약 53,000건 (영상 이미지 약 230만 장)
  • 출혈 유무 및 종류가 분류됨 (비출혈 46,000 건, 출혈 7,000 건)
  • 출혈 부위에 대하여 다각형 형태의 레이블된 이미지 (json 파일, 약 8만 장)
  • 출혈 부위에 대한 label을 쉽게 확인가능한 png 형태의 파일 (약 8만 장)
    출혈 부위에 대한 label을 쉽게 확인가능한 png 형태의 파일 표
    데이터 설명 예시 포맷 수량
    두부 CT 영상 출혈 유무 판독가능한 CT 영상 14. 신경계 질환 뇌혈관 진단을 위한 영상 예시이미지2 dicom 53,041 건
    (이미지 2.328.919 장)
    대상자 기본 정보 데이터 특성을 나타내는 기본 정보 데이터 특성을 나타내는 기본 정보 예시이미지2 csv 1
    다각형 라벨 출혈 부위에 대한 다각형 형태의 라벨 및 영상 14. 신경계 질환 뇌혈관 진단을 위한 영상 예시이미지3 json, png 82,692 장
    뇌출혈 분류 라벨 뇌출혈 종류에 대한 분류 라벨 image023 csv 1
대표도면
14. 신경계 질환 뇌혈관 진단을 위한 영상 예시이미지4

 

최종 구축된 데이터

 

최종 구축된 데이터 이미지5
필요성
  • 딥러닝을 이용한 뇌출혈 진단 모델이 국외에서 활발히 연구되고 있으며, 의료 기기로서 기대가 높아 연구 뿐 아니라 실제 현장에서 활용이 기대되고 있으나, 국내에서 시장 진입을 원하는 기술 보유 기업 및 연구소, 대학이 활용가능한 고품질의 대용량 데이터셋이 전무한 실정임
  • 현재 국내에 뇌출혈 영상 관련 공개 데이터셋은 없으며, 해외 2건의 공개 데이터셋이 있으나, 실제 의료 환경에서 사용가능한 의료 기기 개발에는 데이터셋의 규모가 다소 제한적임
  • 이에 CT 영상에 대한 AI 기반 뇌출혈 유무 및 종류 진단이 가능한 AI 모델 개발을 위해서는 실제 의료 환경에서 데이터에 존재하는 질환의 소견 및 촬영 장비 등의 다양성을 반영한 대량의 데이터를 확보하고, 전문가 수준의 뇌출혈 유무 및 출혈 부위에 대한 annotaion/label AI 학습용 데이터를 생성하는 것이 필수적임
  • 구축된 양질의 AI 학습용 데이터셋을 공개함으로써, 활용을 원하는 기업 및 연구소 등에서 기확보된 우수한 기술력을 바탕으로 임상적 미충족 수요를 해결할 수 있는 기술 개발을 기대할 수 있음
데이터 구조
  • 데이터의 구성
    데이터 구성 표
    구분 디렉토리 파일 파일명 형식
    출혈분류 검사별
    출혈없음 00000/ 1/ 00000001.dcm
    00000001.png
    ...
    프레임번호.dcm
    프레임번호.png
    ...
    ... ...  
    출혈있음 10000/ 3/ 00000002.dcm
    00000002.json
    00000002.png
    ...
    프레임번호.dcm
    프레임번호.json
    프레임번호.png
    ...
    11000/ 4/ 00000004.dcm
    00000004.json
    00000005.png
    ...
     
    11110/ 5/ 00000006.dcm
    00000006.json
    00000006.png
    ...
     
    11111/ 6/ 00000008.dcm
    00000008.json
    00000008.png
     
    ... ... ...  
  • 출혈 분류    출혈 분류는 5가지 출혈 종류를 각각 없음(0) 혹은 있음(1)으로 표시
       출혈이 없는 경우 00000으로 분류되고, 그 이외의 경우 단순 혹은 복합 출혈의 해당 디렉토리에 위치함
    출혈분류 표
    대분류 출혈 종류 디렉토리명(출혈분류) 출혈 부위 라벨링 색상
    출혈없음   00000  
    단순 출혈 내뇌 출혈 (intraparenchymal) 10000 Red
      지주막하 출혈 (subarachnoid) 01000 Blue
      경막하 출혈 (subdural) 00100 Yellow
      뇌실내 출혈 (intraventricular) 00010 Green
      경막외 출혈 (epidual) 00001 Cyan
    복합 출혈 단순 출혈의 여러 조합으로 이루어짐 11000: ICH+SAH
    01010: SAH+IVH 등
     
  • 어노테이션 포맷
    어노테이션 포맷 표
      항목 길이 타입 비고
      한글명 영문명      
    1 데이터 파일명 data 255 string  
    2 완료 completions   list  
      2-1 결과 result   list  
      2-1-1 이미지 높이 result[].original_height   number  
      2-1-2 이미지 넓이 result[].original_width   number  
      2-1-3 어노테이션 타입 result[].type 50 string "polygonlabels"
      2-1-4 어노테이션 값 result[].value   object  
      2-1-4-1 레이블 정보 result[].value.polygonlabels[]   list  
      2-1-4-2 레이블 값 result[].value.polygonlabels[] 100 string  
      2-1-5-1 폴리곤
    좌표리스트
    result[].value.points   list  
      2-1-5-2 폴리곤 좌표 result[].value.points[]   list [x좌표, y좌표]
데이터셋 구축 담당자
수행기관(주관) : 가톨릭대학교
수행기관(주관)
책임자 연락처(대표전화) 대표 이메일 담당업무
김대진 02-2258-7586 znee@catholic.ac.kr · 데이터 구축 총괄
· 데이터 획득, 정제, 가공, 품질관리, 서비스 모델 개발
수행기관(참여)
수행기관(참여)
기관명 담당업무 기관명 담당업무
중앙대학교 · 데이터 획득, 정제 건국대학교병원 · 데이터 획득, 정제
인제대학교부산백병원 · 데이터 획득, 정제 한국외국어대학교 · 데이터 정제
㈜데이터누리 · 데이터 가공, 품질관리 광주과학기술원 · AI 모델 개발
세종대학교 · AI 모델 개발, 서비스 모델 개발