Disclosed are a method for generating an intra- and inter-subject variability-based prediction model using structural magnetic resonance imaging (MRI) which is capable of generating a prediction model with increased performance and reliability and a device thereof. According to the present invention, the method uses the structural MRI to generate a prediction model. The method comprises: a step of performing structural processing which uses a plurality of pieces of scan data for each of a plurality of subjects acquired through a plurality of times of structural MRI scan for each of the plurality of subjects to acquire an anatomic measurement value for each subject； a step of using the anatomic measurement result acquired for each of the plurality of subjects to perform analysis of variance (ANOVA) of checking intra-subject variability and inter-subject variability； and a step of using a predication machine learning model for a feature region checked by the intra-subject variability and the inter-subject variability to generate a corresponding prediction model.COPYRIGHT KIPO 2020구조적 자기공명영상을 이용한 피험자 내 및 피험자 간 변동성 기반 예측 모델 생성 방법 및 그 장치가 개시된다.이 방법은 예측 모델 생성 장치가 구조적 자기공명영상(Magnetic Resonance Imaging, MRI)을 사용하여 예측 모델을 생성하는 방법이다. 먼저, 복수의 피험자별로 복수 회수의 구조적 MRI 스캔을 통해 획득되는 복수의 피험자별 복수의 스캔 데이터를 사용하여 각 피험자별로 해부학적 측정값을 획득하는 구조적 처리를 수행한다. 다음, 상기 복수의 피험자별 각각에 대해 획득되는 해부학적 측정값을 사용하여 피험자 내 변동성(intra-subject variability) 및 피험자 간 변동성(inter-subject variability)을 확인하는 분산 분석(analysis of variance, ANOVA)을 수행한다. 그 후, 상기 피험자 내 변동성 및 피험자 간 변동성에 의해 확인되는 특징 영역에 대해 예측 기계 학습 모델을 사용하여 대응되는 예측 모델을 생성한다.
