※온라인 안심존 : 보안이 보장된 온라인 네트워크를 통해 집, 연구실, 사무실 등 어디서나 접속하여 데이터에 접근하고 분석
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데이터 변경이력
데이터 변경이력 버전 일자 변경내용 비고 1.0 2021-06-30 데이터 최초 개방 소개
치의학 영상의 해부학적 세그멘테이션이 가능한 AI 개발을 위해 치아 및 하치조 신경관을 세그멘테이션하고 치아 번호를 인식할 수 있는 데이터셋 구축 및 AI 모델 생성 시 활용 가능한 치아의 성별, 나이대 정보 제공
구축목적
파노라마 영상에서 치아 인식과 콘빔 CT 영상에서 치아 및 하치조신경관 인식을 위한 데이터 셋
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메타데이터 구조표 데이터 영역 헬스케어 데이터 유형 3D , 이미지 데이터 형식 데이터 출처 라벨링 유형 라벨링 형식 데이터 활용 서비스 데이터 구축년도/
데이터 구축량2020년/5,000케이스 (파노라마), 1,000케이스 (CBCT) -
구축 내용 및 제공 데이터량
구축 내용 및 제공 데이터량 modality Raw data Annotation 파노라마 5,000 case 치아 : 5,000 case CBCT 1,000 case 치아 : 2.000 case 하치조신경관 : 1,000 case 산출물 형태 DICOM file DICOM file JPG file (의료영상을 다루기 어려운 사용자를 위하여 JPG 형태로 제공함) JPG file Bin file (어노테이션 영상파일) JSON file (어노테이션 텍스트파일) - 모든 치아는 치아번호와 함께 제공됨. 특히 인구통계학적 정보인 성별 나이대를 포함하고 있어 AI 모델 생성시 활용할 수 있도록 제공함
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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 CBCT 기반 치아 3D 세그먼테이션 성능 Segmentation CNN DSC 0.9 단위없음 0.929 단위없음 2 CBCT 기반 하치조신경관 3D 세그먼테이션 성능 Segmentation CNN DSC 0.592 단위없음 0.675 단위없음 3 파노라마 기반 치아 2D 세그먼테이션 성능 Segmentation YOLO v3, Mask R-CNN F1-Score 0.84 점 0.917 점 4 파노라마 기반 치아 2D 세그먼테이션 성능 Segmentation YOLO v3, Mask R-CNN Precision 87.8 % 95.3 % 5 CBCT 기반 치아 3D 세그먼테이션 성능 Segmentation CNN Precision 80 % 93.4 % 6 파노라마 기반 치아 2D 세그먼테이션 성능 Segmentation YOLO v3, Mask R-CNN Recall 86.8 % 88.3 % 7 CBCT 기반 치아 3D 세그먼테이션 성능 Segmentation CNN Recall 80 % 92.9 % 8 CBCT 기반 하치조신경관 3D 세그먼테이션 성능 Segmentation CNN Recall 48.9 % 68.7 %
※ 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 다운로드데이터 변경이력
데이터 변경이력 버전 일자 변경내용 비고 1.0 2021.06.30 데이터 최초 개방 구축목적
- 파노라마 영상에서 치아 인식과 콘빔 CT 영상에서 치아 및 하치조신경관 인식을 위한 데이터 셋
활용분야
- 의료영상에서 치아 및 하치조신경관 인식을 필요로 하는 의료용 소프트웨어 (ex 교정치료, 사랑니 발치, 임플란트 시술용 소프트웨어 등) 해부학적 구조물을 인식할 수 있는 의료기기 개발
주요 키워드
- DICOM, Teeth segmentation, Mandibular canal segmentation, 콘빔CT(CBCT), 파노라마, 치아, 하치조신경관, 의료 AI
소개
- 의료용 AI가 가장 먼저 인식해야 하는 객체 중 해부학적 정보도 포함됨. 해부학적 정보를 바탕으로 병변의 위치 등을 정확하게 표현할 수 있어야 사용자(의료인력)에게 의미있는 정보를 전달할 수 있음. 따라서 구강악에서 해부학적으로 가장 중요한 요소인 치아 및 하치조신경관을 세그멘테이션하고 치아번호를 인식할 수 있는 데이터 셋을 생성함
구축 내용 및 제공 데이터량
구축 내용 및 제공 데이터량 modality Raw data Annotation 파노라마 5,000 case 치아 : 5,000 case CBCT 1,000 case 치아 : 2.000 case 하치조신경관 : 1,000 case 산출물 형태 DICOM file DICOM file JPG file (의료영상을 다루기 어려운 사용자를 위하여 JPG 형태로 제공함) JPG file Bin file (어노테이션 영상파일) JSON file (어노테이션 텍스트파일) - 모든 치아는 치아번호와 함께 제공됨. 특히 인구통계학적 정보인 성별 나이대를 포함하고 있어 AI 모델 생성시 활용할 수 있도록 제공함
대표도면
필요성
- 본 데이터셋을 활용하여 치의학영상의 해부학적 세그멘테이션이 가능한 AI를 개발할 수 있으며, 현재 활용중인 소프트웨어 및 하드웨어와 연계하여 시너지 효과를 발휘할 수 있음
치아교정 전 시뮬레이션 소프트웨어가 자동으로 치아를 세그멘테이션 하면, 사용자는 치아의 이동 등으로 발생할 수 있는 문제점을 미리 확인할 수 있으며, 의료장비에 탑재되어 단순 영상을 제공하는 것이 아니라 영상을 확인하고 실질적인 정보 (예를 들면, 특정치아(치아번호로 표시)에 치아우식증 발견)을 제공할 수 있음
기존의 의료기기에 경쟁력을 증대시켜 글로벌 시장에서 시장 우위를 점유할 할 수 있음
데이터 구조
![구강악 2D·3D 이미지-데이터 구조-[DICOM] 의료장비에서 전송된 원본 데이터](https://aihub.or.kr/web-nas/aihub21/files/public/2020-09/%EB%8D%B0%EC%9D%B4%ED%84%B0%EA%B5%AC%EC%A1%B01_0.PNG)
< [DICOM] 의료장비에서 전송된 원본 데이터 >
![구강악 2D·3D 이미지-데이터 구조-[BIN] 치아번호 부여 및 세그멘테이션 데이터](https://aihub.or.kr/web-nas/aihub21/files/public/2020-09/%EB%8D%B0%EC%9D%B4%ED%84%B0%EA%B5%AC%EC%A1%B02_3.PNG)
< [BIN] 치아번호 부여 및 세그멘테이션 데이터 >
JSON 치아 세그멘테이션 텍스트 데이터
JSON 치아 세그멘테이션 텍스트 데이터 Key Values data-group 장비명 / 장비 고유번호 case 케이스 아이디 / 상태 facility 어노테이션 기관 정보 patient 환자정보 (개인식별정보 없음) study 검사정보 meta 영상 메타정보 annotation 각 치아번호 별로 폴리곤 좌표정보 
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데이터셋 구축 담당자
수행기관(주관) : 헬스허브
수행기관(주관) 책임자명 전화번호 대표이메일 담당업무 변시섭 02-511-3601 [email protected] · 과제총괄 / 어노테이션도구 / 시범서비스 / 품질관리 수행기관(참여)
수행기관(참여) 기관명 담당업무 서울대학교치과병원 · 의료영상 수집, 어노테이션 및 전문의 검증 굿임팩트 · 의료영상 어노테이션 데이터 관련 문의처
데이터 관련 문의처 담당자명 전화번호 이메일 변시섭(헬스허브) 02-511-3601 [email protected]
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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] [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.
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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.