질병진단(부비동, 유방조직)

질병진단(부비동, 유방조직)

본 데이터는 온라인 안심존 데이터입니다.
데이터셋명 질병진단(부비동, 유방조직)
데이터 분야 헬스케어 데이터 유형 이미지
구축기관 국립암센터 데이터 관련 문의처 담당자명 이재동(국립암센터)
가공기관 국립암센터, 건양대학교병원, 인피니트 헬스케어, 딥네츄럴 전화번호 031-920-0576
검수기관 국립암센터, 건양대학교병원 이메일 healthcare_ai@ncc.re.kr
구축 데이터량 유방암: 4,000케이스 (영상 이미지), 부비동: 8,000케이스 (dicom형식) 구축년도 2020년
버전 1.0 최종수정일자 2021.06.30
소개 유방암 및 부비동염의 조기진단을 통한 의료비 절감 및 진단의 오진율 감소를 위해 의료 지식베이스 데이터셋을 구축하여 진단보조 인공지능 모델 개발
주요 키워드 의료영상, 유방병리, 부비동 방사선, 진단보조
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
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1.0 2021.06.30 데이터 최초 개방  
구축목적
  • 유방암,부비동염 진단을 위한 의료 인공지능 모델 개발에 활용 가능한 부비동 X-ray 영상과 유방조직 이미지 및 메타데이터의 의료 지식베이스 공개
활용분야
  • 유방조직 이미지의 유방암 진단보조 인공지능 서비스를 탑재한 디지털 병리 솔루션 개발
  • 부비동 X-ray 이미지의 부비동염 진단보조 인공지능 서비스를 탑재한 솔루션 개발
주요 키워드
  • 의료영상, 유방병리, 부비동 방사선, 진단보조
소개
  • 유방암 진단을 위한 의료 지식베이스 데이터셋으로 4,000케이스의 조직 병리검사 이미지 100,000장과 메타데이터 4,000개 구축을 목표로함
  • 부비동염 진단을 위한 의료 지식베이스 데이터셋으로 부비동 X-ray 8,000케이스와 메타데이터 8,000개 구축을 목표로 함
구축 내용 및 제공 데이터량
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)

 

부비동 X-ray 이미지

 

  • 부비동 X-ray 이미지 8,000케이스 (dicom 형식)
    - Normal : 7,000케이스
    - Mucosal thickening : 650케이스
    - Air fluid : 200케이스
    - Haziness : 150케이스

 

메타데이터

 

  • 유방암 조직: 각 케이스별로 병리 이미지와 연령대, 검사장비 기기정보(제조사명, 모델명), 종양의 병기의 메타데이터 파일(xlsx)
  • 부비동: X-ray 이미지 파일명 성별, 연령대, 검사 일자, 기기정보(제조사명)의 메타데이터 파일(xlsx)
대표도면

질병진단(부비동, 유방조직) 유방암 조직 대표도면

질병진단(부비동, 유방조직) - 부비동 대표도면

 

필요성
유방암 조직

 

  • 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

 

부비동

 

  • 부비동이 세균에 감염돼 발생하는 질환을 ‘부비동염’ 또는 ‘축농증’이라고 하며, 상악동에서 가장 빈번하게 발생됨
  • 부비동염이 의심될 경우 1차적으로 X-ray를 이용해서 검사를 진행하지만, 진단 정확도가 70% 정도이고 이후 정밀 검사나 수술 계획을 위해 추가로 CT 검사를 시행
  • 부비동 X-ray 이미지를 이용하여 의료 인공지능 학습용 지식베이스를 구축하고, 진단 보조 인공지능 모델을 개발하여 조기진단을 통한 의료비 절감 및 진단의 오진율을 감소하여 의료서비스 질 향상가능
데이터 구조

유방암 조직 데이터 구조
< 유방암 조직 데이터 구조 >

부비동 데이터 구조
< 부비동 데이터 구조 >

[유방암 조직 메타데이터]

특허 데이터 구축내용 표 (구축년도,데이터종류,포함내용,제공방식)
컬럼명 데이터타입 null 예시
익명화 환자ID char N S00005745
연령대 char N 1 : 19 2 : 20~29, 3 : 30~39, 4 : 40~49, 5 : 50~59, 6 : 60~69, 7 : 70~79, 8 : 80~89, 9 : 90 이상
검사일시 date N 1999.01.01.
검사장비 제조사 char Y 3DHistech
검사장비 모델명 char Y P1000t
GRP char N 0 : malignant 1 : non-malignant
종양의 병기 char Y 1a

 

[부비동 메타데이터]

특허 데이터 구축내용 표 (구축년도,데이터종류,포함내용,제공방식)
컬럼명 데이터타입 null 예시
이미지파일명 char N 00000001_0_1.dcm
성별 char N 0 : 남자
1 : 여자
연령대 date N 1 : 19
2 : 20~29,
3 : 30~39,
4 : 40~49,
5 : 50~59,
6 : 60~69,
7 : 70~79,
8 : 80~89,
9 : 90 이상
검사일시 char N 1999-01-01
제조사명 char Y Samsung Electronics
데이터셋 구축 담당자
수행기관(주관) : 국립암센터

 

수행기관(주관)
책임자명 전화번호 대표이메일 담당업무
엄우학 031-920-0572 healthcare_ai@ncc.re.kr · 사업총괄, 데이터 설계, 원천데이터 수집 및 정제, 데이터검수
수행기관(참여)
수행기관(참여)
기관명 담당업무 기관명 담당업무
인피니트
헬스케어
· 데이터가공 딥노이드 · 저작도구 개발, AI 모델 개발
건양대학교병원 · 데이터 설계, 원천데이터 수집 및 정제, 데이터 검수 딥네츄럴 · 데이터가공, 크라우드 소싱
유비즈정보기술 · 저작도구개발 마인즈앤컴퍼니 · AI 모델 개발
오엠인터렉티브 · 응용서비스 개발 네어비즈니스플랫폼 · 데이터 활용