갑상선암 진단 의료 영상 소개
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본 데이터는 온라인 안심존 데이터입니다.
데이터셋명 | 갑상선암 진단 의료 영상 | |||
---|---|---|---|---|
데이터 분야 | 헬스케어 | 데이터 유형 | 이미지, 비디오 | |
구축기관 | 에이아이트릭스 | 데이터 관련 문의처 | 담당자명 | 백원중(에이아이트릭스) |
가공기관 | 고신대학교복음병원 | 전화번호 | 02-569-5507 | |
검수기관 | 고신대학교복음병원 | 이메일 | contact@aitrics.com | |
구축 데이터량 | 24.7만 | 구축년도 | 2020년 | |
버전 | 1.0 | 최종수정일자 | 2021.06.30 | |
소개 | 갑상선암 진단 및 치료 과정에서 필요한 영상‧이미지 데이터 | |||
주요 키워드 | 조기 진단, 딥러닝 인공지능, 영상데이터, 이미지데이터, 갑상선 초음파, Neck CT, 병리 이미지, 양성, 악성 | |||
저작권 및 이용정책 | 본 데이터는 과학기술정보통신부가 주관하고 한국지능정보사회진흥원이 지원하는 '인공지능 학습용 데이터 구축사업'으로 구축된 데이터입니다 [데이터 이용정책 상세보기] | |||
데이터설명서 | 자료보기 | 구축활용가이드 | 자료보기 | |
샘플데이터 | 교육활용동영상 | 영상보기 | ||
저작도구 | 다운로드 | AI모델 | 다운로드 |
데이터 변경이력
버전 | 일자 | 변경내용 | 비고 |
---|---|---|---|
1.0 | 2021.06.30 | 데이터 최초 개방 |
구축 목적
- 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 갑상선암 진단에 활용할 수 있는 3종류의 갑상선암 의료 영상 데이터셋을 구축하여 영상 진단 판독을 보조할 수 있는 의료 인공지능 개발을 도모하고 의료 산업의 발전을 기대함.
활용 분야
- 의료 영상 판독 보조 소프트웨어 산업
소개
- 갑상선암 데이터셋은 갑상선암 진단에 가장 많이 활용되는 3가지 의료 이미지(갑상선 초음파, Neck CT, 병리 이미지)로 구성되어 있음
- 갑상선암의 종양 감별을 위해 갑상선 초음파의 양/악성 데이터셋을 구축하였으며, 전이 유무 판단을 할 수 있는 갑상선 CT(Neck CT), 갑상선암의 세포병리학적 진단 기준인 베데스다 클래스를 활용하여 진단한 병리 이미지로 구성되어 있음
구축 내용 및 제공 데이터량
- 갑상선암 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 초음파 양성 1.040명 25,790장 악성 3,960명 3,116,128명 Neck CT 전이있음 232명 45,143장 전이없음 270명 56,030장 병리 이미지 양성 1,585명 2,731장 악성 1,190명 2,111장
대표도면
모달리티 | 갑상선암 영상데이터 | 데이터 포맷 |
어노테이션 항목 |
메타데이터 JSON 형식 |
---|---|---|---|---|
갑상선 초음파 |
![]() |
DICOM | 단일 결절 부위 Bounding Box 체크 |
· DICOM 파일(비식별화 후) - age, sex, manufacture, machine name · Json 파일 - 환자:json = 1:n · Excel 파일 - 양성/악성정보 비식별 환자ID, 나이, 성별 |
Nect CT | ![]() |
DICOM | 단일 결절 부위 Bounding Box 체크 |
· DICOM 파일 (비식별화 후) - age, sex, matrix size, machine name, slice thickness, series description · Json 파일 - 환자:json = 1:n · Excel 파일 - 전이/비전이 정보, 비식별 환자ID, 나이, 성별, 병리결과, 흡연력 |
병리 이미지 |
![]() |
Tif | 세포 cluster Polygon Segmentation |
· Tif 파일 - Scan machine name, scanning parameter, scanner manufacture · Json 파일 - 환자:json = 1:n · Excel 파일 - 양성/악성정보, 비식별 환자ID, 나이, 성별 |
필요성
- 갑상선암 데이터셋은 의료진이 갑상선암 환자를 진단할 때 사용하는 대표적인 영상 3가지(갑상선 초음파, Neck CT, 병리 이미지) 카테고리로 구성
- 현재 인공지능 기술은 오픈소스 활용 등으로 다양하게 발전하고 있으나, 의료 데이터는 의료 정보의특수성으로 확보가 어려움
- 따라서, 갑상선암 진단을 위한3가지 종류의 데이터셋을 통해 의료 인공지능 기술 발전을 도모하고 인공지능 진단 모델을
- 활용하여 의료진의 종합적이고 효율적인 진단을 통한 의료 서비스의 질적 향상을 기대함
데이터 구조
- 데이터구성
데이터 구성 표 모달리티 super
categorysuper
category_
namegrp_id grp_name id name 초음파 ULS Ultra
sound1 악성 1 악성_K-TIRADS_1 2 악성_K-TIRADS_2 3 악성_K-TIRADS_3 4 악성_K-TIRADS_4 5 악성_K-TIRADS_5 2 양성 6 양성_K-TIRADS_1 7 양성_K-TIRADS_2 8 양성_K-TIRADS_3 9 양성_K-TIRADS_4 10 양성_K-TIRADS_5 Neck
CTNCT Neck
CT1 악성 1 악성_림프절 2 양성 2 양성_림프절 병리 PTH Pathology 1 악성 1 malignant(PTC) 2 malignant
(medullary_ca)3 malignant
(anaplastic)4 malignant
(etc_type)2 양성 5 benign 6 atypical 3 기타 7 cluster_box - 1) 갑상선 초음파
갑상선초음파 데이터구성 표 No 영문명 한글명 필수여부 타입 길이 비고 1 supercategory 슈퍼카테고리 Y string 3 ULS 2 grp_id 그룹 아이디 Y number 1~2 3 grp_name 그룹 이름 Y string 2 1 : 악성
2 : 양성4 id 아이디 Y number 1~10 5 name 이름 Y string 6 1 :
악성_K-TIRADS_1
2 :
악성_K-TIRADS_2
3 :
악성_K-TIRADS_3
4 :
악성_K-TIRADS_4
5 :
악성_K-TIRADS_5
6 :
양성_K-TIRADS_1
7 :
양성_K-TIRADS_2
8 :
양성_K-TIRADS_3
9 :
양성_K-TIRADS_4
10 :
양성_K-TIRADS_5 - 2) 갑상선 CT
갑상선 CT 데이터구성 표 No 영문명 한글명 필수여부 타입 길이 비고 1 supercategory 슈퍼카테고리 Y string 3 NCT 2 grp_id 그룹 아이디 Y number 1~2 3 grp_name 그룹 이름 Y string 2 1 : 악성
2 : 양성4 id 아이디 Y number 1~2 5 name 이름 Y string 6 1 : 악성_림프절
2 : 양성_림프절 - 3) 병리 이미지
병리 이미지 데이터구성 표 No 영문명 한글명 필수여부 타입 길이 비고 1 supercategory 슈퍼카테고리 Y string 3 PTH 2 grp_id 그룹 아이디 Y number 1~3 3 grp_name 그룹 이름 Y string 2 1 : 악성
2 : 양성
3 : 기타4 id 아이디 Y number 1~7 5 name 이름 Y string 30 1 : malignant(PTC)
2 : malignant(medullary_ca)
3 : malignant(anaplastic)
4 : malignant(etc_type)
5 : benign
6 : atypical
7 : cluster_box
- 1) 갑상선 초음파
- JSON image 포맷
- 1) 갑상선 초음파 및 갑상선 CT
갑상선 초음파 및 CT 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
파일명3 patient_id 비식별
환자아이디Y string 7 비식별
환자아이디4 series_id 시리즈 번호 Y string 7 환자의
영상촬영 순번5 image_id 이미지 번호 Y string 7 시리즈의
이미지 순번6 width 가로길이 Y number 1~9999999 7 height 세로길이 Y number 1~9999999 8 date_
captured생성날짜 Y string 20 yyyy-mm-dd
hh-mm-ss9 modality 모달리티 Y string 3 NCT : Neck CT
ULS : Ultrasound10 manufacturer 검사장비 Y string 300 영상촬영
장비 제조사11 manufacturer
ModelName검사장비 모델 Y string 300 영상촬영
장비 모델명 - 2) 갑상선 병리 이미지
갑상선 병리 이미지 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
파일명3 patient_id 비식별
환자아이디Y string 7 비식별
환자아이디4 slide_id 슬라이드 번호 Y string 3 조직 부위의 번호 5 scene_id 씬 번호 Y string 3 슬라이드의
씬 순번6 width 이미지 가로길이 Y number 1~9999999 7 height 이미지 세로길이 Y number 1~9999999 8 modality 모달리티 Y string 3 PTH : Pathology 9 microscope 현미경 Y string 300 현미경 이름 10 imaging_
device이미지 장비 Y string 300 이미지 처리 장비 11 camera_
adapter카메라 렌즈 Y string 300 렌즈모델명
- 1) 갑상선 초음파 및 갑상선 CT
- JSON 어노테이션 포맷
JSON 어노테이션 포맷 표 No 영문명 한글명 필수여부 타입 길이 비고 1 id 어노테이션
아이디Y number 어노테이션
아이디2 image_id 이미지 아이디 Y number 시리즈의
이미지 순번3 category_id 카테고리
아이디Y number 1,2,3 5 iscrowd 어노테이션
싱글/멀티 유형Y number 0 : 싱글, 1 : 멀티 6 area 어노테이션
넓이Y number bbox를 활용한 넓이 7 bbox 어노테이션
최대 Box 좌표Y array [x1, y1, x2, y2]
x,y는 float형식8 toolname 어노테이션
툴 유형Y string 300 어노테이션 툴명 9 segmentation 어노테이션
좌표정보Y array [x1, y1, x2, y2,
...., xn, yn]
x,y는 float형식10 width 세그먼트
가로길이Y number 픽셀 길이 11 height 세그먼트
세로길이Y number 픽셀 길이
데이터셋 구축 담당자
수행기관(주관) : 에이아이트릭스
책임자 | 전화번호 | 대표이메일 | 담당업무 |
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유진규 | 02-569-5507 | contact@aitrics.com | · 데이터구축 총괄 · 갑상선암 데이터셋을 활용한 AI모델 개발 |
수행기관(참여)
기관명 | 담당업무 | 기관명 | 담당업무 |
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