• 파노라마 영상에서 치아 인식과 콘빔 CT 영상에서 치아 및 하치조신경관 인식을 위한 데이터 셋

• 의료영상에서 치아 및 하치조신경관 인식을 필요로 하는 의료용 소프트웨어 (ex 교정치료, 사랑니 발치, 임플란트 시술용 소프트웨어 등) 해부학적 구조물을 인식할 수 있는 의료기기 개발

• DICOM, Teeth segmentation, Mandibular canal segmentation, 콘빔CT(CBCT), 파노라마, 치아, 하치조신경관, 의료 AI

• 의료용 AI가 가장 먼저 인식해야 하는 객체 중 해부학적 정보도 포함됨. 해부학적 정보를 바탕으로 병변의 위치 등을 정확하게 표현할 수 있어야 사용자(의료인력)에게 의미있는 정보를 전달할 수 있음. 따라서 구강악에서 해부학적으로 가장 중요한 요소인 치아 및 하치조신경관을 세그멘테이션하고 치아번호를 인식할 수 있는 데이터 셋을 생성함

• 모든 치아는 치아번호와 함께 제공됨. 특히 인구통계학적 정보인 성별 나이대를 포함하고 있어 AI 모델 생성시 활용할 수 있도록 제공함

• 본 데이터셋을 활용하여 치의학영상의 해부학적 세그멘테이션이 가능한 AI를 개발할 수 있으며, 현재 활용중인 소프트웨어 및 하드웨어와 연계하여 시너지 효과를 발휘할 수 있음
  치아교정 전 시뮬레이션 소프트웨어가 자동으로 치아를 세그멘테이션 하면, 사용자는 치아의 이동 등으로 발생할 수 있는 문제점을 미리 확인할 수 있으며, 의료장비에 탑재되어 단순 영상을 제공하는 것이 아니라 영상을 확인하고 실질적인 정보 (예를 들면, 특정치아(치아번호로 표시)에 치아우식증 발견)을 제공할 수 있음
  기존의 의료기기에 경쟁력을 증대시켜 글로벌 시장에서 시장 우위를 점유할 할 수 있음

JSON 치아 세그멘테이션 텍스트 데이터

JSON 치아 세그멘테이션 텍스트 데이터

Key	Values
data-group	장비명 / 장비 고유번호
case	케이스 아이디 / 상태
facility	어노테이션 기관 정보
patient	환자정보 (개인식별정보 없음)
study	검사정보
meta	영상 메타정보
annotation	각 치아번호 별로 폴리곤 좌표정보

 

 

수행기관(주관) : 헬스허브

수행기관(참여)