According to one embodiment of the present application, a device for detecting a blood vessel and diagnosing retinal edema comprises: an extraction unit configured to extract a blood vessel area of a subject based on a color difference between a plurality of divided images divided from a retinal image of the subject, learned through a deep neural network (DNN)； an image processing unit configured to generate a blood vessel image of the subject by extracting a concealed blood vessel area based on a blood vessel area of a pre-stored normal group and the blood vessel area of a subject by using a hidden Markov model (HMM)； and a diagnosis unit configured to diagnose, based on similarity according to the color difference between retinal images of the normal group and retinal images of a group of patients with retinal edema, learned through the DNN, a level of retinal edema with respect to the retinal image through a support vector machine (SVM) with reference to the blood vessel image. According to the present invention, it is possible to quickly and accurately detect the blood vessel image including a blood vessel concealed due to an obstruction of blood flow.본 출원의 일 실시예에 따르는 혈관탐지 및 망막부종진단 장치는 심층 신경망(Deep Neural Network, DNN)을 통해 학습되는 피대상자의 망막이미지로부터 분할된 복수의 분할이미지들 간의 색채차이에 기반하여 상기 피대상자의 혈관영역을 추출하는 추출부, 은닉마르코브 모델(Hidden Markov Model, HMM)을 이용하여 기저장된 정상군의 혈관영역과 상기 피대상자의 혈관영역에 기반하는 은닉혈관영역을 추출하여 피대상자의 혈관이미지를 생성하는 이미지 처리부 및 상기 심층 신경망(DNN)을 통해 학습되는 정상군 및 부종환자군의 망막이미지들의 색채차이에 따른 유사성을 기반으로, 서포트 백터 머신(Support Vector Machine, SVM)을 통해 상기 망막이미지에 대한 부종정도를 상기 혈관이미지를 참조하여 진단하는 진단부를 포함한다.
