※오프라인 안심존 : 추가적인 보안이 필요한 데이터를 대상으로 지정된 물리적 공간에서만 접속하여 데이터에 접근하고 분석
소아청소년 피부질환 이미지 데이터
- 분야헬스케어
- 구분 안심존(오프라인)
- 유형 이미지
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데이터 변경이력
데이터 변경이력 버전 일자 변경내용 비고 1.0 2022-07-13 데이터 최초 개방 데이터 히스토리
데이터 히스토리 일자 변경내용 비고 2022-12-16 교육동영상 업데이트 2022-11-28 AI 모델 업데이트 2022-07-13 콘텐츠 최초 등록 소개
40가지 소아청소년 피부질환 진단을 보조하고 아토피피부염의 중증도를 판정하는 인공지능 알고리즘 개발을 위한 데이터셋 58,186건
구축목적
- 피부질환 진단 보조 알고리즘 개발 및 검증 - 아토피피부염 중증도 판정 알고리즘 개발 및 검증
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메타데이터 구조표 데이터 영역 헬스케어 데이터 유형 이미지 데이터 형식 JPG 데이터 출처 병원 보유 피부병변 사진 및 자원자로부터 수집한 피부병변 사진 라벨링 유형 바운딩 박스, 세그멘테이션(아토피피부염에 한함) 라벨링 형식 JSON 데이터 활용 서비스 피부질환 진단 보조 데이터 구축년도/
데이터 구축량2021년/58,186건 -
40가지 소아청소년 피부질환 이미지 데이터 총 58,186건
- 아토피피부염 : 10,166건
- 기타 39가지 질환 : 41,140건
- 정상 : 6,880건
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AI 모델 상세 설명서 다운로드
AI 모델 상세 설명서 다운로드 AI 모델 다운로드소아청소년 피부질환(40질환 및 정상) 감별 모델
- Input : 감별하고자 하는 피부 부위를 정사각형으로 crop을 한 뒤, 224x224 크기로 리사이즈를 하여 입력으로 사용.
- Output : [표2]에 있는 40종 피부질환 및 정상 피부 중 각각에 해당 할 가능성을 확률 형태로 반환.
- 시험환경에서 Top1 80%, Top3 94%의 정확도를 보임.
피부-배경 분할 모델 및 아토피피부염 병변 분할 모델
- 후향적 아토피피부염 데이터 7112장 사용하여 학습
- Almost Clear 1269장, Mild 2372장, Moderate 2090장, Severe 1381장
- 각 클래스별로 train : validation : test 8:1:1로 구분
- 피부-배경 분할: DICE 0.9947
아토피피부염 병변 분할: DICE 0.803
아토피피부염 중증도 판정 모델
- 후향적 아토피피부염 데이터 7112장 + 정상 데이터 1466장 사용
- Almost Clear 1269장, Mild 2372장, Moderate 2090장, Severe 1381장
- 각 클래스별로 train : validation : test 8:1:1로 구분
- Accuracy: 0.709, Average AUC: 0.93
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데이터 성능 점수
측정값 (%)기준값 (%)데이터 성능 지표
데이터 성능 지표 번호 측정항목 AI TASK 학습모델 지표명 기준값 점수 측정값 점수 1 피부질환 진단 정확도 (40 질환 및 정상) Image Classification EfficientNet-B0 AccuracyTop-1 40 % 80.12 % 2 피부질환 진단 정확도 (40 질환 및 정상) Image Classification EfficientNet-B0 AccuracyTop-3 75 % 94.1 % 3 아토피피부염 중증도 판정 정확도 Estimation Densenet-161 AUC-ROC 0.9 단위없음 0.9308 단위없음 4 피부-배경 분할 정확도 Segmentation EfficientNet B0모델을 encoder로 하는 FPN DSC 0.9 단위없음 0.9947 단위없음 5 아토피피부염 병변 분할 정확도 Segmentation EfficientNet B0모델을 encoder로 하는 FPN DSC 0.8 단위없음 0.8025 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)
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설명서 및 활용가이드 다운로드
데이터 설명서 다운로드 구축활용가이드 다운로드데이터 구성
- 데이터는 총 40종의 피부질환 (아토피피부염, 기타 질환(39종))과 정상에 대한 피부병변 이미지와 메타데이터로 구성되어 있음.
- 데이터 수집 방법에 따라 전향적 데이터와 후향적 데이터로 나뉨. 전향적 데이터는 병변의 근거리 사진과 원거리 사진이 모두 포함되고 후향적 데이터는 병변의 근거리 사진만 포함됨.
- 모든 데이터에 대해 나이, 성별, 병변 위치, 병변 분포, 증상, 발병 시기, 진단 기준에 대한 메타데이터를 제공하고, 아토피피부염에 대해서는 병변의 중증도와 병변의 영역에 대한 데이터를 추가로 제공함.
아토피피부염
- 전향적 데이터와 후향적 데이터로 구성됨.
- 병변의 중증도를 거의 없음, 경증, 중등도, 중증으로 나누어 표기했으며, 병변의 영역 및 피부 범위에 대한 세그멘테이션 마스크를 함께 제공함
기타 질환(39종)
- 후향적 데이터로 구성됨.
정상
- 전향적 데이터와 후향적 데이터로 구성됨.
어노테이션 포맷
얼굴* No 속성명 항목 설명 타입 필수여부 작성예시 annotations (어노테이션) 1 identifier 식별자 string 필수 2 data_type 데이터 유형 string 필수 전향적/후향적 clinical_info (임상정보) 3 gender 성별 string 필수 남/여 4 age 나이 integer 필수 세 5 onset 발병시기 string 필수 선천성/ 수 시간 전/ 수 일 전 /수 개월 전 /수 년 전 / 반복 6 distribution 병변분포 string 필수 단일 병변/부분 침범/넓은 침범 7 bodypart 신체부위 string 필수 [표1 신체부위 참조 8 symptom 증상 string 필수 가려움/통증/무증상 9 diagnosis 피부질환 string 필수 [표2] 피부질환 참조 10 diagnosis_methods 진단기준 string 필수 병리진단 /임상진단 (치료반응확인) /임상진단 (자연경과확인) 11 iga_grade 중증도 단계 string 선택 0.Clear 1.Almost Clear 2.Mild 3.Moderate 4.Severe 12 erythema 홍반 string 선택 0 None 1 Mild 2 Moderate 3 Severe 13 papulation 구진 string 선택 0 None 1 Mild 2 Moderate 3 Severe 14 excoriation 줄까짐 string 선택 0 None 1 Mild 2 Moderate 3 Severe 15 lichenification 태선화 string 선택 0 None 1 Mild 2 Moderate 3 Severe photograph (촬영 및 원본이미지 정보) 16 camera 카메라구분 string 필수 DSLR/스마트폰/더모스코피 17 distance 거리구분 string 선택 원거리/근거리 18 direction 촬영방향 string 선택 [표3] 촬영방향 참고 19 file_path 원본파일경로 string 필수 20 width 원본 이미지 가로크기 number 필수 21 height 원본 이미지 세로크기 number 필수 bbox (크롭이미지 정보) 22 xpos 원본파일내 X좌표 number 필수 23 ypos 원본파일내 Y좌표 number 필수 24 file_path 크롭파일 경로 string 필수 25 width 크롭 이미지 가로크기 number 필수 26 height 크롭 이미지 세로크기 number 필수 bbox.segmantations( 세그멘테이션 ) 27 x x 좌표 number 선택 28 y y 좌표 number 선택 29 skin_area 피부영역 이미지 경로 string 선택 피부/배경 분리 30 lesion_area 병변영역 이미지 경로 string 선택 병변/배경 분리 [표1. 신체부위]
신체부위 가슴 발목 손톱 겨드랑이 발바닥 어깨 다리 발톱 얼굴* 두피 배 엉덩이 등 사타구니 외음부 머리 상반신* 전신 목 상지 팔 몸통 손 하반신* 발 손등 하지 발등 손바닥 항문 *전향적 데이터 [표2. 피부질환]
피부질환 코드 건선 내성발톱 농가진 단순포진 동전습진 두드러기 멜라닌세포모반 몽고반점 및 이소성몽고반점 물사마귀 밀크커피모반 백반증 백선 벌레물림 베커모반 비만세포종 사마귀 선상태선 선천성멜라닌세포모반 소아황색육아종 손발톱무좀 손발톱이영양증 수두 아토피피부염 양진 어루러기 여드름 연어반 영아혈관종 오타모반 원형탈모 켈로이드 탈색소모반 태선양비강진 표피모반 피부낭종 피지선모반 화농성육아종 화염상모반 흉터 흑색선조 [표3. 촬영방향]
촬영방향 얼굴 정면 상반신 앞 하반신 앞 얼굴 오른쪽 사면 상반신 뒤 하반신 뒤 얼굴 오른쪽 측면 얼굴 왼쪽 측면 얼굴 왼쪽 사면 데이터 예시
<메타데이터(JSON) 예시>
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데이터셋 구축 담당자
수행기관(주관) : 서울대학교 산학협력단
수행기관(주관) 책임자명 전화번호 대표이메일 담당업무 나정임 031-787-7314 jina1@snu.ac.kr 원문 데이터 확보 및 제공, 데이터구축 총괄 수행기관(참여)
수행기관(참여) 기관명 담당업무 연세대학교 산학협력단, 부산대학교병원, 전남대학교 산학협력단, 인제대학교 산학협력단 데이터 수집 및 정제 에스큐아이소프트 Annotation tool 개발 및 배포, 데이터 비식별화, 데이터 품질관리 아트랩 소아청소년 피부질환 감별 모델 개발, 정상 데이터 수집 아티큐 아토피피부염 병변 영역 검출 모델 개발, 아토피피부염 중증도 판정 모델 개발
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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.