한국지능정보사회진흥원 - 소아청소년 피부질환 이미지 데이터

공공데이터포털

40가지 소아청소년 피부질환 진단을 보조하고 아토피피부염의 중증도를 판정하는 인공지능 알고리즘 개발을 위한 데이터셋 58,186건 [개요] ㅇ 40가지 소아청소년 피부질환 진단을 보조하고 아토피피부염의 중증도를 판정하는 인공지능 알고리즘 개발을 위한 데이터셋 58,186건 - 피부질환 진단 보조 알고리즘 개발 및 검증 - 아토피피부염 중증도 판정 알고리즘 개발 및 검증 ㅇ URL : https://www.aihub.or.kr/aihubdata/data/view.do?currMenu=&topMenu=&aihubDataSe=data&dataSetSn=508 [특징] 국내 개 대학병원이 참여하여 기존 병원이 보유한 임상데이터 후향적 데이터 와 본 사업 목적으로 모집된 자원자로부터 수집한 데이터 전향적 데이터 를 피부과 의사가 교차 검수하여 구축 [활용사례] 피부질환 진단 보조 알고리즘 개발 및 검증 - 아토피피부염 중증도 판정 알고리즘 개발 및 검증 - 피부질환 관리 디지털치료제 개발

한국지능정보사회진흥원 - 피부 질환 진단 의료 이미지

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환자 피부 영상을 기반으로 건선, 아토피 피부염, 여드름 등 피부 질환 데이터셋 [개요] ㅇ 환자 피부 영상을 기반으로 건선, 아토피 피부염, 여드름 등 피부 질환 데이터셋 ㅇ 염증성 피부질환, 피부종양 등을 포함한 총 32종류의 피부질환 및 정상피부 데이터 구축 ㅇ URL : https://www.aihub.or.kr/aihubdata/data/view.do?currMenu=&topMenu=&aihubDataSe=data&dataSetSn=230 [특징] ㅇ 개인정보보호법으로 인해 수집 및 활용이 어려운 32종류의 피부질환 임상데이터를 국내 10개 대학병원에서 수집한 데이터셋 ㅇ 기존 병원 데이터 및 사업 목적으로 수집한 데이터를 피부과 의사가 검수하였으며 인공지능 학습에 활용 가능한 10만6천건의 원천 데이터를 확보 [활용사례] 피부 병변 면적 계산 AI알고리즘 개발 초기 피부질환 감별 및 예후 예측 알고리즘 개발

서울대학교병원 - 피부 질환 진단 의료 이미지

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환자 피부 영상을 기반으로 건선, 아토피 피부염, 여드름 등 피부 질환 데이터셋

서울대학교 산학협력단 - 안면부 피부질환 이미지 합성 데이터

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얼굴에 호발하는 피부질환 진단 및 중증도 평가를 위한 고해상도 안면부 피부질환 이미지 합성 데이터 및 진단 데이터

서울대학교병원 - 피부질환 병리검사 이미지 데이터

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서울대병원, 가톨릭대학교, 국립암센터, 삼성서울병원이라는 국내 최대 규모의 병원 과 대학들이 확보하고 있는 피부암 병리 이미지를 데이터셋으로 구축하여 국내 환자 군을 대표할 수 있는 피부암 병리 코호트를 구축 - 임상적으로 중요하고 발병률이 높은 주요 피부질환 6종과 정상피부조직에 대해 인공지능 알고리즘 개발을 위한 레이블링 및 병변 아노테이션이 결합된 피부 병리 데이터셋을 구축

㈜카이로스랩 - 한국인 피부상태 측정 데이터

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- 한국인 얼굴 이미지를 인식하여 피부상태를 예측하기 위한 데이터 - 안면 이미지 13,936장, 피부 상태 측정 데이터 84,688건, 라벨링 데이터 125,424건

서울대학교 산학협력단 - 단계별 욕창 환부 이미지 데이터

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- 욕창 환부 이미지 라벨링은 욕창 4단계 및 기타 감별 궤양, 정상 부위로 진행됨 - 욕창의 경우 1~4단계로 라벨링 - 기타 감별 궤양은 6종으로 미분류 욕창, 당뇨병성 궤양, 습윤 궤양, 의료기기 기반 조직 손상, 장시간 압력 노출 조직 손상, 심주조직 손상으로 라벨링 - 원천데이터는 .jpg, 라벨링데이터는 .json

삼성생명공익재단 삼성서울병원 - 구강 질환 진단 의료 영상

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구강질환 진단 의사결정을 돕는 AI 기술 개발을 위한 치과용 의료영상 데이터

한국지능정보사회진흥원 - 단계별 욕창 환부 이미지 데이터

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욕창 및 기타감별 궤양을 판단하기 위한 의료 이미지 데이터셋 구축 [개요] ㅇ 욕창 및 기타감별 궤양을 판단하기 위한 의료 이미지 데이터셋 구축 ㅇ 의료 영상의 판독 결과와 진단 및 치료에 영향을 주는 임상 정보 등을 어노테이션한 학습용 데이터셋 구축 ㅇ 구축된 AI데이터를 이용하여 의료 단계별 의사결정에 직간접적 영향을 줄 수 있는 AI모델 제시 ㅇ URL : https://www.aihub.or.kr/aihubdata/data/view.do?currMenu=&topMenu=&aihubDataSe=data&dataSetSn=509 [특징] ㅇ 욕창 환부 이미지 라벨링은 욕창 4단계 및 기타 감별 궤양, 정상 부위로 진행됨 ㅇ 욕창의 경우 1~4단계로 라벨링 ㅇ 기타 감별 궤양은 6종으로 미분류 욕창, 당뇨병성 궤양, 습윤 궤양, 의료기기 기반 조직 손상, 장시간 압력 노출 조직 손상, 심주조직 손상으로 라벨링 ㅇ 원천데이터는 .jpg, 라벨링데이터는 .json [활용사례] ㅇ 욕창 4단계 및 기타 감별 궤양 진단 AI알고리즘 개발 ㅇ 개발된 욕창 진단 알고리즘을 사용하여 전국 요양병원 및 각 지방의 보건소, 보건지소에서 환자를 평가하고 이송/회송 하는데 활용 가능

서울대학교 산학협력단 - 피부종양 이미지 합성 데이터

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피부종양 진단 및 중증도 평가를 위한 고해상도 피부종양 이미지 합성 데이터 및 진단 데이터