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NEW 경동맥 혈관 CT 및 MRI 데이터
- 분야헬스케어
- 구분 안심존(온라인)
- 유형 이미지
-
데이터 변경이력
데이터 변경이력 버전 일자 변경내용 비고 1.1 2024-10-30 데이터 최종 개방 1.0 2024-07-05 데이터 개방 Beta Version 데이터 히스토리
데이터 히스토리 일자 변경내용 비고 2024-07-05 산출물 공개 Beta Version 소개
- 경동맥 환자의 진단을 위해 MRI/MRA/CT/CTA 데이터를 각각 18,750건씩 구축. 협착이 발생한 혈관의 영역을 polygon 가공하여 경동맥 협착 확인 가능하게 함.
구축목적
- 경동맥 혈관 질환을 진단할 수 있는 AI 학습용 이미지 데이터 구축
-
메타데이터 구조표 데이터 영역 헬스케어 데이터 유형 이미지 데이터 형식 *.jpg 데이터 출처 자체수집 라벨링 유형 세그멘테이션 라벨링 형식 *.JSON 데이터 활용 서비스 해당사항 없음 데이터 구축년도/
데이터 구축량2023년/CT/MRI/CTA/MRA 각각 18,750장씩 총 75,000건 -
- 데이터 구축 규모 및 분포
데이터 구축 규모 및 분포 구분 규모 파일 형태 CT 2D 이미지 18,750장 JPG, JSON MRI 2D 이미지 18,750장 JPG, JSON CTA 2D 이미지 18,750장 JPG, JSON MRA 2D 이미지 18,750장 JPG, JSON - 클래스별 데이터 비율
클래스별 데이터 비율 데이터명 세부 데이터명 원천데이터 구분 구축 비율 경동맥 혈관 CT 및 MRI 데이터 MRI/MRA/CT/CTA 데이터 중증도별 Normal
(정상)10.00% Mild Stenosis 35.00% Moderate Stenosis 30.00% Severe Stenosis 25.00% 협착위치별 Common Carotid Artery (CCA) 15.00% Internal Carotid Artery (ICA) 85.00% 장비별 Philips 5.00% Simens 40.00% GE 50.00% 기타 5.00% -
-
AI 모델 상세 설명서 다운로드
AI 모델 상세 설명서 다운로드 AI 모델 다운로드AI 모델 상세 설명서 데이터명 세부 데이터명 AI모델 task AI모델
(후보)성능 지표 및 목표값 Data I/O 경동맥 혈관 CT 및 MRI 데이터 경동맥 MRI 데이터 Object Detection / Segmentation UNet mIoU(0.8) Input data : MRI 이미지 output data : 협착 발생 영역 Classification ResNet ACC(80%) Input data : MRI 이미지 output data : 중증도 경동맥 MRA 데이터 Object Detection / Segmentation 3D ResNet + 3D UNet mIoU(0.8) Input data : MRA 이미지 output data : 협착 영역 Classification 3D ResNet ACC(80%) Input data : MRA 이미지 output data : 중증도 경동맥 CT 데이터 Object Detection / Segmentation UNet mIoU(0.8) Input data : CT 이미지 output data : 협착 발생 영역 Classification ResNet ACC(80%) Input data : CT 이미지 output data : 중증도 경동맥 CTA 데이터 Object Detection / Segmentation 3D ResNet + 3D UNet mIoU(0.8) Input data : CTA 이미지 output data : 협착 영역 Classification 3D ResNet ACC(80%) Input data : CTA 이미지 output data : 중증도 - 경동맥 MRI/CT 데이터
· Object Detection / Segmentation
- Biomedical 분야에서 초음파 영상 분석에 많이 활용되는 인공지능 모델인 UNet을 경동맥 영상 분석에 활용할 수 있도록 적절하게 모델을 변형
- Encoder, Decoder에 포함되는 Block의 형태를 변형하여 모델을 커스터마이즈하여 개발
- 의료 영상의 특성을 고려하여, Encoder에 사용되는 Block에 Feature 값을 Remapping 하는 방식으로 모델 커스터마이즈 예정· Classification
- 단일 ResNet을 활용할 계획이지만, 파라미터가 매우 많아 성능이 다소 떨어질 수 있음을 고려하여, SqueezeNet이나 AlexNet 과같이 적은 파라미터의 모델을 앙상블 학습하여 모델을 개발- 경동맥 MRA/CTA 데이터
· Object Detection / Segmentation
- MRA/CTA 데이터는 기본적으로 촬영 시 3-axis 데이터가 수집이 되어 초음파나 MRI,CT 데이터와 다르게, 3D 데이터의 형식으로 구성됨
- 이를 고려하여, 3D ResNet과 3D UNet을 결합하여 특징영역을 추출하는 방식으로 학습하여 인공지능 모델을 개발
· Classification
- 3D 데이터 분석 성능이 뛰어난 3D ResNet을 활용해 Classification 모델을 구현함
- 3D ResNet을 통해 생성된 특징맵을 Fully Connected 한 이후, 환자의 정보와 같은 학습에 활용 가능한 추가 데이터를 덧붙여, 간단한 MLP를 구성하여 최종 중증도에 대한 클래스를 계산함 -
설명서 및 활용가이드 다운로드
데이터 설명서 다운로드 구축활용가이드 다운로드- 데이터 구성
데이터 구성 데이터명 세부 데이터명 AI 모델 Task 어노테이션 방법 주요 어노테이션 속성 속성 설명 라벨링 데이터 포맷 경동맥 혈관 CT 및 MRI 데이터 MRI 데이터 Object Detection, Segmentation, Classification BBox, Polygon bbox 협착부위 바운딩박스 정보
(좌표,라벨값)JSON polygon 협착부위 바운딩박스 정보
(좌표,라벨값)CT 데이터 Object Detection, Segmentation, Classification BBox, Polygon bbox 협착부위 바운딩박스 정보
(좌표,라벨값)JSON polygon 협착부위 바운딩박스 정보
(좌표,라벨값)데이터 구성2 번호 속성명 속성설명 타입 형식/범위 예시 1 image_info 이미지정보 Object 1_1 filename 파일명 String [파일명] 20230504_123 1_2 hospital 수집병원 String - 삼성서울병원 1_3 file_format 파일포맷 String - JPG 1_4 image_size 이미지크기 String - 6400KB 1_5 device 촬영장비정보 String - SS900N 1_6 resolution 해상도 String - 1920x1080 2 annotation_info 어노테이션정보 List - 2_1 id 어노테이션 ID String - A_1234567 2_2 label 라벨명 String - plaque 2_3 bbox_info 바운딩박스 정보 Objcet - 2_3_1 id 바운딩박스 ID String - 2_3_2 points 바운딩박스 좌표 List - 2_4 polygon_info 폴리곤 정보 Object - 2_4_1 id 폴리곤 ID String - 2_4_2 points 폴리곤 좌표정보 List - 3 patient_info 환자 메타정보 Object - 3_1 code 환자번호 String - SS000001 3_2 age 연령대 String - 30대 3_3 sex 성별 String - M 3_4 c_date 검사연월 String YYYYMM 202305 4 severity 중증도 String - Moderate 5 location 협착위치 String - ICA, CCA - 데이터 분포
데이터 분포 세부
데이터명데이터 구분 구축수량
(명/건)CT 소계 2,046/18,750 * 협착 중증도 별 · Normal
· Mild
· Moderate
· Severe367 / 2,542
1,023 / 9,616
350 / 3,321
306 / 3,271MRI 소계 828 / 18,750 * 협착 중증도 별 · Normal
· Mild
· Moderate
· Severe53 / 1,210
339 / 7,903
284 / 6,206
152 / 3,431CTA 소계 945 / 18,750 * 협착 중증도 별 · Normal
· Mild
· Moderate
· Severe26 / 299
807 / 16,417
60 / 1,205
52 / 829MRI 소계 1,081 / 18,750 * 협착 중증도 별 · Normal
· Mild
· Moderate
· Severe38 / 650
882 / 15,351
69 / 1,100
92 / 1,649합계 4,900 / 75,000 - 어노테이션 포맷
어노테이션 포맷 번호 속성명 속성설명 타입 형식/범위 예시 1 image_info 이미지정보 Object 1_1 filename 파일명 String [파일명] 20230504_123 1_2 hospital 수집병원 String - 삼성서울병원 1_3 file_format 파일포맷 String - JPG 1_4 image_size 이미지크기 String - 6400KB 1_5 device 촬영장비정보 String - SS900N 1_6 resolution 해상도 String - 1920x1080 2 annotation_info 어노테이션정보 List - 2_1 id 어노테이션 ID String - A_1234567 2_2 label 라벨명 String - plaque 2_3 bbox_info 바운딩박스 정보 Objcet - 2_3_1 id 바운딩박스 ID String - 2_3_2 points 바운딩박스 좌표 List - 2_4 polygon_info 폴리곤 정보 Object - 2_4_1 id 폴리곤 ID String - 2_4_2 points 폴리곤 좌표정보 List - 3 patient_info 환자 메타정보 Object - 3_1 code 환자번호 String - SS000001 3_2 age 연령대 String - 30대 3_3 sex 성별 String - M 3_4 c_date 검사연월 String YYYYMM 202305 4 severity 중증도 String - Moderate 5 location 협착위치 String - ICA, CCA - JSON 포맷 실제 예시
{"image_info": {"filename": "DATA_00281635", "hospital": "양산부산대학교병원", "file_format": "jpg", "file_size": "10KB", "device": "SIEMENS / Definition Flash", "file_type":
"CT", "resolution": "512x512"}, "annotation_info": [{"polygon_info": {"id": "PLY_202312211310340000002", "points": [[206.4703546099291, 294.9190378006873], [
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187.87858156028366, 294.3560137457045], [186.71659574468086, 288.1627491408935], [187.1039243498818, 281.9694845360825], [190.58988179669032, 275.7762199312715], [
194.07583924349882, 274.087147766323], [199.1111111111111, 274.087147766323], [203.75905437352245, 275.7762199312715], [206.4703546099291, 279.71738831615113], [
207.6323404255319, 286.473676975945]]}, "label_cd": "12", "label": "혈관", "id": "ANT_202312211310340000002", "diameter": [[186.3538360595703, 285.16925048828125], [
206.7846221923828, 287.72308349609375]]}, {"polygon_info": {"id": "PLY_202312211310340000003", "points": [[324.9929078014184, 278.5913402061856], [320.73229314420803,
280.28041237113405], [314.5350354609929, 277.4652920962199], [312.21106382978724, 273.5241237113402], [310.66174940898344, 269.0199312714777], [310.66174940898344,
263.9527147766323], [312.59839243498817, 261.1375945017182], [316.4716784869976, 261.1375945017182], [319.57030732860517, 261.70061855670104], [322.66893617021276,
263.9527147766323], [325.38023640661936, 269.5829553264605], [325.76756501182035, 273.5241237113402]]}, "label_cd": "12", "label": "혈관", "id": "ANT_202312211310340000003",
"diameter": [[311.800048828125, 272.60003662109375], [323.800048828125, 266.60003662109375]]}], "patient_info": {"code": "PCT09201238470002", "age": "60대", "sex": "2",
"c_date": "201109"}, "location": "ICA", "severity": "Modereate"} -
데이터셋 구축 담당자
수행기관(주관) : ㈜브랜드콘텐츠
수행기관(주관) 책임자명 전화번호 대표이메일 담당업무 최훈녕 010-9456-3520 operating@techncare.co.kr 과제총괄 수행기관(참여)
수행기관(참여) 기관명 담당업무 경북대학교병원 데이터 획득 양산부산대학교병원 데이터 획득 삼성서울병원 데이터 획득 ㈜모니터코퍼레이션 데이터 정제 ㈜인비즈 데이터 정제 ㈜선도소프트 데이터 가공 ㈜코코아플러스 데이터 가공 대한심장혈관영상의학회 데이터 검수 및 자문 데이터 관련 문의처
데이터 관련 문의처 담당자명 전화번호 이메일 이명재 02-6247-0770 it.brightj@techncare.co.kr AI모델 관련 문의처
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-
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* 오프라인 안심존 : 추가적인 보안이 필요한 데이터를 대상으로 지정된 물리적 공간에서만 접속하여 데이터에 접근하고 분석 -
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신청자 - 안심존
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- 승인구축기관
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1. 기관생명윤리위원회(IRB) 심의 결과 통지서 [IRB 알아보기] [공용IRB 심의신청 가이드라인]
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※ 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.
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