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온라인 안심존 데이터 ?

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

입니다.
#헬스케어 건강서비스 #헬스케어 의료

소아 복부 엑스레이 이미지 데이터

소아 복부 엑스레이 이미지 데이터 아이콘 이미지
  • 분야헬스케어
  • 구분 안심존(온라인)
  • 유형 텍스트 , 이미지
구축년도 : 2022 갱신년월 : 2024-01 조회수 : 4,635 다운로드 : 20

※ 내국인만 데이터 신청이 가능합니다.

  • 데이터 변경이력

    데이터 변경이력
    버전 일자 변경내용 비고
    1.1 2024-01-19 데이터 최종 개방
    1.0 2023-05-26 데이터 개방(Beta Version)

    데이터 히스토리

    데이터 히스토리
    일자 변경내용 비고
    2024-03-20 산출물 전체 공개

    소개

    2· 11개의 의료기관에서 획득한 소아 엑스레이 데이터로  소아 복부 질환으로 소아 복부 엑스레이 이미지 50,000장 이상의 다양한 영상을 Annotaion한 데이터셋으로 임상 정보와 관련한 구조화된 데이터를 구축

    구축목적

    • 소아는 연령별로 복강의 크기와 모양이 다양하며, 성인과 현저히 다르고, 소아 연령에서 흔히 오는 복부 통증의 양상도 성인과 다름
    • 따라서, 성인 복부 X-ray 기반으로 학습된 딥러닝 모델들을 소아에게 적용하는데 한계점이 있음.
    • 소아복부 X-Ray 인공지능학습데이터를 구축하여 소아 복부 질환 조기진단 등 의료진을 지원하는 다양한 인공지능모델을 개발하기 위한 학습데이터 구축.
  • 1. 데이터 구축 규모
    -각 의료기관별 수집 규모

    1. 데이터 구축 규모-각 의료기관별 수집 규모
    병원명 정상군 정상 총계  질환군 총계
    10kg 미만 10kg 이상 -20kg미만 20kg 이상 -30kg미만 30kg 이상
    총계 5,500 10,150 6,000 8,500 30,150 19,850 50,000
    고려대학교 산학협력단  1,834 3,382 1,998 2,836 10,050 6,626 16,676
    삼성서울병원 611 1,128 667 944 3,350 2,204 5,554
    가톨릭대학교 산학협력단 611 1,128 667 944 3,350 2,204 5,554
    아주대학교 산학협력단  611 1,128 667 944 3,350 2,204 5,554
    충북대학교병원 611 1,128 667 944 3,350 2,204 5,554
    계명대학교 산학협력단 611 1,128 667 944 3,350 2,204 5,554
    차의과학대학교 611 1,128 667 944 3,350 2,204 5,554
    분당차

     

    -질환별 수집 규모

    1. 데이터 구축 규모-질환별 수집 규모
    병원명 기복증 종괴 장중첩증 공기액체음영 이물 변비 석회화 비비대 간비대 전내장 역위증 총계
    병변
    총계 1,650 1,100 3,300 2,200 1,000 6,600 1,000 1,000 1,000 1,000 19,850

     

    2. 데이터 분포

    2. 데이터 분포
    구분
    체중별 분포 D00 : 38,039(57.07%)
    D01 : 2,148(3.22%)
    D02 : 1,294(1.94%)
    D03 : 6,151(9.23%)
    D04 : 2,215(3.32%)
    D05 : 1,874(2.81%)
    D06 : 6,807(10.21%)
    D07 : 1,498(2.25%)
    D08 : 2,535(3.80%)
    D09 : 3,033(4.55%)
    D10 : 1,054(1.58%)
    정상 및 질환군별 분포 W01 : 11,496(17.25%)
    W02 : 26,970(40.47%)
    W03 : 10,361(15.55%)
    W04 : 17,821(26.74%)
  • 저작도구 설명서 및 저작도구 다운로드

    저작도구 설명서 다운로드 저작도구 다운로드
  • AI 모델 상세 설명서 다운로드

    AI 모델 상세 설명서 다운로드 AI 모델 다운로드

    소아 엑스레이 영상에서의 복부 질환 분류 모델
     - 기능: 소아 엑스레이 영상에서 총 11가지 종류의 복부 질환(정상, 기복증, 종괴, 장중첩증, 공기액체음영, 이물, 변비, 석회화병변, 비장비대, 간비대, 전내장역위증)을 분류
     - 사용 모델: EfficientNet-B0
    AI모델 설명 1

    AI모델 설명 2

     - 모델 출력: 질환에 해당하는 질환 번호를 출력 (정상: 0, 기복증: 1, 종괴: 2, 장중첩증: 3, 공기액체음영: 4, 이물: 5, 변비: 6, 석회화병변: 7, 비장비대: 8, 간비대: 9, 전내장역위증: 10)

     - 모델 성능: 테스트 세트 6,664건에 대해 accuracy 83% 달성하였으며, 각 질환에 대한 혼동 행렬 (confusion matrix)는 아래와 같음

     
    모델 성능
      모델 예측
    정답   정상 기복증 종괴 장중첩증 공기액체음영 이물 변비 석회화병변 비장 비대 간비대 전내장역위증
    정상 3369 137 43 78 67 17 35 14 35 8 1
    기복증 22 167 5 0 10 2 1 4 1 3 0
    종괴 0 0 130 0 0 0 0 0 0 0 0
    장중첩증 0 0 0 615 0 0 0 0 0 0 0
    공기액체음영 0 0 0 0 221 0 0 0 0 0 0
    이물 0 0 0 0 0 187 0 0 0 0 0
    변비 0 0 0 0 0 0 681 0 0 0 0
    석회화병변 0 0 0 0 0 0 0 150 0 0 0
    비장 비대 0 0 0 0 0 0 0 0 253 0 0
    간비대 0 0 0 0 0 0 0 0 0 303 0
    전내장역위증 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 105
  • 데이터 성능 점수

    측정값 (%)
    기준값 (%)

    데이터 성능 지표

    데이터 성능 지표
    번호 측정항목 AI TASK 학습모델 지표명 기준값 점수 측정값 점수
    1 질환 분류 성능 Image Classification EfficientNet-B0 Accuracy 80 % 83.1 %

    ※ 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 구성

    데이터 구성
    Key Description Type
    annotation 어노테이션정보 array
    m_isClosed 폴리곤 개방여부 boolean
    m_area 면적 number
    m_points 객체좌표 array
    x x좌표 number
    y y좌표 number
    label 카테고리 분류 string
    type 라벨링 타입 string
    images 이미지 object
    width 넓이 string
    dataCaptured 촬영날짜 string
    height 높이 string
    dataInfo 데이터 정보 string
    기복증 복강에 공기가 들어간 질환 string
    종괴 종양 string
    석회화병변 혈관 또는 장기에 석회화 string
    정상 질병없음 string
    비장비대 비장 커진 상태 string
    장중첩증 대장에 소장 삽입 string
    간비대 간이 커진 상태 string
    공기-액체음영 공기와 액체가 섞인 상태 string
    이물 금속,플라스틱 이물 string
    변비 변비 string
    자세 Supine, Erect string
    Clinic_info 병원 정보 object
    Acquisition_date 취득일 string
    PatientID 환자ID string
    Height number
    Gender 성별 string
    Body_weight 체중 number
    Wt_group 체중 그룹코드 string
    Type 질환 타입 string

     

    어노테이션 포맷

    어노테이션 포맷
    구 분 속성명 속성설명 데이터 타입 필수여부 예시
    1 annotation 어노테이션정보 array Y  
      1-1 object   object Y  
      1-1-1 m_isClosed (커브)폴리곤 개방여부 boolean N  
    1-1-2 m_area 면적 number N  
    1-1-3 m_points 객체좌표 array N  
      1-1-3-1 object   object N  
      1-1-3-1-1 x x좌표 number N  
    1-1-3-1 -2 y y좌표 number N  
    1-1-4 label 카테고리 분류 string N 비장비대
    1-1-5 type 라벨링 타입 string N curvPoly
    2 images 이미지 object Y  
      2-1 width 넓이 string Y 1806
    2-2 dataCaptured 촬영날짜 string Y 20180705
    2-3 height 높이 string Y 2251
    3 dataInfo 데이터 정보 array Y  
      3-1 object   object Y  
        3-1-1 기복증 복강에 공기가 들어간 질환 string Y 1
        3-1-2 종괴 종양 string Y 1
        3-1-3 석회화병변 혈관 또는 장기에 석회화 string Y 1
        3-1-4 정상 질병없음 string Y 2
        3-1-5 비장비대 비장 커진 상태 string Y 1
        3-1-6 장중첩증 대장에 소장 삽입 string Y 1
        3-1-7 간비대 간이 커진 상태 string Y 1
        3-1-8 공기-액체음영 공기와 액체가 섞인 상태 string Y 1
        3-1-9 이물 금속,플라스틱 이물 string Y 1
        3-1-10 변비 변비 string Y 1
        3-1-11 자세 Supine, Erect string Y 1
    4 Clinic_info 병원 정보 object Y  
      4-1 Acquisition_date 취득일 string N 2020-06-16 0:00
      4-2 PatientID 환자ID string Y 01-00005461
      4-3 Height number N 0
      4-4 Gender 성별 string N M
      4-5 Body_weight 체중 number Y 0
      4-6 Wt_group 체중 그룹코드 string Y W01
      4-7 Type 질환 타입 string Y D01

     

    데이터 포맷

    데이터 포맷 소아 복부 이미지 데이터
    소아 복부 이미지 데이터
    원천 데이터 : DICOM
    라벨링 데이터 : JSON[PNG, DICOM]

     

    데이터 포맷 소아 복부 임상 의료 데이터
    소아 복부 임상 의료 데이터
    메타 데이터 : TXT
    라벨링 데이터 : JSON

     

    실제예시
    실제 예시

  • 데이터셋 구축 담당자

    수행기관(주관) : 고려대학교 산학협력단
    수행기관(주관)
    책임자명 전화번호 대표이메일 담당업무
    김형진 [email protected] 연구원
    수행기관(참여)
    수행기관(참여)
    기관명 담당업무
    가톨릭대학교 산학협력단 데이터 수집
    계명대학교 산학협력단 데이터 수집
    삼성서울병원 데이터 수집
    아주대학교 산학협력단 데이터 수집
    연세대학교 산학협력단 데이터 수집
    차의과대학교 분당차병원 데이터 수집
    충북대학교병원 데이터 수집
    미소정보기술 데이터셋 정제, 비식별화 도구, 저작도구
    코어라인소프트 학습모델 구현
    데이터 관련 문의처
    데이터 관련 문의처
    담당자명 전화번호 이메일
    김형진 [email protected]
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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.