※온라인 안심존 : 보안이 보장된 온라인 네트워크를 통해 집, 연구실, 사무실 등 어디서나 접속하여 데이터에 접근하고 분석
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데이터 변경이력
데이터 변경이력 버전 일자 변경내용 비고 1.0 2021-06-30 데이터 최초 개방 데이터 히스토리
데이터 히스토리 일자 변경내용 비고 2024-03-22 AI모델 수정 2023-04-18 수행기관 변경 소개
(광주광역시) 폐암 예후 예측을 위한 PET영상, CT영상 학습용 데이터
구축목적
폐암 환자의 PET 및 CT 영상데이터, 임상정보 그리고 유전자 변이 데이를 근거로 폐암 예후 예측을 할 수 있는 인공지능을 훈련하기 위한 데이터셋
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메타데이터 구조표 데이터 영역 헬스케어 데이터 유형 이미지 데이터 형식 데이터 출처 라벨링 유형 라벨링 형식 데이터 활용 서비스 데이터 구축년도/
데이터 구축량2020년/157만 -
구축 내용 및 제공 데이터량
- 폐암 환자의 5,053명분의 PET 그리고 CT 영상데이터 1,574,275쌍 구축
- 폐암 환자의 5,053명분의 임상정보(클리닉) 데이터 5,000명분 구축
- 5,053명분의 PET/CT 영상데이터 중 400명분은 암부위 라벨링 이미지 데이터 구축
- 폐암환자 5,053명 중 412명의 환자의 조직과 혈액에서 폐암 유전자 변이 데이터 구축
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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 생존률 위험 분류 정확도 (CLINICAL+PET+CT모델) Image Classification RESNET3D, FeedForward, Ensemble Accuracy 85 % 97 % 2 생존률 위험 분류 정확도 (CLINICAL+DNA모델) Image Classification DeepSurv Accuracy 85 % 97 % 3 생존기간 순서 평가 (CLINICAL+PET+CT 모델) Image Classification RESNET3D, FeedForward, Ensemble C-index 0.7 단위없음 0.7008 단위없음 4 생존기간 순서 평가 (CLINICAL+DNA 모델) Image Classification DeepSurv C-index 0.7 단위없음 0.787 단위없음 5 생존률 위험 분류 정확도 (CLINICAL+PET+CT모델) Image Classification RESNET3D, FeedForward, Ensemble F1-Score 0.8 점 0.95 점 6 생존률 위험 분류 정확도 (CLINICAL+DNA모델) Image Classification DeepSurv F1-Score 0.8 점 0.96 점
※ 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)
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설명서 및 활용가이드 다운로드
데이터 설명서 다운로드 구축활용가이드 다운로드데이터 변경이력
버전 일자 변경내용 비고 1.0 2021.06.30 데이터 최초 개방 구축 목적
- 폐암 환자의 PET 및 CT 영상데이터, 임상정보 그리고 유전자 변이 데이를 근거로 폐암 예후 예측을 할 수 있는 인공지능을 훈련하기 위한 데이터셋
활용 분야
- 폐암 예후예측 프로그램, 병원에서 폐암환자 예후 예측
소개
- 본 사업을 통해 구축한 데이터셋은 폐암 환자의 PET 영상 데이터, CT 영상 데이터, 임상정보 및 폐암환자 조직과 혈액에서 분석한 전장 유전체 데이터로 구성되어져 있음. 특히, 폐암 환자의 PET/CT 영상 데이터에 폐암 유전자 변이 데이터를 매치한 점은 국내에 구축한(된) 의료 영상 데이터셋과 비교하여 그 독창성과 다양성이 확보되었음
구축 내용 및 제공 데이터량
- 폐암 환자의 5,053명분의 PET 그리고 CT 영상데이터 1,574,275쌍 구축
- 폐암 환자의 5,053명분의 임상정보(클리닉) 데이터 5,000명분 구축
- 5,053명분의 PET/CT 영상데이터 중 400명분은 암부위 라벨링 이미지 데이터 구축
- 폐암환자 5,053명 중 412명의 환자의 조직과 혈액에서 폐암 유전자 변이 데이터 구축
대표도면
- 사업 진행 과정
- 데이터 구축 도구
- 데이터 구축 샘플 (종양부위 표기)
필요성
- 폐암은 전 세계적으로 남성 암 사망률 1위, 여성 암 사망률 2위의 질환으로서 매년 대략 160만 명 이상 폐암으로 사망하는 것으로 추정됨
- 국내의 경우, 2019년 5월 1일 보험개발원에 의하면 폐암은 가장 높은 사망률을 보이는 암으로, 폐암의 높은 사망률의 원인은 초기 발병 시점에 특별한 증상이 없어 초기진단 및 예후 예측이 어렵기 때문임
- 이러한 이유로 2019년 7월부터 국가 암 검진 사업에 폐암을 추가하여 범국가적으로 관리하고 있는 질병임
- 특히, 전라남도의 폐암 조발생률 68.7 명으로 전국 평균 43.4명에 비해 약 1.5배이며, 전국 최저인 울산광역시의 34.4명의 2배를 넘는 수치로 전국에서 가장 높은 수준으로, 폐암은 전라남도 지역사회 보건분야에 가장 심각한 문제임
- 지역사회 더 나아가 범국가적으로 폐암 환자의 진료, 치료 및 관리를 효율적으로 할 수 있는 폐암 예후 예측을 위한 시스템이 필요한 실정임
데이터 구조
- 데이터 구성
데이터 구성 표 데이터 범주 데이터 명 구축량 비고 유전체 snv 412명분 탭 개행문자 csv indel 412명분 탭 개행문자 csv 영상 PET 1,574,275장
(5,053명분)dicom CT 1,574,275장
(5,053명분)dicom 종양부위 이미지 134,697장
400명분jpg 임상 환자 임상 정보 5,053명분 excel 최종 데이터 JSON 5,053명분 json
- 데이터 구조
- 어노테이션 포맷
1. PET/CT 기반 영상데이터
- 2. 유전체 데이터
- 3. 임상 데이터
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데이터셋 구축 담당자
수행기관(주관) : 클리노믹스
수행기관(주관) 책임자명 전화번호 대표이메일 담당업무 이성훈 070-4012-0796 shlee@clinomics.co.kr · 인공지능학습용 데이터 구축 사업 총괄 · 폐암 환자의 전장 유전체 서열 해독 · 폐암과 관련된 변이 유전자 분석 및 검증, 검수 수행기관(참여)
수행기관(참여) 기관명 담당업무 화순전남대병원 · 폐암 환자 PET/CT 영상데이터 확보
· 폐암 환자 조직 및 혈액 확보
· 구축된 데이터 검증 및 검수(주)광주인공지능센터 · 추출 AI 학습 트레이닝 데이터 셋 구축
· AI 서비스개발
· 개발 인력 교육 및 관리전남대학교 인공지능학부 · PET/CT 영상데이터 분석
· AI 알고리즘 개발(주)지엔아이씨티 · AI 학습 트레이닝 데이터 셋 구축 광주광역시 · 크라우드소싱 홍보 및 교육, 채용연계
· 인공지능 학습용 데이터셋 구축과정 홍보
· 데이터 수요기관으로 구축된 데이터를 “광주 AI 산업융합 집적단지” 조성 시 연구 및 실증에 이용할 예정임데이터 관련 문의처
데이터 관련 문의처 담당자명 전화번호 이메일 이성훈(클리노믹스) 070-4012-0796 shlee@clinomics.co.kr
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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]
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.