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구강 이미지 데이터

##구강이미지## 구강질환## 문진## 전향적 데이터## 후향적 데이터
● 첨단 치의학 도시인 부산시의 고령층 구강질환 개선을 위하여 치과에서 생성되는 의료 데이터가 아닌 일상 데이터를 습득 ● 구강 이미지 및 문진 자료를 수집하고 이미지 내 치아 번호, 치아우식, 치주질환, 치석, 보철물 등 구강 내 다양한 상태를 레이블링하여 고품질 데이터 확보
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 2025-03-28 데이터 재개방
1.0 2023-07-31 데이터 개방 Beta Version

데이터 히스토리

데이터 히스토리
일자 변경내용 비고
2025-03-28 산출물 공개 저작도구, AI모델
2025-01-06 데이터셋 변경 메타데이터 - 데이터 구축량 수정

소개

● 첨단 치의학 도시인 부산시의 고령층 구강질환 개선을 위하여 치과에서 생성되는 의료 데이터가 아닌 일상 데이터를 습득
● 구강 이미지 및 문진 자료를 수집하고 이미지 내 치아 번호, 치아우식, 치주질환, 치석, 보철물 등 구강 내 다양한 상태를 레이블링하여 고품질 데이터 확보

구축목적

● 다양한 구강질환을 검출할 수 있는 인공지능을 학습시키기 위한 구강 Data-Set 구축
● 일반 카메라로 촬영된 구강 이미지 데이터를 활용한 다양한 기술개발 촉진
● 이미지, 문진 데이터를 기반으로 한 한국형 구강 통계 산출
메타데이터 구조표
데이터 영역 헬스케어 데이터 유형 이미지
데이터 형식 jpg, xml 데이터 출처 IRB승인 및 개인정보 동의 후 자체 수집을 통한 데이터 구축
라벨링 유형 세그멘테이션(이미지) 라벨링 형식 JSON
데이터 활용 서비스 치아 번호 식별 모델, 치석 및 치아우식 식별 모델, 치주질환 식별 모델 개발 등의 응용서비스 데이터 구축년도/
데이터 구축량		 2022년/153,068

1) 데이터 구축 규모
원천 데이터(이미지) : 138,240건
질환 데이터(json) : 97,377 건
치석, 보철물 데이터(json) : 109,328 건
치아번호(json) : 137,475 건
문진 : 12,669건

 

2) 데이터 분포
● 다양성(통계) : 남녀성비, 연령대별 분포남(37%(4,845명)), 여(63%(8,024명))20대(8%(1,023명)), 30대(4%(579명)), 40대(7%(857명)), 50대(8%(1,005명)), 60대 이상(73%(9,205명))

 

● 다양성(요건) : 클래스별 분포(구성비 중첩률 50%)

클래스별 분포(구성비 중첩률 50%) 차트

a. 치아 번호 생성 및 분류 모델
- 목표 : 치아 번호 생성 및 분류

치아 번호 생성 및 분류 이미지

- 모델 : Feature Pyramid Network(FPN)

Feature Pyramid Network(FPN) 모델 구조
Feature Pyramid Network(FPN)
 
- 모델 설명 : FPN은 매 step 마다 Prediction을 수행하고, 이러한 Predicton들을 통해 상위 레이어의 추상화된 정보와 하위 레이어의 작은 물체들에 대한 정보를 동시에 얻을 수 있는 구조를 갖는다. FPN은 이러한 구조를 통해 다양한 크기 및 여러 개의 객체들에 대해 보다 높은 성능을 갖는 모델이다.
 
b. 치석 및 보철물 탐지 모델
- 목표 : 치석 및 보철물 탐지
치석 및 보철물 탐지 이미지
- 모델 : Unet Plus Plus (Unet++)
Unet Plus Plus(Unet++) 모델 구조
Unet Plus Plus(Unet++) 

- 모델 설명 : 대표적인 Semantic Segmentation model 중 하나인 Unet은 이미지 분할을 목적으로 제안된 End-to-End 방식의 Fully-Convolutional Network 기반모델로, 구조가 U 모양으로 구성되어있다. Unet++은 기존 Unet의 구조가 갖는 한계점인 encoder와 decoder feature map 사이에 발생하는 semantic gap을 skip-connection과 deep supervision의 재설계를 통해 해결함으로써, 정확도를 더 높인 모델이다.

 

c. 치주질환(충치, 치주염, 치은염) 탐지 모델
목표 : 치주질환 탐지

치주질환 탐지 이미지

- 모델 : Unet Plus Plus (Unet++) (설명 생략)

1. 메타데이터 구성
● 문진

1. 메타데이터 구성● 문진
구 분 항목명 타입 필수 설명 범위 비고
1 patient string y      
  1-1 birth date y YYYYMMDD    
  1-2 gender string y M / F    
  1-3 address string y 강서구, 금정구, 남구 연제구, 동래구 수영구, 동구 서구, 중구, 영도구, 사상구, 사하구 북구, 해운대구 기장군    
2 questions object y      
  2-1 question object y      
    2-1-1 title object y 문진 18항목    
      2-1-1-1 answers arryay y "그렇다", "그렇지 않다", "3회 이상","2회","1회 이하","1주 이내","한 달 이내","수개월 이상","불편하지 않음","둔한 통증","날카로운 통증","씹을 때만 통증","가만히 있어도 통증","통증 없음","가끔씩","계속","없음","네",    
"아니요","치아 주변 잇몸에만 있음","치아 주변 잇몸과 뺨 까지 부종이 퍼져있음","치아 주변 잇몸,뺨,얼굴까지 부종이 퍼져있음","네, 저절로","네, 칫솔질과 같은 자극을 줄때만","고혈압","당뇨병","협심증 등 심장질환","임신","간염","골다공증","아스피린 등 혈액항응고제복용"
        2-1-1-1-1 value string      
 

 

2. 메타데이터 실제 예시
● 실제 문진 데이터(xml) 예시

실제 문진 데이터 xml 예시

3. 라벨링데이터 구성
● 치아번호

3. 라벨링데이터 구성● 치아번호
구 분 항목명 타입 필수 설명 범위 비고
1 version string y      
2 flags object        
3 shapes array y      
  3-1 [] object　 y      
  3-1-1 label string y 45248    
21-28
31-38
41-48
3-1-2 points array y 좌표    
  3-1-2-1 [] array y      
3-1-3 group_id string        
3-1-4 shape_type string y polygon    
3-1-5 flags object        
  3-1-5-1 [] string        
4 imagePath string y      
5 imageData string y      
6 imageHeight number y      
7 imageWidth number y    
 

 

● 치석 및 보철물

3. 라벨링데이터 구성● 치석 및 보철물
구 분 항목명 타입 필수 설명 범위 비고
1 version string y      
2 flags object        
3 shapes array y      
  3-1 [] object　 y      
  3-1-1 label string y ortho    
gcr
mcr
cecr
am
zircr
tar1
tar2
tar3
3-1-2 points array y 좌표    
  3-1-2-1 [] array y      
3-1-3 group_id string        
3-1-4 shape_type string y polygon    
3-1-5 flags object        
  3-1-5-1 [] string        
4 imagePath string y      
5 imageData string y      
6 imageHeight number y      
7 imageWidth number y    
 

 

● 질환

3. 라벨링데이터 구성● 질환
구 분 항목명 타입 필수 설명 범위 비고
1 version string y      
2 flags object        
3 shapes array y      
  3-1 [] object　 y      
  3-1-1 label string y C1    
C2
C3
GI1
GI2
GI3
PDI1
PDI2
PDI3
3-1-2 points array y 좌표    
  3-1-2-1 [] array y      
  3-1-2-1-1 $value$ number y      
3-1-3 group_id string        
3-1-4 shape_type string y polygon    
3-1-5 flags object        
  3-1-5-1 [] string        
4 imagePath string y      
5 imageData string y      
6 imageHeight number y      
7 imageWidth number y    
 

 

4. 라벨링데이터 실제 예시

● 실제 라벨링 데이터(json) 예시
{
  "version": "5.1.1",
  "flags": {},
  "shapes": [
    {
      "label": "mcr",
      "points": [
        [
          185.28610354223434,
          98.91008174386921
        ],
        [
          179.29155313351498,
          102.99727520435968
        ],
        [
          174.11444141689373,
          105.72207084468666
        ],
        [
          170.84468664850135,
          115.80381471389646
        ],
        [
          168.93732970027247,
          117.98365122615805
        ],
        [
          164.03269754768394,
          116.89373297002724
        ],
        [
          160.76294277929156,
          120.43596730245231
        ],
        [
          160.76294277929156,
          126.70299727520437
        ],
        [
          164.57765667574932,
          133.5149863760218
        ],
        [
          169.4822888283379,
          137.60217983651228
        ],
        [
          169.75476839237058,
          140.87193460490462
        ],
        [
          169.2098092643052,
          147.68392370572207
        ],
        [
          173.56948228882834,
          151.49863760217983
        ],
        [
          192.09809264305179,
          152.86103542234332
        ],
        [
          198.09264305177112,
          148.22888283378748
        ],
        [
          196.18528610354224,
          142.7792915531335
        ],
        [
          196.73024523160763,
          132.42506811989102
        ],
        [
          197.27520435967304,
          123.1607629427793
        ],
        [
          194.82288828337875,
          116.34877384196186
        ],
        [
          190.4632152588556,
          113.35149863760218
        ],
        [
          190.4632152588556,
          106.53950953678475
        ],
        [
          190.4632152588556,
          102.17983651226159
        ]
      ],
      "group_id": null,
      "shape_type": "polygon",
      "flags": {}
    },
    {
      "label": "cecr",
      "points": [
        [
          110.14356435643565,
          95.53960396039605
        ],
        [
          111.38118811881189,
          88.36138613861387
        ],
        [
          118.31188118811882,
          78.46039603960396
        ],
        [
          126.23267326732673,
          75.73762376237624
        ],
        [
          131.67821782178217,
          77.22277227722773
        ],
        [
          139.84653465346534,
          84.15346534653466
        ],
        [
          144.54950495049505,
          81.18316831683168
        ],
        [
          152.47029702970295,
          81.18316831683168
        ],
        [
          156.18316831683168,
          92.56930693069307
        ],
        [
          162.61881188118812,
          87.37128712871288
        ],
        [
          170.78712871287127,
          87.37128712871288
        ],
        [
          174.5,
          92.32178217821783
        ],
        [
          175.24257425742573,
          99.74752475247526
        ],
        [
          173.75742574257424,
          108.16336633663367
        ],
        [
          168.55940594059405,
          118.55940594059406
        ],
        [
          155.68811881188117,
          113.11386138613862
        ],
        [
          151.48019801980197,
          112.37128712871288
        ],
        [
          137.86633663366337,
          110.39108910891089
        ],
        [
          133.65841584158414,
          108.41089108910892
        ],
        [
          120.04455445544555,
          106.67821782178218
        ],
        [
          110.14356435643565,
          106.43069306930694
        ]
      ],
      "group_id": null,
      "shape_type": "polygon",
      "flags": {}
    }
  ],
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최재유 051-743-1164 data@qtt.co.kr 과제총괄
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국가수리과학연구소 학습모델개발
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