※온라인 안심존 : 보안이 보장된 온라인 네트워크를 통해 집, 연구실, 사무실 등 어디서나 접속하여 데이터에 접근하고 분석
질병진단 이미지(유방암)
- 분야헬스케어
- 구분 안심존(온라인)
- 유형 이미지
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데이터 변경이력
데이터 변경이력 버전 일자 변경내용 비고 1.0 2019-12-31 데이터 최초 개방 소개
유방암 이미지 (6,000장), 양성 (6,000장), 정상 (18,000장) dicom 이미지 파일과 Annotation 정보 json 파일, 임상/병리 기록 excel 파일 등의 의료 지식베이스를 구축한 이미지 데이터 제공
구축목적
유방촬영 관련 인공지능 개발 촉진, 유방촬영 영상 판독의 정확도 향상과 비용 절감
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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 구축량2019년/3만 -
구축량
- 유방암 데이터 7,500명 (총 30,000장)
상식 데이터 구축내용 표 (구축년도,데이터종류,포함내용,제공방식) 환자수 (명) 영상이미지 (개) 정상유방 4,500 18,000 양성종양 1,500 6,000 유방암 1,500 6,000 합계 7,500 30,000 - 유방촬영영상
<유방촬영영상 이미지 인공지능 학습용 데이터 구조 예시>
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데이터 성능 점수
측정값 (%)기준값 (%)데이터 성능 지표
데이터 성능 지표 번호 측정항목 AI TASK 학습모델 지표명 기준값 점수 측정값 점수 1 유방암(악성) Object Detection Resnet/Densenet AUC-ROC 0.85 단위없음 0.919 단위없음
※ 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 1.0 2019.12.31 데이터 최초 개방 구축목적
- 유방촬영 관련 인공지능 개발 촉진, 유방촬영 영상 판독의 정확도 향상과 비용 절감
활용분야
산업분야
- 유방촬영 영상 보조 소프트웨어로써 촬영된 영상 이미지를 업로드하면 악성 종양으로 예상되는 곳에 표시하여 정보 제공
연구분야
- 병변 segmentation, 질환 예측 등에 데이터 활용성 증대
사례
- 건양대병원 의료 빅데이터 분석 '데이터톤' 진행
구축량
- 유방암 데이터 7,500명 (총 30,000장)
상식 데이터 구축내용 표 (구축년도,데이터종류,포함내용,제공방식) 환자수 (명) 영상이미지 (개) 정상유방 4,500 18,000 양성종양 1,500 6,000 유방암 1,500 6,000 합계 7,500 30,000 - 유방촬영영상
<유방촬영영상 이미지 인공지능 학습용 데이터 구조 예시>
필요성
- 해외는 다양한 분야에서 인공지능 기술 개발에 활용할 인공지능 학습 데이터 및 학습 환경 등 기반 인프라가 활성화 되어 있음
- 반면, 국내의 경우 개인정보 침해, 저작권, 초상권 등 다양한 이슈로 양질의 데이터 개방 및 활용은 여전히 어려운 상황임
- 의료 산업 발전을 위한 인공지능 관련 신생기업들의 활성화를 위한 효율적이고 체계적인 의료 지식베이스 구축이 필요
구축내용
- 유방암 데이터
- 유방암 이미지 (6,000장), 양성 (6,000장), 정상 (18,000장) dicom 이미지 파일과 Annotation 정보 json 파일, 임상/병리 기록 excel 파일등의 의료지식베이스
데이터 구조
- 유방암 데이터
질병진단 이미지(유방암) 데이터 구조 표-1(경로, 파일명, 내용) 경로 파일명 내용 /malign /0XXXX LMLO.dcm
RMLO.dcm
RCC.dcm
LCC.dcm- dicom 형식 /benign /1XXXX /normal /2XXXX /json Cancer_0xxxx.json - Json 형식의 annotation 정보(malignant case에 한함) / meta.xlsx - 검사장비, BI-RADS category, 종양 위치 (malignant case에 한함), TN-Stage (malignant case에 한함) 질병진단 이미지(유방암) 데이터 구조 표-2(데이터명, 변수명, 내용) 데이터명 변수명 내용 공통추출변수 (정상/ 양성/악성) group 양성/악성/정상에 대한 그룹 정보 recvid 비식별후에 대체번호로 부여된 환자 ID manufacturer 검사장비 manufacturerModelName 검사장비 모델 both1 BIRADS category (양쪽) left1 BIRADS category (좌) right1 BIRADS category (우) 수술후 병리 변수 (악성만 해당) spr_loca_cmnt 악성 종양의 위치 (ex. breast left/right) invs_size_vl 악성 종양의 크기 (1cm 단위로 카테고리로, 반올림) htlg_type_cmnt 조직형 진단 (IDC, ILC, DICS, others) path_t_stag 종양의 병기 (ex. 1, 2, 3, 4) 질병진단 이미지(유방암) 데이터 구조 표-3(컬럼명, 상세내역) 컬럼명 상세내역 user_id 수행 영상판독 전문의 ID case_id 해당 유방촬영 이미지 ID view_location 유방촬영영상 위치 (RCC, RMLO, LCC, LMLO) lesion_id 악성병변 ID contour coordinate 악성병변 coordinates list discard_yn 해당 영상에 문제가 있어서 사용하지 못하게 될 케이스임을 표시하는 용도 -
데이터셋 구축 담당자
수행기관(주관) : 국립암센터
수행기관(주관) 책임자명 전화번호 대표이메일 담당업무 황보율 031-920-0570 healthcare_ai@ncc.re.kr · 사업총괄 및 유방촬영영상 구축 수행기관(참여)
수행기관(참여) 기관명 담당업무 ㈜루닛 · 저작도구 및 인공지능 모델 개발 ㈜필라테크 · 유방촬영영상 전처리 ㈜헬스허브 · 유방촬영영상 어노테이션 데이터 관련 문의처
데이터 관련 문의처 담당자명 전화번호 이메일 이재동(국립암센터) 031-920-0572 healthcare_ai@ncc.re.kr
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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]
※ 상기 신청서 및 첨부 서류를 완비한 후 신청을 진행하셔야 정상적으로 절차가 이루어집니다. -
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.