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태아 심박동 모니터링 데이터

##의료데이터## 태아데이터## 바이오데이터## 태아 심박동모니터링## 태아상태## 임신예후 진단
분만 기간 동안 산모의 자궁 수축 변화 양상 및 태아의 심음 등을 모니터링 하여 산모의 이상 진통이나 기타 이상을 관찰하는 검사인 태아 심박동 모니터링으로부터 획득한 데이터
분야
헬스케어
유형
이미지
생성 방식
안심존(온라인)
  • 구축년도 : 2022
  • 버전 : 1.1
AI-HUB

데이터 변경이력

데이터 변경이력
버전 일자 변경내용 비고
1.1 2023-12-29 데이터 최종 개방
1.0 2023-04-30 데이터 개방 Beta Version

데이터 히스토리

데이터 히스토리
일자 변경내용 비고
2025-01-06 데이터셋 변경 메타데이터 데이터 구축량 정보 수정
2024-01-05 산출물 최종 공개

소개

분만 기간 동안 산모의 자궁 수축 변화 양상 및 태아의 심음 등을 모니터링 하여 산모의 이상 진통이나 기타 이상을 관찰하는 검사인 태아 심박동 모니터링으로부터 획득한 데이터

구축목적

태아 심박동 검사 모니터링 이미지를 통해 태아 상태 진단 분류 및 이상 시점 탐지를 위한 인공지능 학습용 데이터 구축
메타데이터 구조표
데이터 영역 헬스케어 데이터 유형 이미지
데이터 형식 png 데이터 출처 컨소시엄 참여 병원
라벨링 유형 분류 태그(태아 상태 응급 여부), 바운딩 박스(태아 심박동 모니터링 이미지 내 이상시점) 라벨링 형식 JSON
데이터 활용 서비스 태아 이상 조기 경고 시스템, 태아 상태 파악 및 예후 예측 서비스 데이터 구축년도/
데이터 구축량		 2022년/49,794

• 데이터 구축 규모

데이터 구축 규모
과제번호 과제명 데이터 유형 데이터 설명 데이터 건수
27 태아 신생아 데이터 원천데이터(PNG) 원본이미지 24,597
바운딩박스 이미지 24,597
라벨링데이터(JSON) 라벨 데이터 24,597
메타데이터(JSON) 전자의료기록정보 24,597
이미지 어노테이션정보 24,597


• 데이터 분포
 - 다양성(통계)

다양성(통계)
항목명 속성명 비율
태아 남녀 성비 남아 52.36%
여아 47.64%
태아 체중별 분포 0이상 ~ 500미만 0.00%
500 이상 ~ 1000 미만 0.69%
1000 이상 ~ 1500 미만 4.41%
1500 이상 ~ 2000 미만 9.81%
2000 이상 ~ 2500 미만 18.46%
2500 이상 ~ 3000 미만 25.57%
3000 이상 ~ 3500 미만 28.22%
3500 이상 ~ 4000 미만 11.04%
4000 이상 ~ 4500 미만 1.64%
4500 이상 0.16%
산모 연령대별 분포 10대 0.15%
20대 10.74%
30대 76.64%
40대 12.41%
50대 이상 0.07%
산모 출산횟수 분포 0회 54.35%
1회 34%
2회 9.28%
3회 1.85%
4회 0.36%
5회 이상 10회 미만 0.09%
10회 이상 0.02%
9999 0.13%
산모 임신횟수 분포 0회 0.00%
1회 40.08%
2회 33.63%
3회 15.82%
4회 6.43%
5회 이상 10회 미만 3.83%
10회 이상 0.07%
9999 0.15%


 - 다양성(요건)

다양성(요건)
항목명 속성명 비율
태아 심박동 카테고리 분포 Category 1 72.72%
Category 2 + Category 3 27.28%
태아 상태별 분포 비응급 53.71%
응급 46.29%
태아 종류별 분포 단태아 83.95%
다태아 16.05%

 

태아 이상 시점 검출 모델 개발 단계, 태아 상태 진단 모델 개발 단계 설명 도식

학습 모델
데이터 명  태아 심박동 모니터링 데이터
학습 모델  태아 이상 시점 탐지 모델
모델 YOLOv5
성능 지표 이상 시점 IOU 0.7 이상
개발 내용 구축된 학습데이터의 이미지 내 이상시점 특징을 학습하여 Object Detection 기반 모델인 YOLOv5를 사용하여 이미지 내 태아의 이상 시점을 탐지하는 모델 개발
응용서비스 - 종이 기록지 스캔 이미지 데이터에 딥러닝을 적용하여 이상 발생 시점을 검출하고 태아 심박동 및 자궁 수축 데이터의 원활한 활용을 지원
(예시 및 유의사항) - 태아 이상 발생 시점을 검출하여 관리 및 조기 치료 등에 대한 지침을 수립하고 의사 결정을 지원

 

학습 모델
데이터 명  태아 심박동 모니터링 데이터
학습 모델  태아 상태 진단 분류 모델
모델 XGBoost
성능 지표 태아 상태 분류 성능 F1-score 0.7 이상
개발 내용 전자 의료 기록과 태아 심박동 및 자궁수축도 데이터를 활용해 태아 상태 응급 여부를 예측하는 tree 기반의 XGBoost 모델 개발
응용서비스 - 태아 심박동 및 자궁 수축, 전자 의료기록 데이터 등을 이용하여 사람이 쉽게 인지하기 힘든 미세한 비정상적인 패턴을 인공지능 모델을 통해 감지함으로써 태아의 상태 파악하고 임신 예후를 진단
(예시 및 유의사항) - 검사자간 결과 해석 간극을 줄이고, 응급과 비응급 케이스들을 후향적으로 분석

• 태아 심박동 모니터링 이미지 데이터
  - 원천데이터(PNG)

태아심박동모니터링이미지데이터_원천데이터 이미지
     

  - 라벨데이터(JSON)
   ① 바운딩 박스(태아 심박동 모니터링 이미지 내 이상시점)

라벨링 데이터에서 바운딩 박스 값을 하이라이트 넣은 스크린샷


   ② 분류태그(태아 상태 응급 여부)

라벨데이터의 Emergency 값을 하이라이트 넣은 스크린샷 이미지


• FHR 데이터

FHR 값에 하이라이트를 넣은 스크린샷 이미지
 

• TOCO 데이터

TOCO 값에 하이라이트를 넣은 스크린샷 이미지


• 산모 및 태아 전자 의료 기록 데이터

산모 및 태아 전자 의료 기록 데이터 파일 스크린샷 이미지

• 어노테이션 포맷
 - 라벨링 데이터

라벨링 데이터
No. 항목명 타입 필수여부 비고
1 ID string Y  
2 BaseLine number Y  
3 Baseline_Variability string Y 0:absent
1:minimal
2:moderate
3:marked 
4 Acceleration string Y 1: Yes 2:No
5 Early_deceleration string Y 0:NO 1: YES
6 Late_deceleration string Y 0: 없음 
1:1회
2:2회이상 
7 Variable_deceleration string Y 0: 없음 
1:1회
2:2회이상 
8 Prolonged_deceleration string Y 0:NO 1: YES
9 Sinosoical_pattern string Y 0:NO 1: YES
10 CA string Y 0:CA1 
1:CA2
2:CA3 
11 Abnormality string Y  
12 Bbox array N [[x1,y1,x2,y2,width,height]]
13 Emergency string Y 0: 비응급
1: 응급

 

 - 메타 데이터 (EMR)

메타 데이터 (EMR)
No. 항목명 타입 필수여부 비고
1 ID string Y  
2 Mother.de-identification_ID string Y  
3 de-identification_ID string Y  
4 Mother.MEASURE_DATE number Y yyyymm
5 Mother.Birth Date number Y yyyymm
6 Father.Birth Date number N yyyymm 9999:unknown
7 Mother.Height number Y 9999:unknown
8 Mother.Weight number Y 9999:unknown
9 Mother.ABO type string Y 9999:unknown
10 Mother.RH type string Y 1:+ 2:- 9999:unknown
11 Mother.Gravida number Y 9999:unknown
12 Mother.Para number Y 9999:unknown
13 Mother.SBP number Y 9999:unknown
14 Mother.DBP number Y 9999:unknown
15 Mother.GHTN string Y 1.Yes 2:No 9999:unknown
16 Mother.Hypertension string Y 1:Yes 2:No 9999:unknown
17 Mother.GDM string Y 1:Yes 2:No 9999:unknown
18 Mother.DM string Y 1:Yes 2:No 9999:unknown
19 Mother.pre-eclampsia string Y 1: pre-eclmpsia 
2: eclampsia 
3.해당없음 
9999:unknown
20 Delivery string Y 1:자연분만 
2:제왕절개 
3:제왕절개후자연분만(VBAC) 
9999:unknown
21 GA.wks number Y 9999:unknown
22 GA.day number Y 9999:unknown
23 FetalDistress string Y 1:Yes 2:No 9999:unknown
24 FGR string Y 1:Yes 2:No 9999:unknown
25 Placenta.Complication string Y 1:전치태반 
2:태반조기박리 
3:기타 
4:해당없음 
9999:unknown
26 Placenta.Weight number N 9999:unknown
27 Cervix number N 9999:unknown
28 Birth Date number Y yyyymm
29 Sex string Y 1:남아 2:여아
30 Weight number Y 9999:unknown
31 Height number Y 9999:unknown
32 HC number Y 9999:unknown
33 APGAR.1min number Y 9999:unknown
34 APGAR.5min number Y 9999:unknown
35 UA.pH number N 9999:unknown
36 UA.BE number N 9999:unknown
37 UA.pO2 number N 9999:unknown
38 UA.pCO2 string N 9999:unknown
39 NICU.Adm string Y 1:Yes 2:No 9999:unknown
40 Intubation string Y 1:Yes 2:No 9999:unknown
41 Jaundice string Y 1:Yes 2:No 9999:unknown
42 prematurity string Y 1:Yes 2:No 9999:unknown
43 LBW string Y 1:Yes 2:No 9999:unknown
44 Anomaly string Y 1:Yes 2:No 9999:unknown
45 Anomaly1 string Y 1:Yes 2:No 9999:unknown
46 Anomaly2 string Y 1:Yes 2:No 9999:unknown
47 Anomaly3 string Y 1:Yes 2:No 9999:unknown
48 Anomaly4 string Y 1:Yes 2:No 9999:unknown
49 Anomaly5 string Y 1:Yes 2:No 9999:unknown
50 Anomaly6 string Y 1:Yes 2:No 9999:unknown
51 Anomaly7 string Y 1:Yes 2:No 9999:unknown
52 Anomaly8 string Y 1:Yes 2:No 9999:unknown
53 Fetal_Monitor string N  
54 twins string Y 0: 단태아, 1: 다태아


 - 메타 데이터 (annotation person)

메타 데이터 (annotation person)
No. 항목명 타입 필수여부 비고
1   code string Y  
2   category string Y  
3   original_image array Y  
4   refine_image array Y  
5   twins string Y "False":단태아 "True":다태아
6   data array N  
  6-1 data.partial_image object N  
  6-2 data.partial_time_min string N  
  6-3 data.fhr string N  
  6-4 data.toco string N  
  6-5 data.interval_sec string N  
  6-6 data.baseline string N  
  6-7 data.baseline_var string N 0:absent 
1:minimal
2:moderate
3:marked 
  6-8 data.accel string N 1: Yes 2:No
  6-9 data.decel string N 0:absent 
1:earlydeceleration있음
2:latedeceleration있음
3:variabledeceleration있음
4:prolongeddeceleration있음
5:sinosoicalpattern있음
  6-10 data.cervix string N  

데이터셋 구축 담당자

수행기관(주관) : 아주대학교 산학협력단
수행기관(주관)
책임자명 전화번호 대표이메일 담당업무
김미란 031-219-5300 kmr5300@ajou.ac.kr 데이터 확보, 추출, 검증, 인공지능 모델 개발과 검증, 홍보 활동 등 전 단계 관리 감독
수행기관(참여)
수행기관(참여)
기관명 담당업무
네오컨버전스 이미지 데이터 정제 및 라벨링 도구 개발 및 교육, 크라우드 워커 관리, 데이터 관리
코스모티어 총괄보조 및 진도관리, 데이터 전처리 및 2차 정제
피트케어 데이터 라벨링, S/W도구 개발
위세아이텍 인공지능 모델 개발, 모델 학습 및 검증, 데이터품질관리
데이터 관련 문의처
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담당자명 전화번호 이메일
김미란 031-219-5300 kmr5300@ajou.ac.kr