※온라인 안심존 : 보안이 보장된 온라인 네트워크를 통해 집, 연구실, 사무실 등 어디서나 접속하여 데이터에 접근하고 분석
대장암 진단 의료 영상
- 분야헬스케어
- 구분 안심존(온라인)
- 유형 비디오 , 이미지
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데이터 변경이력
데이터 변경이력 버전 일자 변경내용 비고 1.0 2021-06-30 데이터 최초 개방 소개
대장암 진단 및 치료 과정에서 필요한 영상·이미지 데이터
구축목적
대장암의 진단 및 병기 판단에 활용될 수 있도록 인공지능을 훈련하기 위한 데이터셋
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메타데이터 구조표 데이터 영역 헬스케어 데이터 유형 비디오 , 이미지 데이터 형식 데이터 출처 라벨링 유형 라벨링 형식 데이터 활용 서비스 데이터 구축년도/
데이터 구축량2020년/11.5만 -
구축 내용 및 제공 데이터량
- 원천데이터 11만 장 (위암 내시경 2만 장, 위암 CT 2만 장, 위암 PET-CT 7만 장) 추출
- 내시경 사진 레이블링은 암 조직에 시행하며 그 이외의 정상 부위 또는 암이 아닌 양성종양 부위는 정상 부위로 판단
- 데이터 구성은 환자 EMR 데이터, 어노테이션 데이터, 내시경, CT, PET-CT는 DICOM 형식
데이터 구성 표 데이터 종료 데이터 형태 목표 수량 대장암 내시경 DICOM 이미지 20,000 장 대장암 CT DICOM 이미지 20,000 장 대장암 PET-CT DICOM 이미지 70,000 장 총계 11만 장 -
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AI 모델 상세 설명서 다운로드
AI 모델 다운로드 -
데이터 성능 점수
측정값 (%)기준값 (%)데이터 성능 지표
데이터 성능 지표 번호 측정항목 AI TASK 학습모델 지표명 기준값 점수 측정값 점수 1 대장암 구분 정확도 Image Classification ResNet Accuracy 70 % 89 % 2 대장암 검출 정확도 Object Detection YOLO v5 F1-Score 0.8 점 0.8 점 3 대장암 검출 정확도 Object Detection YOLO v5 Specificity 70 % 79 %
※ 데이터 성능 지표가 여러 개일 경우 각 항목을 클릭하면 해당 지표의 값이 그래프에 표기됩니다.
※ AI모델 평가 지표에 따라 측정값의 범위, 판단 기준이 달라질 수 있습니다. (ex. 오류율의 경우, 낮을수록 좋은 성능을 내는 것으로 평가됩니다)
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설명서 및 활용가이드 다운로드
데이터 설명서 다운로드 구축활용가이드 다운로드데이터 변경이력
데이터 변경이력 버전 일자 변경내용 비고 1.0 2021.06.30 데이터 최초 개방 구축 목적
- 대장암의 진단 및 병기 판단에 활용될 수 있도록 인공지능을 훈련하기 위한 데이터셋
활용 분야
- 내시경, CT, PET-CT 세종류가 소화기계 암 진단에 중요한 정보로서 세종류가 대장암의 진단 및 병기 판단에 활용됨. 내시경과 CT는 진단과 병기 설정을 위해, PET-CT는 전이 여부 판단 및 타 장기 암 진단에 활용
소개
- 가톨릭성모병원 EMR, PACS 시스템으로부터 추출 정제된 내시경, CT, PET-CT 의료 영상 데이터를 구축하고 AI 응용서비스를 고려한 EMR 데이터 항목(나이, 성별, 병리소견 등)을 포함하는 AI 데이터셋으로 데이터의 활용성 극대화를 추구하며, IRB(생명윤리위원회) 승인을 득한 원천 및 학습 데이터를 확보
구축 내용 및 제공 데이터량
- 원천데이터 11만 장 (위암 내시경 2만 장, 위암 CT 2만 장, 위암 PET-CT 7만 장) 추출
- 내시경 사진 레이블링은 암 조직에 시행하며 그 이외의 정상 부위 또는 암이 아닌 양성종양 부위는 정상 부위로 판단
- 데이터 구성은 환자 EMR 데이터, 어노테이션 데이터, 내시경, CT, PET-CT는 DICOM 형식
데이터 구성 표 데이터 종료 데이터 형태 목표 수량 대장암 내시경 DICOM 이미지 20,000 장 대장암 CT DICOM 이미지 20,000 장 대장암 PET-CT DICOM 이미지 70,000 장 총계 11만 장 대표도면
필요성
- 대장암은 전 세계적으로 세 번째 다빈도 악성종양이며 암 관련 사망 원인의 두 번째를 차지하고 있는 주요 암이며, 특히 우리나라에서도 최근 서구화된 식습관 변화, 비만 환자 증가 등으로 발생률이 급격히 증가하는 추세에 있으며, 국내에서 발생하는 모든 암종 중에서도 세 번째 다빈도 암으로 나타남
- 대장암 관련 병기 및 생존을 예측하는 문제에 있어서는 더욱 다양하고 환자의 실질적인 상황을 반영할 수 있는 요인들을 찾아 적용하여 분석할 필요가 있음
데이터 구조
- 데이터 구성
- 대장암의 객체 인식 인공지능학습을 위한 데이터셋은 이미지와 객체의 라벨링 정보를 포함한 어노테이션 데이터셋으로 구성됨.
(1) 이미지 데이터
- 원본 데이터: 익명화(anonymization)된 DICOM 데이터
- 레이블링용 전처리 가공 데이터셋
(2) 어노테이션 데이터 : 레이블링이 된 정보를 포함한 JSON 형태의 데이터
(3) 이미지 파일명과 어노테이션 데이터의 파일명은 일치시킴
- 어노테이션 포맷
(1) Bounding box, polygon으로 어노테이션된 데이터의 JSON 파일어노테이션 포맷 표 tag attribute 설명 person_id 환자_id 비식별화된 환자 id image_name name 전체 데이터 셋 내의 경로 image_type jpg or DICOM 이미지 데이터 형식 image_seq number 전체 이미지중 몇 번째 image_count number 전체 이미지 수 width number image 너비 height number image 높이 person_id 0~4 0 : 정상, 1~4 : 암 기수 anotations category "cancer" or "normal" type polygon (CT/PET-CT) or bbox (내시경) polygon 포인트 좌표들 bbox x,y,width,height 형식
(2) JSON 파일 샘플
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데이터셋 구축 담당자
수행기관(주관) : 싸이버로지텍
수행기관(주관) 책임자명 전화번호 대표이메일 담당업무 남호경 02-6350-2308 nhk0102@cyberlogitec.com · 데이터 구축 총괄 · 원천 데이터 추출, 정제 및 가공 · AI 모델 및 응용 서비스 개발 수행기관(참여)
수행기관(참여) 기관명 담당업무 가톨릭대학교 산학협력단 · 원천데이터 제공, AI 학습 데이터 가공 테스트웍스 · 저작도구 제공 및 수정 엠서클 · 데이터 상시 품질관리 시스템 개발 데이터 관련 문의처
데이터 관련 문의처 담당자명 전화번호 이메일 남호경(싸이버로지텍) 02-6350-2308 nhk0102@cyberlogitec.com
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인터넷과 물리적으로 분리된 온라인·오프라인 공간으로 의료 데이터를 포함하여 보안 조치가 요구되는 데이터를 다운로드 없이 접근하고 분석 가능
* 온라인 안심존 : 보안이 보장된 온라인 네트워크를 통해 집, 연구실, 사무실 등 어디서나 접속하여 데이터에 접근하고 분석
* 오프라인 안심존 : 추가적인 보안이 필요한 데이터를 대상으로 지정된 물리적 공간에서만 접속하여 데이터에 접근하고 분석 -
- AI 허브 접속
신청자 - 안심존
사용신청신청자신청서류 제출* - 심사구축기관
- 승인구축기관
- 데이터 분석 활용신청자
- 분석모델반출신청자
- AI 허브 접속
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1. 기관생명윤리위원회(IRB) 심의 결과 통지서 [IRB 알아보기] [공용IRB 심의신청 가이드라인]
2. 기관생명윤리위원회(IRB) 승인된 연구계획서
3. 신청자 소속 증빙 서류 (재직증명서, 재학증명서, 근로계약서 등 택1)
4. 안심존 이용 신청서 [다운로드]
5. 보안서약서 [다운로드]
※ 상기 신청서 및 첨부 서류를 완비한 후 신청을 진행하셔야 정상적으로 절차가 이루어집니다. -
신청 및 이용관련 문의는 safezone1@aihub.kr 또는 02-525-7708, 7709로 문의
데이터셋 다운로드 승인이 완료 된 후 API 다운로드 서비스를 이용하실 수 있습니다.
API 다운로드 파일은 분할 압축되어 다운로드 됩니다. 분할 압축 해제를 위해서는 분할 압축 파일들의 병합이 필요하며 리눅스 명령어 사용이 필요합니다.
리눅스 OS 계열에서 다운로드 받으시길 권장하며 윈도우에서 파일 다운로드 시 wsl(리눅스용 윈도우 하위 시스템) 설치가 필요합니다.
※ 파일 병합 리눅스 명령어
find "폴더경로" -name "파일명.zip.part*" -print0 | sort -zt'.' -k2V | xargs -0 cat > "파일명.zip"
- 해당 명령어 실행 시, 실행 경로 위치에 병합 압축 파일이 생성됩니다.
- 병합된 파일 용량이 0일 경우, 제대로 병합이 되지 않은 상태이니 "폴더경로"가 제대로 입력되었는지 확인 부탁드립니다.
※ 데이터셋 소개 페이지에서 다운로드 버튼 클릭하여 승인이 필요합니다.