• 유방암,부비동염 진단을 위한 의료 인공지능 모델 개발에 활용 가능한 부비동 X-ray 영상과 유방조직 이미지 및 메타데이터의 의료 지식베이스 공개

• 유방조직 이미지의 유방암 진단보조 인공지능 서비스를 탑재한 디지털 병리 솔루션 개발
• 부비동 X-ray 이미지의 부비동염 진단보조 인공지능 서비스를 탑재한 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
• 부비동염 진단을 위한 의료 지식베이스 데이터셋으로 부비동 X-ray 8,000케이스와 메타데이터 8,000개 구축을 목표로 함

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)

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

[유방암 조직 메타데이터]

[부비동 메타데이터]

수행기관(주관) : 국립암센터

수행기관(참여)