안저질환 데이터

총 4,500장의 이미지 파일(jpg)과 메타데이터(xlsx) 등의 의료 지식베이스

• 망막촬영(일반안저영상) : 정상소견 1,500장, 녹내장소견 1,000장
• 망막촬영(광각안저영상) : 정상소견 600장, 당뇨성망막병증 700장, 황반변성 500장, 정맥폐쇄 200장

안저촬영영상

일반안저 촬영영상

광학안저 촬영영상

메타 데이터

안저촬영이미지 저작도구

소개

모바일 이미지 라벨링 앱 솔루션으로 서버에 저장된 라벨링 프로젝트의 정보와 라벨링 대상 이미지, 라벨 목록, 참조 이미지 등을 정보를 수신하여 라벨링 업무를 용이하게 수행할 수 있습니다.
2019 NIA '인공지능 학습용 데이터 구축사업'의 일환으로 건양대학교병원의 안저촬영이미지(일반, 광각) 라벨링을 위해 개발되었습니다.

주요기능

• Labeling(판독) 기능
  • App의 핵심 기능으로 판독 작업을 할 수 있도록 서버에 Upload한 Image 정보를 읽어 데이터베이스에 저장하는 기능 개발
  • 저장된 Image와 데이터베이스 내의 Image 정보 및 Label 목록 등의 정보를 화면에 표시
  • 간단한 터치만으로 판독 결과를 입력할 수 있도록 하였으며, 판독한 결과를 실시간으로 서버에 저장하여 관리자가 판독의 진행률을 확인하고 판독자 간 일치도 분석 등을 쉽게 확인할 수 있도록 함
• Review Mode 기능
  • 판독 작업 중 또는 판독 완료 이후에도 검토 및 수정 작업을 수행이 가능하도록 Review 기능을 개발
  • 판독 결과를 집중적으로 검토할 수 있도록 여러 Label 목록에서 원하는 Label만 선택 및 조회할 수 있도록 개발
• 참조 이미지 확인 기능
  • 판독의 정확성 향상을 위하여 메인 Image 뿐만 아니라 Image와 관련된 참조 이미지(시야검사결과 등)를 추가적으로 확인이 가능하도록 기능을 개발
  • 참조 이미지의 파일명을 판독 Image 이름을 포함하도록 Upload 하면 자동 mapping이 되도록 하여 관리자의 편의성을 극대화

다운로드

저작도구

github를 통해 Annotation 모델과 가이드북을 공개 배포 : https://github.com/KY-HDC/LabelingAssistant-NIA

사용메뉴얼.pdf

데이터

AI HUB를 통해 공개 : https://aihub.or.kr/

AI Hub는 AI 기술 및 제품·서비스 개발에 필요한 AI 인프라(AI 데이터, AI SW API, 컴퓨팅 자원)를 지원함으로써 누구나 활용하고 참여하는 AI 통합 플랫폼입니다.