• 의료 진단에서 활용될 수 있는 의료 인공지능 개발이 세계적으로 소개되고 있지만 민감한 의료 정보를 담고 있기 때문에 접근할 수 있는 오픈소스 의료 데이터의 종류가 제한적임.
• 따라서 폐암 진단에 활용할 수 있는 3종류의 폐암 의료 영상 데이터셋을 구축하여 영상 진단 판독을 보조할 수 있는 의료 인공지능 개발을 도모하고 의료 산업의 발전을 기대함.

• 의료 영상 판독 보조 소프트웨어 산업

• 폐암 데이터셋은 폐암 진단에 가장 많이 활용되는 3가지 의료 이미지(흉부 X-ray, 흉부 CT, PET CT)로 구성되어 있음
• 폐암의 종양 감별을 위해 각 흉부 이미지 모달리티마다 양성, 악성, 정상 케이스를 포함한 데이터셋을 구축하였음

• 폐암 데이터셋은 병원으로부터 원본 의료 이미지 데이터 획득 후 익명화 및 비식별화 과정을 거친 뒤 전문의의 라벨링으로 구축되었다.

  구축 내용 및 제공 데이터량 구조테이블

  유형	구축 건수(건)
  	분류	환자수	영상 수
  X-ray	양성	500명	500장
  	악성	3,000명	3,000장
  	정상	10,000명	10,000장
  흉부 CT	양성	1,000명	160,000장
  	악성	2,500명	375,000장
  	정상	1,000명	180,000장
  PET/CT	양성	500명	147,000장
  	악성	3,000명	891,000장
  	정상	1,000명	457,000장

• 폐암 데이터셋은 의료진이 폐암 환자를 진단할 때 사용하는 대표적인 영상 3가지(흉부 X-ray, CT,PET CT) 카테고리로 구성
• 현재 인공지능 기술은 오픈소스 활용 등으로 다양하게 발전하고 있으나, 의료 데이터는 의료 정보의특수성으로 확보가 어려움
• 따라서, 폐암 진단을 위한3가지 종류의 데이터셋을통해 의료 인공지능 기술 발전을 도모하고 인공지능 진단 모델을
• 활용하여 의료진의 종합적이고 효율적인 진단을 통한 의료 서비스의 질적 향상을 기대함

• 데이터 구성

  데이터 구성 테이블

  모달리티	supercategory	supercategory_name	grp_id	grp_name	id	name
  Chest CT	CCT	Chest CT	1	악성	1	악성
  					2	전이성_병변
  			2	양성	3	양성
  					4	섬유화반흔
  					5	폐경화
  					6	기흉
  					7	무기폐
  					8	흉막_삼출
  					9	폐섬유화
  X-ray	XRY	X-ray	1	악성	1	악성
  					2	전이성_병변
  			2	양성	3	양성
  					4	섬유화반흔
  					5	폐경화
  					6	기흉
  					7	무기폐
  					8	흉막_삼출
  					9	폐섬유화
  PET-CT	PCT	PET-CT	1	악성	1	악성_림프절
  					2	폐_병변_악성
  			2	양성	3	양성_림프절
  					4	폐_병변_양성

• X-ray

  x-ray테이블

  No	영문명	한글명	필수여부	타입	길이	비고
  1	supercategory	슈퍼카테고리	Y	string	3	XRY
  2	grp_id	그룹 아이디	Y	number		1~2
  3	grp_name	그룹 이름	Y	string	2	1 : 악성 2 : 양성
  4	id	아이디	Y	number		1~9
  5	name	이름	Y	string	10	1 : 악성 2 : 전이성_병변 3 : 양성 4 : 섬유화반흔 5 : 폐경화 6 : 기흉 7 : 무기폐 8 : 흉막_삼출 9 : 폐섬유화

• Chest CT

  Chest CT구성표

  No	영문명	한글명	필수여부	타입	길이	비고
  1	supercategory	슈퍼카테고리	Y	string	3	PCT
  2	grp_id	그룹 아이디	Y	number		1~2
  3	grp_name	그룹 이름	Y	string	2	1 : 악성 2 : 양성
  4	id	아이디	Y	number		1~4
  5	name	이름	Y	string	10	1 : 악성_림프절 2 : 폐_병변_악성 3 : 양성_림프절 4 : 폐_병변_양성

• JSON image 포맷

  JSON image 포맷 표

  No	영문명	한글명	필수여부	타입	길이	비고
  1	id	이미지 아이디	Y	number		Default=1
  2	file_name	이미지 파일명	Y	string	50	영상이미지 파일명
  3	patient_id	비식별환자아이디	Y	string	7	비식별 환자 아이디
  4	series_id	시리즈 번호	Y	string	7	환자의 영상촬영 순번
  5	image_id	이미지 번호	Y	string	7	시리즈의 이미지 순번
  6	width	가로길이	Y	number		1~9999999
  7	height	세로길이	Y	number		1~9999999
  8	date_captured	생성날짜	Y	string	20	yyyy-mm-dd hh-mi-ss
  9	modality	모달리티	Y	string	3	CCT: Chest CT PCT: PET CT XRY: X-ray
  10	manufacturer	검사장비	Y	string	300	영상촬영 장비 제조사
  11	manufacturerModelName	검사장비 모델	Y	string	300	영상촬영 장비 모델명

• JSON 어노테이션 포맷

  JSON 어노테이션 포맷 표

  No	영문명	한글명	필수여부	타입	길이	비고
  1	id	어노테이션 아이디	Y	number		어노테이션 아이디
  2	image_id	이미지 아이디	Y	number		시리즈의 이미지 순번
  3	category_id	카테고리 아이디	Y	number		1,2,3
  5	iscrowd	어노테이션 싱글/멀티 유형	Y	number		0: 싱글, 1: 멀티
  6	area	어노테이션 넓이	Y	number	v	bbox를 활용한 넓이
  7	bbox	어노테이션 최대Box 좌표	Y	array		[x1, y1, x2, y2] x, y는 float형식
  8	toolname	어노테이션 툴 유형	Y	string	300	어노테이션툴명
  9	segmentation	어노테이션 좌표정보	Y	array		[x1, y1, x2, y2, ….., xn, yn] x, y는 float형식
  10	width	세그먼트 가로길이	Y	number		픽셀 길이
  11	height	세그먼트 세로길이	Y	number		픽셀 길이

수행기관(주관) : 에이아이트릭스

수행기관(참여)