한국인 지방 및 근육량

한국인 지방 및 근육량

본 데이터는 온라인 안심존 데이터입니다.
데이터셋명 한국인 지방 및 근육량
데이터 분야 헬스케어 데이터 유형 이미지
구축기관 ㈜비온시이노베이터 데이터 관련 문의처 담당자명 오홍근
가공기관 전화번호 070-4763-44730
검수기관 이메일 hgoh@boncrnd.co.kr
구축 데이터량 60만 구축년도 2020년
버전 1.0 최종수정일자 2021.06.30
소개 CT 영상 기반 지방 및 근육량 분석을 위한 의료 이미지 데이터
주요 키워드 건강인의 건강진단, 체성분 데이터, PET/CT 영상, 의무기록데이터, 질환 진단 및 예방 기초 지표
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
  • 건강한 한국인의 CT영상 빅데이터의 수집을 통해 만성질환의 위험요인인 비만과 근감소증의 지방량과 근육량 표준화된 지표를 생성하고, 성별 연령 별 정상 범위를 제시하고자 함.
활용 분야
  • 일반적인 건강 상태에 대한 기본자료를 제공함으로 인해 질병 위험도 예측 및 예방의 용도로 활용이 가능할 뿐만 아니라 다양한 질병 중심의 CT영상 기반의 질병 유무판별 및 심각도를 평가하는 기준 지표(건강인, 비건강인) 로 활용
소개
  • 건강검진 목적으로 촬영한 CT를 활용해서 단지 질병 유무에 대한 정보만 이 아니라, 만성질환의 원인이 될 수 있는 비만과 근감소증 등의 체성분에 대한 유용한 추가적인 정보를 제공하는 AI 데이터 셋으로 기존 시신을 이 용한 CT의료영상데이터가 있으나 건강한 성인(남성/여성), 연령 별(30~70 세) 전신 CT 영상 데이터라는 점을 통해 차별성을 둘 수 있으며 각종 건강 수치 및 생활 습관 등을 고려한 가중치 반영을 통해 고품질의 원천데이터 구축함

 

68. 한국인 지방 및 근육량 소개 이미지

구축 내용 및 제공 데이터량
  • 원천데이터 801,176건 (건강인 3000명의 CT 영상)을 활용하여 근 육 nii 3000건, voi 3000건, tif 123,000건, 내장 지방 nii 3000건, voi 3000건, tif 240,000건, 피하 지방 nii 3000건, voi 3000건, tif 240,000 건, 통계값 3건 도출

 

구축 내용 및 제공 데이터량
데이터 종류 데이터 포맷 수량
1. 원본 dcm 801,176
2.근육 nifti (nii) 3,000
voi 3,000
tif 123,000
3.내장 지방 nifti (nii) 3,000
voi 3,000
tif 240,000
4.피하 지방 nifti (nii) 3,000
voi 3,000
tif 240,000
5. 통계값 근육(csv) 1
내장지방(csv) 1
피하지방(csv) 1
대표도면

68. 한국인 지방 및 근육량 대표 도면 이미지

필요성
  • (가) 의료영상 빅데이터와 AI 기술을 활용한 개인맞춤형 예방의학이 필요한 시대

    o AI 기반 영상 의료기술은 질병의 진단과 치료 중심으로 개발되어 오고 있음

     - 의료 진단용 기술 중, 의료영상 판독은 의료진들의 시간과 노동 을 집약적으로 요구하는 작업으로 AI 기반의 영상 해석이 효율 적인 진단·치료 가이드에 매우 유용한 것으로 알려져 있음
     - 2020년 본 사업인 AI 학습용 데이터 구축사업(2차)에서도 지정 공모 중 헬스케어 영역 10개의 분야에서도 소화기계암, 체부 필요성 암, 신경계질환, 피부질환 등의 질병이 상당히 진행된 경우에 활용될 수 있는 빅데이터를 구축하는 데에 중점을 두고 있으며, 건강 AI 데이터에서도 신경계 및 재활 분야의 질환을 특정하고 있어, 초고령화사회 의료비의 주범인 만성질환 및 생활습관병 의 주요 원인이 되는 비만과 근감소증 등 건강상태를 확인하고 예측하는 데 도움이 되는 건강인의 영상 데이터 구축 분야가 제 외되어 있음
     
  • (나) AI 기반 영상 의료기술도 예방·관리중심으로 패러다임의 전환 이 필요

    o ‘헬스케어 이노베이션 포험 2019’에서 미국 싱귤래리티 의대 학 장인 다니엘 크래프트 교수는 AI 기반의 의료진단 기술은 향후 한 단계 나아가 예방 및 조기진단 등으로 그 기능을 확대할 것으 로 예상

    o 질병을 예방하고 조기에 진단하여 건강을 증진하는 것은 질병을 진단하고 치료하는 데 드는 의료비 및 그로 인한 사회경제적 부 담을 감소시키는 데 더 효과적이기 때문에, 건강증진정책 및 예 방관리에 활용될 수 있는 건강인을 대상으로 한 헬스케어 의료 분야 빅데이터의 수집 및 구축이 시급함
데이터 구조
  • 1. 데이터 구성

 

구축 내용 및 제공 데이터량
데이터 종류 포함내용 제공방식
피하 지방량 이미지 요추 L3 부분으로 피하지방(80장), 내 장지방(80장), 근육(40장)

총 60만장 데이터
NII, TIF
내장 지방량 이미지 NII, TIF
근육량 이미지 NII, TIF
지방 및 근육량 VOI 이미지에 대한 메타데이터(3000개) CSV

 

  • 2. 어노테이션 포맷

         1) 지방 및 근육량 이미지 Anntation

image 107

       

       <지방 및 근육량 이미지 Annotatain>

 

구축 내용 및 제공 데이터량
No 항목 항목 영문 길이 타입 필수 여부 비고
1 case번호 case num 10 String Y  
1-1 파일경로 file path 200 String    
1-2 파일명 file 100 String    
1-3 학술설명 StudyDescription 100 String    
1-4 어노테이션 Color Color [0xARGB] 10 String    
1-5 어노테이션 식별자 VoiName 20 String    
1-6 Averaged 값 Averaged 10 String Y  
1-7 sd 값 Sd 10 String Y  

 

        2) 평균값 추출

 

구축 내용 및 제공 데이터량
No 항목 항목 영문 길이 타입 필수 여부 비고
2 case번호 case num 10 String Y  
2-1 파일경로 file path 200 String    
2-2 파일명 file 100 String    
2-3 학술설명 StudyDescription 100 String    
2-4 어노테이션 Color Color [0xARGB] 10 String    
2-5 어노테이션 식별자 VoiName 20 String    
2-6 Total 값 Total(AVR*VOL) 10 String Y  

 

       3) Total값 추출

데이터셋 구축 담당자
수행기관(주관) : (주)비온시이노베이터
수행기관 (주관)
책임자명 전화번호 대표이메일 담당업무
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