※온라인 안심존 : 보안이 보장된 온라인 네트워크를 통해 집, 연구실, 사무실 등 어디서나 접속하여 데이터에 접근하고 분석
치매진단 뇌영상 데이터
- 분야헬스케어
- 구분 안심존(온라인)
- 유형 이미지
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데이터 변경이력
데이터 변경이력 버전 일자 변경내용 비고 1.1 2023-05-22 데이터명 수정 치매진단 뇌파영상 > 치매진단 뇌영상 데이터 1.0 2021-06-30 데이터 최초 개방 소개
의료 인공지능 판독 기술 개발에 필수적인 기반 데이터 제공 뇌 위치마다 수축 여부의 정보, continuous valuable로 thickness 값이 명시되어 있는 정보, 성별, 연령대, 환자 정보들을 통해 치매/경도인지장애/정상군인지에 대해 구분이 가능하도록 데이터 구축하고, 치매 관련 의료 영상 데이터와 진단 정보를 결합한 데이터셋(MRI Dicom 파일) 28만여 건 구축
구축목적
기계학습(딥러닝) 기반의 의료영상진단 AI기술의 개발 ‧ 확산을 위해 치매와 경도인지장애 및 이와 관련된 질환의 영상 데이터(MRI) 및 임상전문의의 진단정보 등을 어노테이션한 학습용 데이터셋 구축
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메타데이터 구조표 데이터 영역 헬스케어 데이터 유형 이미지 데이터 형식 데이터 출처 라벨링 유형 라벨링 형식 데이터 활용 서비스 데이터 구축년도/
데이터 구축량2020년/280,000장 -
구축 내용 및 제공 데이터량
- 280,000여장 분량의 치매진단 뇌파영상 AI데이터 구축
- 총 780명 x 인당 360장 - 각 뇌 위치마다 수축여부의 정보, continuous valuable로 thickness 값이 명시되어 있는 정보, 성별, 연령대, 환자 정보들을 부착
이를 통해 치매/경도인지장애/정상군인지에 대해 구분이 가능하도록 데이터 구축
- 280,000여장 분량의 치매진단 뇌파영상 AI데이터 구축
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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 치매진단 분류 성능 (ADD) Image Classification inception-v3 AUC-ROC 0.7 단위없음 0.7 단위없음 2 치매진단 분류 성능 (aMCI_) Image Classification inception-v3 AUC-ROC 0.7 단위없음 0.9 단위없음 3 치매진단 분류 성능 (NC) Image Classification inception-v3 AUC-ROC 0.7 단위없음 0.7 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 다운로드데이터 변경이력
데이터 변경이력 버전 일자 변경내용 비고 1.0 2021.06.30 데이터 최초 개방 구축목적
- 기계학습(딥러닝) 기반의 의료영상진단 AI기술의 개발 ‧ 확산을 위해 치매와 경도인지장애 및 이와 관련된 질환의 영상 데이터(MRI) 및 임상전문의의 진단정보 등을 어노테이션한 학습용 데이터셋 구축
활용분야
- 퇴행성 뇌질환（치매) 메커니즘 연구 결과 활용
- 뇌 MRI 영상 및 인지 능력 측정실험 설계를 통해, 비침습 진단 및 치료 모니터링 시스템 개발 및 활용
- 뇌 구조 영상 및 뇌 기능 영상 실험을 통해, 뇌 영상 데이터베이스 구축 기반 마련 및 공유
- 딥러닝 분석에 기반한 치료 메커니즘 규명을 통해 최적의 치료 기법 도출 및 제안
- 뇌 영상 및 인지능력 실험을 기반으로 한, 비침습 뇌질환 진단 및 치료 경과 모니터링 시스템 개발
주요 키워드
- 인공지능 학습용 데이터, 지능정보기술, 퇴행성 뇌질환(치매), 데이터 소재정보시스템
소개
- 치매 관련 의료 영상 데이터와 진단정보를 결합한 데이터셋으로 MRI Dicom 파일 28만여건 구축을 목표로 함
구축 내용 및 제공 데이터량
- 280,000여장 분량의 치매진단 뇌파영상 AI데이터 구축
- 총 780명 x 인당 360장 - 각 뇌 위치마다 수축여부의 정보, continuous valuable로 thickness 값이 명시되어 있는 정보, 성별, 연령대, 환자 정보들을 부착
이를 통해 치매/경도인지장애/정상군인지에 대해 구분이 가능하도록 데이터 구축
대표도면
필요성
- 의료 인공지능 판독 기술 개발에 필수적인 기반데이터를 제공하고 공공 및 민간에서 인공지능 기술 발전에 따라 자생적으로 데이터를 확장, 개방하는 선순환 생태계 조성하는 것
데이터 구조
치매진단 뇌파영상 데이터 구조 테이블명 컬럼명 데이터타입 상세정보 MRI 영상자료 영상이미지 idD char(10) 환자 대체키와 매핑 마커정보ﾠ char(10) tagging 정보 레이블 char(1) 정상, 경도 인지장애, 치매 구분 촬영 영상의 기기모델 varchar(20) 모델 제품명 촬영 영상의 기기모델번호 varchar(20) 모델번호 채널 별 data date 채널정보 varchar(20) 구성, 상태, 위치 구분 MRI의 뇌 이미지 float 뇌 위축 정도 비교 (cm) 경도 인지장애, 치매에 따른 뇌 부위 위축 위치 char(5) 뇌 부위 위축 위치 (left, right) 메타정보 측정 정보 float 인지능력 평균, 인지능력 정도 피험자 정보 date 환자 주민번호 앞자리로 구분(나이, 성별) 환자 개인식별 대체번호 char(10) 환자 대체키로 id로 비식별화 기기정보 float 종류, 피팅결과 어노테이션 임상의 id char(10) annotation 수행 영상판독 전문의 비식별화된 ID 이미지 id char(10) 해당 촬영 이미지 id MIR 촬영이미지 위치 char(1) 치매, 경도인지장애병변 id char(5) 병변 ID 치매, 경도인지장애병변 coordinate string 병변 coordinates list discard_yn binary 해당 영상에 문제가 있어서 사용하지 못하게 될 케이스임을 표시하는 용도 -
데이터셋 구축 담당자
수행기관(주관) : 디노플러스
수행기관(주관) 책임자명 전화번호 대표이메일 담당업무 이태현 02-549-6669 expimpi@dinnoplus.com · 세부계획 수립 및 사업 총괄 · 저작도구, XR 컨텐츠 및 전체 데이터 구축 · 저작도구 개발 · 인공지능 모델링 및 서비스 구축 수행기관(참여)
수행기관(참여) 기관명 담당업무 삼성서울병원 · MRI 영상 데이터, 서울신경심리검사, Omics 검사, 디지털 뇌파검사 데이터 관련 수집
· 데이터 가공, 검수(주)엔브레인 · Active Brain 패러다임 디자인
· Active Brain 관련 정보 어노테이션데이터 관련 문의처
데이터 관련 문의처 담당자명 전화번호 이메일 이태현(디노플러스) 02-549-6669 expimpi@dinnoplus.com
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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.