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병무청 Kdata 평발 측정 의료영상정보(PACS) 이미지 파일
※ 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
데이터 정보
연관 데이터
병무청 Kdata 병역판정검사 방사선및잠복결핵
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※ 해당 자료는 샘플데이터로 제공되며 한국데이터산업진흥원(K-data) 데이터안심구역(서울/대전), 충남대학교병원 의료데이터안심활용센터 내에서 전체 해당 원천(Raw) 데이터 열람 및 분석이 가능합니다.- 한국데이터산업진흥원(K-data) 데이터안심구역 : 서울 한국데이터산업진흥원 본원(서울시 중구 세종대로9길 42 부영빌딩 7층),대전광역시 유성구 대학로 99 충남대학교 정보화본부 2층- 보건복지부(보건의료정보원) 의료데이터안심활용센터 : (35015)대전광역시 중구 문화로 282 충남대학교병원○ 대상기간 : 2017년 ~ 2021년○ 건수 : 146만 4506건○ 잠복결핵 검사는 2017년부터 시행○ 특징- 파일 : 1개- 용량 : 238MB
병무청 Kdata 병역판정검사 각 검사결과 병리검사 등
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※ 데이터구조 확인을 위한 샘플데이터로 미개방 데이터 입니다.- 한국데이터산업진흥원[K-data] 데이터안심구역(서울,대전) 에서 해당 원천(Raw) 데이터 열람 및 분석이 가능합니다.○ 대상기간 : 2011년 ~ 2023년○ 건수 : 391만 3394건○ 2011년부터 2023년9월30일 기간 중 병역판정검사를 받은 사람의 검사년도, 출생년도, 신장, 체중, 혈압, 잠복결핵검사 결과, 간염 검사 결과, 기타 혈액검사 결과 등○ 특징- 파일 : 1개- 용량 : 553MB- 기타 : 전국 만 19세 대상 남성자로, 중복을 허용한 데이터목록
병무청 Kdata 병역판정검사 병리정보
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※ 데이터구조 확인을 위한 샘플데이터로 미개방 데이터 입니다.- 한국데이터산업진흥원[K-data] 데이터안심구역(서울,대전) 에서 해당 원천(Raw) 데이터 열람 및 분석이 가능합니다.○ 대상기간 : 2011년 ~ 2019년○ 건수 : 295만 3073건○ 특징- 파일 : 1개- 용량 : 334MB- 병무청 병역판정신체검사 항목으로 칼럼명,검사일자,신장,체중,혈압_수축기,혈압_이완기,방사선과정상여부,잠복결핵검사결과,B형간염(HBsAg),C형간염(AntiHCV),알라닌아미노전이효소(AST),아스파테이트아미노전이효소(ALT),혈당,콜레스테롤,알콜성간질환,중성지방,요소질소,크레아틴,에이즈질환,혈액내백혈구,헤모글로빈,적혈구용적율,혈소판,호중구율,림프구율,단구율,호산구율,호염구율,참조판정서류여부 항목 데이터를 통한 연구자가 의료연구를 수행.
서울대학교병원 - 소아 복부 x-ray 합성데이터
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실제 소아 복부 x-ray를 학습한 확산모델을 통해 선천성유문협착증, 기복증, 공기액체음영, 변비, 정상 클래스별로 합성데이터를 생성하여 의료이미지 데이터셋을 구축
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
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인프라엣지에서 동적 객체를 3차원 Bounding Box 형태로 검출하기 위한 라이다 센서 기반 인공지능 학습 데이터셋입니다.아래 링크에서 세부 정보를 확인하실 수 있으며 협약서 작성 후 전체 데이터를 다운로드 받을 수 있습니다.https://nanum.etri.re.kr/share/jwlee0121/DataStitchingLidarObjectDetection?lang=ko_KR상기 데이터는 한국전자통신연구원, 카카오 모빌리티, 테슬라 시스템, 한국전자기술연구원, 한국과학기술원 등이 공동으로 협력하여 수행하는 자율주행혁신사업을 통해 구축한 데이터로 한국전자통신연구원에서 운영하는 ETRI AI 나눔 사이트를 통해 전체 데이터를 공개함
한국전자기술연구원 2D 동적객체 검출 학습 데이터
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인프라엣지에서 동적 객체를 2차원 Bounding Box 형태로 검출하기 위한 인공지능 학습 데이터셋입니다.아래 링크에서 세부 정보를 확인하실 수 있으며, 협약서 작성 후 전체 데이터를 다운로드 받을 수 있습니다.https://nanum.etri.re.kr/share/jwlee0121/DataStitchingCameraObjectDetection?lang=ko_KR상기 데이터는 한국전자통신연구원, 카카오 모빌리티, 테슬라 시스템, 한국전자기술연구원, 한국과학기술원 등이 공동으로 협력하여 수행하는 자율주행혁신사업을 통해 구축한 데이터로 한국전자통신연구원에서 운영하는 ETRI AI 나눔 사이트를 통해 전체 데이터를 공개함
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