질병진단(유방암 조직, 부비동) 이미지 AI 데이터

Breast Cancer Pathology and Sinusitis X-Ray AI Training Dataset

• 유방암 진단을 위한 의료 인공지능 모델 개발에 활용 가능한 유방조직 이미지 및 메타데이터의 의료 지식베이스 공개

• 유방조직 이미지의 유방암 진단보조 인공지능 서비스를 탑재한 디지털 병리 솔루션 개발

• 의료영상, 유방병리, 부비동 방사선, 진단보조

• 유방암 진단을 위한 의료 지식베이스 데이터셋으로 4,000케이스의 조직 병리검사 이미지 100,000장과 메타데이터 4,000개 구축을 목표로함

유방암 조직 이미지

• 유방병리 영상이미지 4,000케이스 (100,000장
  - 악성(malignant): 3,000케이스 (75,000장)
  - 비악성(non-malignant): 1,000케이스 (25,000장)
• 20x배율의 512 x 512 pixel size 이미지 파일(png)

메타데이터

• 각 케이스별로 병리 이미지와 연령대, 검사장비 기기정보(제조사명, 모델명), 종양의 병기의 메타데이터 파일(xlsx)

• 전 세계적으로 의료에서 가장 핵심적인 질환은 현재는 암질환이며, 암에 의한 사망은 전체 사망의 26.5% (2018년 통계청)를 차지하며, 여성에서 유방암은 전 세계적으로 매년 200만명 이상이 발생
• 유방암의 조기진단은 사회 경제적으로 매우 중요한 문제이며 조직검사는 병리과 전문의 판독을 통하여 암 진단의 여부가 결정
• 유방조직 이미지를 이용하여 의료 인공지능 학습용 지식베이스를 구축하고 암 진단 보조 인공지능 모델을 개발하여 조기진단을 통한 의료비 절감 및 진단의 오진율을 감소하여 의료서비스 질 향상가능

[메타데이터]

수행기관(주관) : 국립암센터

수행기관(참여)