치매진단 뇌파영상

치매진단 뇌파영상 AI데이터 구축

Building of AI Datasets for alzheimer's diagnosis through brain wave imaging

구축목적
  • 기계학습(딥러닝) 기반의 의료영상진단 AI기술의 개발 ‧ 확산을 위해 치매와 경도인지장애 및 이와 관련된 질환의 영상 데이터(MRI) 및 임상전문의의 진단정보 등을 어노테이션한 학습용 데이터셋 구축
활용분야
  • 퇴행성 뇌질환(치매) 메커니즘 연구 결과 활용
    - 뇌 MRI 영상 및 인지 능력 측정실험 설계를 통해, 비침습 진단 및 치료 모니터링 시스템 개발 및 활용
    - 뇌 구조 영상 및 뇌 기능 영상 실험을 통해, 뇌 영상 데이터베이스 구축 기반 마련 및 공유
    - 딥러닝 분석에 기반한 치료 메커니즘 규명을 통해 최적의 치료 기법 도출 및 제안
    - 뇌 영상 및 인지능력 실험을 기반으로 한, 비침습 뇌질환 진단 및 치료 경과 모니터링 시스템 개발
주요 키워드
  • 인공지능 학습용 데이터, 지능정보기술, 퇴행성 뇌질환(치매), 데이터 소재정보시스템
소개
  • 치매 관련 의료 영상 데이터와 진단정보를 결합한 데이터셋으로 MRI Dicom 파일 28만여건 구축을 목표로 함
구축 내용 및 제공 데이터량
  • 280,800장 분량의 치매진단 뇌파영상 AI데이터 구축
    - 총 780명 x 인당 360장
  • 각 뇌 위치마다 수축여부의 정보, continuous valuable로 thickness 값이 명시되어 있는 정보, 성별, 연령대, 환자 정보들을 부착
    이를 통해 치매/경도인지장애/정상군인지에 대해 구분이 가능하도록 데이터 구축
대표도면

img

 

필요성
  • 의료 인공지능 판독 기술 개발에 필수적인 기반데이터를 제공하고 공공 및 민간에서 인공지능 기술 발전에 따라 자생적으로 데이터를 확장, 개방하는 선순환 생태계 조성하는 것
데이터 구조
특허 데이터 구축내용 표 (구축년도,데이터종류,포함내용,제공방식)
테이블명 컬럼명 데이터타입 상세정보
MRI 영상자료 영상이미지 idD char(10) 환자 대체키와 매핑
마커정보ᅠ char(10) tagging 정보
레이블 char(1) 정상, 경도 인지장애, 치매 구분
촬영 영상의 기기모델 varchar(20) 모델 제품명
촬영 영상의 기기모델번호 varchar(20) 모델번호
채널 별 data date  
채널정보 varchar(20) 구성, 상태, 위치 구분
MRI의 뇌 이미지 float 뇌 위축 정도 비교 (cm)
경도 인지장애, 치매에 따른 뇌 부위 위축 위치 char(5) 뇌 부위 위축 위치 (left, right)
메타정보 측정 정보 float 인지능력 평균, 인지능력 정도
피험자 정보 date 환자 주민번호 앞자리로 구분(나이, 성별)
환자 개인식별 대체번호 char(10) 환자 대체키로 id로 비식별화
기기정보 float 종류, 피팅결과
어노테이션 임상의 id char(10) annotation 수행 영상판독 전문의 비식별화된 ID
이미지 id char(10) 해당 촬영 이미지 id
MIR 촬영이미지 위치 char(1)  
치매, 경도인지장애병변 id char(5) 병변 ID
치매, 경도인지장애병변 coordinate string 병변 coordinates list
discard_yn binary 해당 영상에 문제가 있어서 사용하지 못하게 될 케이스임을 표시하는 용도
데이터셋 구축 담당자
수행기관(주관) : 디노플러스(주)

 

 
책임자명 전화번호 대표이메일 담당업무
이태현 010-8940-9896 expimpi@dinnoplus.com · 세부계획 수립 및 사업 총괄
· 저작도구, XR 컨텐츠 및 전체 데이터 구축
· 저작도구 개발
· 인공지능 모델링 및 서비스 구축
수행기관(참여)
 
 
기관명 담당업무 기관명 담당업무
삼성서울병원 · MRI 영상 데이터, 서울신경심리검사, Omics 검사, 디지털 뇌파검사 데이터 관련 수집
· 데이터 가공, 검수
(주)엔브레인 · Active Brain 패러다임 디자인
· Active Brain 관련 정보 어노테이션
논문 인용 정보