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온라인 안심존 데이터 ?

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

입니다.
#헬스케어 건강서비스

뇌질환 융합데이터

뇌질환 융합 데이터 아이콘 이미지
  • 분야헬스케어
  • 구분 안심존(온라인)
  • 유형 텍스트 , 이미지 , 비디오
구축년도 : 2022 갱신년월 : 2023-11 조회수 : 7,359 다운로드 : 20

※ 내국인만 데이터 신청이 가능합니다.

  • 데이터 변경이력

    데이터 변경이력
    버전 일자 변경내용 비고
    1.1 2023-11-30 데이터 최종 개방
    1.0 2023-05-04 데이터 개방(Beta Version)

    데이터 히스토리

    데이터 히스토리
    일자 변경내용 비고
    2024-01-29 데이터설명서, 구축업체정보 수정 담당자 정보 수정
    2024-01-26 산출물 전체 공개
    2023-07-28 담당자 ,연락처 변경

    소개

    뇌질환 융합데이터를 이용하여 정상, 경도인지장애, 치매 환자 예측 AI 모델 제시

    구축목적

    임상 및 인지평가의 완전한 데이터셋(complete data set)을 근거로 한 경도인지장애와 치매 진단을 AI로 학습을 시켜서, 불완전한 데이터셋(incomplete data set)을 가진 환자의 진단을 AI 알고리듬을 통해 추정하는 진단법을 수립하는 것이 궁극적인 목적임.
  •  데이터 구축 규모

     데이터 구축 규모
    구분 최종인원/ 뇌파 CDT 데이터  메타 데이터
    목표인원(명) 데이터
    정상 333/300 333 333 333
    경도인지장애 400/400 400 400 400
    치매 206/200 206 206 206
    합계 939/900 939 939 939

     

     데이터 분포

    다양성
    (요건)
    연령대별 분포 구성비
    중첩률
    구성비 중첩률 50% 치매환자 비율은 50대 이상부터 주로 발생하므로, 50대 이상을 모집하여 환자의 경우 60, 70대가 많음. 최대한 연령별 균등분포를 얻을 예정임 
    목표 구성비
    50 대 10.60%
    60 대 24.60%
    70 대  39.60%
    80 대 24.10%
    남녀 성비 구성비
    중첩률
    구성비 중첩률 50% 여성의 병원 방문과 인지장애 유병율이 높지만, 성별은 가능한 5:5 비율로 가깝게 구축할 예정임 
    목표 구성비
    남성 31.10%
    여성 68.90%
    질환별 분포 구성비
    중첩률
    구성비 중첩률 50% 질환명 분포를 다양성(통계) 목표치에 따라 최대한 가깝게 구축할 예정임 
    목표 구성비
    정상인 35.50%
    경도인지장애 42.60%
    치매 21.90%
  • 저작도구 설명서 및 저작도구 다운로드

    저작도구 설명서 다운로드 저작도구 다운로드
  • AI 모델 상세 설명서 다운로드

    AI 모델 상세 설명서 다운로드 AI 모델 다운로드

    모델 학습 프로세스
    모델 학습 프로세스

    qEEG 데이터와 CDT feature(score) 데이터, CDT image 데이터의 퇴행성 뇌질환 분류모델 적용을 위한 학습 프레임워크
    본 사업의 AI모델 적용시에는 정상 300명, 경도인지장애 400명, 치매 200명의 데이터를 사용하였으며 Train Set : Validation Set : Test Set 비율은 80%, 10%, 10%로 분석진행

     

    데이터 전처리 

    데이터 전처리 과정

    데이터의 merging과 matching, 데이터  scaling의 전처리 과정을 거쳐, 각 변수의 독립적인 특징을 평가하기 위해 Family Wise Error Rate(FWER)이 보정된 p-values에서 p-values cut off (유의수준)에 따라 유의한 변수만 가져오기 위한 mask를 생성함  
    p-values cut off을 유의수준으로 수행한 다중 검정으로 증가한 FWER 위하여 adjust method로 p-value 보정
    CDT score의 경우 순위 기반의 범주형 데이터이므로 scaling 과정은 생략한다. 
    CDT image의 경우 시계 이미지의 크기에 맞게 bounding box 구현 후, 시계 그림만 cropping, resizing작업을 진행하여 모델에 적용하였다. 
    *resize image shape = (128,128)

     

    학습모델

    단일 모달리티를 위한 머신러닝 모델로는 Support Vector Machine(Linear, Radial Basis Function), Logistic Regression, Random Forest를 사용함. 
    CDT image 데이터 분석을 위한 Convolution Neural Network 모델을 사용하였고, 컨볼루션 신경망 모델 주요 학습 파라미터는 다음과 같이 사용함.
    *optimizer = Adam, Loss = categorical cross entropy, Total Params  = 741,827
    멀티모달 기반의 앙상블기법에 soft voting 방법을 사용하여 F1score로 평가함

     

  • 데이터 성능 점수

    측정값 (%)
    기준값 (%)

    데이터 성능 지표

    데이터 성능 지표
    번호 측정항목 AI TASK 학습모델 지표명 기준값 점수 측정값 점수
    1 정상/경도인지장애/치매 분류 성능 Image Classification Support Vector Machine, Random Forest, Linear SVC, Logistic Regression, CNN F1-Score 0.8 0.8111

    ※ 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 포멧

     데이터 포멧
    원시 데이터 종류 CDT 데이터 뇌파 데이터 메타 데이터
    원시 데이터 포맷 jpg edf txt

     

     데이터 구성
    - 기관코드

    데이터 구성- 기관코드
    기관명 파일명 구조
    동아대학교 병원 DMC
    부산대학교 병원 PMC
    동아대학교 산학협력단 DAU
    ㈜ 아이메디신 IMS
    ㈜ 에스씨티  SCT

     

    - 데이터 코드(질병 구분별)

    데이터 구성- 데이터 코드(질병 구분별)
    데이터 종류 데이터 코드
    NC 정상
    MCI 경도인지장애
    AD 치매 

     

    어노테이션 포맷
     (1) CDT 데이터 (임상정보)

    어노테이션 포맷(1) CDT 데이터 (임상정보)
    구분 속성명 타입 필수여부 설명 범위 비고
    1 id string Y 식별자(파일명)    
    2 file_format string Y 스코어 파일확장자    
    3 organ string Y 측정기관 DAU, DMC,SCT, PMC, CAU, IMS  
    4 sequence string Y 순번    
    5 length number   측정 시간 (초)    
    6 data_captured string   생성일자    
    7 time string   수집 시간    
    8 sex strimg   성별 M,W  
    9 age number   나이    
    10 height number      
    11 weight number   몸무게    
    12 diagnostic string   진단정보 0G0, 0G1, 0G2  
    13 drug_use string   약물복용여부 M1 ~ M9  
    14 score1  number  Y CDT질적 total score     
    15 score2  number  Y CDT양적 total score   
     

     

     (2) CDT 데이터 (시계판 완결성)

    어노테이션 포맷(2) CDT 데이터 (시계판 완결성)
    구분 속성명 타입 필수여부 설명 범위 비고
    1 id string Y 식별자(파일명)    
    2 file_format string Y 스코어 파일확장자    
    3 organ string Y 측정기관 DAU, DMC,SCT, PMC, CAU, IMS  
    4 sequence string Y 순번    
    5 clock_x number   시계판 X 위치    
    6 clock_y number   시계판 Y 위치    
    7 width number   시계판 넓이    
    8 height  number   시계판 높이    
    9 intersec_rate number   시계판 정사각형비율    
    10 score number Y 시계판 완결성  
     

     

     (3) CDT 데이터 (숫자의 표기여부 및 순서)

    어노테이션 포맷(3) CDT 데이터 (숫자의 표기여부 및 순서)
    구분 속성명 타입 필수여부 설명 범위 비고
    1 id string Y 식별자(파일명)    
    2 file_format string Y 스코어 파일확장자    
    3 organ string Y 측정기관    
    4 sequence string Y 순번    
    5 num_direct string   시계숫자 방향    
    6 num_1_x number   1시의 X 위치    
    7 num_1_y number   1시의 Y 위치    
    8 num_1_loc number   1시 위치의 시계값    
    9 num_1_dup string   1시의 위치정확도    
    10 num_2_x number   2시의 X 위치    
    11 num_2_y number   2시의 Y 위치    
    12 num_2_loc number   2시 위치의 시계값    
    13 num_2_dup string   2시의 위치정확도    
    14 num_3_x number   3시의 X 위치    
    15 num_3_y number   3시의 Y 위치    
    16 num_3_loc number   3시 위치의 시계값    
    17 num_3_dup string   3시의 위치정확도    
    18 num_4_x number   4시의 X 위치    
    19 num_4_y number   4시의 Y 위치    
    20 num_4_loc number   4시 위치의 시계값    
    21 num_4_dup string   4시의 위치정확도    
    22 num_5_x number   5시의 X 위치    
    23 num_5_y number   5시의 Y 위치    
    24 num_5_loc number   5시 위치의 시계값    
    25 num_5_dup string   5시의 위치정확도    
    26 num_6_x number   6시의 X 위치    
    27 num_6_y number   6시의 Y 위치    
    28 num_6_loc number   6시 위치의 시계값    
    29 num_6_dup string   6시의 위치정확도    
    30 num_7_x number   7시의 X 위치    
    31 num_7_y number   7시의 Y 위치    
    32 num_7_loc number   7시 위치의 시계값    
    33 num_7_dup string   7시의 위치정확도    
    34 num_8_x number   8시의 X 위치    
    35 num_8_y number   8시의 Y 위치    
    36 num_8_loc number   8시 위치의 시계값    
    37 num_8_dup string   8시의 위치정확도    
    38 num_9_x number   9시의 X 위치    
    39 num_9_y number   9시의 Y 위치    
    40 num_9_loc number   9시 위치의 시계값    
    41 num_9_dup string   9시의 위치정확도    
    42 num_10_x number   10시의 X 위치    
    43 num_10_y number   10시의 Y 위치    
    44 num_10_loc number   10시 위치의 시계값    
    45 num_10_dup string   10시의 위치정확도    
    46 num_11_x number   11시의 X 위치    
    47 num_11_y number   11시의 Y 위치    
    48 num_11_loc number   11시 위치의 시계값    
    49 num_11_dup string   11시의 위치정확도    
    50 num_12_x number   12시의 X 위치    
    51 num_12_y number   12시의 Y 위치    
    52 num_12_loc number   12시 위치의 시계값    
    53 num_12_dup string   12시의 위치정확도    
    54 score number Y 숫자표기및순서  
     

     

     (4) CDT 데이터 (바늘의 표기 여부 및 배치)

    어노테이션 포맷(4) CDT 데이터 (바늘의 표기 여부 및 배치)
    구분 속성명 타입 필수여부 설명 범위 비고
    1 id string Y 식별자(파일명)    
    2 file_format string Y 스코어 파일확장자    
    3 organ string Y 측정기관 DAU, DMC,SCT, PMC, CAU, IMS  
    4 sequence string Y 순번    
    5 hour_exist string   시침의 존재여부    
    6 hour_x number   시침의 X 위치    
    7 hour_y number   시침의 Y 위치    
    8 hour_width number   시침의 넓이    
    9 hour_height number   시침의 높이    
    10 hour_length number   시침의 길이    
    11 hour_angle number   시침의 각도    
    12 hour_dist number   시침의 중심점의 거리    
    13 min_exist string   분침의 존재여부    
    14 min_x number   시침의 X 위치    
    15 min_y number   시침의 Y 위치    
    16 mon_width number   시침의 넓이    
    17 min_height number   시침의 높이    
    18 min_length number   시침의 길이    
    19 min_angle number   분침의 각도    
    20 min_dist number   분침의 중심점의 거리    
    21 score number   숫자표기및순서  
     

     

     (5) CDT 데이터 (시계의 크기)

    어노테이션 포맷(5) CDT 데이터 (시계의 크기)
    구분 속성명 타입 필수여부 설명 범위 비고
    1 id string Y 식별자(파일명)    
    2 file_format string Y 스코어 파일확장자    
    3 organ string Y 측정기관 DAU, DMC,SCT, PMC, CAU, IMS  
    4 sequence string Y 순번    
    5 width number   시계 넓이    
    6 height  number   시계 높이    
    7 clock_size number   시계크기    
    8 score number Y 시계 크기  
     

     

     (6) CDT 데이터 (그리기 어려움)

    어노테이션 포맷(6) CDT 데이터 (그리기 어려움)
    구분 속성명 타입 필수여부 설명 범위 비고
    1 id string Y 식별자(파일명)    
    2 file_format string Y 스코어 파일확장자    
    3 organ string Y 측정기관 DAU, DMC,SCT, PMC, CAU, IMS  
    4 sequence string Y 순번    
    5 clock_accuracy number   시계판의 정확도    
    6 hands_accuracy number   시계바늘의 정확도    
    7 number_accuracy number   숫자의 정확도    
    8 score number Y 그리기어려움  
     

     

     (7) CDT 데이터 (자극속박반응)

    어노테이션 포맷(7) CDT 데이터 (자극속박반응)
    구분 속성명 타입 필수여부 설명 범위 비고
    1 id string Y 식별자(파일명)    
    2 file_format string Y 스코어 파일확장자    
    3 organ string Y 측정기관 DAU, DMC,SCT, PMC, CAU, IMS  
    4 sequence string Y 순번    
    5 hour_angle number   시침의 각도    
    6 hour_number number   시침의 가르키는 숫자    
    7 hour_draw string   시간을 숫자로 표기여부    
    8 min_angle number   분침의 각도    
    9 min_number number   분침의 가르키는 숫자    
    10 min_draw number   분을 숫자로 표기여부    
    11 score number Y 자극속박반응  
     

     

     (8) CDT 데이터 (개념적 결함)

    어노테이션 포맷(8) CDT 데이터 (개념적 결함)
    구분 속성명 타입 필수여부 설명 범위 비고
    1 id string Y 식별자(파일명)    
    2 file_format string Y 스코어 파일확장자    
    3 organ string Y 측정기관 DAU, DMC,SCT, PMC, CAU, IMS  
    4 sequence string Y 순번    
    5 clock_accuracy number   시계판에 정확도    
    6 number_accuracy number   숫자의 정확도    
    7 hands_accuracy number   시계바늘의 정확도    
    8 score number Y 개념적 결함  
     

     

     (9) CDT 데이터 (공간과계획 결함)

    어노테이션 포맷(9) CDT 데이터 (공간과계획 결함)
    구분 속성명 타입 필수여부 설명 범위 비고
    1 id string Y 식별자(파일명)    
    2 file_format string Y 스코어 파일확장자    
    3 organ string Y 측정기관 DAU, DMC,SCT, PMC, CAU, IMS  
    4 sequence string Y 순번    
    5 ignore_left number   숫자의 좌측무시    
    6 form_error number   특정형태오류    
    7 pattern_error number   패턴오류    
    8 number_outside number   시계판 밖에 숫자    
    9 number_reverse number   반시계 방향으로 숫자기입    
    10 score number Y 공간과계획결함  
     

     

     (10) CDT 데이터 (보속)

    어노테이션 포맷(10) CDT 데이터 (보속)
    구분 속성명 타입 필수여부 설명 범위 비고
    1 id string Y 식별자(파일명)    
    2 file_format string Y 스코어 파일확장자    
    3 organ string Y 측정기관 DAU, DMC,SCT, PMC, CAU, IMS  
    4 sequence string Y 순번    
    5 hands_count number   바늘의 숫자    
    6 num_1_count number   숫자1의 개수    
    7 num_2_count number   숫자2의 개수    
    8 num_3_count number   숫자3의 개수    
    9 num_4_count number   숫자4의 개수    
    10 num_5_count number   숫자5의 개수    
    11 num_6_count number   숫자6의 개수    
    12 num_7_count number   숫자7의 개수    
    13 num_8_count number   숫자8의 개수    
    14 num_9_count number   숫자9의 개수    
    15 num_10_count number   숫자10의 개수    
    16 num_11_count number   숫자11의 개수    
    17 num_12_count number   숫자12의 개수    
    18 score number Y 보속  
     
  • 데이터셋 구축 담당자

    수행기관(주관) : 가천대학교 산학협력단
    수행기관(주관)
    책임자명 전화번호 대표이메일 담당업무
    데이터 총괄
    수행기관(참여)
    수행기관(참여)
    기관명 담당업무
    ㈜아이메디신 뇌질환 융합데이터 총괄 및 데이터 셋 구축 전 과정
    동아대학교 병원 데이터 수집, 검수
    부산대학교 병원 데이터 수집, 검수
    ㈜에스엔씨 데이터 정제, 가공
    동아대학교 산학협력단 데이터 수집, 검수
    ㈜에스씨티 데이터 수집
    ㈜어니컴 데이터 검수
    데이터 관련 문의처
    데이터 관련 문의처
    담당자명 전화번호 이메일
    이지원 02-747-7422 jwlee@imedisync.com
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    4. 승인구축기관
    5. 데이터 분석 활용신청자
    6. 분석모델반출신청자
  • 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.