공공 의료데이터 상세
데이터 변경이력
| 버전 | 일자 | 변경내용 | 비고 |
|---|---|---|---|
| 1.0 | 2021-06-30 | 데이터 개방 | 데이터 최초 개방 |
데이터 히스토리
| 일자 | 변경내용 | 비고 |
|---|---|---|
| 2025-01-06 | 데이터셋 변경 | 메타데이터 데이터 구축량 정보 수정 |
소개
모발이식 및 결과 예측에 활용하기 위한 두피 모발 확대 영상 데이터
- 데이터 영역 : 헬스케어
- 데이터 유형 : 이미지
- 구축년도 : 2020년
- 구축량 : 23,728
구축목적
AI도입을 통한 탈모산업의 발전, 정확한 치료계획 수립 및 효율적 치료를 위한 인공지능을 훈련하기 위한 데이터셋
구축 내용 및 제공 데이터량
- 두피 확대 영상기반 모발밀도 이미지와 각 모발의 모공을 중심으로 하여 해당 모낭의 모발 개수를 분류한 어노테이션 데이터 5,000장
- 모발이식수술 전과 모발이식수술 후의 얼굴형태 이미지와 모발의 영역(전체, 수술부위)을 어노테이션한 데이터 21,364장
| 구축 내용 | 구축량 | |
|---|---|---|
| 두피 확대 영상기반 모발 밀도 데이터 | 두피 확대 영상 기반으로 모발의 밀도를 측정하고 모발을 각 class별로 구분된 데이터 구축 | 1,000case/5,000장 |
| 모발 이식결과 예측을 위한 수술 전/후 데이터 | 모발 이식결과 예측을 위해 모발 이식 수술 전과 모발 이식 수술 후의 영상 내 범위 데이터 구축 | 2,500case/ 21,364장 |
데이터 변경이력
| 버전 | 일자 | 변경내용 | 비고 |
|---|---|---|---|
| 1.0 | 2021.06.30 | 데이터 최초 개방 |
구축 목적
- AI도입을 통한 탈모산업의 발전, 정확한 치료계획 수립 및 효율적 치료를 위한 인공지능을 훈련하기 위한 데이터셋
활용 분야
- 모발이식수술 후 예상 서비스, 모발밀도 측정 서비스 등
소개
- 실제 의료현장에서 수집한 이미지 데이터를 정제, 가공하여 데이터 구축
- 모발밀도 데이터셋 : 모낭의 개수 및 모낭 하나당 모발의 수를 측정할 수 있도록 두피 모발 확대 영상을 모낭 별로 모발의 수를 4가지 class type으로 분류한 데이터이며, 성별, 연령대 등 메타데이터를 포함
- 모발이식수술전후 데이터셋 : 모발 이식 결과 예측을 위해 모발 이식 수술 전과 후의 영상 내 전체 모발 및 수술 부위 범위를 어노테이션한 데이터이며, 성별, 연령대, 탈모 타입등 메타데이터를 포함
구축 내용 및 제공 데이터량
- 두피 확대 영상기반 모발밀도 이미지와 각 모발의 모공을 중심으로 하여 해당 모낭의 모발 개수를 분류한 어노테이션 데이터 5,000장
- 모발이식수술 전과 모발이식수술 후의 얼굴형태 이미지와 모발의 영역(전체, 수술부위)을 어노테이션한 데이터 21,364장
| 구축 내용 | 구축량 | |
|---|---|---|
| 두피 확대 영상기반 모발 밀도 데이터 | 두피 확대 영상 기반으로 모발의 밀도를 측정하고 모발을 각 class별로 구분된 데이터 구축 | 1,000case/5,000장 |
| 모발 이식결과 예측을 위한 수술 전/후 데이터 | 모발 이식결과 예측을 위해 모발 이식 수술 전과 모발 이식 수술 후의 영상 내 범위 데이터 구축 | 2,500case/ 21,364장 |
대표도면
필요성
- 국내의 모발이식 연구사례는 인공지능을 활용해서 두피증상을 진단하는 연구가 있었으나 두피의 머리카락의 특성(두께, 모발 밀도)을 측정하는 것이 아닌 두피 질병 진단을 목표로 진행됨
- 두피 영상을 기반으로 진행된 국내 연구현황은 주로 현미경 영상을 통해 영상처리 기법을 활용하여 두피의 머리카락을 나누고 모발 수를 측정하는 등 인공지능 기반의 연구는 미비한 상황임
데이터 구조
- 모발밀도 영상 포맷
1. 데이터 구성
2. 어노테이션 포맷
| 분류 | 항목 | 영문명 | Type | 작성방법 | 예시 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 파일 정보 |
아이디 | id | string | "HD_" + CASE ID(5자리) + "_" + 일련번호(2자리) |
HD_00001_01, HD_00123_02 |
|
| 파일명 | filename | string | [아이디].jpg | HD_00001_01.jpg | ||
| 저장폴더 | path | string | 홈 디렉토리 기준으로 저장 상대경로 |
Data/HD | ||
| 해상도 | resolution | array | 가로/세로 픽셀수를 배열로 작성 | [4000,2000] | ||
| 어노테이션 타입 | anno_type | string | 바인딩박스 | bbox | ||
| 성별 | gender | number | 남성: 0, 여성: 1 | 0 | ||
| 나이 | age | number | 만 나이 기준 | 40 | ||
| 어노테이션 정보(labels) |
라벨 아이디 | label_id | a r r a y |
number | 일련번호 부여 | 1, 2, 3, ... |
| 클래스 | class | number | 모발 개수 기준 클래 부여 | 1, 2, 3, 4 | ||
| 좌상단 X좌표 | x | number | 바인딩박스 좌상단 x좌표 |
120 | ||
| 좌상단 y좌표 | y | number | 바인딩박스 좌상단 y좌표 |
250 | ||
| 박스 높이 | height | number | 바인딩박스의 높이 | 101 | ||
| 박스 넓이 | width | number | 바인딩박스의 넓이 | 112 | ||
- 모발이식수술전후 영상 포맷
1. 데이터 구성
<모발 이식 수술 전/후 데이터 셋 구성>
[ 모발 이식 수술 전/후 데이터 셋 분류 ]
| 데이터 | 수술 전 영상 데이터 | 수술 후 영상 데이터 | 수술 후 팔로우 업 영상 데이터 |
|---|---|---|---|
| 코드 | PRE | PST | FU |
2. 어노테이션 포맷
| 분류 | 항목 | 영문명 | Type | 작성방법 | 예시 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 파일 정보 |
아이디 | id | string | 수술전후 : "SU_" + CASE ID (5자리) + "_" + "PRE/PST/FU" + 일련번호(2자리) |
SU_00001_PRE_01, SU_00123_PST_02, SU_00123_FU_03 |
|
| 파일명 | filename | string | [아이디].jpg | SU_00001_PRE_01.jpg | ||
| 저장폴더 | path | string | 홈 디렉토리 기준으로 저장 상대경로 |
Data/SU/SU_00001 | ||
| 해상도 | resolution | array | 가로/세로 픽셀수를 배열로 작성 |
[4000,2000] | ||
| 어노테이션 타입 | anno_type | string | 폴리곤 | polygon | ||
| 성별 | gender | number | 남성: 0, 여성: 1 | 0 | ||
| 나이 | age | number | 만 나이 기준 | 40 | ||
| 탈모정도의 의학적 진단 |
hair_type | string | BASP 분류법에 의거한 type 설명 (1~7단계) |
1 | ||
| 수술시 식모된 모발의 개수 |
hair_cnt | string | 모발갯수(Hair count) 혹은 모낭갯수 (follicular unit count) |
123 | ||
| 약물 복용 유무 | take_medicine_ yn |
string | 무/유 0/1 | 0 | ||
| 곱슬머리 정도 | curly_hair_ gr |
string | 0 직모, 1 mild, 2 moderate, 3 severe |
1 | ||
| 어노테이션 정보(labels) |
라벨 아이디 | label_id | a r r a y |
number | 일련번호 부여 | 1, 2, 3, ... |
| x좌표 배열 | x_array | array | 폴리곤 X좌표 배열, 구분자는 "|" |
["1306.99"|"1414.10"|"1543,12"| "1087.67"|"1107.97"] |
||
| y좌표 배열 | y_array | array | 폴리곤 y좌표 배열, 구분자는 "|" |
["1306.99"|"1414.10"|"1543,12"| "1087.67"|"1107.97"] |
||
데이터셋 구축 담당자
수행기관(주관) : 경북대학교 산학협력단
| 책임자명 | 전화번호 | 대표이메일 | 담당업무 |
|---|---|---|---|
| 도영해 | 053-950-6308 | yhdo@knu.ac.kr | · 데이터구축 총괄 · AI 서비스 개발 |
수행기관(참여)
| 기관명 | 담당업무 |
|---|---|
| 아이엔케이테크놀러지 | · 데이터 정제 및 가공 |
| 데이터웨이 | · 데이터 품질 검증 |
데이터 관련 문의처
| 담당자명 | 전화번호 | 이메일 |
|---|---|---|
| 도영해(경북대학교 산학협력단) | 053-950-6308 | yhdo@knu.ac.kr |