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데이터를 입력하는 입력 수단, 입력된 데이터를 처리하는 처리 수단, 처리된 데이터를 출력하는 출력 수단을 갖춘 컴퓨터에,(a) 의료 영상장비가 환자의 체내를 촬영한 이미지 데이터를 상기 입력 수단이 입력받아 상기 처리 수단이 상기 이미지 데이터를 정규화하여 딥러닝 알고리즘으로 학습하는 단계;(b) 상기 (a)단계에서 학습된 정보를 기반으로 딥러닝 알고리즘이 상기 의료 영상장비가 촬영한 분석 대상이 되는 이미지에서 근육 영역을 추출한 세그멘테이션 이미지(segmentation image)를 상기 출력 수단이 출력하는 단계; 및(c) 상기 처리 수단이 상기 세그멘테이션 이미지를 대상으로 상기 근육 영역의 데이터를 정량화하여 산출한 근감소증 관련 파라미터를 상기 출력 수단이 출력하는 단계를 실행시키기 위하여 매체에 저장된 근감소증 분석 프로그램
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제 1 항에 있어서,상기 (a)단계는,CT 이미지의 abdomen view의 WW(window width)/WL(window level)를 정규화하여 딥러닝 알고리즘의 입력 데이터를 전처리하는 것을 특징으로 하는 매체에 저장된 근감소증 분석 프로그램
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제 1 항에 있어서,상기 (b)단계는,상기 딥러닝 알고리즘으로 U-Net 모델 또는 U-Net 모델에서 파생된 생성모델이 적용된 것을 특징으로 하는 매체에 저장된 근감소증 분석 프로그램
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제 1 항에 있어서,상기 (b)단계는,근육 영역이 추출된 상기 세그멘테이션 이미지를 흑백 이미지로 이진화하여 출력하는 것을 특징으로 하는 매체에 저장된 근감소증 분석 프로그램
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제 1 항에 있어서,상기 (b)단계는,근육 영역이 추출된 상기 세그멘테이션 이미지를 상기 분석 대상이 되는 이미지 상에 다른 색상으로 채색하여 출력하는 것을 특징으로 하는 매체에 저장된 근감소증 분석 프로그램
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제 1 항에 있어서,상기 (c)단계는,상기 세그멘테이션 이미지의 pixel spacing정보를 적용하여 근육 영역의 면적을 계산하는 것을 특징으로 하는 매체에 저장된 근감소증 분석 프로그램
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제 1 항에 있어서,상기 (c)단계는,근육 영역의 면적, 신장, 및 성별의 데이터를 이용하여 상기 근감소증 관련 파라미터를 산출하는 것을 특징으로 하는 매체에 저장된 근감소증 분석 프로그램
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제 1 항에 있어서,상기 (c)단계는,근육 영역의 면적 값과 환자의 신장 값으로 근감소증 판단을 위한 머슬 인덱스 지수를 산출하여 출력하는 것을 특징으로 하는 매체에 저장된 근감소증 분석 프로그램
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데이터를 입력하는 입력 수단, 입력된 데이터를 처리하는 처리 수단을 갖춘 스마트폰, 태블릿, 또는 노트북에,의료 영상장비가 환자의 체내를 촬영한 이미지 데이터를 상기 입력 수단이 입력받아 상기 처리 수단이 상기 이미지 데이터를 정규화하여 딥러닝 알고리즘으로 학습하는 제1 기능;상기 제1 기능에서 학습된 정보를 기반으로 상기 딥러닝 알고리즘이 상기 의료 영상장비가 촬영한 분석 대상이 되는 이미지에서 근육 영역을 추출한 세그멘테이션 이미지(segmentation image)를 상기 출력 수단이 출력하는 제2 기능; 및상기 처리 수단이 상기 세그멘테이션 이미지를 대상으로 상기 근육 영역의 데이터를 정량화하여 산출한 근감소증 관련 파라미터를 상기 출력 수단이 출력하는 제3 기능을 실행시키기 위하여 매체에 저장된 근감소증 분석 애플리케이션
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