콘텐츠로 건너뛰기 메뉴로 건너뛰기 푸터로 건너뛰기
데이터를 불러오고 있습니다
데이터를 저장하고 있습니다
본 데이터는
온라인 안심존 데이터 ?

온라인 안심존 : 보안이 보장된 온라인 네트워크를 통해 집, 연구실, 사무실 등 어디서나 접속하여 데이터에 접근하고 분석

입니다.
#의료 데이터 # 뇌경색 # 인공지능 솔루션 # MRI 영상 # 조기 진단 # 예후 예측 알고리즘 # 영상데이터 # 임상데이터

신경계 질환 의료 영상

신경계 질환 의료 영상
  • 분야헬스케어
  • 구분 안심존(온라인)
  • 유형 이미지
구축년도 : 2020 갱신년월 : 2021-06 조회수 : 2,235 다운로드 : 36

※ 내국인만 데이터 신청이 가능합니다.

  • 데이터 변경이력

    데이터 변경이력
    버전 일자 변경내용 비고
    1.0 2021-06-30 데이터 최초 개방

    소개

    뇌경색 예방 및 조기 진단, 치료에 활용되는 AI 기술 개발을 위한 뇌 영상 데이터

    구축목적

    뇌경색 MRI영상과 임상데이터를 사용하여 뇌경색의 조기진단 및 예후, 예측을 도출해낼 수 있도록 인공지능을 훈련하기 위한 데이터셋
  • 구축 내용 및 제공 데이터량

    • 뇌경색 환자 영상데이터 6000례, 이 영상데이터에 120항목 이상의 임상데이터 6000례, 환자 추적관찰 20항목 이상의 임상데이터 최소 2000례, 총 1.5만례의 데이터
    • 병원내 영상서버에서 개인정보 비식별화, 영상 판독의 코딩화, 병원 EMR기록의 코딩화, 임상병리 결과(연속변수)의 수집
      구축 내용 및 제공 데이터량
      데이터 명 형식 구축량
      뇌경색 영상데이터 dicom, png, nii.gz 6,000례, 6천건
      뇌경색 임상데이터 json 6,000례, 6천건, 각 120항목
      추적관찰 임상데이터 json 2,000례 이상, 2천건 이상, 각 20항목
      합계   총 1.5만건
  • 저작도구 설명서 및 저작도구 다운로드

    저작도구 설명서 다운로드 저작도구 다운로드
  • 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 뇌경색 발병 진단 Estimation CNN+RNN(LSTM) Accuracy 80 % 97 %
    2 재발 예후 예측 Prediction CNN+RNN(LSTM) Accuracy 80 % 81 %
    3 심방 세동 예측 Prediction CNN+RNN(LSTM) Accuracy 60 % 79.13 %
    4 뇌경색 발병 진단 Estimation CNN+RNN(LSTM) AUC-ROC 0.8 단위없음 0.96 단위없음
    5 재발 예후 예측 Prediction CNN+RNN(LSTM) AUC-ROC 0.8 단위없음 0.81 단위없음
    6 심방 세동 예측 Prediction CNN+RNN(LSTM) AUC-ROC 0.6 단위없음 0.67 단위없음

    ※ 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)

  • 설명서 및 활용가이드 다운로드

    데이터 설명서 다운로드 구축활용가이드 다운로드

    데이터 변경이력

    데이터 변경이력
    버전 일자 변경내용 비고
    1.0 2021.06.30 데이터 최초 개방  

    구축 목적

    • 뇌경색 MRI영상과 임상데이터를 사용하여 뇌경색의 조기진단 및 예후, 예측을 도출해낼 수 있도록 인공지능을 훈련하기 위한 데이터셋

    활용 분야

    • 뇌경색 조기진단, 인공지능 기반 소프트웨어 의료기기 개발, 뇌경색 예측 및 정밀치료 인공지능 프로그램 개발

    소개

    • 뇌경색 조기진단, 인공지능 기반 소프트웨어 의료기기 개발, 뇌경색 예측 및 정밀치료 인공지능 프로그램 개발신경계 질환 의료 영상-소개 이미지

    구축 내용 및 제공 데이터량

    • 뇌경색 환자 영상데이터 6000례, 이 영상데이터에 120항목 이상의 임상데이터 6000례, 환자 추적관찰 20항목 이상의 임상데이터 최소 2000례, 총 1.5만례의 데이터
    • 병원내 영상서버에서 개인정보 비식별화, 영상 판독의 코딩화, 병원 EMR기록의 코딩화, 임상병리 결과(연속변수)의 수집
      구축 내용 및 제공 데이터량
      데이터 명 형식 구축량
      뇌경색 영상데이터 dicom, png, nii.gz 6,000례, 6천건
      뇌경색 임상데이터 json 6,000례, 6천건, 각 120항목
      추적관찰 임상데이터 json 2,000례 이상, 2천건 이상, 각 20항목
      합계   총 1.5만건

    대표도면

    신경계 질환 의료 영상-대표도면-1

     

    신경계 질환 의료 영상 대표도면-2

    필요성

    • 뇌경색 질환의 증가
      1. - 해마다 국내에서 10만 5000명의 신규 뇌졸중 환자가 발생하는 가운데, 전체 뇌졸중 환자의 76%는 뇌경색 환자
      2. - 통계상 35분당 1명이 뇌졸중으로 사망에 이르며, 환자 수 추이는 증가 중. 그에 따라 뇌경색 진료비 역시 가파르게      증가
      3. - 고령인구 비율의 꾸준한 증가로 뇌경색 환자의 증가
    • 신경계 질환 임상 및 진료 데이터의 문제
      1. - 의료영상 인공지능 프로그램 데이터를 생산하는데 영상의학과 전문의의 노동 집약적 레이블이나 어노테이션이 있    어야 된다는 점이 잘 정제된 데이터셋 구축에 가장 큰 걸림돌
      2. - 각 업체가 의료인공지능 소프트웨어를 개발하기 위한 데이터셋 수집이나 임상검증을 거치려면 데이터를 모을 연구    자나, 의료기관을 찾아 큰 비용을 지불하면서 임상연구 형태를 거쳐야 하므로 중소기업이나 신생 의료기기 업체에      게는 진입 장벽이 매우 높음. 또한 한 의료기관을 바탕으로 제공되는 학습용 데이터셋이나 수행되는 임상시험은 특    정지역이나 병원의 진단 프로세스 등에 의해 발생하는 편향
      3. - 가장 많은 의료 데이터가 병원에 존재하며, 또한 그 안에 존재하는 대부분의 의료 데이터가 개인정보 노출 위험성이    있기 때문에 외부 기관 및 기업에서 접근성이 매우 낮은 편임히 포함하지 못하는 한계점을 내포

    데이터 구조

    • 데이터 구성
      1. - DICOM 영상/레이블 데이터 구성 신경계 질환 의료 영상-데이터 구조-데이터 구성-DICOM 영상/레이블 데이터 구성 예시 이미지

         

      2. - PNG 영상/레이블 데이터 구성 신경계 질환 의료 영상 데이터 구조-데이터 구성-PNG 영상/레이블 데이터 구성 예시 이미지

       

    • 어노테이션 포맷신경계 질환 의료 영상-데이터 구조-데이터 구성-어노테이션 포맷 예시 이미지
  • 데이터셋 구축 담당자

    수행기관(주관) : 서울대학교 산학협력단
    수행기관(주관)
    책임자명 전화번호 대표이메일 담당업무
    이시욱 02-870-2671 shiuk.lee@gmail.com · 데이터 구축 총괄
    수행기관(참여)
    수행기관(참여)
    기관명 담당업무
    전남대학교 · 원천 데이터 수집
    · MRI 영상 및 임상 데이터 비식별화
    · MRI 영상 데이터 Labeling 및 검수
    인피노브(주) · 검수된 영상 데이터 및 임상 데이터 일치화
    · AI학습 데이터셋 설계 및 구축
    · 뇌경색 진단, 예후/예측 모델 개발
    나무기술(주) · 데이터 Annotation
    · 데이터 검수
    ㈜퍼즐시스템즈 · 관리도구 및 앱 서비스 개발
    데이터 관련 문의처
    데이터 관련 문의처
    담당자명 전화번호 이메일
    이은재(인피노브 주식회사) 070-7017-1711 contactai@infinov.com
보건의료 데이터 개방 안내

보건의료 데이터는 온라인 및 오프라인 안심존을 통해 개방됩니다.

안심존이란 안심존 이용메뉴얼 안심존 이용신청
  • 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

    1. AI 허브 접속
      신청자
    2. 안심존
      사용신청
      신청자신청서류 제출*
    3. 심사구축기관
    4. 승인구축기관
    5. 데이터 분석 활용신청자
    6. 분석모델반출신청자
  • 1. 기관생명윤리위원회(IRB) 심의 결과 통지서 [IRB 알아보기]
    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 -name "파일명.zip.part*" -print0 | sort -zt'.' -k2V | xargs -0 cat > "파일명.zip"

※ 데이터셋 소개 페이지에서 다운로드 버튼 클릭하여 승인이 필요합니다.