피부 질환 진단 의료 이미지

피부 질환 진단 의료 이미지

본 데이터는 오프라인 안심존 데이터입니다.
데이터셋명 피부 질환 진단 의료 이미지
데이터 분야 헬스케어 데이터 유형 이미지, 비디오
구축기관 서울대학교병원 데이터 관련 문의처 담당자명 이동훈
가공기관 서울대학교병원 전화번호 02-2072-2417
검수기관 서울대학교병원 이메일 ivymed27@snu.ac.kr
구축 데이터량 10.6만건 구축년도 2020년
버전 1.0 최종수정일자 2021.06.30
소개 환자 피부 영상을 기반으로 건선, 아토피 피부염, 여드름 등 피부 질환 데이터셋
주요 키워드 AI 개발 및 검증, 피부질환, 염증성 피부질환, 피부암, 전향적 데이터, 후향적 데이터
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
  • 다양한 피부 질환을 감별할 수 있는 인공지능을 훈련하기 위한 데이터셋
활용 분야
  • 피부질환 진료, 코스메틱 제품 개발 등
소개
  • 개인정보보호법으로 인해 수집 및 활용이 어려운 32종류의 피부질환 임상데이터를 국내 10개 대학병원에서 수집한 데이터셋임. 기존 병원 데이터 및 사업 목적으로 수집한 데이터를 피부과 의사가 검수하였으며 인공지능 학습에 활용 가능한 10만6천건의 원천 데이터를 확보
     

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구축 내용 및 제공 데이터량
  • 염증성 피부질환, 피부종양 등을 포함한 총 32종류의 피부질환 및 정상피부 데이터 구축
     

1

 

  • 구축된 데이터는 총 106,776건의 임상 정보가 포함된 피부질환 이미지로 본 사업에 맞춰 새로 수집한 전향적 데이터 39,493건 및 기존에 병원에서 보유한 데이터에서 가공한 후향적 데이터 67,283건으로 구성됨
     
    구축 내용 제공 데이터량 표
    데이터셋 질환명 목표 수량 구축 수량 참고
    전향적 정상 9,600 19,984 segmentation
    데이터 포함
    아토피피부염 3,000 3,536
    건선 3,000 3,853
    여드름 2,200 6,781  
    지루피부염 1,100 2,582  
    주사 1,100 2,757  
    후향적 아토피피부염 7,000 7,080 segmentation
    데이터 포함
    건선 7,000 7,001
    여드름 3,000 3,426  
    지루피부염 1,500 1,775  
    주사 1,500 2,745  
    기타 27종 질환 27,000 45,256  
    통합
    (전향적 +
    후향적)
    정상 9,600 19,984 segmentation
    데이터 포함
    아토피피부염 10,000 10,616
    건선 10,000 10,854
    여드름 5,200 10,207  
    지루피부염 2,600 4,357  
    주사 2,600 5,502  
    기타 27종 질환 27,000 45,256  
대표도면
대표도면

 

필요성
  • 의료에 활용할 AI 제품을 만들기 위해서는 우수한 성능의 AI 알고리즘이 필요로 하며, AI 알고리즘의 학습을 위해서는 고품질의 대량의 데이터가 필요
  • 현재까지 피부 관련 AI 데이터들은 개별 병원 또는 기업이 수집한 데이터이므로, 전문적인 데이터 품질 검증을 거친 고품질의 데이터는 부족함. 또한 자료가 개별 기관 별로 데이터가 흩어져 있으며 개인정보보호법 등으로 문제로 피부 AI 관련 수요 기관의 접근이 제한됨
  • 일부 인터넷에 공개되어 있는 데이터셋의 경우 그 수가 제한적으로 예를 들어 에딘버러 대학교가 인터넷으로 공개한 피부암 이미지 라이브러리는 피부암 및 감별질환을 포함한 총 10개 질환 1300장의 피부 이미지를 포함하고 있음 또한 대부분 피부색이 다른 백인의 이미지라는 점에서 국내 AI 기업이 활용하기 어려움
  • 이러한 문제를 극복하기 위해서는 ① 표준화 과정을 거쳐 품질이 검증되었으며 ② 개인정보보호법을 준수하여 활용이 용이하며 ③ AI 알고리즘 학습에 충분한 대량의 피부 이미지 데이터 구축이 필요함
데이터 구조
  • 1. 데이터 구성
     

4

3

 

  • 2. 어노테이션 포맷
    어노테이션 포맷 표
    No 영문명 한글명 필수여부 타입 길이 비고
    0 annotations 어노테이션   array    
    1 identifier 식별자   string "minLength" : 1,
    "maxLength" : 100
     
    2 data_type 데이터 유형 Y string minLength: 1,
    maxLength : 10
    전향적/후향적
    3 clinical_info 임상정보   object    
    3-1 gender 성별 Y string minLength : 1,
    maxLength : 10
    남/여
    3-2 age 나이 Y integer minLength : 0,
    maxLength: 200
    3-3 diagnosis 피부 질환 Y string minLength : 1,
    maxLength : 200
    피부질환 참조
    3-4 bodypart 병변부위 Y string minLength : 1,
    maxLength : 50
    병변부위 참조
    4 photograph 촬영정보   object    
    4-1 camera 카메라구분   string minLength : 1,
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    DSLR/스마트폰
    4-2 self 셀프여부   string minLength : 1,
    maxLength : 20
    self/non-self
    4-3 distance 거리구분   string minLength : 1,
    maxLength : 100
    원거리/근거리
    4-4 direction 촬영방향   string minLength : 1,
    maxLength : 100
    촬영방향 참조
    4-5 file_path 원본파일경로 Y string minimum : 1,
    maximum : 500
     
    4-6 width 원본 이미지
    가로크기
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    4-7 height 원본 이미지
    세로크기
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    5 bbox 크롭이미지
    정보
      object    
    5-1 xpos 원본파일내
    x좌표
    Y number minimum : 0,
    maximum : 20000
     
    5-2 ypos 원본파일내
    y좌표
    Y number minimum : 0,
    maximum : 20000
     
    5-3 file_path 크롭파일 경로 Y string minLength : 1,
    maxLength : 500
     
    5-4 width 크롭 이미지
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    5-5 height 크롭 이미지
    세로크기
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    5-6 segmentations 세그멘테이션   array    
    5-6-1 x x 좌표   number minimum : 0,
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    5-6-2 y y 좌표   number minimum : 0,
    maximum : 20000
     
    5-7 skin_area 피부영역   string minLength : 1,
    maxLength : 500
    피부/배경 분리
    5-8 lesion_area 병변영역   string minLength : 1,
    maxLength : 500
    병변/배경 분리
데이터셋 구축 담당자
수행기관(주관) : 서울대학교병원
수행기관 (주관)
책임자명 전화번호 대표이메일 담당업무
이동훈 02-2072-2417 ivymed27@snu.ac.kr · 원문데이터 확보 및 제공
· 데이터구축 총괄
수행기관(참여)
수행기관(참여)
기관명 담당업무 기관명 담당업무
연세대학교 산학협력단, 서울아산병원, 전남대학교병원, 부산대학교병원, 서울특별시보라매병원 · 원문데이터 확보 및 제공 SQI소프트 · 데이터 Annotation tool 개발
· 데이터 품질 검증
ARTLab · 스마트폰 촬영앱 개발
· 피부질환 감별 AI 모델 개발
· AI 응용서비스 웹버전 공개
아티큐 아토피피부염/건선 병변 분할 및 면적 계산 AI 모델 개발