※본 데이터는 원본에서 무작위로 추출된 특성으로 구축된 합성데이터이며, AI허브 약관과 개인정보보호법에 의해 제3자 이전이나 원본데이터의 추론은 엄격하게 금지됩니다.
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데이터 변경이력
데이터 변경이력 버전 일자 변경내용 비고 1.1 2024-08-08 非안심존 데이터 전환 1.0 2024-06-28 데이터 개방 Beta Version 데이터 히스토리
데이터 히스토리 일자 변경내용 비고 2024-06-28 산출물 공개 Beta Version 소개
- 실제의 위, 대장 내시경의 궤양, 용종, 암 이미지를 기반으로 위 20,000장(궤양 5,000장, 용종 5,000장, 암 10,000장), 대장 20,000장(궤양 5,000장, 용종 5,000장, 암 10,000장) 총 40,000장의 내시경 이미지 합성이미지를 생성
구축목적
- 개인정보 이슈가 없이 누구나 사용가능한 헬스케어 데이터를 배포하기 위한 목적으로, 실제의 위/대장 내시경을 기반으로 생성 AI를 통해 위/대장 내시경 이미지를 합성함.
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메타데이터 구조표 데이터 영역 헬스케어 데이터 유형 이미지 데이터 형식 png 데이터 출처 Diffusion model을 통해 생성된 합성데이터 라벨링 유형 바운딩박스(이미지), 세그멘테이션(이미지) 라벨링 형식 json 데이터 활용 서비스 의료 합성이미지 생성 서비스, 내시경 영상 병변 검출 서비스 데이터 구축년도/
데이터 구축량2023년/원천데이터, 라벨링데이터 각 40,000장 -
- 데이터 구축 규모
내시경 이미지 합성데이터 총 4만장 (위 합성데이터 2만장, 대장 합성데이터 2만장)데이터 종류 데이터 형태 이미지 규모 어노테이션 규모 파일 수 객체 수 위 내시경 이미지 합성데이터 합성 이미지 2만 장 궤양:5천장 2만 건 궤양:5천건 7,121건 용종: 5천장 용종: 5천건 10,754건 암: 1만장 암: 1만건 11,861건 대장 내시경 이미지 합성데이터 합성 이미지 2만 장 궤양:5천장 2만 건 궤양:5천건 9,203건 용종: 5천장 용종: 5천건 5,484건 암: 1만장 암: 1만건 10,011건 총계 4만 장 4만 건 54,434건 - 데이터 분포
장기별 분포: 위, 대장 합성데이터의 객체 수
- 위: 29,736건
- 대장: 24,698건
병변별 분포: 궤양, 용종, 암 합성데이터의 객체 수
- 궤양: 16,324건
- 용종: 16,238건
- 암: 21,872건 -
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AI 모델 상세 설명서 다운로드
AI 모델 상세 설명서 다운로드 AI 모델 다운로드- 활용 모델
모델학습
YOLOv8은 실시간 객체탐지 모델로 Bbox 데이터를 활용하여 학습한다. 본 사업에서는 구축된 데이터를 보편적인 데이터셋 비율인 학습, 검증, 시험을 8:1:1로 구분하여 검증과 시험 모두 4천 장으로 준비하는 것을 제안한다.학습(Training) 검증(Validation) 시험(Test) 개요 YOLOv8 모델 학습 학습 도중 모델 성능 평가 및 비교 모델 학습 후 성능 평가 로컬 환경에서 학습 mAP 지표 기준 mAP 지표 기준 데이터 수량 32,000 장 4,000 장 4,000 장 
- 서비스 활용 시나리오
● 내시경 영상 내 병변 탐지하는 서비스로 활용 가능
● 병변 탐지 서비스
- 데이터셋에 주어진 Bbox 라벨 뿐만 아니라 클래스, mask 등을 활용하여 여러 형태의 병변 탐지 모델 개발이 가능함
- 라벨의 활용에 따라 성능 우선 또는 추론 속도 우선 등의 모델 개발 선택이 가능함
● 기타 서비스
- 본 사업에서 구축한 데이터의 이미지는 2048x2048 고화질 이미지로 Super Resolution 모델을 개발하여 저화질 내시경 이미지를 고화질로 변환하는 서비스로도 활용가능함
- 추가적으로 데이터셋에 주어진 라벨을 활용하여 Copy-paste 같은 데이터 증강 기법이나 이미지 생성 모델 개발이 가능함 -
설명서 및 활용가이드 다운로드
데이터 설명서 다운로드 구축활용가이드 다운로드- 데이터 구성
객체 라벨링 json 예시 
{
"version": "4.2.7",
"shapes": [
{
"label": "01_stomach_ulcer_generation",
"organ": 0,
"lesion": 0,
"location": 1,
"points": [ ...
],
"shape_type": "polygon"
}, ...
{
"label": "01_stomach_ulcer_generation",
"organ": 0,
"lesion": 0,
"location": 1,
"points": [ ...
],
"shape_type": "rectangle"
}
],
"imagePath": "1_1_03827.png",
"imageHeight": 2048,
"imageWidth": 2048
}- 어노테이션 포맷
No 속성명 길이 타입 필수여부 비고 한글명 영문명 1 라벨링 도구 버전 version String Y 2 객체 리스트 shapes 1≤ JsonArray Y { 객체 정보 JsonObject Y 2-1 객체 클래스명 label String Y 2-2 장기 종류 organ Number Y 0,1 중 하나 2-3 병변 종류 lesion Number Y 0,1,2 중 하나 2-4 장기 위치 location Number Y 1 2-5 객체 좌표 리스트 points 4≤ JsonArray Y [ 객체 좌표 2 JsonArray Y 2-5-1 x 좌표 Number Y 0~2048 사이 값 2-5-2 y 좌표 Number Y 0~2048 사이 값 ] 2-6 객체 타입 shape_type String Y } 3 이미지 파일명 imagePath String Y 4 이미지 높이 imageHeight Number Y 2048 5 이미지 너비 imageWidth Number Y 2048 - 데이터 포맷 예시
이미지 
라벨링 도구 버전 4.2.7 객체 리스트 객체 클래스명 01_stomach_ulcer_generation 장기 종류 0 병변 종류 0 장기 위치 0 객체 좌표 리스트 x 좌표 922.893617 y 좌표 927.6595745 객체 타입 rectangle 이미지 파일명 1_1_00054.png 이미지 높이 2048 이미지 넓이 2048 [JSON 형식 및 실제 예시]
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데이터셋 구축 담당자
수행기관(주관) : 양산부산대학교병원
수행기관(주관) 책임자명 전화번호 대표이메일 담당업무 이연주 055-360-2180 moonmissing@gmail.com 사업총괄 수행기관(참여)
수행기관(참여) 기관명 담당업무 서울대학교병원 데이터 선정/비식별화, 데이터셋 검수, 메타데이터 생성, 임상자료 수집 가톨릭대학교산학협력단 데이터 선정/비식별화, 데이터셋 검수, 메타데이터 생성, 임상자료 수집 경북대학교산학협력단 생성 AI모델 개발 한국과학기술원 딥러닝 기반 super resolution AI 알고리즘 개발 ㈜서르 라벨링 및 검수, 메타데이터 생성, segmentation 라벨링 ㈜캡토스 의미/구문정확성 검사, AI모델 학습, VTT,FID 유효성 검사 데이터 관련 문의처
데이터 관련 문의처 담당자명 전화번호 이메일 이연주 055-360-2180 moonmissing@gmail.com 이해진 070-8287-0320 seareale@captos.co.kr AI모델 관련 문의처
AI모델 관련 문의처 담당자명 전화번호 이메일 류연경 070-5066-0525 yg_ryu@seoreu.com 공한석 070-5066-0525 gong_hs@seoreu.com 저작도구 관련 문의처
저작도구 관련 문의처 담당자명 전화번호 이메일 전승혁 070-5066-0525 jeon_sh@seoreu.com 류연경 070-5066-0525 yg_ryu@seoreu.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.