The present invention relates to an MRA image learning method and a vascular lesion auxiliary diagnosis method of a deep learning-based auxiliary diagnosis system. A method of learning MRA images of a deep learning-based auxiliary diagnostic system for diagnosing vascular lesions according to the present invention includes an image input step in which an MRA image labeled with a vascular lesion is input to the auxiliary diagnostic system； A blood vessel extraction step in which a blood vessel region is extracted from the MRA image by the auxiliary diagnostic system； A cube extraction step of extracting a plurality of 3D cube regions having a predetermined size along the blood vessel region by the auxiliary diagnostic system； A learning data extraction step in which a plurality of the three-dimensional cube regions are classified into a positive cube and a negative cube based on the label of the MRA image by the auxiliary diagnostic system； And a model generation step in which the positive cube and the negative cube are trained as learning data by the auxiliary diagnostic system to generate a learning model. Accordingly, by learning and diagnosing blood vessels in 3D cube units, learning and diagnosis are performed in the same way as viewing blood vessels inside the blood vessels, thereby enabling simple and accurate diagnosis of lesions such as cerebral aneurysms.본 발명은 딥러닝 기반의 보조 진단 시스템의 MRA 영상 학습 방법 및 혈관 병변 보조 진단 방법에 관한 것이다. 본 발명에 따른 혈관 병변 진단을 위한 딥러닝 기반의 보조 진단 시스템의 MRA 영상 학습 방법은 혈관 병변이 레이블링된 MRA 영상이 상기 보조 진단 시스템에 입력되는 영상 입력 단계와； 상기 보조 진단 시스템에 의해 상기 MRA 영상으로부터 혈관 영역이 추출되는 혈관 추출 단계와； 상기 보조 진단 시스템에 의해 상기 혈관 영역을 따라 기 설정된 사이즈의 복수의 3차원 큐브 영역이 추출되는 큐브 추출 단계와； 상기 보조 진단 시스템에 의해 상기 MRA 영상의 레이블에 기초하여, 복수의 상기 3차원 큐브 영역이 양성 큐브와 음성 큐브로 분류되는 학습 데이터 추출 단계와； 상기 보조 진단 시스템에 의해 상기 양성 큐브와 상기 음성 큐브가 학습 데이터로 하여 학습되어 학습 모델이 생성되는 모델 생성 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다. 이에 따라, 혈관을 3차원 큐브 단위로 학습 및 진단하여 혈관 내부에서 혈관을 바라보는 것과 같은 방법으로 학습 및 진단이 이루어져 간단하면서도 정확하게 뇌동맥류와 같은 병변의 진단이 가능하게 된다.
