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데이터 변경이력

데이터 히스토리

소개

임신초기부터 분만시까지 연속적으로 추적한 산모를 대상으로 임신 전주기에 고른 분포로 태아의 주요부위 영상 및 진단적 가치있는 구조영역을 마스킹한 영상을 담고있는 태아 학습데이터

구축목적

태아 발육상태 또는 이상 여부를 파악하기 위해 임신주기별 태아 초음파 데이터로부터 주요부위를 구분하고 측정할 수 있도록 인공지능모델을 훈련하기 위한 데이터셋

• 데이터 구축 규모

  임신주수(분기)

  	정상 태아 데이터			비정상 태아 데이터	합계
  	제 1삼분기	제 2삼분기	제 3삼분기
  명수	9,021			1,524	10,545
  영상수	12,131	89,490	36,808	2,200	140,629

• 데이터 분포

  임신주수(분기)	부위별 구조	영상수
  임신 제1삼분기	평균 임신낭의 크기(MSD, 10주 이하)	1,781
  	머리엉덩길이 (CRL, 10주 이하)	3,056
  	머리엉덩길이 (CRL, 11-14주)	4,125
  	목덜미 투명대 두께 (NT, 11-14주)	3,169
  임신 제2삼분기	양쪽마루뼈지름 (BPD, 15-19주)	3,197
  	머리둘레 (HC, 15-19주)	2,312
  	복부둘레 (AC, 15-19주)	4,560
  	대퇴골 길이 (FL, 15-19주)	3,783
  	단일 최대 양수 포켓 (SDP, 15-19주)	2,811
  	양쪽마루뼈지름 (BPD, 20-28주)	3,681
  	머리둘레 (HC, 20-28주)	2,910
  	복부둘레 (AC, 20-28주)	5,895
  	대퇴골 길이 (FL, 20-28주)	6,499
  	상완골 길이 (HL, 20-28주)	3,050
  	사방단면도(20-28주)	2,774
  	좌심실유출로단면도(20-28주)	3,171
  	우심실유출로단면도(20-28주)	2,138
  	삼혈관단면도(20-28주)	2,736
  	대동맥궁단면도(20-28주)	2,745
  	단일 최대 양수 포켓 (SDP, 20-28주)	2,909
  	경뇌실 단면도(20-28주)	3,474
  	경소뇌 단면도(20-28주)	2,778
  	윗 입술 (Upper lip, 20-28주)	2,965
  	신장 (Kidneys, 20-28주)	2,400
  	방광 (Bladder, 20-28주)	2,956
  	외부 생식기(External genitalia, 20-28주)	1,972
  	척추(Vertebrae, 20-28주)	4,010
  	척골 및 요골(Ulna and radius, 20-28주)	1,052
  	경골 및 비골(Tibia and fibula, 20-28주)	1,616
  	손과 손가락(Hands and fingers, 20-28주)	2,451
  	발과 발가락 (Foot and toes, 20-28주)	3,069
  	태반 위치(20-28주)	2,608
  	자궁경부 길이(20-28주)	2,968
  임신 제3삼분기	양쪽마루뼈지름(BPD, 29-36주)	4,222
  	머리둘레(HC, 29-36주)	3,240
  	복부둘레(AC, 29-36주)	4,995
  	대퇴골 길이(FL, 29-36주)	6,134
  	양수지수 (AFI, 29-36주)	3,714
  	양쪽마루뼈지름(BPD, 37주-출생)	2,847
  	머리둘레(HC, 37주-출생)	2,058
  	복부둘레(AC, 37주-출생)	2,754
  	대퇴골 길이(FL, 37주-출생)	3,619
  	양수지수(AFI, 37주-출생)	3,225
  비정상 태아 데이터	증가된 목덜미 투명대	214
  	사방단면도에서 심장벽 결손 확인	85
  	맥락얼기 낭종	175
  	뇌실확장증	221
  	입술갈림증	76
  	물콩팥증	331
  	전치태반	607
  	짧은 자궁경부	491

저작도구 설명서 및 저작도구 다운로드

AI 모델 상세 설명서 다운로드

• 활용 모델
  – 태아 머리 및 대퇴골 영역분할모델 개발 및 검증
  – 데이터 : 총 30,556장 사용, Train: Validation: Test = 8:1:1의 비율로 분할
  – U-Net 활용
  
   
• 서비스 활용 시나리오
  – 태아의 성장발육을 자동으로 분석하는 서비스
   * 서비스 내용 : 태아 성장발육 지표와 연관된 머리, 복부, 허벅지뼈 등의 영역을 자동 검출 및 분할하여 해당 영역의 넓이, 둘레 및 지름 등을 자동으로 측정하고 임신 주수별 해당 측정지표들이 표준값 대비 어느정도 편차를 가지는지 계산 및 결과 제공
   * 효과 : 주요 부위 / 구조에 대해 의료진의 수작업 측정으로 인한 오류 저감 초음파 검사시간 단축 등 업무효율성 제고 및 진단 정확도 증대
  – 태아의 다양한 부위별 구조를 분석하여 정상인지 여부를 자동으로 진단하는 서비스
   * 서비스 내용 : 태아의 주요 부위들인 심장, 혈관, 뇌 등과 아울러 복부 장기 들에 대한 주요 영역을 자동 검출 및 분할하고, 해당 영역의 넓이, 둘레 및 지름 등을 자동으로 측정을 통해 임신 주수별 해당 영역 값들이 표준값 대비 어느정도 편차를 가지는지 계산 및 결과 제공
   * 효과 : 주요 부위 / 구조에 대해 의료진의 수작업 측정 및 분석 등으로 인한 오류 저감 및 진단 정확도 증대

데이터 성능 점수

설명서 및 활용가이드 다운로드

• 데이터셋의 종류 및 형식
  : 인공지능학습을 위한 데이터셋은 태아 초음파 영상과 임신주기별 주요 부위를 Annotation한 라벨링 영상(Polygon Segmentation) 및 임상정보 메타데이터를 포함한 라벨링 데이터셋으로 구성됨. 
  (1) 원본 데이터 : 비식별화 처리된 태아초음파 영상 (Dicom 형식)
  (2) 라벨링 데이터 
   – 임신주기별 주요부위 영역이 Annotation된 영상 (PNG 형식)
   – 임신주수, 몸무게, 주요부위 등의 임상정보를 포함한 메타데이터 (JSON 형식)
  
  * 원본 및 라벨링 데이터 예시
  
   
• 데이터 종류
  
   
• 데이터 구성 및 어노테이션 포맷

  구분

  구분		항목명	타입	필수여부	설명	범위
  1		project_info	Object		프로젝트정보
  	1–1	project_info.project_code	String	M	프로젝트코드	D73
  	1–2	project_info.crf_no	String	M	증예일련번호
  2		dicom_info	Object		DICOM파일정보
  	2–1	dicom_info.modality	String	M	modality
  	2–2	dicom_info.study_id	Number	M	study_id
  	2–3	dicom_info.series_no	Number	M	series_no
  	2–4	dicom_info.instance_no	String	M	instance_no
  	2–5	image.dicom_file	String	M	DICOM파일명	경로포함
  3		fetal	Object		태아정보
  	3–1	fetal.check_part	String	M	부위별구조	1~43,50~57
  	3–2	fetal.week	Number	M	임신주수㈜	20주2일=20 0~50
  	3–3	fetal.day	Number	M	임신주수(일)	20주2일=2 1~31
  	3–4	fetal.comment	String	O	태아소견
  4		mother	Object		산모정보
  	4–1	mother.age	Number	O	연령	1~100
  	4–2	mother.weight	Number	O	초음파측정시몸무게	소수점 1자리까지표기(kg) 1~150
  5		newborn	Object		신생아정보
  	5–1	newborn.gender	String	O	성별	M:남,F:여
  	5–2	newborn.weight	Number	O	몸무게	소수점 2자리 1~10
  	5–3	newborn.last_week	Number	O	최종분만주수㈜	38주2일=38 0~50
  	5–4	newborn.last_day	Number	O	최종분만주수㈜일	38주2일=2 1~31
  	5–5	newborn.comment	String	O	신생아소견
  6		annotations	Object		라벨링정보
  	6–1	annotations[].masked_image_file	String	C	masked이미지파일명	경로포함
  	6–2	annotations[].category_id	String	C	카테고리아이디
  	6–3	annotations[].category_name	String	C	카테고리명
  	6–4	annotations[].attributes	String	C	라벨링속성
  7		mesurements	Object		라벨링정보
  	7–1	mesurements[].value	String	C	측정값
  	7–2	mesurements[].category_id	String	C	카테고리아이디
  	7–3	mesurements[].category_name	String	C	카테고리명
  	7–4	mesurements[].attributes	String	C	라벨링속성

• Annotation 데이터 구조 예시
  

데이터셋 구축 담당자

수행기관(주관) : 고려대학교 산학협력단

수행기관(참여)

데이터 관련 문의처