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건양대학교병원의료데이터연구단

Medical Imaging Data for Research

안저질환 데이터

총 4,500장의 이미지 파일(jpg)과 메타데이터(xlsx) 등의 의료 지식베이스

  • 망막촬영(일반안저영상) : 정상소견 1,500장, 녹내장소견 1,000장
  • 망막촬영(광각안저영상) : 정상소견 600장, 당뇨성망막병증 700장, 황반변성 500장, 정맥폐쇄 200장
안저질환 데이터 - 구분, 메타데이터(개), 영상(장) 정보 제공
구분 메타데이터(개) 영상(장)
일반 정상 2,179 2,179
일반 녹내장 1,019 1,019
광각 정상 613 613
광각 당뇨성망막병증 502 502
광각 황반변성 853 853
광각 망막정맥폐쇄 234 234
합계 5,400 5,400

안저촬영영상

일반안저 촬영영상

일반촬영·정상
일반촬영·정상
일반촬영·녹내장
일반촬영·녹내장

광학안저 촬영영상

광학촬영·정상
광학촬영·정상
광학촬영·망막정맥폐쇄
광학촬영·망막정맥폐쇄
광학촬영·황반변성
광학촬영·황반변성
광학촬영·당뇨망막병증
광학촬영·당뇨망막병증

메타 데이터

테이블 안내 – 테이블명, 컬럼명, 데이터타입, 비고 정보 제공
테이블명 컬럼명 데이터타입 비고
Metadata 일련번호 char 질환 별 일련번호
이미지파일명 char 이미지파일명
일반/광각 char 일반/광각 영상 구분
정상/질환코드 char 정상과 질환 구분
레이저치료 char DMR의 경우 레이저 치료 유무
좌/우 char 시신경유두 방향
촬영장비 char 촬영장비명

안저촬영이미지 저작도구

소개

모바일 이미지 라벨링 앱 솔루션으로 서버에 저장된 라벨링 프로젝트의 정보와 라벨링 대상 이미지, 라벨 목록, 참조 이미지 등을 정보를 수신하여 라벨링 업무를 용이하게 수행할 수 있습니다.
2019 NIA '인공지능 학습용 데이터 구축사업'의 일환으로 건양대학교병원의 안저촬영이미지(일반, 광각) 라벨링을 위해 개발되었습니다.

주요기능

  • Labeling(판독) 기능
    • App의 핵심 기능으로 판독 작업을 할 수 있도록 서버에 Upload한 Image 정보를 읽어 데이터베이스에 저장하는 기능 개발
    • 저장된 Image와 데이터베이스 내의 Image 정보 및 Label 목록 등의 정보를 화면에 표시
    • 간단한 터치만으로 판독 결과를 입력할 수 있도록 하였으며, 판독한 결과를 실시간으로 서버에 저장하여 관리자가 판독의 진행률을 확인하고 판독자 간 일치도 분석 등을 쉽게 확인할 수 있도록 함
  • Review Mode 기능
    • 판독 작업 중 또는 판독 완료 이후에도 검토 및 수정 작업을 수행이 가능하도록 Review 기능을 개발
    • 판독 결과를 집중적으로 검토할 수 있도록 여러 Label 목록에서 원하는 Label만 선택 및 조회할 수 있도록 개발
  • 참조 이미지 확인 기능
    • 판독의 정확성 향상을 위하여 메인 Image 뿐만 아니라 Image와 관련된 참조 이미지(시야검사결과 등)를 추가적으로 확인이 가능하도록 기능을 개발
    • 참조 이미지의 파일명을 판독 Image 이름을 포함하도록 Upload 하면 자동 mapping이 되도록 하여 관리자의 편의성을 극대화

다운로드

저작도구

github를 통해 Annotation 모델과 가이드북을 공개 배포 : https://github.com/KY-HDC/LabelingAssistant-NIA

사용메뉴얼.pdf

데이터

AI HUB를 통해 공개 : https://aihub.or.kr/

AI Hub는 AI 기술 및 제품·서비스 개발에 필요한 AI 인프라(AI 데이터, AI SW API, 컴퓨팅 자원)를 지원함으로써 누구나 활용하고 참여하는 AI 통합 플랫폼입니다.