BETA 유방암 병리 이미지 및 판독문 합성데이터
- 분야헬스케어
- 유형 이미지
- 생성 방식합성데이터
※ 25년 신규 개방되는 데이터로, 데이터 활용성 검토, 이용자 관점의 개선의견 수렴 등을 통해 수정/보완될 수 있으며 최종데이터, 샘플데이터, 산출물 등은 변경될 수 있습니다.
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데이터 변경이력
데이터 변경이력 버전 일자 변경내용 비고 1.0 2025-04-22 데이터 개방 Beta Version 데이터 히스토리
데이터 히스토리 일자 변경내용 비고 2025-04-22 산출물 전체 공개 소개
유방암 병리 패치 합성 이미지 및 셀 세그멘테이션, 판독문 라벨링 데이터를 구축함. 유방암 병리 패치 합성 이미지는 정상유방조직, 상피내암, 침윤암으로 구성하여 총 2만 건을 구축하였음.
구축목적
다양한 병리학적 유형, 아형을 포함한 유방암의 전체 슬라이드로부터 추출되는 병리 패치 이미지에 대하여 라벨링된 데이터 및 병리학적 정보를 확보하여 인공지능 학습용 고품질 합성 이미지 및 판독문 데이터를 구축하고자 함.
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메타데이터 구조표 데이터 영역 헬스케어 데이터 유형 이미지 데이터 형식 PNG 데이터 출처 (의료)길의료재단(가천대 길병원), 가톨릭대학교 산학협력단(가톨릭대학교 서울성모병원, 의정부성모병원, 성빈센트병원), 고려대학교 산학협력단(고려대학교 안암병원), 아주대학교 산학협력단(아주대학교 병원) 수집 라벨링 유형 셀 세그멘테이션(이미지), 판독문(자연어) 라벨링 형식 JSON 데이터 활용 서비스 AI 기반 병리 진단 보조 솔루션 데이터 구축년도/
데이터 구축량2024년/20,000건 -
1. 데이터 구축 규모
○ 유방암 병리 이미지 및 판독문 합성데이터 : 2만 건데이터 구축 규모 데이터명 분류 라벨링 유형 객체수 수량 단위 유방암 병리 이미지 및 판독문 합성데이터 정상유방조직 Polygon 11,087,555 6,500 장 상피내암 Polygon 13,229,635 6,500 장 침윤암 Polygon 14,318,015 7,000 장 총수량 20,000 장 2. 데이터 분포
○ 유방암 병리 이미지 및 판독문 합성데이터 암종별 분포
- 정상유방조직 : 6,500장
- 상피내암 : 6,500장
- 침윤암 : 7,000장 -
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AI 모델 상세 설명서 다운로드
AI 모델 상세 설명서 다운로드 AI 모델 다운로드1. 병리 이미지 기반 판독문 캡셔닝 모델
- 해당 모델은 EfficientNet V2 아키텍처와 Transformer 아키텍처를 결합하여, EfficientNet V2에서 병리 패치 이미지의 주요 특징을 추출한 후, 이를 Transformer에 입력값으로 적용하여 적절한 판독문 문장을 생성하는 이미지 캡셔닝 작업을 수행함.2. 병리 이미지 분류 모델
- 해당 모델은 메모리 사용량과 계산 비용을 줄이면서도 높은 성능을 유지하므로 고해상도 병리 이미지의 효율적인 처리가 가능하며, 병리 이미지의 다양한 크기에서 특징을 추출하므로 작은 세포부터 구조물까지 모두 학습이 가능함.3. 병리 이미지 분할 모델
- 해당 모델은 병리 이미지에 특화되어 세포핵의 분할 성능이 우수한 HoverNet 모델을 사용함. Hover map을 통해 세포핵 경계와 중심 간의 차이를 학습하므로, 세포가 서로 가까이 있을 때 경계를 명확하게 구분하는 데에 특히 유리함. 또한 세포핵의 분할과 분류를 동시 수행하는 다중 작업 학습 구조를 사용하여, 정밀한 분할 성능뿐만 아니라 세포 유형별 정확한 분류가 가능함. -
설명서 및 활용가이드 다운로드
데이터 설명서 다운로드 구축활용가이드 다운로드1. 데이터 구성
데이터 구성 구축 데이터명 데이터 분류 데이터 형식 데이터 수량 (6-11) 유방암 병리 이미지 및 판독문 합성데이터 정상유방조직 PNG : JSON 6,500 상피내암 PNG : JSON 6,500 침윤암 PNG : JSON 7,000 2. 어노테이션 포맷
○ 유방암 병리 이미지 및 판독문 합성데이터어노테이션 포맷 구분 속성명 타입 필수여부 비고 1 content object Y 1-1 clinical object Y 1-1-1 tumor_code string Y “BRCA” 1-1-2 category string Y "BRNT", "BRLC", "BRDC", "BRIL", "BRID" 1-1-3 tumor_category string Y BRNT: “normal”, BRLC, BRDC, BRIL, BRID: “abnormal” 1-1-4 age number N 1-1-5 sex string N “male”, “female” 1-1-6 diagnosis string N 1-2 file object Y 1-2-1 file_type string Y 원시: R
합성: S1-2-2 file_name string Y 1-2-3 patch_id string Y 1-2-4 format string Y “PNG” 1-2-5 mpp number Y 1-2-6 filesize string Y 1-2-7 width number Y 1024 1-2-8 height number Y 1024 1-2-9 class string Y 1-2-10 object array Y 1-2-10-1 type string Y "polygon" 1-2-10-2 label string Y "Tumor", "Stroma", "Normal", "Immune“ 1-2-10-3 coordinate array Y 좌표[X, Y] 1-2-11 patch_discription string Y 3. 데이터 포맷
○ 유방암 병리 이미지 및 판독문 합성데이터
4. 실제 예시
○ 유방암 병리 이미지 및 판독문 합성데이터
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데이터셋 구축 담당자
수행기관(주관) : (의료)길의료재단
수행기관(주관) 책임자명 전화번호 대표이메일 담당업무 김지섭 032-715-7969 jspath@gilhospital.com 데이터 구축 및 품질관리 총괄 수행기관(참여)
수행기관(참여) 기관명 담당업무 가톨릭대학교 산학협력단 데이터 획득수집 및 정제 실무 고려대학교 산학협력단 데이터 획득수집 및 정제 실무 아주대학교 산학협력단 데이터 획득수집 및 정제 실무 한국과학기술원 데이터 합성 모델 개발 (주)어반데이터랩 데이터 가공 플랫폼 개발 및 품질관리 실무 데이터 관련 문의처
데이터 관련 문의처 담당자명 전화번호 이메일 김지섭 032-715-7969 jspath@gilhospital.com 정문성 02-515-1152 wjd3952@urbancorp.co.kr AI모델 관련 문의처
AI모델 관련 문의처 담당자명 전화번호 이메일 이승호 02-515-1152 leesh@urbancorp.co.kr 정성국 02-515-1152 skjeong@urbancorp.co.kr 저작도구 관련 문의처
저작도구 관련 문의처 담당자명 전화번호 이메일 이승호 02-515-1152 leesh@urbancorp.co.kr 정문성 02-515-1152 wjd3952@urbancorp.co.kr
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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] [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 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.
오프라인 데이터 이용 안내
본 데이터는 K-ICT 빅데이터센터에서도 이용하실 수 있습니다.
다양한 데이터(미개방 데이터 포함)를 분석할 수 있는 오프라인 분석공간을 제공하고 있습니다.
데이터 안심구역 이용절차 및 신청은 K-ICT빅데이터센터 홈페이지를 참고하시기 바랍니다.
국방데이터 개방 안내
본 데이터는 국방데이터로 군사 보안에 따라 AI허브에서 데이터를 제공하지 않으며,
군 담당자를 통한 별도의 사용 신청이 필요합니다.