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#헬스케어 의료

NEW 구강 이미지 합성데이터

구강 이미지 합성데이터 아이콘 이미지
  • 분야헬스케어
  • 유형 이미지
구축년도 : 2023 갱신년월 : 2024-10 조회수 : 2,631 다운로드 : 95 용량 :

※본 데이터는 원본에서 무작위로 추출된 특성으로 구축된 합성데이터이며, AI허브 약관과 개인정보보호법에 의해 제3자 이전이나 원본데이터의 추론은 엄격하게 금지됩니다.

※ 내국인만 데이터 신청이 가능합니다.

  • 데이터 변경이력

    데이터 변경이력
    버전 일자 변경내용 비고
    1.3 2024-10-30 최종데이터 추가 개방 메타데이터
    1.2 2024-10-30 데이터 최종 개방
    1.1 2024-08-09 非안심존 데이터 전환
    1.0 2024-06-28 데이터 개방 Beta Version

    데이터 히스토리

    데이터 히스토리
    일자 변경내용 비고
    2024-08-27 구축활용가이드, 담당자 정보 변경
    2024-06-28 산출물 공개 Beta Version

    소개

    - 본 데이터 세트는 145,140장의 구도별 구강 합성이미지(PNG)와 그에 대한 충치 치아 및 치아 경계 어노테이션(JSON) 정보를 포함하는 라벨데이터(JSON)파일 145,140개 그리고, 임상적 치열 복잡도 분류 기준에 따른 카테고리 정보를 메타데이터(JSON) 파일 1개로 구성되어있다.

    구축목적

    - 구축된 합성 데이터세트는 실제 환자들의 다양한 증례를 반영하며, 충치와 치아 경계에 대한 정확한 어노테이션을 통해 모델의 학습과 평가에 유용한 자료로 기여할 것으로 기대된다.
  •  - 데이터 분포: 합성데이터 생성시, 충치 레이블에 해당하는 데이터가 다른 레이블에 비해 부족한 경우를 고려하였고, 임상적 치열 복잡도 분류 기준을 반영하였다. 이를 활용하여 모델이 구강 상태를 더 정확하게 이해하고 학습하고, 다양한 환자들의 구도와 상태를 반영하도록 구성

    데이터 분포
    충치별 분포 충치별 분포
    촬영 각도별 분포 촬영 각도별 분포
    치열 복잡도 분포 치열 복잡도 분포
  • 저작도구 설명서 및 저작도구 다운로드

    저작도구 설명서 다운로드 저작도구 다운로드
  • AI 모델 상세 설명서 다운로드

    AI 모델 상세 설명서 다운로드 AI 모델 다운로드

    - 활용 모델
      - 모델 학습: 생성된 합성 데이터를 이용하여 치아 경계와 개별 치아의 충치 데이터를 학습하여 AI 모델을 생성함.

     

    - 서비스 활용 시나리오
      - 개별 치아 식별 및 치과 보조 서비스
       · 구축한 모델을 이용하여 치아 경계를 획득하고 치아 번호를 확인하는데 사용할 수 있는 서비스
       · 개별치아의 충치 여부를 확인하여 RGB 이미지를 활용한 스크리닝 서비스
       · 다른 서비스와 연동하여 RGB 이미지 상에서 발견한 특이점이 어떤 치아에 번호인지 확인할 수 있는 서비스
       · X-ray 이미지와 혼합 사용하여 X-ray와 RGB 이미지 사이에서의 충치 탐색을 크로스 체크 할 수 있는 서비스

  • 설명서 및 활용가이드 다운로드

    데이터 설명서 다운로드 구축활용가이드 다운로드

    - 데이터 구성

    데이터 구성
    데이터 종류 설명 형식 이미지 장 수
    구강 합성 이미지 구도별 구강 이미지 전체  .png 145,140
    라벨데이터 충치 치아 라벨 및 치아 segmentation .json  145,140
    메타데이터 임상적 치열 복잡도 분류 기준에 의한 카테고리  .json  1
    complexity: none to mild/moderate/severe

     

    - 이미지 데이터 구성

    이미지 데이터 구성
    구도 충치 정상 총 합
    front 4,836 15,104 19,940
    left 9,057 13,053 22,110
    lower 35,632 10,846 46,478
    right 8,991 13,339 22,330
    upper 23,232 11,050 34,282
    총 합 81,748 63,392 145,140

     

     - 구강 합성 이미지 데이터 포멧

    구강 합성 이미지 데이터 포멧
    구도 FRONT, LEFT, LOWER, RIGHT, UPPER
    사이즈 원본 동일한 FHD 이하 사이즈로 구성 (1920*708)
    구도별 구강 합성 이미지 예시
    front 구강 합성 이미지 데이터 예시 front
    left 구강 합성 이미지 데이터 예시 left
    lower 구강 합성 이미지 데이터 예시 lower
    right 구강 합성 이미지 데이터 예시 right
    upper 구강 합성 이미지 데이터 예시 upper

     

    - 라벨데이터 포멧

    라벨데이터 포멧
    속성명 타입 설명 범위 값 비고
    image_filepath string 파일명    
    tooth object      
    teeth_num number 치아번호 11 ~ 16 치과임상에서 사용하는 FDI 명명법
    21 ~ 26
    31 ~ 36
    41 ~ 46
    segmentation array segmentation정보    
    decayed string 충치정보 T or F 충치있는치아: T
    충치없는치아: F

     

    - 메타데이터 포멧

    메타데이터 포멧
    속성명 타입 설명 범위 값 비고
    info array      
    image_filepath string 파일명    
    complexity number 치열 복잡도 1, 2, 3 1: non to mild
    2: moderate
    3: severe

     

    - 라벨데이터 json 실제 예시 

    라벨데이터 json 실제 예시

     

    - 메타데이터 json 실제 예시 

    메타데이터 json 실제 예시

     

    -어노테이션 출력 예시 

    어노테이션 출력 예시
    구도 구강합성 이미지 
    front 구강 합성 이미지 어노테이션 출력 예시 front
    left 구강 합성 이미지 어노테이션 출력 예시 left
    lower 구강 합성 이미지 어노테이션 출력 예시 lower
    right 구강 합성 이미지 어노테이션 출력 예시 right
    upper 구강 합성 이미지 어노테이션 출력 예시 upper
  • 데이터셋 구축 담당자

    수행기관(주관) : 서울대학교치과병원
    수행기관(주관)
    책임자명 전화번호 대표이메일 담당업무
    양일형 02-6256-3242 [email protected] 사업 총괄 관리
    수행기관(참여)
    수행기관(참여)
    기관명 담당업무
    가천대학교 산학협력단 서버 및 인공지능 고성능 컴퓨팅 자원 지원
    경북대학교치과병원 데이터 제공 및 라벨링 검수
    국립암센터국제암대학원대학교 산학협력단 모델 학습을 위한 학습 데이터 가공
    분할정복 생성모델 알고리즘 검증
    합성데이터 가공 검증
    단국대학교 천안캠퍼스 산학협력단 데이터 제공 및 라벨링 검수
    디디에이치㈜ 합성데이터 생성 및 검증을 위한 데이터 라벨 가공 및 검수
    시범서비스 모델 개발
    원광대학교 산학협력단 데이터 제공 및 라벨링 검수
    한양대학교 산학협력단 데이터 제공 및 라벨링 검수
    한양대학교 에리카 산학협력단 분할정복 생성모델 알고리즘 단계별 구현
    합성 데이터 생성
    분할정복 생성모델 알고리즘 재생산 및 최적화
    ㈜호아솔루션 외부 치과의사 최종검수
    데이터 관련 문의처
    데이터 관련 문의처
    담당자명 전화번호 이메일
    강하예진 031-920-0654 [email protected]
    고동엽 02-742-1704 [email protected]
    AI모델 관련 문의처
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    담당자명 전화번호 이메일
    강하예진 031-920-0654 [email protected]
    고동엽 02-742-1704 [email protected]
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보건의료 데이터 개방 안내

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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.