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온라인 안심존 데이터 ?

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

입니다.
#조기 진단 # 딥러닝 인공지능 # 영상데이터 # 이미지데이터 #헬스케어 건강서비스 #헬스케어 의료

간암 진단 의료 영상

간암 진단을 위한 의료 영상
  • 분야헬스케어
  • 구분 안심존(온라인)
  • 유형 이미지
구축년도 : 2020 갱신년월 : 2021-06 조회수 : 4,256 다운로드 : 40

※ 내국인만 데이터 신청이 가능합니다.

  • 데이터 변경이력

    데이터 변경이력
    버전 일자 변경내용 비고
    1.0 2021-06-30 데이터 최초 개방

    소개

    간암 진단 및 치료 과정에서 필요한 영상‧이미지 데이터

    구축목적

    간암 진단 및 치료 과정에서 필요한 의료 이미지 데이터셋 구축
    의료 영상의 판독 결과와 진단 및 치료에 영향을 주는 임상 정보 등을 어노테이션한 학습용 데이터셋 구축
    구축된 AI데이터를 이용하여 의료 단계별 의사결정에 직간접적 영향을 줄 수 있는 AI모델 제시
  • 구축 내용 및 제공 데이터량

    • 간암의 DICOM 영상파일과 어노테이션 PNG파일, 임상정보의 JSON 파일을 수집
    • 어노테이션을 통해 악성(malignant), 양성(benign), 정상(normal)로 구분
    데이터 구성 표
    데이터셋 목표수량(건수) 구축수량(건수)
    간암 데이터셋 Malignant 11,000 55,367
    Benign 6,000 18,892
    Normal 13,000 18,991
  • 저작도구 설명서 및 저작도구 다운로드

    저작도구 설명서 다운로드 저작도구 다운로드
  • AI 모델 상세 설명서 다운로드

    AI 모델 다운로드
  • 데이터 성능 점수

    측정값 (%)
    기준값 (%)

    데이터 성능 지표

    데이터 성능 지표
    번호 측정항목 AI TASK 학습모델 지표명 기준값 점수 측정값 점수
    1 간암 분할 객체 검출 Object Detection CNN (U-Net based model) DSC 0.9 단위없음 0.9 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)

  • 설명서 및 활용가이드 다운로드

    데이터 설명서 다운로드 구축활용가이드 다운로드

    데이터 변경이력

    데이터 변경이력
    버전 일자 변경내용 비고
    1.0 2021.06.30 데이터 최초 개방  

    구축 목적

    • 간암 진단 및 치료 과정에서 필요한 의료 이미지 데이터셋 구축
    • 의료 영상의 판독 결과와 진단 및 치료에 영향을 주는 임상 정보 등을 어노테이션한 학습용 데이터셋 구축
    • 구축된 AI데이터를 이용하여 의료 단계별 의사결정에 직간접적 영향을 줄 수 있는 AI모델 제시

    활용 분야

    • 국가차원의 의료 지식베이스 및 이용환경 제공으로 간암, 담낭암, 췌장암 관련 지능정보산업 활성화, 의료 질 향상, 우리나라의 데이터 경제를 가속화 하는데 기여
    • 공공 및 민간의 지능정보기술 개발 촉진과 지능정보산업 육성을 위한 지능정보 데이터 인프라 구축 및 이용환경 제공
    • 간암의 진단에 중요한 다양한 진단 영상과 임상 자료를 추가한 인공지능 학습용 데이터 구축
    • 인공지능 학습을 통해 객관적이고 정확한 진단을 제시할 수 있는 인공지능 딥러닝 기반의 진단법 개발

    소개

    • 간암 진단 인공지능기술의 개발 확산을 위해 특정 질환의 영상 이미지 및 임상 정보와 전문의의 진단정보 등이 포함된 학습용 데이터셋 의료 지식 베이스 구축

       

    간암 진단 의료 영상-소개 이미지

    구축 내용 및 제공 데이터량

    • 간암의 DICOM 영상파일과 어노테이션 PNG파일, 임상정보의 JSON 파일을 수집
    • 어노테이션을 통해 악성(malignant), 양성(benign), 정상(normal)로 구분
    데이터 구성 표
    데이터셋 목표수량(건수) 구축수량(건수)
    간암 데이터셋 Malignant 11,000 55,367
    Benign 6,000 18,892
    Normal 13,000 18,991

    대표도면

    • 좌측 : dcm파일, 우측 : png파일(병변 라벨링)

       

      간암 진단 의료 영상-대표도면-좌측 : dcm파일, 우측 : png파일 (병변 라벨링)
    • 임상정보 json 파일

       

      간암 진단 의료 영상-대표도면-임상정보 Json 예시 이미지

    필요성

    • 고차원 의료영상(CT, MRI 등) 급증과 의료진의 부족
    • 의료영상 분석 및 진단 보조 솔루션 개발의 도입과 복부 장기에 대한 분야의 적용 제한
    • 기반구축 지원의 필요성 - 해외는 다양한 분야에서 인공지능 기술 개발에 활용할 인공지능 학습 데이터 및 학습 환경 등 기반 인프라가 활성화되어 있음. 반면, 국내의 경우 개인정보 침해, 저작권, 초상권 등 다양한 이슈로 양질의 데이터 개방 및 활용은 여전히 어려운 상황임
    • 간담도 췌장암의 진단 향상 및 오진율 감소를 위한 영상진단 인공지능 학습용 데이터 구축 필요
      - 전체 암종 중 사망률 2위로 사회경제적 부담이 가장 높은 암
      - 간암 선별검사 시 검사자의 숙련도에 따라 진단에 차이가 발생하며 최근 영상 기법 발전 및 의료 접근성 증가로 CT, MRI등의 영상 검사가 증가하였으며 이에 따른 의료비 증가가 발생함

    데이터 구조

    • 데이터 구성
      - DICOM 영상 파일, PNG 어노테이션 파일, JSON 임상 정보 파일
      1. 폴더 구조간암 진단 의료 영상-데이터 구조-폴더 구조 이미지

       

      - 폴더명 항목간암 진단 의료 영상-데이터 구조-폴더명 항목 표 이미지- 폴더명 세부 항목간암 진단 의료 영상-데이터 구조-폴더명 세부 항목 표 이미지

       

      2. DICOM 파일 구성
      - M : 필수요소, M* : 조건하 필수요소, U : 부가정보간암 진단 의료 영상-데이터 구조-DICOM 파일 구성

       

      3. 어노테이션(PNG) 구성
      - 나뉘어진 개별 Mask의 구분이 PNG 내 Bit로 구분되어 기록됨
      - PNG 내 8비트 활용 개별 마스크 매핑
      - DICOM 파일 1개에 대해서 1개의 PNG 파일이 매핑됨.
      - PNG 파일의 전체크기는 DICOM 파일 크기와 일치시켜, 어노테이션한 위치를 고정으로 가져감.
      - 간 정상 CT의 경우, DICOM 파일 1개에 대해서 어노테이션되지 않은 1개의 PNG 파일이 매핑됨.
      - PNG 파일 내 특정 분류 값 표현을 하도록 정의하며, Gray scale을 사용함.
      - 암종별 카테고리에 따른 지정된 bit 자리를 사용함.

       

       

      4. 임상정보(JSON) 구성
      - 필수항목
      ・ 대분류 (정상, 악성, 양성)
      ・ 중분류 (normal, benign1~5, malignant)
      ・ 악성세부진단명(HCC, combined HCC, CCC, undifferentiated carcinoma, mets, other)
      ・ 모달리티(CT, MR, US)
      ・ 성별

       

      - 부가항목
      ・ 기본정보 (나이, 인종, 신장, 체중)
      ・ 영상정보(검사일, 촬영장비제조사, 모델명, 조영제, 판독결과)
      ・ 영상에서의 종양크기, 종양위치, 종양개수, 장기 외 침범 여부, 병기(TNMstage)
      ・ 수술 (검사여부, 시행일자, 수술방법, 병리검사결과지)
      부가항목 표
      8bit - (RGB) 간 (Liver)
      000000 (0,0,0) - (transparency)
      800000 (128,0,0) NORMAL
      008000 (0,128,0) BENIGN1
      808000 (128,128,0) BENIGN2
      000080 (0,0,128) BENIGN3
      800080 (128,0,128) BENIGN4
      008080 (0,128,128) BENIGN5
      808080 (128,128,128) MALIGNANT
  • 데이터셋 구축 담당자

    수행기관(주관) : 국립암센터
    수행기관(주관)
    책임자명 전화번호 대표이메일 담당업무
    우상명 031-920-0740 [email protected] · 지식베이스 구축 총괄
    수행기관(참여)
    수행기관(참여)
    기관명 담당업무
    (의료법인)길의료재단 · 간암 지식베이스 세부 책임
    연세대학교 산학협력단 · 간암 영상 지식베이스 구축간암 영상 지식베이스 구축
    인피니트헬스케어 · 인공지능 학습용 Imaging Platform 구축 및 어노테이션 저작도구 개발
    피노맥스 · 간암과 간의 양성종양 구분 및 확인 AI알고리즘 개발
    고려대학교 산학협력단 · 간암 영상 지식베이스 구축
    연세대학교 원주산학협력단 · 간암 영상 지식베이스 구축
    서울대학교 산학협력단 · 간암 분할 AI 모델 및 응용서비스 개발
    모니터 코퍼레이션 · AI 모델을 통해 간암 데이터 학습 및 검증
    데이터 관련 문의처
    데이터 관련 문의처
    담당자명 전화번호 이메일
    이미영(국립암센터) 031-920-0740 [email protected]
보건의료 데이터 개방 안내

보건의료 데이터는 온라인 및 오프라인 안심존을 통해 개방됩니다.

안심존이란 안심존 이용메뉴얼 안심존 이용신청
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    * 오프라인 안심존 : 추가적인 보안이 필요한 데이터를 대상으로 지정된 물리적 공간에서만 접속하여 데이터에 접근하고 분석

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  • 1. 기관생명윤리위원회(IRB) 심의 결과 통지서 [IRB 알아보기] [공용IRB 심의신청 가이드라인]
    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 [email protected] 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.