A method for analyzing a plaque in a medical image is disclosed. The method includes receiving a medical image including a computed tomography (CT) image Generating n-channel data by adjusting a window width (WW) and a window level (WL) of the CT image, wherein n is a natural number of 2 or more Reconstructing an image in each of the n-channel data orthogonally to reconstruct an axial image, a sagittal image, and a coronal image Machine learning based on a convolutional neural network (CNN) on pre-reconstructed images And generating a mask image from an image comprising at least one of a machine reconstructed image at a machine-learned orthogonality, and obtaining a cross-sectional image of the coronary artery based on the generated mask images, And is performed individually or integrally with the inner wall of the artery and the outer wall of the coronary artery, respectively.의료영상에서 플라크(plaque)를 분석하기 위한 방법이 개시된다. 상기 방법은, 컴퓨터 단층촬영(CT) 영상을 포함하는 의료영상을 수신하는 단계 상기 CT 영상의 창 너비(WW window width) 및 창 수준(WL window level)을 조정하여 n-채널 데이터를 생성하는 단계 ― 여기서, n은 2 이상의 자연수임 ― 상기 n-채널 데이터 각각에서 영상을 직각(orthogonal)으로 재구성하여 수평면(axial) 영상, 시상면(sagittal) 영상 및 관상면(coronal) 영상으로 재구성하는 단계 기 재구성된 영상들에 대해 합성곱 신경망(CNN convolutional neural network) 기반으로 기계 학습시키는 단계 및 기계 학습된 직각으로 재구성된 영상 중 적어도 하나를 포함하는 영상으로부터 마스크 영상을 생성하고, 생성된 마스크 영상들에 기초하여 관상동맥 혈관의 단면 영상을 획득하는 단계를 포함하고, 여기서 상기 단계들이 관상동맥 내벽과 관상동맥 외벽에 대해 각각 개별적으로 또는 통합적으로 수행되는 것을 특징으로 한다.
