In the present invention, in a sarcopenia analysis program stored in a medium, the medical imaging equipment is provided in a computer having an input means for inputting data, a processing means for processing the input data, and an output means for outputting the processed data. (A) step of receiving the image data photographed by the input means, the processing means normalizing the image data, and learning it using a deep learning algorithm； (B) wherein the deep learning algorithm outputs a segmentation image obtained by extracting a muscle region from an image to be analyzed captured by the medical imaging device based on the information learned in step (a). step； And (c) in which the output means outputs a sarcopenia-related parameter calculated by quantifying data of the muscle region for the segmentation image by the processing means.본 발명은, 매체에 저장된 근감소증 분석 프로그램에 있어서, 데이터를 입력하는 입력 수단, 입력된 데이터를 처리하는 처리 수단, 처리된 데이터를 출력하는 출력 수단을 갖춘 컴퓨터에, 의료 영상장비가 환자의 체내를 촬영한 이미지 데이터를 상기 입력 수단이 입력받아 상기 처리 수단이 상기 이미지 데이터를 정규화하여 딥러닝 알고리즘으로 학습하는 (a)단계； 상기 (a)단계에서 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 (b)단계； 및 상기 처리 수단이 상기 세그멘테이션 이미지를 대상으로 상기 근육 영역의 데이터를 정량화하여 산출한 근감소증 관련 파라미터를 상기 출력 수단이 출력하는 (c)단계를 실행시키는 것을 일 특징으로 한다.
