데이터 변경이력

구축 목적

• 신장암을 자동으로 검출할 수 있도록 인공지능을 훈력하기 위한 데이터셋

활용 분야

• Healthcare 분야에서 정확하고 빠르게 암 병변을 검출하고 양/악성 여부를 판단해줄 수 있는 AI 요약기술 개발

소개

• 신장암 전향적 코흐트를 기반으로 한 임상정보, 의료영상, 수술 동영상 등 다차원 (multidimensional)의 다양한 인공지능 학습용 AI데이터셋을 구축하고, 이를 활용한 AI 모델과 서비스를 제시. 데이터의 외적검증 (external validation)을 위해 다기관 데이터를 같이 축적하여 데이터셋으로 구축.

   

  그림1. 전향적 코호트 데이터 수집 및 다기관 데이터 수집 개요도

구축 내용 및 제공 데이터량

• 1. 신장암 데이터1 – 수술전 CT 영상 216,000 장 이상 (신장암 수술 환자 영상 진단, 예후 예측용)
• 2. 신장암 데이터2 – 소형신종양 CT 영상 216,000 장 이상 (신장암 의심 환자 감별 진단용 – 악성/양성)
• 3. 신장암 데이터3 – 부신 CT 영상 40,000장 이상 (부신 측량 및 질환 감별 진단용)

대표도면

 <그림2. 신장암 환자 CT영상과 레이블링 겨로가 (연두색) 예시>

필요성

• 최근 신장암의 발견은 증상으로 인한 진단보다는 건강 검진에서 우연히 발견되고 조기 진단되는 경우가 대다수임. CT 검사에서 우연히 발견되는 신장 종괴는 판독을 통해 신장암 의증 여부가 결정되고, 신장 전절제술 혹은 신장 부분절제술의 수술적 치료를 진행하게 됨. CT 검사의 판독 결과의 정확성이 신장암의 진단에 중요한 비중을 차지하고 있음
• 최근 건강검진의 증가로 신장암의 조기 진단 빈도가 높아지고 있음. 또한 신장은 후복막강 심부에 위치하고 있고, 늑골과 다른 장기로 인해 접근이 어려운 문제가 있어 조직검사가 어렵거나 조직검사에서 위음성이 나오는 경우가 있어 수술 전 조직검사의 적용은 어려움이 있음. 이에 현재 대부분 신장암의 수술은 술 전 영상의학적 진단에 의존하여 결정되고 있으나 아직까지 몇 가지 개선되지 못한 문제점이 있음
• 부신과형성증은 장기간 호르몬의 자극으로 인해 이차적으로 부신의 피질이 증식하는 것을 의미하여 쿠싱 증후군, 이소성 ACTH 증후군, 일차적 알도스테론증 등의 질환에서 나타날 수 있음. 부신과형성증은 크게 ACTH 의존성, ACTH 비의존성, 선천성 부신과형성증 3가지로 나눌 수 있으며 대개 혈청 호르몬 수치 측정을 통한 임상적인 진단으로 확진됨. 영상학적으로는 정상 부신 형태를 유지하면서 광범위한 피질의 비대로 나타나는 경우가 제일 흔하나 대결절성/소결절성 비대로 나타나는 경우도 있음

데이터 구조

• 데이터 구성
  1. 제공하고자 하는 데이터는 원천데이터 (.dcm), 그리고 레이블링 데이터와 임상정보를 결합시킨 어노테이션 데이터 (.json)의 두가지 형태로 제공
• 어노테이션 포맷

  어노테이션 포맷

  No			항목		길이	타입	필수여부	비고
  			한글명	영문명
  1			공통임상정보	Clinical Information (Global)		Object	Y
  	1-1		나이	Clinical Information (Global).age	1000	String	Y
  	1-2		키	Clinical Information (Global).height	1000	String	N
  	1-3		몸무게	Clinical Information (Global).weight	1000	String	N
  	1-4		성별	Clinical Information (Global).gender	1000	String	Y
  	1-5		종양 위치	Clinical Information (Global).laterality	1000	String	Y	Rt/Lt
  	1-6		CT 시행일	Clinical Information (Global).CT date	1000	String	Y
  			병리 T 병기	Clinical Information (Global).pathologic T stage	1000	String	Y	T1a/T1b/ T2a/T2b/ T3a/T3b/ T3c/T4
  			수술 시행일	Clinical Information (Global).operation date	1000	String	Y
  2			영역별 정보	Clinical Information (Local)		Object	Y
  	2-1		좌측 신장	Clinical Information (Local).left kidney		Object	Y
  		2-1-1	부피	Clinical Information (Local).left kidney. Volume(mm³)	1000	String	N
  		2-1-2	조직학적 분류	Clinical Information (Local).left kidney. histologic type	1000	String	N	dummy variable
  		2-1-3	신장 크기	Clinical Information (Local).left kidney.size	1000	String	N	dummy variable
  		2-1-4	종양 핵 분화도	Clinical Information (Local).left kidney. Fuhrmann nuclear grade	1000	String	N	dummy variable
  	2-2		우측 신장	Clinical Information (Local).right kidney		Object	Y
  		2-2-1	부피	Clinical Information (Local).right kidney. >Volume(mm³)	1000	String	N
  		2-2-2	조직학적 분류	Clinical Information (Local).right kidney. histologic type	1000	String	N	dummy variable
  		2-2-3	신장 크기	Clinical Information (Local).right kidney.size	1000	String	N	dummy variable
  		2-2-4	종양 핵 분화도	Clinical Information (Local).right kidney. Fuhrmann nuclear grade	1000	String	N	dummy variable
  	2-2		좌측 종괴	Clinical Information (Local).left mass		Object	N
  		2-2-1	부피	Clinical Information (Local).left mass. Volume(mm³)	1000	String	N
  		2-2-2	조직학적 분류*	Clinical Information (Local).left mass. histologic type	1000	String	Y	chr,pp
  		2-2-3	종괴 크기	Clinical Information (Local).left mass.size	1000	String	Y
  		2-2-4	종양 핵 분화도	Clinical Information (Local).left mass. Fuhrmann nuclear grade	1000	String	Y
  	2-3		우측 종괴	Clinical Information (Local).right mass		Object	N
  		2-3-1	부피	Clinical Information (Local).right mass. Volume(mm³)	1000	String	N
  		2-3-2	조직학적 분류*	Clinical Information (Local).right mass. histologic type	1000	String	Y	chr,pp
  		2-3-3	종괴 크기	Clinical Information (Local).right mass.size	1000	String	Y
  		2-3-4	종양 핵 분화도	Clinical Information (Local).right mass. Fuhrmann nuclear grade	1000	String	N
  3			영역좌표	roi_list		Object
  	3-1		좌측 신장	roi_list.left kidney[]	-	List	Y	좌표 (x,y,z)
  	3-2		우측 신장	roi_list.right kidney[]	-	List	Y	좌표 (x,y,z)
  	3-3		좌측 종괴	roi_list.left mass[]	-	List	N	좌표 (x,y,z)
  	3-4		우측 종괴	roi_list.right mass[]	-	List	N	좌표 (x,y,z)

  (조직학적 분류* – RCC : renal cell carcinoma; chr : chromophobe RCC; pp : papillary RCC)

  <표 1 어노테이션 포맷 예시 (수술 받은 환자의 수술 전 CT 영상에서의 종양의 레이블링 정보와 임상정보가 결합된 json 형태의 속성값 예시)>