수면질 평가 및 수면장애 진단 이미지

수면질 평가 및 수면장애 진단 이미지

본 데이터는 오프라인 안심존 데이터입니다.
데이터셋명 수면질 평가 및 수면장애 진단 이미지
데이터 분야 헬스케어 데이터 유형 센서
구축기관 서울대학교병원 데이터 관련 문의처 담당자명 신현우
가공기관 서울대학교병원 전화번호 02-740-8275
검수기관 서울대학교병원 이메일 charlie@snu.ac.kr
구축 데이터량 76.2만 구축년도 2020년
버전 1.0 최종수정일자 2021.06.30
소개 수면다원검사 데이터를 기반으로 수면 질환(코골이, 수면무호흡 등) 환자가 시행한 수면다원검사 판독 데이터
주요 키워드 수면, 수면다원검사(Polysomnography, PSG), 센서, 수면 특성/관련 장애 검사, 수면 장애 진단, 이미지데이터
저작권 및 이용정책 본 데이터는 과학기술정보통신부가 주관하고 한국지능정보사회진흥원이 지원하는 '인공지능 학습용 데이터 구축사업'으로 구축된 데이터입니다 [데이터 이용정책 상세보기]
데이터설명서 자료보기 구축활용가이드 자료보기
샘플데이터 교육활용동영상 영상보기
저작도구 다운로드 AI모델 다운로드
데이터 변경이력
버전 일자 변경내용 비고
1.0 2021.06.30 데이터 최초 개방  
구축 목적
  • 검증된 양질의 수면다원검사(Polysomnography, PSG) 데이터를 구축하고, 인공지능을 이용하여 자동화된 PSG 판독 시스템 개발.
활용 분야
  • 인공지능 학습용 데이터 확산 생태계 구현 및 온라인 AI 서비스
소개
  • 데이터 구축
    1. - 10,253건의 수면다원검사(PSG) 데이터.
    2. - 30초 단위 PSG 결과 이미지 762만장.
    3. - 각 검사에 대한 raw data(EDF 포맷) 10,253건.
  • 인공지능 데이터 활용 응용서비스 개발
    1. -AI 모델:
      1. 1) 수면 단계 및 수면질 분류 모델.
      2. 2) 이상 호흡 검출 모델.
      3. 3) 움직임 및 각성 검출 모델 .
    2. -응용서비스: 구축된 데이터셋을 이용해 개발된 3개의 AI 모델을 통합적으로 테스트해볼 수 있는 온라인 서비스(sleepai.kr).
  • 인공지능 학습용 데이터 품질관리 및 검증
    1. -품질관리 조직을 통한 데이터 직접 검수
    2. -경진대회 개최를 통한 데이터 셋 2차 검증1
구축 내용 및 제공 데이터량
  • - 10,253건의 수면다원검사(PSG)에 해당하는 30초 단위 PSG 결과 이미지 762만장 구축.
  • - 각 검사에 대한 raw data(EDF 포맷) 10,253건 구축.
  • - 각각의 이미지는 뇌파(EEG), 안전도(EOG), 근전도(EMG), 심전도(ECG), 호흡량, 코골이 등 최대 21개 신호를 포함함.
  • - 수면무호흡증, 불면증등의 진단을 위해 수행되는 일반 PSG 뿐만아니라 양압기 적정 압력을 정하기 위해 수행되는 양압적정검사, 기면병 진단을 위해 시행하는 MSLT (multi sleep latency test) 가 포함되어있음. 실질정 남녀 성비을 반영하고 있으며, 연력대도 분포도 다양함. 검사 장비의 다양성을 반영하여 Embla, Nox 두가지 검사 장비로부터 얻은 데이터를 모두 구축 하고 있음.
     
    분류 기준 유형 개수 Total
    검사 종류 일반 PSG 7,745 10,253
    양압적정검사 2,149
    MSLT 359
    8,415 이상 10,253
    1,828 이상
    연령 20대 이하 1,467 이상 10,253
    30대 2,474 이상
    40대 2,493 이상
    50대 2,069 이상
    60대 이상 1,723 이상
    검사 장비 Embla 5,588 10,253
    Nox 4,665
대표도면
A2020-EM-01-0001 0068

 

3

 

4
  • 30초 단위 PSG 결과 이미지와 대응되는 어노테이션 예시
필요성
  • 수면다원검사(PSG)는 실제 수면 환경에서의 수면 상태를 평가할 수 없으며, 검사 결과를 일일이 수작업으로 판독해야 한다는 점, 그리고 판독자간의 판독 결과의 일치율도 낮다는 한계를 가지고 있음.
  • 하지만 PSG 검사가 급여화되고, 각종 home sleep device들이 개발됨에 따라 앞으로 검사 시행 건수는 기하급수적으로 많아질 것으로 예상되며 수면 기사 혹은 수면 전문의의 수작업에 의한 판독 능력의 범위를 넘게 될 것임.
  • 따라서 현존하는 PSG 데이터를 수집하고 이를 바탕으로 인공지능 학습 모델을 생성하여 추후에 생기는 데이터를 자동으로 판독할 수 있어야 함.
  • 본 연구의 추진 목적은 검증된 양질의 PSG 데이터를 구축하고, 이를 이용한 인공지능 모델을 개발하여 자동화된 PSG 판독 시스템을 구축하는 것임.
데이터 구조
  • 데이터 구조
    1. - 검사와 관련된 데이터는 아래와 같이 각 검사에 부여된 일련번호를 이름으로 하는 폴더에 저장되도록 설계되었음.
    2. - 각 검사별 폴더에는 “일련번호_standard” 폴더에 30초 단위의 표준화 이미지 셋이 저장되어 있으며, EDF 파일로 출력된 raw data(numeric data)가 “일련번호_edf.edf”로 저장됨.
    3. - 레이블링된 어노테이션은 검사 종류별로 하나의 JSON 파일로 병합되어(1_일반 PSG_Annotation.json, 2_양압적정검사_Annotation.json, 3_MSLT_Annotation.json) 제공됨.
  • 어노테이션 파일 구조
    1. - 각 검사 및 이미지에 대한 레이블 정보는 JSON 규약에 따라 저장되었음.
    2. - 어노테이션 파일은 아래 예시와 같이 검사 정보(아래 예시의 “Patient_Number”, “Year”, “Start_time”, “Num_of_Image(epoch)”, “Analysis_Start” 항목), 검사 결과 요약(아래 예시의 “Report” 항목) 및 레이블링 된 각 이벤트 정보(아래 예시의 “Event” 항목)를 포함함. 6
    3. - 검사 정보, 검사 결과 요약, 이벤트의 상세 구조는 아래 표와 같음.
       
        항목명 데이터 타입 포함 항목 데이터 타입
      검사 정보 Patient_Number String - -
      Year Number - -
      Start_time String - -
      Num_of_Image(epoch) Number - -
      Analysis_Start Object Start_Time String
      Start_Epoch Number
      검사결과요약 Report Object
      Patient Serial Number String
      Sex String
      Age Number
      BMI Number
      Date of exam String
      Time in Bed (TIB) Number
      Total Sleep Time (TST) Number
      Sleep Efficiency Number
      Sleep Latency Number
      REM Latency Number
      Wake after Sleep Onset (WASO) Number
      Total Wake Time (TWT) Number
      Ratio of TWT to TIB Number
      NREM Time Number
      Ratio of NREM Time to TIB Number
      Stage 1 Time Number
      Ratio of Stage 1 Time to TIB Number
      Stage 2 Time Number
      Ratio of Stage 2 Time to TIB Number
      Stage 3 Time Number
      Ratio of Stage 3 Time to TIB Number
      REM Time Number
      Ratio of REM Time to TIB Number
      Ratio of Snoring Time to TST Number
      Obstructive Apnea Index during REM Number
      Obstructive Apnea Index during NREM Number
      Obstructive Apnea Index Number
      Central Apnea Index during REM Number
      Central Apnea Index during NREM Number
      Central Apnea Index Number
      Mixed Apnea Index during REM Number
      Mixed Apnea Index during NREM Number
      Mixed Apnea Index Number
      Hypopnea Index during REM Number
      Hypopnea Index during NREM Number
      Total Hypopnea Index Number
      RERA during REM Number
      RERA during NREM Number
      RERA Number
      AHI during REM Number
      AHI during NREM Number
      AHI Number
      RDI during REM Number
      RDI during NREM Number
      RDI Number
      Sleep Time in the Supine Position Number
      Ratio of Sleep Time in the Supine Position to TST Number
      Sleep Time in the Lateral Position Number
      Ratio of Sleep Time in the Lateral Position to TST Number
      Apnea Index in the Supine Position Number
      Apnea Index in the Lateral Position Number
      Hypopnea Index in the Supine Position Number
      Hypopnea Index in the Lateral Position Number
      RERA in the Supine Position Number
      RERA in the Lateral Position Number
      RDI in the Supine Position during REM Number
      RDI in the Lateral Position during REM Number
      RDI in the Supine Position during NREM Number
      RDI in the Lateral Position during NREM Number
      RDI in the Supine Position Number
      RDI in the Lateral Position Number
      Mean Obstructive Apnea Event Time Number
      Longest Obstructive Apnea Event Time Number
      Mean Central Apnea Event Time Number
      Longest Central Apnea Event Time Number
      Mean Mixed Apnea Event Time Number
      Longest Mixed Apnea Event Time Number
      Mean Hypopnea Event Time Number
      Longest Hypopnea Event Time Number
      Mean Oxygen Saturation Number
      Ratio of Saturation below 90% Number
      3% Oxygen Desaturation Index Number
      Lowest Oxygen Desaturation Number
      Mean Heart Rate Number
      Lowest Heart Rate Number
      Highest Heart Rate Number
      PLM Index Number
      PLM Arousal Index Number
      Total LM Index Number
      AH Arousal Index Number
      RERA Index Number
      Total LM Arousal Index Number
      Spontaneous Arousal Index Number
      Total Arousal Index Number
      이벤트 Event Array Event_Number Number
      Event_Label String
      Start_Time String
      End_Time String
      Start_Epoch Number
      End_Epoch Number
      Duration(second) Number
데이터셋 구축 담당자
수행기관(주관) : 서울대학교병원
수행기관(주관)
책임자 연락처(대표전화) 대표 이메일 담당업무
신현우 02-740-8275 charlie@snu.ac.kr · 데이터 구축 총괄
· 원시데이터 확보 및 제공
· 결과물 검수 및 검증
수행기관(참여)
수행기관(참여)
기관명 담당업무 기관명 담당업무
아워랩 · 데이터 설계
· 데이터 구축 프로세스 관리
· 원시데이터 전치리
· RPA(Robotic Process Automation)를 이용한 데이터 가공
알투소프트 · 데이터 가공을 위한 RPA 개발
유비즈정보기술 · 데이터 검수용 어플리케이션 개발 한립대학교산학협력단 · 수면 단계 분류 모델 및 심전도 기반 수면질 분류 모델 개발
마인즈앤컴퍼니 · 이상 호흡 검출 모델 개발 스트라티오코리아 · 움직임 및 각성 검출 모델 개발
오엠인터렉티브 · 개발된 AI 모델을 활용하는 온라인 응용서비스 개발, 관리