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오프라인 안심존 데이터 ?

오프라인 안심존 : 추가적인 보안이 필요한 데이터를 대상으로 지정된 물리적 공간에서만 접속하여 데이터에 접근하고 분석

입니다.
#심장질환 # 심초음파 # 임상의료데이터 # 경흉부 X-ray # 판독기록문

심장질환 진단을 위한 심초음파 데이터

심장질환 심초음파 데이터
  • 분야헬스케어
  • 구분 안심존(오프라인)
  • 유형 이미지
구축년도 : 2021 갱신년월 : 2022-07 조회수 : 3,729 다운로드 : 33

※ 내국인만 데이터 신청이 가능합니다.

  • 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
  • 데이터 구축 규모

    • 전체 데이터 (심초음파(3~8종 view), 심초음파 판독기록문, 임상의료데이터, 흉부 X선, 흉부 X선 판독기록문)

    심장질환 진단을 위한 심초음파-데이터 구축 규모_1

     

    • 심초음파 영상 어노테이션 데이터 3000건
    • - 1건당 3개의 view(PLAX, A2C, A4C)

    심장질환 진단을 위한 심초음파-데이터 구축 규모_2

     

    데이터 분포

    • 질환별 분포 : 정상, 허혈성심질환, 심근질환, 폐고혈압 및 폐동맥색전증, 심막질환, 판막질환, 심장종양 및 혈정, 선천성 심장질환

    심장질환 진단을 위한 심초음파-데이터 분포_1_심초음파(전체) 질환별 분포

    심장질환 진단을 위한 심초음파-데이터 분포_1_심초음파(어노테이션) 질환별 분포

     

     

    • 데이터 종류별 분포: 심초음파, 심초음파 판독기록문, 임상의료데이터, 흉부 X선, 흉부 X선 판독기록문

    심장질환 진단을 위한 심초음파-데이터 분포_2_데이터 종류별 분포

     

  • 저작도구 설명서 및 저작도구 다운로드

    저작도구 설명서 다운로드 저작도구 다운로드
  • AI 모델 상세 설명서 다운로드

    AI 모델 상세 설명서 다운로드 AI 모델 다운로드

    AI 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

    심장질환 진단을 위한 심초음파-AI 모델 개요_1

     

    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
  • 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)

  • 설명서 및 활용가이드 다운로드

    데이터 설명서 다운로드 구축활용가이드 다운로드

    원천데이터 구성

    • 심초음파 데이터
    원천데이터 구성 심초음파 데이터
    원천데이터(DICOM)

    심장질환 진단을 위한 심초음파-원천데이터 구성_1_심초음파 데이터-원천데이터(DICOM)
    원천데이터 구성 심초음파 데이터
    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 구성 흉부X선 데이터 원천데이터
    원천데이터(DICOM)
    심장질환 진단을 위한 심초음파-원천데이터 구성_2_흉부X선 데이터-원천데이터(DICOM)
    원천데이터 구성 흉부X선 데이터 라벨링데이터
    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
    라벨링데이터 구성 경흉부 심초음파 라벨링데이터
    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    
      9-1 frame_idx Number M 프레임 번호 양의 정수  
    9-2 label_id Number M 라벨 식별자 [0~11]  
    9-3 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,
    9-4 polygon_points Array C polygon, polyline 내 x좌표, y좌표 집합 4차원 Array  
    label_id가 8~11일 때
    9-5 polyline_points Array C polygon, polyline 내 x좌표, y좌표 집합 2차원 Array  
    label_id가 0~7일 때

     

     

    • 경흉부 심초음파 데이터
    라벨링데이터 구성 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
    라벨링데이터 구성 임상의료데이터 데이터
    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    
    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
    라벨링데이터 구성 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
    라벨링데이터 구성 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 양의 정수  
    4 height Number M 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
    라벨링데이터 구성 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

    심장질환 진단을 위한 심초음파-라벨링데이터 실제예시_1_경흉부 심초음파 라벨링 데이터

     

    • 경흉부 심초음파 데이터

    심장질환 진단을 위한 심초음파-라벨링데이터 실제예시_2_경흉부 심초음파 데이터

     

    • 임상의료데이터

    심장질환 진단을 위한 심초음파-라벨링데이터 실제예시_3_임상의료데이터

     

    • 심초음파 판독기록문

    심장질환 진단을 위한 심초음파-라벨링데이터 실제예시_4_심초음파 판독기도문

     

    • 흉부X선

    심장질환 진단을 위한 심초음파-라벨링데이터 실제예시_5_흉부X선

     

    • 흉부X선 판독기록문

    심장질환 진단을 위한 심초음파-라벨링데이터 실제예시_6_흉부X선 판독기도문

  • 데이터셋 구축 담당자

    수행기관(주관) : 연세대학교 산학협력단
    수행기관(주관)
    책임자명 전화번호 대표이메일 담당업무
    장혁재 교수 070-4105-5371 [email protected] 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
보건의료 데이터 개방 안내

보건의료 데이터는 온라인 및 오프라인 안심존을 통해 개방됩니다.

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  • 1. 기관생명윤리위원회(IRB) 심의 결과 통지서 [IRB 알아보기] [공용IRB 심의신청 가이드라인]
    2. 기관생명윤리위원회(IRB) 승인된 연구계획서
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    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.