※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 2022-07-28 데이터 최초 개방 데이터 히스토리
데이터 히스토리 일자 변경내용 비고 2022-07-28 콘텐츠 최초 등록 소개
▪ 요추 X-ray 영상에서 L1~L4에 한 개의 질환(Normal, Osteopenia, Osteoporosis)이 라벨링 되어 있는 데이터셋으로 남녀 성비, 질환 분포의 다양성을 확보한 데이터 ▪ 전문의들이 X-Ray 영상과 진단데이터를 활용하여 판독한 골다공증 관련 서비스 활용에 신뢰성 있는 데이터
구축목적
▪ 골밀도 빅데이터 구축을 통한 인공지능 데이터 구축 및 이용환경 제공 ▪ 국가 차원의 의료 지식베이스 및 이용환경 제공으로 산업 활성화 ▪ 의료 질 향상 및 경제적 효과
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메타데이터 구조표 데이터 영역 헬스케어 데이터 유형 이미지 데이터 형식 dicom 데이터 출처 참여병원 수집 라벨링 유형 세그멘테이션(이미지) 라벨링 형식 xml 데이터 활용 서비스 AI 데이터 활용 데이터 구축년도/
데이터 구축량2021년/28,515건 (102,707 척추체 segmentaion) -
구분 구분 구축실적 골밀도BMD 남성 정상 24,209건 골감소증 10,488건 골다공증 5,843건 여성 정상 18,629건 골감소증 24,216건 골다공증 19,322건
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데이터 성능 점수
측정값 (%)기준값 (%)데이터 성능 지표
데이터 성능 지표 번호 측정항목 AI TASK 학습모델 지표명 기준값 점수 측정값 점수 1 BMD정보기준 골감소증 분류 Image Classification CNN based Segmentation model AUC-ROC 0.7985 단위없음 0.8464 단위없음 2 BMD정보기준 골다공증 분류 Image Classification CNN based Segmentation model AUC-ROC 0.7465 단위없음 0.9455 단위없음 3 척추 영역 분할 모델 Image Classification CNN based Segmentation model DSC 0.88 단위없음 0.968299999999999 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)
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설명서 및 활용가이드 다운로드
데이터 설명서 다운로드 구축활용가이드 다운로드1. 대표이미지
2. 척추체 세그멘테이션
3. 라벨링
4. 라벨링데이터 구성1. 대표이미지 구분 항목명 타입 필수 설명 범위 비고 여부 1 object-stream obj Y 데이터 레이블 정보 1 Annotations obj Y 데이터 영상 및 study 기본 정보 1 age str Y 환자 나이 50-150 2 sex str Y 환자 성별 F or M 3 image str Y X-ray 영상명 00001.jp2 – 99999.jp2 레이블포맷 4 comment str Y 레이블 코멘트 5 Annotation unk N 레이블 객체 정보 1 color str Y 레이블 시각화 색깔 type str Y 레이블 타입 정보 polygon 2 3 class str Y 척추체 번호 및 질환 코드 척추체 번호: L1-L4 Exception은 질환 코드: Normal, Osteopenia, Osteoporosis, Exception 척추 영역 분할모델에만 적용 4 coordinates obj Y 레이블 좌표 정보 1 coordinate arr Y polygon point 좌표 정보 1 x str Y polygon point x축 좌표 2 y str Y polygon point y축 좌표
5. 라벨링데이터 실제 예시
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데이터셋 구축 담당자
수행기관(주관) : 아주대학교 산학협력단
수행기관(주관) 책임자명 전화번호 대표이메일 담당업무 정윤석 031-219-5127 yschung@ajou.ac.kr · 총괄책임자 수행기관(참여)
수행기관(참여) 기관명 담당업무 딥노이드 · AI 모델
· 영상 정제/가공 및 라벨링
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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]
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 safezone1@aihub.kr 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.