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온라인 안심존 데이터 ?

온라인 안심존 : 보안이 보장된 온라인 네트워크를 통해 집, 연구실, 사무실 등 어디서나 접속하여 데이터에 접근하고 분석

입니다.
#헬스케어 의료

NEW 소아 뇌파 검사 데이터

소아 뇌파 검사 데이터 아이콘
  • 분야헬스케어
  • 구분 안심존(온라인)
  • 유형 텍스트
구축년도 : 2022 갱신년월 : 2024-01 조회수 : 3,267 다운로드 : 10

※ 내국인만 데이터 신청이 가능합니다.

  • 데이터 변경이력

    데이터 변경이력
    버전 일자 변경내용 비고
    1.1 2024-01-17 데이터 최종 개방
    1.0 2023-04-30 데이터 개방 (Beta Version)

    데이터 히스토리

    데이터 히스토리
    일자 변경내용 비고
    2024-03-28 산출물 전체 공개

    소개

    자폐스펙트럼장애(Autism Spectrum Disorder: ASD), 주의력결핍과잉행동장애(Attention Deficit Hyperactivity Disorder: ADHD)를 진단받은 소아, 청소년과 정상발달을 보이는 소아, 청소년의 뇌파 데이터.

    구축목적

    소아, 청소년의 뇌 활성화를 분석하여 진단 보조 및 치료 중재 전략 수립에 활용하고자 안정 상태 뇌파(Resting state EEG) 데이터 및 임상 데이터를 구축함.
  • ● 데이터 구축 규모  
     - 정상, ASD, ADHD 등 각 군 뇌파데이터  총 750건  
     - 임상정보데이터 750건 

    원천 데이터 종류 뇌파데이터 임상정보
    원천 자료형태 edf 텍스트 (csv)
    원천 데이터 규모 750건 750건

     

    ● 데이터 분포
    - 클래스별 분포 

    구분  구성비
    정상  33.33%
    ADHD 33.33%
    ASD 33.33%

     

    - 연령대별 분포 

    구분  구성비
    영유아(만 7세 미만) 40.27%
    학령기(만 7~12세) 32.93%
    청소년 (만 13~18세) 26.80%
  • AI 모델 상세 설명서 다운로드

    AI 모델 상세 설명서 다운로드 AI 모델 다운로드

    ● 데이터 활용 
    -  뇌파(EEG) 데이터를 통한 뇌활성화 분석은 진단의 보조 수단으로 활용 가능함. 이를 통해 진단의 정확도 향상, 초기 진단까지 소요되는 시간 단축 및 비용절감 등 진단의 효율성을 높이는 데 활용될 수 있음. 또한 바이오마커가 없는 다른 질환들의 연구에도 활용되어 소아청소년 신경발달장애 질환의 전반적인 진단 및 연구의 수준을 높일 수 있음.

    - 뇌파 데이터는 질병의 분류나 위험도 예측 등 진단을 보조하는 데 활용될 뿐만 아니라 치료효과 모니터링, 치료 예후 예측을 통한 치료적 중재 전략을 수립하는 데에도 활용될 수 있음.
     
    ●  응용 서비스 및 개발 
    - 해당없음

  • 데이터 성능 점수

    측정값 (%)
    기준값 (%)

    데이터 성능 지표

    데이터 성능 지표
    번호 측정항목 AI TASK 학습모델 지표명 기준값 점수 측정값 점수
    1 정상 vs ASD 분류 성능 Text Classification SVM Accuracy 80 % 95.07 %
    2 정상 vs ADHD 분류 성능 Text Classification SVM Accuracy 80 % 96.34 %

    ※ 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 다운로드

    ● 데이터 포맷
    - 뇌파 데이터(시계열데이터, EDF)

    뇌파 데이터 시계열 데이터

    <뇌파 데이터 예시(가로축은 시간, 세로축은 측정 전극을 나타냄)> 

     

     - 메타 데이터(CSV): 성별, 나이, 키, 몸무게, 신체질량지수(Body mass index) 등을 포함한 측정 데이터, 진단명 및 중증도 데이터.

     

    <메타 데이터 구성>

    분류 No. 항목 타입 필수여부 비고
    항목명 항목설명
    임상 1 data_code 데이터 코드 number Y  
    정보 2 gender 성별 String Y  
    3 age 나이 number Y  
    4 class 구분 String Y  
    5 stature 키(cm) number N  
    6 weight 몸무게(kg) number N  
    7 body mass index 신체질량지수 number N  
    8 diagnosis 진단명 String Y  
    9 severity 중증도 String N
     

     

    메타데이터 예시

    <메타 데이터 예시>

     

    ● 어노테이션 포맷
    - 어노테이션 정의: 질환별 분류 태그. 임상정보 데이터의 환자 정보와 해당 뇌파 데이터 측정자의 정보가 일치하는지 확인함.

    - 뇌파 데이터 파일 포맷 : edf 파일
    - 임상 정보 : csv 파일
    - 라벨링 데이터 파일 포맷 : csv 파일
    - 데이터 라벨링 및 어노테이션 구조

    어노테이션 포맷 이미지

  • 데이터셋 구축 담당자

    수행기관(주관) : 연세대학교 산학협력단
    수행기관(주관)
    책임자명 전화번호 대표이메일 담당업무
    하성지 02-2227-8242 sungjiha@yuhs.ac 데이터 수집, 사업총괄
    수행기관(참여)
    수행기관(참여)
    기관명 담당업무
    ㈜ 루먼랩 데이터 정제, 가공, AI학습
    ㈜ 에스에스엘 데이터 검수, 품질관리
    데이터 관련 문의처
    데이터 관련 문의처
    담당자명 전화번호 이메일
    연세대학교 산학협력단 02-2227-8242 sungjiha@yuhs.ac
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    2. 기관생명윤리위원회(IRB) 승인된 연구계획서
    3. 신청자 소속 증빙 서류 (재직증명서, 재학증명서, 근로계약서 등 택1)
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    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.