※오프라인 안심존 : 추가적인 보안이 필요한 데이터를 대상으로 지정된 물리적 공간에서만 접속하여 데이터에 접근하고 분석
심장질환 진단을 위한 심초음파 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 2022-07-13 콘텐츠 최초 등록 소개
심장질환 분야에서 가장 보편적으로 활용되고 있는 심초음파 검사와 관련하여 다양한 AI 연구개발에 활용될 수 있는 관련 임상의료데이터 및 경흉부 X-ray 데이터
구축목적
정확하고 효율적인 의료서비스를 지원하는 AI기술 개발이 가능하도록 심장질환 분야에서 일차적으로 활용되는 심전도 및 심초음파 데이터와 그 활용성을 극대화 할 수 있는 유관 데이터를 포함하는 ‘학습용 표준 빅데이터’를 구축
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메타데이터 구조표 데이터 영역 헬스케어 데이터 유형 이미지 데이터 형식 dcm 데이터 출처 의료기관 라벨링 유형 세그멘테이션 라벨링 형식 json 데이터 활용 서비스 AI 기반 심초음파 단계별 검사지원 및 진단 솔루션 데이터 구축년도/
데이터 구축량2021년/심초음파 30,000건 / 임사의료데이터 20,000건 / 심초음파 판독기록문 20,000건 / 흉부 X선 10,000건 / 흉부 X선 판독기록문 10,000건 -
데이터 구축 규모
- 전체 데이터 (심초음파(3~8종 view), 심초음파 판독기록문, 임상의료데이터, 흉부 X선, 흉부 X선 판독기록문)
- 심초음파 영상 어노테이션 데이터 3000건
- - 1건당 3개의 view(PLAX, A2C, A4C)
데이터 분포
- 질환별 분포 : 정상, 허혈성심질환, 심근질환, 폐고혈압 및 폐동맥색전증, 심막질환, 판막질환, 심장종양 및 혈정, 선천성 심장질환
- 데이터 종류별 분포: 심초음파, 심초음파 판독기록문, 임상의료데이터, 흉부 X선, 흉부 X선 판독기록문
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AI 모델 상세 설명서 다운로드
AI 모델 상세 설명서 다운로드 AI 모델 다운로드AI 모델 개요
- 심초음파 영상에서 좌심실 분할 AI 모델 개발 (성능목표: 체적일치도 (DSC) 90% 이상)
- 선행 연구를 기반으로 의료영상 분할 분야에서 좋은 성능을 보이는 U-Net 모델 활용하여 A2C와 A4C 단면도에서의 좌심실 영역 분할 모델을 훈련하고 분할된 예측 결과물을 참값과 정량적으로 비교
서비스 활용 시나리오
- AI 기반 심초음파 단계별 검사지원 및 진단 솔루션
- 심초음파 영상검사에 기반한 질환진행 및 예후예측 솔루션
- 심초음파 질평가 및 급여reimbursement 심사 솔루션
- 심장질환의 조기진단
- 심장질환 진단의 최적화
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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 좌심실 분할 AI 모델 (A2C) Segmentation U-Net DSC 0.9 단위없음 0.9756 단위없음 2 좌심실 분할 AI 모델 (A4C) Segmentation U-Net DSC 0.9 단위없음 0.9759 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 다운로드원천데이터 구성
- 심초음파 데이터
라벨데이터(JSON) 원천데이터(DICOM)
라벨데이터(JSON) id "0118610_echo_001" filename "0118610_echo_001.dcm" width 636 height 434 study date “2018.03.26” patient_id “0118610” disease_category “1” view_category 0 - 흉부X선 데이터
원천데이터(DICOM) 
라벨데이터(JSON) id "0118610_cxr" file format ".dcm" width 2017 height 2017 study date “2018.03.26” patient_id “0118610” 라벨링데이터 구성
- 경흉부 심초음파 라벨링 데이터
구분 항목명 타입 필수 설명 범위 비고 여부 1 id Object M 이미지정보 2 filename String M 이미지파일명 (patient_id)_echoAnnotation_(순번) 3 width Number M 이미지너비 양의 정수 4 height Number M 이미지높이 양의 정수 5 study date String M 이미지 생성 일자 yyyy.mm.dd (2011.01.01~2021.01.31) 6 patient_id String M 환자 ID 7 disease_category String M 세부질환 카테고리 [0~7] 8 view_category Number M 단면도 카테고리 [0,5,7] 9 labels Object M 라벨링정보 09월 01일 frame_idx Number M 프레임 번호 양의 정수 09월 02일 label_id Number M 라벨 식별자 [0~11] 09월 03일 label_name String M 클래스명 0: (PLAX) wall thickness septal ED, 1: (PLAX) chamber dimension ED, 2: (PLAX) wall thickness posterior ED, 3: (PLAX) aorta dimension ED, 4: (PLAX) wall thickness septal ES, 5: (PLAX) chamber dimension ES, 6: (PLAX) wall thickness posterior ES, 7: (PLAX) LA dimension ES, 8: (A4C) chamber contour ED,, 9: (A4C) chamber contour ES, 10: (A2C) chamber contour ED, 11: (A2C) chamber contour ES, 09월 04일 polygon_points Array C polygon, polyline 내 x좌표, y좌표 집합 4차원 Array label_id가 8~11일 때 09월 05일 polyline_points Array C polygon, polyline 내 x좌표, y좌표 집합 2차원 Array label_id가 0~7일 때 - 경흉부 심초음파 데이터
구분 항목명 타입 필수 설명 범위 여부 1 id Object M 이미지정보 2 filename String M 이미지파일명 (patient_id)_echo_(순번) 3 width Number M 이미지너비 양의 정수 4 height Number M 이미지높이 양의 정수 5 study date String M 이미지 생성 일자 yyyy.mm.dd (2011.01.01~2021.01.31) 6 patient_id String M 환자 ID 7 disease_category String M 세부질환 카테고리 [0~7] 8 view_category Number M 단면도 카테고리 [0~7] - 임상의료데이터
구분 항목명 타입 필수 설명 범위 비고 여부 1 identifier/filename String M 아이디/파일명 2 patient id String M 환자번호(비식별화) 3 sex String M 성별 0 or 1 4 birth date String M 년,월 yyyy.mm 5 weight String O 몸무게 6 height String O 키 7 SBP String O 수축기혈압 8 DBP String O 이완기혈압 9 heart rate String O 심박수 10 hypertension String O 고혈압 0 or 1 11 diabetes String O 당뇨병 0 or 1 12 coronary artery disease String O 관상동맥질환 0 or 1 13 peripheral artery disease String O 말초동맥질환 0 or 1 14 chronic kidney disease String O 만성 신부전 0 or 1 15 end-stage renal disease on dialysis String O 말기 신질환 0 or 1 16 heart failure String O 심부전 0 or 1 17 stroke String O 뇌졸중 0 or 1 18 dyslipidemia String O 이상지질혈증 0 or 1 19 familial history of cardiovascular disease (MI or stroke or SCD) String O 심혈관계 질환 가족력 0 or 1 20 WBC (white blood cell) String O 백혈구 21 hemoglobin String O 혈색소 22 hematocrit String O 적혈구용적률 23 platelet String O 혈소판 24 BUN (blood urea nitrogen) String O 혈액 요소 질소 25 creatinine String O 크레아틴 26 glomerular filtration rate based on CKD-EPI equation String O 사구체 여과 속도 27 glucose String O 혈당 28 HbA1c String O 당화혈색소 29 aspartate transaminase (AST) String O 아스파르테이트 아미노 전달효소 30 alanine transaminase (ALT) String O 알라닌아미노 전달효소 31 uric acid String O 요산 32 total cholesterol String O 총 콜레스테롤 33 HDL(high-density lipoprotein) String O 고밀도 콜레스테롤 34 triglycerides String O 중성지방 35 LDL(low-density lipoprotein) String O 저밀도 콜레스테롤 36 CRP(C-reactive protein) String O C-반응단백 37 Troponin-T String O 트로포닌-T 단백 38 Troponin-I String O 트로포닌-I 단백 39 CK-MB(Creatine Kinase MB) String O 크레아틴 키나아제 MB 40 BNP(brain natriuretic peptide) String O 뇌나트륨이뇨펩티드 41 NT_proBNP(N-terminal probrain Natriuretic Peptide) String O - 심초음파 판독기록문
구분 항목명 타입 필수여부 설명 범위 비고 1 identifier/filename String M 아이디/파일명 2 patient id String M 환자번호(비식별화) 3 study date String M 영상획득날짜 yyyy.mm.dd (2011.01.01~2021.01.31) 4 comment String M 판독기록 - 흉부X선
구분 항목명 타입 필수여부 설명 범위 비고 1 identifier/filename String M 아이디/파일명 2 file format String M 파일 형식(포맷) dcm 3 width Number M 행 양의 정수 4 height Number M 열 양의 정수 5 study date String M 영상획득날짜 yyyy.mm.dd (2011.01.01~2021.01.31) 6 patient_id String M 환자번호(비식별화) - 흉부X선 판독기록문
구분 항목명 타입 필수여부 설명 범위 비고 1 identifier/filename String M 아이디/파일명 2 patient id String M 환자번호(비식별화) 3 study date String M 영상획득날짜 yyyy.mm.dd (2011.01.01~2021.01.31) 4 comment String M 판독기록 라벨링데이터 실제예시
- 경흉부 심초음파 라벨링 데이터
- 경흉부 심초음파 데이터
- 임상의료데이터
- 심초음파 판독기록문
- 흉부X선
- 흉부X선 판독기록문
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데이터셋 구축 담당자
수행기관(주관) : 연세대학교 산학협력단
수행기관(주관) 책임자명 전화번호 대표이메일 담당업무 장혁재 교수 070-4105-5371 hjchang@yuhs.ac 사업 총괄 수행기관(참여)
수행기관(참여) 기관명 담당업무 분당서울대학교병원 데이터 설계, 수집 및 정제 순천향대학교 산학협력단 데이터 설계, 수집 및 정제 한양대학교 산학협력단 데이터 설계, 수집 및 정제 충남대학교병원 데이터 설계, 수집 및 정제 ㈜ 데이터웨이 데이터 검수 ㈜ 온택트헬스 데이터 가공
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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
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- 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.
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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.