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MediAi에서는

유방암 병리 및 부비동 관련 질환의 영상 및 임상 데이터와 전문의의 판독 정보 등이 포함된
학습용 데이터셋(의료 지식베이스) 구축하여, 이를 관련 기업과 대중에게 효과적으로 공개하고
효율적인 활용을 위한 온라인 서비스를 제공합니다.

유방암 병리 영상

데이터 셋명

질병진단(유방암 조직, 부비동) 이미지 AI 데이터 (Breast Cancer Pathology and Sinusitis X-Ray AI Training Dataset)

구축 목적

유방암 진단을 위한 의료 인공지능 모델 개발에 활용 가능한 유방조직 이미지 및 메타데이터의 의료 지식베이스 공개

활용 분야

유방조직 이미지의 유방암 진단보조 인공지능 서비스를 탑재한 디지털 병리 솔루션 개발

주요 키워드

의료영상, 유방병리, 부비동 방사선, 진단보조

구축 내용 및 제공 데이터량
유방암 조직 이미지
유방병리 영상이미지 4,000케이스 (100,000장 )
- 악성(malignant) : 3,000케이스 (75,000장)
- 비악성(benign) : 1,000케이스 (25,000장)

20x배율의 512x512 pixel size 이미지 파일 (png)
메타데이타
각 케이스별로 병리 이미지와 연령대, 검사장비 기기정보(제조사명, 모델명), 종양의 병기의 메타데이터 파일 (xlsx)
데이터 구조
컬럼명 데이터
타입
null 예시 Benign 포함 Malignant 포함
익명화 환자 ID char N SN005745 Y Y
연령대 char N 1 : 19
2 : 20~29
3 : 30~39
4 : 40~49
5 : 50~59
6 : 60~69
7 : 70~79
8 : 80~89
9 : 90 이상
Y Y
검사일시 date N 1999.01.01 Y Y
검사장비 제조사 char N 3DHistech Y Y
검사장비 모델명 char N P1000 Y Y
Class char N Benign / Malignant Y Y
종양의 subtype char N Invasive carcinoma N Y
T-stage char N 1 N Y
N-stage char N 2 N Y

부비동 영상

데이터 셋명

질병진단(유방암 조직, 부비동) 이미지 AI 데이터 (Breast Cancer Pathology and Sinusitis X-Ray AI Training Dataset)

구축 목적

부비동 X-ray 영상에서 좌/우 상악동의 부비동염 여부를 판단할 수 있는 딥러닝 모델 개발

활용 분야

의료 영상 소프트웨어 개발, 의료영상기기 개발

구축 내용 및 제공 데이터량
총 8,000건의 부비동 영상 파일(.dcm)과 메타데이터(.xlsx)
(좌/우 상악동을 각각 개별 건수로 판단하여 구축)
- 영상데이터 : 파일명 (일련번호_좌 상악동 레이블_우 상악동 레이블.dcm)
- 메타데이터 : 레이블 정보(영상 단위 레이블), 환자 정보(성별, 연령대), 영상 촬영 일시 및 기기 정보 등의 정보 부착
데이터 구조
파일명 컬럼명 데이터타입 비고
KYUH_PNS.xlsx Filename char 익명화된 8자리 일련번호_좌 상악동 레이블_우 상악동 레이블.dcm
sex num 0 : 남자, 1 : 여자
age num 10 : 19
20 : 20~29
30 : 30~39
40 : 40~49
50 : 50~59
60 : 60~69
70 : 70~79
80 : 80~89
90 : 90
Examdate date yyyy.mm.dd
(월, 일은 xx로 대체 : 1999-xx-xx)
Manufacturer char AFGA
GEMSS medical System
Samsung Electronics
Philips Medical Systems