※온라인 안심존 : 보안이 보장된 온라인 네트워크를 통해 집, 연구실, 사무실 등 어디서나 접속하여 데이터에 접근하고 분석
족부질환 및 재활경과 판단을 위한 보행 동영상 데이터
- 분야헬스케어
- 구분 안심존(온라인)
- 유형 3D , 이미지 , 비디오 , 텍스트
-
데이터 변경이력
데이터 변경이력 버전 일자 변경내용 비고 1.0 2022-07-28 데이터 최초 개방 데이터 히스토리
데이터 히스토리 일자 변경내용 비고 2023-01-06 담당자 변경 2022-07-28 콘텐츠 최초 등록 소개
족부족관절 질환의 진단, 치료 모니터링을 위한 인공지능 학습용 멀티모달리티 DB 구축 – 영상자료 : 의료영상(X-Ray, Telegram), EOS, 보행분석, 보행동영상 – 영상 외 임상자료 : 인구학적 정보, 진단명, 수술명
구축목적
– 족부족관절 질환의 진단, 치료 모니터링을 위한 인공지능 학습용 멀티모달리티 DB 구축 – 근골격게 DB를 AI Hub에 공개 후 총 6종 인공지능 모델 개발
-
메타데이터 구조표 데이터 영역 헬스케어 데이터 유형 3D , 이미지 , 비디오 , 텍스트 데이터 형식 mp4, DICOM, Excel, Text 데이터 출처 PACS, EOS, 3D POM Checker, RSscan/GAITRite를 통한 데이터 수집 라벨링 유형 키포인트(동영상/이미지), 세그멘테이션(이미지) 라벨링 형식 JSON 데이터 활용 서비스 족부족관절 질환의 진단, 치료 모니터링을 위한 인공지능기반 서비스 데이터 구축년도/
데이터 구축량2021년/① 정상 (정상, 족부질환 대조군, 족관절 관절염 대조군, 보행장애 대조군) : 2,600case(약1,300명) 목표, 총 11,600건 구축, ② 족부질환 (족부 관절염, 무지외반증, 족근골유합, 발뒤꿈치 통증, 부주상골증후군) : 900case(약1,800명) 목표, 총 13,970건 구축, ③ 족관절 관절염 (퇴행성관절염, 류마티스관절염, 외상후 관절염) : 1,000case(약500명) 목표, 총 9,830건 구축, ④ 보행장애 (평발, 요족, heel varus, heel valgus, knee varus, knee valgus, 내족지보행, 외족지보행, 하지부동) : 2,600case(약1,300명) 목표, 총 20,600건 구축 -
데이터 분포
데이터 분포 항목명 측정 지표 정량 목표 결과값 정상 분포 최소 수량(명) 1000명 1690명 26.89% 족부질환 환자 분포 최소 수량(명) 900명 1046명 16.64% 족관절염 환자 분포 최소 수량(명) 500명 717명 11.41% 보행장애 환자 분포 최소 수량(명) 1600명 2832명 45.06% -
-
AI 모델 상세 설명서 다운로드
AI 모델 상세 설명서 다운로드 AI 모델 다운로드1. 활용 모델
- Segmentation 모델 : Segmentation Object by Locations 알고리즘을 활용하여 모델을 개발
- Line Detection 모델 : Global Universal U-Net 알고리즘을 활용하여 모델을 개발
2. 세그멘테이션 성능평가
- Segmentation Object by Locations 알고리즘을 활용하여 모델을 개발후 세그멘테이션 정확도 결과 확인을 통하여 최종결과물의 정확도를 확인하여 성능평가
3. 서비스 활용 시나리오
- 인공지능 기반 족부질환 진단
- 보행분석 서비스: 데이터 기반 보행 압력 분포 분석 이미지 구현
- Segmentation 모델 : Segmentation Object by Locations 알고리즘을 활용하여 모델을 개발
-
데이터 성능 점수
측정값 (%)기준값 (%)데이터 성능 지표
데이터 성능 지표 번호 측정항목 AI TASK 학습모델 지표명 기준값 점수 측정값 점수 1 X-ray 영상 선 검출 모델 적합성 검토 Object Detection GCN F1-Score 0.7 점 0.8087 점 2 X-ray 영상 Segmentation 모델 적합성 검토 Segmentation SOLOv2 mIoU 80 % 89.2 %
※ 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 다운로드1. 원시데이터 포맷
2. 데이터 저장구조
3. 데이터 구성
4. 어노테이션 포맷
5. 카테고리별 데이터구축 예시
6. 수집 데이터에 따른 데이터 구축
7. 데이터 구축 규모
-
데이터셋 구축 담당자
수행기관(주관) : 계명대학교 동산의료원
수행기관(주관) 책임자명 전화번호 대표이메일 담당업무 김해용 053-258-7212 hykim@dsmc.or.kr · 실무책임자 수행기관(참여)
수행기관(참여) 기관명 담당업무 경북대학교병원 · 원천데이터 수집 및 라벨링 영남대학교병원 · 원천데이터 수집 및 라벨링 삼성서울병원 · 원천데이터 수집 및 라벨링 (재)대구디지털산업진흥원 · 데이터 검수 우경정보기술 · 저작도구 개발 및 학습모델 구현 데이터 관련 문의처
데이터 관련 문의처 담당자명 전화번호 이메일 김해용 053-258-7212 hykim@dsmc.or.kr
-
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
-
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.