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#조기 진단 # 딥러닝 인공지능 # 영상데이터 # 이미지데이터

췌장암 진단 의료 영상

췌장암 진단 의료 영상
  • 분야헬스케어
  • 구분 안심존(온라인)
  • 유형 이미지
구축년도 : 2020 갱신년월 : 2021-06 조회수 : 3,368 다운로드 : 30

※ 내국인만 데이터 신청이 가능합니다.

  • 데이터 변경이력

    데이터 변경이력
    버전 일자 변경내용 비고
    1.0 2021-06-30 데이터 최초 개방

    소개

    의료 지식베이스 기반 췌장암 예측진단 및 치료 과정에서 의료 영상 인식 분야에 활용할 수 있는 영상·이미지 학습 데이터셋 구축

    구축목적

    췌장암 진단 및 치료 과정에서 필요한 의료 이미지 데이터셋 구축
    의료 영상의 판독 결과와 진단 및 치료에 영향을 주는 임상 정보 등을 어노테이션한 학습용 데이터셋 구축
    구축된 AI데이터를 이용하여 의료 단계별 의사결정에 직간접적 영향을 줄 수 있는 AI모델 제시
  • 구축 내용 및 제공 데이터량

    • 췌장암의 DICOM 영상파일과 어노테이션 PNG파일, 임상정보의 JSON 파일을 수집
    • 어노테이션을 통해 악성(malignant), 양성(benign), 정상(normal)로 구분
    데이터 구성 표
    데이터셋 목표수량(건수) 구축수량(건수)
    췌장암 데이터셋 Malignant 9,500 22,260
    Benign 8,500 19,493
    Normal 12,000 66,486
  • 저작도구 설명서 및 저작도구 다운로드

    저작도구 설명서 다운로드 저작도구 다운로드
  • 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 췌장암 분할 객체 검출 Segmentation CNN (U-Net based model) DSC 0.8 단위없음 0.81 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)

  • 설명서 및 활용가이드 다운로드

    데이터 설명서 다운로드 구축활용가이드 다운로드

    데이터 변경이력

    데이터 변경이력
    버전 일자 변경내용 비고
    1.0 2021.06.30 데이터 최초 개방  

    구축 목적

    • 췌장암 진단 및 치료 과정에서 필요한 의료 이미지 데이터셋 구축
    • 의료 영상의 판독 결과와 진단 및 치료에 영향을 주는 임상 정보 등을 어노테이션한 학습용 데이터셋 구축
    • 구축된 AI데이터를 이용하여 의료 단계별 의사결정에 직간접적 영향을 줄 수 있는 AI모델 제시

    활용 분야

    • 국가차원의 의료 지식베이스 및 이용환경 제공으로 간암, 담낭암, 췌장암 관련 지능정보산업 활성화, 의료 질 향상, 우리나라의 데이터 경제를 가속화 하는데 기여
    • 공공 및 민간의 지능정보기술 개발 촉진과 지능정보산업 육성을 위한 지능정보 데이터 인프라 구축 및 이용환경 제공
    • 췌장암의 진단에 중요한 다양한 진단 영상과 임상 자료를 추가한 인공지능 학습용 데이터 구축
    • 인공지능 학습용 데이터 구축 및 췌장암 표준화 영상 진단법 개발
    • 질환의 진단과 예후 등의 임상 인자를 예측할 수 있는 모델 제작

    소개

    • 췌장암 진단 인공지능기술의 개발 확산을 위해 특정 질환의 영상 이미지 및 임상정보와 전문의의 진단정보 등이 포함된 학습용 데이터셋 의료 지식 베이스 구축

       

    췌장암 진단 의료 영상-프로세스 소개 이미지

    구축 내용 및 제공 데이터량

    • 췌장암의 DICOM 영상파일과 어노테이션 PNG파일, 임상정보의 JSON 파일을 수집
    • 어노테이션을 통해 악성(malignant), 양성(benign), 정상(normal)로 구분
    데이터 구성 표
    데이터셋 목표수량(건수) 구축수량(건수)
    췌장암 데이터셋 Malignant 9,500 22,260
    Benign 8,500 19,493
    Normal 12,000 66,486

    대표도면

    • 좌측 : dcm파일, 우측 : 병변 라벨링한 png파일

       

      췌장암 진단 의료 영상-대표도면 샘플 이미지
    • 임상정보 json 파일

       

      췌장암 진단 의료 영상-임상정보 Json 파일 예시 이미지

    필요성

    • 고차원 의료영상(CT, MRI 등) 급증과 의료진의 부족
    • 의료영상 분석 및 진단 보조 솔루션 개발의 도입과 복부 장기에 대한 분야의 적용 제한
    • 기반구축 지원의 필요성 - 해외는 다양한 분야에서 인공지능 기술 개발에 활용할 인공지능 학습 데이터 및 학습 환경 등 기반 인프라가 활성화되어 있음. 반면, 국내의 경우 개인정보 침해, 저작권, 초상권 등 다양한 이슈로 양질의 데이터 개방 및 활용은 여전히 어려운 상황임
    • 간담도 췌장암의 진단 향상 및 오진율 감소를 위한 영상진단 인공지능 학습용 데이터 구축 필요
      - 일반적인 검진에서 진단이 어렵고, 오진 가능성이 높아 췌장암 진단을 위해서는 장기간의 시간과 훈련이 필요하며 치료비용의 부담 또한 증가함.
      - 영상검사 사용 증가에 따른 췌장 병변 발견 부담이 증가하였으며, 이에 따라 객관적이고 정확하며 표준화된 영상 검사 해석법이 필요함

    데이터 구조

    • 데이터 구성
      - DICOM 영상 파일, PNG 어노테이션 파일, JSON 임상 정보 파일

       

      1. 폴더 구조췌장암 진단 의료 영상-데이터 구조-데이터 구성-폴더 구조 이미지

       

      - 폴더명 항목췌장암 진단 의료 영상-데이터 구조-데이터 구성-폴더명 항목 표

       

      - 폴더명 세부 항목췌장암 진단 의료 영상-데이터 구조-데이터 구성-폴더명 세부 항목 표

       

      2. DICOM 파일 구성
      - M : 필수요소, M* : 조건하 필수요소, U : 부가정보췌장암 진단 의료 영상-데이터 구조-데이터 구성-DICOM 파일 구성

       

      3. 어노테이션(PNG) 구성
      - 나뉘어진 개별 Mask의 구분이 PNG 내 Bit로 구분되어 기록됨
      - PNG 내 8비트 활용 개별 마스크 매핑
      - DICOM 파일 1개에 대해서 1개의 PNG 파일이 매핑됨.
      - PNG 파일의 전체크기는 DICOM 파일 크기와 일치시켜, 어노테이션한 위치를 고정으로 가져감.
      - PNG 파일내 특정 분류 값 표현을 하도록 정의하며, Gray scale을 사용함.
      - PET-CT의 경우, DICOM 파일만 제공.
      - 췌장 정상 CT의 경우, DICOM 파일 1개에 대해서 어노테이션 되지 않은 1개의 PNG파일이 매핑됨.
      - 암종별 카테고리에 따른 지정된 bit 자리를 사용함.
      어노테이션(PNG) 구성 표
      8bit - (RGB) 췌장 (Pancreas)
      000000 (0,0,0) - (transparency)
      800000 (128,0,0) NORMAL
      008000 (0,128,0) BENIGN1
      808000 (128,128,0) BENIGN2
      000080 (0,0,128) BENIGN3
      800080 (128,0,128) MALIGNANT1
      008080 (0,128,128) MALIGNANT2
      808080 (128,128,128) MALIGNANT3

       

      4. 임상정보(JSON) 구성
      - 필수항목
      ・ 대분류 (정상, 악성, 양성)
      ・ 중분류 (normal, benign1~5, malignant)
      ・ 모달리티(CT, MR, PET-CT, (E)US)
      ・ 성별

       

      - 부가항목
      ・ 기본정보 (나이, 인종, 신장, 체중)
      ・ 혈액검사 CA19-9 (날짜, 방법, 레벨)
      ・ 추가진단 (췌장염, 타질병)
      ・ 췌장낭종 (진단분류, 위치, 장경, mural nodule, 수술방법)
      ・ 췌장암 (조직학적 분류, 병기, Tstage, 위치, 장경, 수술방법)
      ・ 전이여부 (위치, 치료여부, 특이사항)
      ・ 영상진단정보 (촬영일, 판독문)
      ・ 수술 (날짜, 병리결과지)
      ・ 기타
  • 데이터셋 구축 담당자

    수행기관(주관) : 국립암센터
    수행기관(주관)
    책임자명 전화번호 대표이메일 담당업무
    우상명 031-920-0740 wsm@ncc.re.kr · 지식베이스 구축 총괄
    수행기관(참여)
    수행기관(참여)
    기관명 담당업무
    연세대학교 산학협력단 · 췌장암 지식베이스 세부 책임
    고려대학교 산학협력단 · 췌장암 영상 지식베이스 구축
    (의료법인)길의료재단 · 췌장암 영상 지식베이스 구축
    연세대학교 원주산학협력단 · 췌장암 영상 지식베이스 구축
    전북대학교병원 · 췌장암 영상 지식베이스 구축
    경북대학교병원 · 췌장암 영상 지식베이스 구축
    인피니트헬스케어 · 인공지능 학습용 Imaging Platform 구축 및 어노테이션 저작도구 개발
    서울대학교 산학협력단 · 췌장암 분할 AI 모델 및 응용서비스 개발
    피노맥스 · 췌장의 악성 종양 구분 및 확인, 췌장 악성 위험도 A.I 알고리즘 개발
    데이터 관련 문의처
    데이터 관련 문의처
    담당자명 전화번호 이메일
    이미영(국립암센터) 031-920-0740 leemyyoung@ncc.re.kr
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보건의료 데이터는 온라인 및 오프라인 안심존을 통해 개방됩니다.

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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.