The present invention relates to a breast lesion detection program stored in a medium, in a computer equipped with an input means for inputting data, a processing means for processing the input data, and an output means for outputting the processed data, taken with medical imaging equipment. (A) step of receiving a mammography image by the input means, normalizing the image by the processing means, and learning it using a deep learning algorithm； Step (b) in which the processing means removes the pectoral muscle region from the mammography image to be analyzed captured by the medical imaging equipment using a deep learning algorithm, and the output means outputs a segmentation image of the breast； And (c), wherein the processing means detects a lesion area in the segmentation image based on the information learned in step (a).본 발명은, 매체에 저장된 유방의 병변 검출 프로그램에 있어서, 데이터를 입력하는 입력 수단, 입력된 데이터를 처리하는 처리 수단, 처리된 데이터를 출력하는 출력 수단을 갖춘 컴퓨터에, 의료 영상장비로 촬영한 유방촬영술 이미지를 상기 입력 수단이 입력받아 상기 처리 수단이 상기 이미지를 정규화하여 딥러닝 알고리즘으로 학습하는 (a)단계； 상기 의료 영상장비가 촬영한 분석 대상이 되는 유방촬영술 이미지에서 상기 처리 수단이 딥러닝 알고리즘으로 흉근 영역을 제거하여, 상기 출력 수단이 유방의 세그멘테이션 이미지를 출력하는 (b)단계； 및 상기 처리 수단이 상기 (a)단계에서 학습된 정보를 기반으로 상기 세그멘테이션 이미지에서 병변의 영역을 검출하는 (c)단계를 실행시키는 것을 특징으로 한다.
