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온라인 안심존 데이터 ?

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

입니다.
#폐 # 폐암 # 예후 예측 # PET-CT

폐암 예후 예측용 영상

폐암 예후 예측용 영상
  • 분야헬스케어
  • 구분 안심존(온라인)
  • 유형 이미지
구축년도 : 2020 갱신년월 : 2021-06 조회수 : 4,227 다운로드 : 68

※ 내국인만 데이터 신청이 가능합니다.

  • 데이터 변경이력

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

    데이터 히스토리

    데이터 히스토리
    일자 변경내용 비고
    2024-07-11 AI 모델 추가 개방
    2024-03-22 AI모델 수정
    2023-04-18 수행기관 변경

    소개

    (광주광역시) 폐암 예후 예측을 위한 PET영상, CT영상 학습용 데이터

    구축목적

    폐암 환자의 PET 및 CT 영상데이터, 임상정보 그리고 유전자 변이 데이를 근거로 폐암 예후 예측을 할 수 있는 인공지능을 훈련하기 위한 데이터셋
  • 구축 내용 및 제공 데이터량

    • 폐암 환자의 5,053명분의 PET 그리고 CT 영상데이터 1,574,275쌍 구축
    • 폐암 환자의 5,053명분의 임상정보(클리닉) 데이터 5,000명분 구축
    • 5,053명분의 PET/CT 영상데이터 중 400명분은 암부위 라벨링 이미지 데이터 구축
    • 폐암환자 5,053명 중 412명의 환자의 조직과 혈액에서 폐암 유전자 변이 데이터 구축
  • 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 생존률 위험 분류 정확도 (CLINICAL+PET+CT모델) Image Classification RESNET3D, FeedForward, Ensemble Accuracy 85 % 97 %
    2 생존률 위험 분류 정확도 (CLINICAL+DNA모델) Image Classification DeepSurv Accuracy 85 % 97 %
    3 생존기간 순서 평가 (CLINICAL+PET+CT 모델) Image Classification RESNET3D, FeedForward, Ensemble C-index 0.7 단위없음 0.7008 단위없음
    4 생존기간 순서 평가 (CLINICAL+DNA 모델) Image Classification DeepSurv C-index 0.7 단위없음 0.787 단위없음
    5 생존률 위험 분류 정확도 (CLINICAL+PET+CT모델) Image Classification RESNET3D, FeedForward, Ensemble F1-Score 0.8 0.95
    6 생존률 위험 분류 정확도 (CLINICAL+DNA모델) Image Classification DeepSurv F1-Score 0.8 0.96

    ※ 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

    버전 일자 변경내용 비고
    1.0 2021.06.30 데이터 최초 개방  

    구축 목적

    • 폐암 환자의 PET 및 CT 영상데이터, 임상정보 그리고 유전자 변이 데이를 근거로 폐암 예후 예측을 할 수 있는 인공지능을 훈련하기 위한 데이터셋

    활용 분야

    • 폐암 예후예측 프로그램, 병원에서 폐암환자 예후 예측

    소개

    • 본 사업을 통해 구축한 데이터셋은 폐암 환자의 PET 영상 데이터, CT 영상 데이터, 임상정보 및 폐암환자 조직과 혈액에서 분석한 전장 유전체 데이터로 구성되어져 있음. 특히, 폐암 환자의 PET/CT 영상 데이터에 폐암 유전자 변이 데이터를 매치한 점은 국내에 구축한(된) 의료 영상 데이터셋과 비교하여 그 독창성과 다양성이 확보되었음

    구축 내용 및 제공 데이터량

    • 폐암 환자의 5,053명분의 PET 그리고 CT 영상데이터 1,574,275쌍 구축
    • 폐암 환자의 5,053명분의 임상정보(클리닉) 데이터 5,000명분 구축
    • 5,053명분의 PET/CT 영상데이터 중 400명분은 암부위 라벨링 이미지 데이터 구축
    • 폐암환자 5,053명 중 412명의 환자의 조직과 혈액에서 폐암 유전자 변이 데이터 구축

    대표도면

    • 사업 진행 과정
       

    폐암 예후 예측용 영상-대표도면-사업 진행 과정 이미지

     

    • 데이터 구축 도구
       

    폐암 예후 예측용 영상-대표도면-데이터 구축 도구

     

    • 데이터 구축 샘플 (종양부위 표기)
       

    폐암 예후 예측용 영상-대표도면-데이터 구축 샘플(종양부위 표기) 이미지

    필요성

    • 폐암은 전 세계적으로 남성 암 사망률 1위, 여성 암 사망률 2위의 질환으로서 매년 대략 160만 명 이상 폐암으로 사망하는 것으로 추정됨
    • 국내의 경우, 2019년 5월 1일 보험개발원에 의하면 폐암은 가장 높은 사망률을 보이는 암으로, 폐암의 높은 사망률의 원인은 초기 발병 시점에 특별한 증상이 없어 초기진단 및 예후 예측이 어렵기 때문임
    • 이러한 이유로 2019년 7월부터 국가 암 검진 사업에 폐암을 추가하여 범국가적으로 관리하고 있는 질병임
    • 특히, 전라남도의 폐암 조발생률 68.7 명으로 전국 평균 43.4명에 비해 약 1.5배이며, 전국 최저인 울산광역시의 34.4명의 2배를 넘는 수치로 전국에서 가장 높은 수준으로, 폐암은 전라남도 지역사회 보건분야에 가장 심각한 문제임
    • 지역사회 더 나아가 범국가적으로 폐암 환자의 진료, 치료 및 관리를 효율적으로 할 수 있는 폐암 예후 예측을 위한 시스템이 필요한 실정임

    데이터 구조

    • 데이터 구성
       
      데이터 구성 표
      데이터 범주 데이터 명 구축량 비고
      유전체 snv 412명분 탭 개행문자 csv
      indel 412명분 탭 개행문자 csv
      영상 PET 1,574,275장
      (5,053명분)
      dicom
      CT 1,574,275장
      (5,053명분)
      dicom
      종양부위 이미지 134,697장
      400명분
      jpg
      임상 환자 임상 정보 5,053명분 excel
      최종 데이터 JSON 5,053명분 json

     

    • 데이터 구조
       

    폐암 예후 예측용 영상-데이터 구조

     

    • 어노테이션 포맷
      1. PET/CT 기반 영상데이터
       

    폐암 예후 예측용 영상-어노테이션 포맷-PET/CT 기반 영상 데이터

     

    • 2. 유전체 데이터
       

    폐암 예후 예측용 영상-어노테이션 포맷-유전체 데이터

     

    • 3. 임상 데이터
       

    폐암 예후 예측용 영상-어노테이션 포맷-임상 데이터

  • 데이터셋 구축 담당자

    수행기관(주관) : 클리노믹스
    수행기관(주관)
    책임자명 전화번호 대표이메일 담당업무
    이성훈 070-4012-0796 [email protected] · 인공지능학습용 데이터 구축 사업 총괄 · 폐암 환자의 전장 유전체 서열 해독 · 폐암과 관련된 변이 유전자 분석 및 검증, 검수
    수행기관(참여)
    수행기관(참여)
    기관명 담당업무
    화순전남대병원 · 폐암 환자 PET/CT 영상데이터 확보
    · 폐암 환자 조직 및 혈액 확보
    · 구축된 데이터 검증 및 검수
    (주)광주인공지능센터 · 추출 AI 학습 트레이닝 데이터 셋 구축
    · AI 서비스개발
    · 개발 인력 교육 및 관리
    전남대학교 인공지능학부 · PET/CT 영상데이터 분석
    · AI 알고리즘 개발
    (주)지엔아이씨티 · AI 학습 트레이닝 데이터 셋 구축
    광주광역시 · 크라우드소싱 홍보 및 교육, 채용연계
    · 인공지능 학습용 데이터셋 구축과정 홍보
    · 데이터 수요기관으로 구축된 데이터를 “광주 AI 산업융합 집적단지” 조성 시 연구 및 실증에 이용할 예정임
    데이터 관련 문의처
    데이터 관련 문의처
    담당자명 전화번호 이메일
    이성훈(클리노믹스) 070-4012-0796 [email protected]
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    5. 보안서약서 [다운로드]
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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.