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AI 허브
서울대학교병원 - 소아 복부 x-ray 합성데이터
실제 소아 복부 x-ray를 학습한 확산모델을 통해 선천성유문협착증, 기복증, 공기액체음영, 변비, 정상 클래스별로 합성데이터를 생성하여 의료이미지 데이터셋을 구축
데이터 정보
데이터 포털
AI 허브
META URL
https://www.aihub.or.kr/aihubdata/data/view.do?pageIndex=1&currMenu=115&topMenu=100&srchOptnCnd=OPTNCND001&srchDetailCnd=DETAILCND001&srchOrder=ORDER001&srchPagePer=20&aihubDataSe=data&dataSetSn=71862
라이선스
cc-zero
비용
무료
제공기관
수행기관(주관) : 서울대학교병원
관리부서
데이터
랜딩 페이지
7_13 소아복부 x-ray 합성데이터-활용 가이드라인.hwp
7_13 소아복부 x-ray 합성데이터-데이터설명서.hwp
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※ 해당 자료는 한국데이터산업진흥원(K-data) 데이터안심구역(서울/대전), 충남대학교병원 의료데이터안심활용센터 내에서 열람 및 분석이 가능합니다.목적 : 평발 검사를 위한 체중부하 족부 X-ray 영상의 인공지능을 활용한 랜드마크기반 자동화된 정형외과적 정량화 기법에 대한 연구대상 : 병무청 영상정보처리시스템(PACS) 이미지 파일 약 1,000건기간 : 2022년1월 ~ 2024년6월 범위내 랜덤추출지역 : 전국 대상데이터 수 : 507명, 1014장 평발 데이터* 데이터 위험성 조치- 성명 및 병적번호 항목은 개인정보 및 다른정보와 결합시 개인을 식별할 수 있는 데이터이므로 해당 개인정보를 전부 특수문자($)로 대체하여 비식별화 처리.* 특이정보 유무 및 재식별시 영향도에 따른 가명처리 방안- 표본추출(Sampling) 특정 지역 데이터는 모집단의 크기가 작아 추출시 평발판정 데이터의 대부분이 조건에 맞는 데이터로 포함될 수 있고 특이정보에 대해 인지할 수 있는 우려가 있기에 모집단의 크기가 큰 지역 데이터내에서 표본을 임의(RANDOM) 추출* 데이터의 결합이나 재식별이 불가하도록 제공 방안- 데이터의 결합이나 재식별 문제를 해결하기 위해 폐쇄분석환경인 한국데이터산업진흥원(K-data)의 데이터안심구역 이용
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