분석장치가 대상자의 CT 영상을 입력받는 단계;상기 분석장치가 상기 CT 영상에서 요로결석 영역을 세그멘테이션하는 단계;상기 분석장치가 상기 요로결석 영역에서 라디오믹스 파라미터들을 추출하는 단계; 및상기 분석장치가 상기 라디오믹스 파라미터들을 사전에 학습된 학습모델에 입력하여 산출되는 값을 기준으로 요로결석의 요산석 성분을 분류하는 단계를 포함하되,상기 학습모델은 상기 대상자의 요로결석이 경구 약물을 이용한 용해 용법을 시행할 수 있는 정도 이상의 요산석 성분이 존재하는지 여부를 출력하고,상기 라디오믹스 파라미터들은 형태 특징들(shape features), 1차 밝기 통계 특징들, GLCM(Gray Level Co-occurrence Matrix), GLSZM(Gray Level Size Zone Matrix), GLDM(Gray Level Dependence Matrix) 및 GLRLM(Gray-Level Run Length Matrix)을 포함하는 라디오믹스 파라미터를 이용한 요로결석의 요산석 분류 방법.

제1항에 있어서,상기 분석장치는 상기 CT 영상에서 감쇄 임계값 이상의 영역을 상기 요로결석 영역으로 세그멘테이션하는 라디오믹스 파라미터를 이용한 요로결석의 요산석 분류 방법.

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대상자의 CT 영상을 입력받는 입력장치;CT 영상의 라디오믹스 파라미터들을 기준으로 요산석 성분을 분류하는 학습 모델을 저장하는 저장장치; 및상기 CT 영상에서 세그멘테이션된 요로결석 영역에서 라디오믹스 파라미터들을 추출하고, 상기 추출한 라디오믹스 파라미터들을 상기 학습모델에 입력한 후 출력되는 값을 기준으로 요로결석의 요산석 성분을 분류하는 연산장치를 포함하되,상기 학습모델은 상기 대상자의 요로결석이 경구 약물을 이용한 용해 용법을 시행할 수 있는 정도 이상의 요산석 성분이 존재하는지 여부를 출력하고,상기 라디오믹스 파라미터들은 형태 특징들(shape features), 1차 밝기 통계 특징들, GLCM(Gray Level Co-occurrence Matrix), GLSZM(Gray Level Size Zone Matrix), GLDM(Gray Level Dependence Matrix) 및 GLRLM(Gray-Level Run Length Matrix)을 포함하는 라디오믹스 파라미터를 이용한 요로결석의 요산석 성분을 분류하는 분석장치.

제5항에 있어서,상기 연산장치는 상기 CT 영상에서 감쇄 임계값 이상의 영역을 상기 요로결석 영역으로 세그멘테이션하는 라디오믹스 파라미터를 이용한 요로결석의 요산석 성분을 분류하는 분석장치.

제5항에 있어서,상기 연산장치는 상기 요로결석 영역에서 추출한 라디오믹스 파라미터들 중 유효한 일부 파라미터들만을 상기 학습모델에 입력하는 라디오믹스 파라미터를 이용한 요로결석의 요산석 성분을 분류하는 분석장치.

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