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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 의료

NEW 소아청소년 정신질환 진단 안저 이미지 데이터

분야헬스케어
구분 안심존(온라인)
유형 이미지

구축년도 : 2022 갱신년월 : 2024-01 조회수 : 3,289 다운로드 : 8

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데이터 변경이력
버전	일자	변경내용	비고
1.1	2024-01-19	데이터 최종 개방
1.0	2023-07-26	데이터 개방(Beta Version)

데이터 히스토리

데이터 히스토리
일자	변경내용	비고
2024-03-19	산출물 전체 공개

소개

대표적인 소아청소년 정신질환인 자폐스펙트럼장애(Autism Spectrum Disorder: ASD), 주의력결핍과잉행동장애(Attention Deficit Hyperactivity Disorder: ADHD) 및 기타 정신질환[발달지연(Developmental delay: DD), 정서장애(Emotional disorder: ED)]을 진단받은 소아청소년과 정상발달을 보이는 소아청소년의 안저 이미지 데이터.

구축목적

ASD, ADHD와 같은 소아청소년 정신질환을 선별하고 진단을 보조하기 위한 바이오마커의 하나로서 소아청소년의 대규모 안저 이미지 및 임상 데이터를 구축함.

메타데이터 구조표
데이터 영역	헬스케어	데이터 유형	이미지
데이터 형식	원천데이터(dcm), 메타 데이터(csv), 라벨링 데이터(json, png)	데이터 출처	자체수집
라벨링 유형	바운딩 박스	라벨링 형식	json
데이터 활용 서비스	해당없음	데이터 구축년도/ 데이터 구축량	2022년/안저 이미지 데이터 6,146건, 임상정보 데이터 3,202건

● 데이터 구축 규모
- 원천 데이터
1) 정상, ASD, ADHD, 기타 정신질환군의 안저 이미지 데이터 총 6,146건(양안 데이터, 일부 단안 포함)
2) 메타 데이터 3,202건(대상자 기준)

- 라벨링 데이터
1) json 파일: 6,146건
2) png 파일: 1,038,674건(각 채널별 30도씩 회전한 이미지, 원본 이미지 1건당 169건)

데이터 종류	원천데이터		라벨링 데이터
자료형태	이미지	텍스트	텍스트	이미지
자료형태	(dcm)	(csv)	(json)	(png)
데이터 규모	6,146건	3,202건	6,146건	1,038,674건

● 데이터 분포
- 클래스별 분포

구분	구성비
정상	31.70%
ADHD	19.21%
ASD	31.70%
ETC	29.23%

- 연령대별 분포

구분	구성비
영유아(만 7세 미만)	27.70%
학령기(만 7세 이상~13세 미만)	43.57%
청소년 (만 13세 이상~21세 미만)	28.73%

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● 학습 모델
 학습모델은 최신 기술 동향 및 높은 성능 기준으로 4가지 후보군을 선정함.
- VGG-19
- ResNet50 (224x224 pretrained)
- ResNeXt50
- EfficientNet_B7 (600x600 pretrained)

 구현한 모델 중 소아청소년 안저 이미지 기반 ASD, ADHD 분류에 가장 적합한 즉 성능치가 가장 높은 모델을 선정하였으며, 성능치가 유사할 경우 처리속도가 빠른 모델을 최종 선정하였음.

구분	내 용
VGG-19 (2014)	알고리즘	VGG-19
	선정사유	옥스포드 대학의 연구팀 VGG에 의해 개발된 모델로써, 2014년 이미지넷 이미지 인식 대회 (ILSVRC 대회)에서 준우승을 한 모델임. 19개의 층으로 구성되어 층이 깊어질수록 분류 에러가 감소하여 성능이 좋아짐을 확인함.
		transfer learning 기법을 활용해서 안저 질환들을 93.5% 정확도로 분류했던 사전연구를 근거로 선정하게 되었음.
		[관련연구]
		Das, A., at el (2019, July). Classification of retinal diseases using transfer learning approach. In 2019 International Conference on Communication and Electronics Systems (ICCES) (pp. 2080-2084). IEEE. (Epoch: 150, Learning rate[Ir]: 0.001, Accurarcy: 93.58%)
ResNet-50(2015)/ ResNeXt50(2016)	알고리즘	ResNet-50/ ResNeX50


	선정사유	50개 계층으로 구성된 컨벌루션 신경망으로, ImageNet 데이터베이스의 1백만 개가 넘는 영상에 대해 훈련된 신경망의 사전 훈련된 버전을 불러올 수 있는 특징을 가짐.
		자폐아이를 스크리닝하는데 사용되어 0.9 (ROC) 결과를 도출하며 본 연구의 목표와 가장 부합한 사전 연구이기에 선정하게 되었음.
		ResNeXt50는 기존 ResNet50을 변형한 모델로 2016년 ILSVRC에서 2등을 달성하였음. 하나의 input을 여러 경로로 나누어 학습한 후 합칠 후 있도록 변형한 모델임.

		[관련논문]
		Lai, M., at el. (2020). A machine learning approach for retinal images analysis as an objective screening method for children with autism spectrum disorder. EClinicalMedicine, 28, 100588.
EfficientNet_B7 (2019)	알고리즘	EfficientNet_B7
	선정사유	imagenet 분류와 전이학습을 통한 보통의 이미지 분류 모두에서 가장 높은 정확도에 도달한 효율적인 모델로써, MnasNet 모델을 확장하는 휴리스틱 방식을 도입함으로써 EfficientNet은 다양한 규모에서 효율성과 정확성의 좋은 조합을 나타내는 모델 제품군 (B0 ~ B7)을 제공함.
		다른 분류모델보다 적은 양의 데이터로 높은 정확도를 가지는 모델 비교결과가 나왔기에 선정하게 되었음.

		[관련논문]
		Tan, M., at el (2019, May). Efficientnet: Rethinking model scaling for convolutional neural networks. In International conference on machine learning (pp. 6105-6114). PMLR. (Accurarcy: 84.4%)

 정상 vs. ASD 분류 모델의 경우 ResNet50와 ResNeXt50에서 가장 높은 성능을 보였으며 정상 vs. ADHD 분류모델의 경우 ResNeXt50와 EfficientNetB0에서 가장 높은 성능을 보였음.

정상 vs. ASD				정상 vs. ADHD
model_	channel_	is_pretrained	auc	model_	channel_	is_pretrained	auc
name	name	is_pretrained	auc	name	name	is_pretrained	auc
ResNet50	r	Pretrained	0.999215	ResNeXt50	r	Pretrained	0.9987446
ResNeXt50	r	Pretrained	0.998274	EfficientNetB0	redfree_gray	Scratch	0.9984058
ResNet50	gray	Pretrained	0.996117	ResNet50	r	Pretrained	0.9931053
ResNeXt50	redfree_rgb	Pretrained	0.995372	ResNeXt50	g	Scratch	0.9911127
0ResNet50	r	Scratch	0.994627	ResNet50	b	Pretrained	0.9906344
ResNeXt50	gray	Pretrained	0.993176	ResNeXt50	r	Scratch	0.985573
ResNet50	g	Pretrained	0.993	ResNet50	gray	Pretrained	0.9848955
ResNeXt50	redfree_gray	Pretrained	0.990274	ResNet50	redfree_rgb	Pretrained	0.9848557
ResNeXt50	g	Pretrained	0.988901	ResNeXt50	redfree_rgb	Pretrained	0.9808305
ResNet50	redfree_rgb	Pretrained	0.98843	ResNeXt50	b	Pretrained	0.9781205

데이터 성능 점수

측정값 (%)

기준값 (%)

데이터 성능 지표

데이터 성능 지표
번호	측정항목	AI TASK	학습모델	지표명	기준값 점수	측정값 점수
1	정상 vs ASD 분류 성능	Image Classification	ResNeXt50	Accuracy	90 %	99.82 %
2	정상 vs ADHD 분류 성능	Image Classification	ResNeXt50	Accuracy	80 %	99.64 %
3	Cup, Disc 탐지 성능	Object Detection	YOLO v3	mAP@IoU 0.5	75 %	99.67 %

※ 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

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● 데이터 포맷
- 안저 이미지 데이터 예시(dcm)
안저 이미지 데이터 예시 dmc

- 라벨링 데이터 구성

구분	No	속성명	속성 및 내용
필수	1	info	데이터셋 정보 (중분류)
필수	1-2	organization_code	데이터셋 수집(촬영) 기관
필수	1-3	patient_id	데이터셋 환자 ID
필수	1-4	class	데이터셋 클래스(레이블)
필수	1-5	direction	데이터셋 안구 촬영 방향
필수	1-6	annotations	라벨링 정보 (중분류)
필수	1-7	bbox_cup	라벨링 Cup 바운딩박스 정보
필수	1-8	x1	라벨링 Cup 바운딩박스 x1 좌표
필수	1-9	y1	라벨링 Cup 바운딩박스 y1 좌표
필수	1-10	x2	라벨링 Cup 바운딩박스 x2 좌표
필수	1-11	y2	라벨링 Cup 바운딩박스 y2 좌표
필수	4	bbox_disk	라벨링 Disk 바운딩박스 정보
필수	4-1	x1	라벨링 Disk 바운딩박스 x1 좌표
필수	4-2	y1	라벨링 Disk 바운딩박스 y1 좌표
필수	4-3	x2	라벨링 Disk 바운딩박스 x2 좌표
필수	4-4	y2	라벨링 Disk 바운딩박스 y2 좌표
필수	5	cd_ratio	라벨링 Cup/Disk ratio 정보
필수	5-1	vertical	라벨링 Cup/Disk ratio 수직 비율
필수	5-2	horizontal	라벨링 Cup/Disk ratio 수평 비율
필수	5-3	area	라벨링 Cup/Disk ratio 면적 비율
필수	6	cd_margin	라벨링 Cup/Disk ratio 여백 정보
필수	6-1	upper	라벨링 Cup/Disk ratio 상단 여백값
필수	6-2	lower	라벨링 Cup/Disk ratio 하단 여백값
필수	6-3	left	라벨링 Cup/Disk ratio 왼쪽 여백값
필수	6-4	right	라벨링 Cup/Disk ratio 오른쪽 여백값
필수	7	area_eye_ratio	라벨링 면적 대비 Cup/Disk 비율 정보
필수	7-1	disk	라벨링 면적 대비 Disk 비율
필수	7-2	cup	라벨링 면적 대비 Cup 비율
필수	8	filename	데이터셋 파일명 정보
필수	9	image_original	데이터셋 원본 파일 정보
필수	9-1	filename	데이터셋 원본 파일명
필수	10	image_600px_rgb	데이터셋 600px RGB 파일명 정보
필수	10-1	filename_d0	데이터셋 600px RGB 파일명 (0도 회전)
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필수	10-6	filename_d150	데이터셋 600px RGB 파일명 (150도 회전)
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필수	10-9	filename_d240	데이터셋 600px RGB 파일명 (240도 회전)
필수	10-10	filename_d270	데이터셋 600px RGB 파일명 (270도 회전)
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필수	11	image_600px_gray	데이터셋 600px 회색조 파일명 정보
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필수	12	image_r	데이터셋 R 채널 파일명 정보
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필수	13	image_g	데이터셋 G 채널 파일명 정보
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필수	14	image_b	데이터셋 B 채널 파일명 정보
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필수	15	image_redfree_rgb	데이터셋 Redfree RGB 파일명 정보
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필수	16	image_redfree_gray	데이터셋 Redfree 회색조 파일명 정보
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필수	17	image_r_stretch	데이터셋 R 채널 스트레칭 파일명 정보
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필수	18	image_g_stretch	데이터셋 G 채널 스트레칭 파일명 정보
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필수	19	image_b_stretch	데이터셋 B 채널 스트레칭 파일명 정보
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필수	20	image_redfree_rgb_stretch	데이터셋 Redfree RGB 스트레칭 파일명 정보
필수	20-1	filename_d0	데이터셋 Redfree RGB 스트레칭 파일명 (0도 회전)
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필수	20-6	filename_d150	데이터셋 Redfree RGB 스트레칭 파일명 (150도 회전)
필수	20-7	filename_d180	데이터셋 Redfree RGB 스트레칭 파일명 (180도 회전)
필수	20-8	filename_d210	데이터셋 Redfree RGB 스트레칭 파일명 (210도 회전)
필수	20-9	filename_d240	데이터셋 Redfree RGB 스트레칭 파일명 (240도 회전)
필수	20-10	filename_d270	데이터셋 Redfree RGB 스트레칭 파일명 (270도 회전)
필수	20-11	filename_d300	데이터셋 Redfree RGB 스트레칭 파일명 (300도 회전)
필수	20-12	filename_d330	데이터셋 Redfree RGB 스트레칭 파일명 (330도 회전)
필수	21	image_redfree_gray_stretch	데이터셋 Redfree 회색조 스트레칭 파일명 정보
필수	21-1	filename_d0	데이터셋 Redfree 회색조 스트레칭 파일명 (0도 회전)
필수	21-2	filename_d30	데이터셋 Redfree 회색조 스트레칭 파일명 (30도 회전)
필수	21-3	filename_d60	데이터셋 Redfree 회색조 스트레칭 파일명 (60도 회전)
필수	21-4	filename_d90	데이터셋 Redfree 회색조 스트레칭 파일명 (90도 회전)
필수	21-5	filename_d120	데이터셋 Redfree 회색조 스트레칭 파일명 (120도 회전)
필수	21-6	filename_d150	데이터셋 Redfree 회색조 스트레칭 파일명 (150도 회전)
필수	21-7	filename_d180	데이터셋 Redfree 회색조 스트레칭 파일명 (180도 회전)
필수	21-8	filename_d210	데이터셋 Redfree 회색조 스트레칭 파일명 (210도 회전)
필수	21-9	filename_d240	데이터셋 Redfree 회색조 스트레칭 파일명 (240도 회전)
필수	21-10	filename_d270	데이터셋 Redfree 회색조 스트레칭 파일명 (270도 회전)
필수	21-11	filename_d300	데이터셋 Redfree 회색조 스트레칭 파일명 (300도 회전)
필수	21-21	filename_d330	데이터셋 Redfree 회색조 스트레칭 파일명 (330도 회전)

라벨링 데이터 예시(json)

- 라벨링 데이터 예시(json)

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- 메타 데이터 구성: 성별, 나이, 키, 몸무게, 신체질량지수(Body mass index) 등을 포함한 측정 데이터, 진단명 및 중증도 데이터

분류	No.	항목		타입	필수여부	범위	비고
분류	No.	항목명	항목설명	타입	필수여부	범위	비고
임상	1	organization	수집기관 코드	number	Y	01월 04일	1: 세브란스
정보							2: 은평성모
							3: 강북삼성
							4:강남세브란스
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	2	data_code	데이터 코드	number	Y	-1000
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- 메타 데이터 예시(csv)

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1	2	F	7	ADHD	124.9	23.5	15.06409	ADHD	mild

데이터셋 구축 담당자

수행기관(주관) : 연세대학교 산학협력단

수행기관(주관)
책임자명	전화번호	대표이메일	담당업무
하성지	02-2227-8242	sungjiha@yuhs.ac	데이터 수집 및 정제, AI학습, 사업총괄

수행기관(참여)

수행기관(참여)
기관명	담당업무
가톨릭대학교 산학협력단	데이터 수집
㈜ 루먼랩	데이터 가공
삼성의료재단	데이터 수집
㈜ 에스에스엘	데이터 검수, 품질관리

데이터 관련 문의처

데이터 관련 문의처
담당자명	전화번호	이메일
하성지	02-2227-8242	sungjiha@yuhs.ac

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
  사용신청신청자신청서류 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