※온라인 안심존 : 보안이 보장된 온라인 네트워크를 통해 집, 연구실, 사무실 등 어디서나 접속하여 데이터에 접근하고 분석
※ 23년 신규 개방되는 데이터로, 데이터 활용성 검토, 이용자 관점의 개선의견 수렴 등을 통해 수정/보완될 수 있으며 최종데이터, 샘플데이터, 산출물 등은 변경될 수 있습니다
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데이터 변경이력
데이터 변경이력 버전 일자 변경내용 비고 1.0 2023-07-31 데이터 개방(Beta Version) 소개
● 첨단 치의학 도시인 부산시의 고령층 구강질환 개선을 위하여 치과에서 생성되는 의료 데이터가 아닌 일상 데이터를 습득 ● 구강 이미지 및 문진 자료를 수집하고 이미지 내 치아 번호, 치아우식, 치주질환, 치석, 보철물 등 구강 내 다양한 상태를 레이블링하여 고품질 데이터 확보
구축목적
● 다양한 구강질환을 검출할 수 있는 인공지능을 학습시키기 위한 구강 Data-Set 구축 ● 일반 카메라로 촬영된 구강 이미지 데이터를 활용한 다양한 기술개발 촉진 ● 이미지, 문진 데이터를 기반으로 한 한국형 구강 통계 산출
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메타데이터 구조표 데이터 영역 헬스케어 데이터 유형 이미지 데이터 형식 jpg, xml 데이터 출처 IRB승인 및 개인정보 동의 후 자체 수집을 통한 데이터 구축 라벨링 유형 세그멘테이션(이미지) 라벨링 형식 JSON 데이터 활용 서비스 치아 번호 식별 모델, 치석 및 치아우식 식별 모델, 치주질환 식별 모델 개발 등의 응용서비스 데이터 구축년도/
데이터 구축량2022년/12,668(문진데이터), 140,293(원천데이터), 97,377(질환 라벨링 데이터), 109,328(치석 및 보철물 라벨링 데이터), 137,475(치아번호 라벨링 데이터) -
1) 데이터 구축 규모
원천 데이터(이미지) : 138,240건
질환 데이터(json) : 97,377 건
치석, 보철물 데이터(json) : 109,328 건
치아번호(json) : 137,475 건
문진 : 12,669건2) 데이터 분포
● 다양성(통계) : 남녀성비, 연령대별 분포남(37%(4,845명)), 여(63%(8,024명))20대(8%(1,023명)), 30대(4%(579명)), 40대(7%(857명)), 50대(8%(1,005명)), 60대 이상(73%(9,205명))● 다양성(요건) : 클래스별 분포(구성비 중첩률 50%)
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a. 치아 번호 생성 및 분류 모델
- 목표 : 치아 번호 생성 및 분류
- 모델 : Feature Pyramid Network(FPN)
Feature Pyramid Network(FPN)
- 모델 설명 : FPN은 매 step 마다 Prediction을 수행하고, 이러한 Predicton들을 통해 상위 레이어의 추상화된 정보와 하위 레이어의 작은 물체들에 대한 정보를 동시에 얻을 수 있는 구조를 갖는다. FPN은 이러한 구조를 통해 다양한 크기 및 여러 개의 객체들에 대해 보다 높은 성능을 갖는 모델이다.b. 치석 및 보철물 탐지 모델
- 목표 : 치석 및 보철물 탐지
- 모델 : Unet Plus Plus (Unet++)
Unet Plus Plus(Unet++)- 모델 설명 : 대표적인 Semantic Segmentation model 중 하나인 Unet은 이미지 분할을 목적으로 제안된 End-to-End 방식의 Fully-Convolutional Network 기반모델로, 구조가 U 모양으로 구성되어있다. Unet++은 기존 Unet의 구조가 갖는 한계점인 encoder와 decoder feature map 사이에 발생하는 semantic gap을 skip-connection과 deep supervision의 재설계를 통해 해결함으로써, 정확도를 더 높인 모델이다.
c. 치주질환(충치, 치주염, 치은염) 탐지 모델
목표 : 치주질환 탐지
- 모델 : Unet Plus Plus (Unet++) (설명 생략)
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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 치하 번호 생성 및 분류 성능 Text Classification Feature Pyramid Network(FPN) mIoU 58 % 64.3 % 2 치석 및 보철물 탐지 성능 Object Detection Unet Plus Plus(Unet++) mIoU 53 % 67.89 % 3 치주질환(충치, 치주염, 치은염)탐지 성능 Object Detection Unet Plus Plus(Unet++) mIoU 53 % 58.4 %
※ 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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1. 메타데이터 구성
● 문진구 분 항목명 타입 필수 설명 범위 비고 1 patient string y 1-1 birth date y YYYYMMDD 1-2 gender string y M / F 1-3 address string y 강서구, 금정구, 남구 연제구, 동래구 수영구, 동구 서구, 중구, 영도구, 사상구, 사하구 북구, 해운대구 기장군 2 questions object y 2-1 question object y 2-1-1 title object y 문진 18항목 2-1-1-1 answers arryay y "그렇다", "그렇지 않다", "3회 이상","2회","1회 이하","1주 이내","한 달 이내","수개월 이상","불편하지 않음","둔한 통증","날카로운 통증","씹을 때만 통증","가만히 있어도 통증","통증 없음","가끔씩","계속","없음","네", "아니요","치아 주변 잇몸에만 있음","치아 주변 잇몸과 뺨 까지 부종이 퍼져있음","치아 주변 잇몸,뺨,얼굴까지 부종이 퍼져있음","네, 저절로","네, 칫솔질과 같은 자극을 줄때만","고혈압","당뇨병","협심증 등 심장질환","임신","간염","골다공증","아스피린 등 혈액항응고제복용" 2-1-1-1-1 value string 2. 메타데이터 실제 예시
● 실제 문진 데이터(xml) 예시
3. 라벨링데이터 구성
● 치아번호구 분 항목명 타입 필수 설명 범위 비고 1 version string y 2 flags object 3 shapes array y 3-1 [] object y 3-1-1 label string y 45248 21-28 31-38 41-48 3-1-2 points array y 좌표 3-1-2-1 [] array y 3-1-3 group_id string 3-1-4 shape_type string y polygon 3-1-5 flags object 3-1-5-1 [] string 4 imagePath string y 5 imageData string y 6 imageHeight number y 7 imageWidth number y ● 치석 및 보철물
구 분 항목명 타입 필수 설명 범위 비고 1 version string y 2 flags object 3 shapes array y 3-1 [] object y 3-1-1 label string y ortho gcr mcr cecr am zircr tar1 tar2 tar3 3-1-2 points array y 좌표 3-1-2-1 [] array y 3-1-3 group_id string 3-1-4 shape_type string y polygon 3-1-5 flags object 3-1-5-1 [] string 4 imagePath string y 5 imageData string y 6 imageHeight number y 7 imageWidth number y ● 질환
구 분 항목명 타입 필수 설명 범위 비고 1 version string y 2 flags object 3 shapes array y 3-1 [] object y 3-1-1 label string y C1 C2 C3 GI1 GI2 GI3 PDI1 PDI2 PDI3 3-1-2 points array y 좌표 3-1-2-1 [] array y 3-1-2-1-1 $value$ number y 3-1-3 group_id string 3-1-4 shape_type string y polygon 3-1-5 flags object 3-1-5-1 [] string 4 imagePath string y 5 imageData string y 6 imageHeight number y 7 imageWidth number y 4. 라벨링데이터 실제 예시
● 실제 라벨링 데이터(json) 예시
{
"version": "5.1.1",
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{
"label": "mcr",
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98.91008174386921
],
[
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102.99727520435968
],
[
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105.72207084468666
],
[
170.84468664850135,
115.80381471389646
],
[
168.93732970027247,
117.98365122615805
],
[
164.03269754768394,
116.89373297002724
],
[
160.76294277929156,
120.43596730245231
],
[
160.76294277929156,
126.70299727520437
],
[
164.57765667574932,
133.5149863760218
],
[
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137.60217983651228
],
[
169.75476839237058,
140.87193460490462
],
[
169.2098092643052,
147.68392370572207
],
[
173.56948228882834,
151.49863760217983
],
[
192.09809264305179,
152.86103542234332
],
[
198.09264305177112,
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],
[
196.18528610354224,
142.7792915531335
],
[
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],
[
197.27520435967304,
123.1607629427793
],
[
194.82288828337875,
116.34877384196186
],
[
190.4632152588556,
113.35149863760218
],
[
190.4632152588556,
106.53950953678475
],
[
190.4632152588556,
102.17983651226159
]
],
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"shape_type": "polygon",
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},
{
"label": "cecr",
"points": [
[
110.14356435643565,
95.53960396039605
],
[
111.38118811881189,
88.36138613861387
],
[
118.31188118811882,
78.46039603960396
],
[
126.23267326732673,
75.73762376237624
],
[
131.67821782178217,
77.22277227722773
],
[
139.84653465346534,
84.15346534653466
],
[
144.54950495049505,
81.18316831683168
],
[
152.47029702970295,
81.18316831683168
],
[
156.18316831683168,
92.56930693069307
],
[
162.61881188118812,
87.37128712871288
],
[
170.78712871287127,
87.37128712871288
],
[
174.5,
92.32178217821783
],
[
175.24257425742573,
99.74752475247526
],
[
173.75742574257424,
108.16336633663367
],
[
168.55940594059405,
118.55940594059406
],
[
155.68811881188117,
113.11386138613862
],
[
151.48019801980197,
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],
[
137.86633663366337,
110.39108910891089
],
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108.41089108910892
],
[
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],
[
110.14356435643565,
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]
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}
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수행기관(주관) : 주식회사 큐티티
수행기관(주관) 책임자명 전화번호 대표이메일 담당업무 최재유 051-743-1164 data@qtt.co.kr 과제총괄 수행기관(참여)
수행기관(참여) 기관명 담당업무 부산테크노파크 데이터수집 부산정보산업진흥원 데이터검수 국가수리과학연구소 학습모델개발 데이터 관련 문의처
데이터 관련 문의처 담당자명 전화번호 이메일 최재유 051-743-1164 과제총괄
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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.