The medical electronic device according to an exemplary embodiment disclosed herein includes an input module for acquiring at least one test image, a plurality of learning images, and information on a region corresponding to a kidney or a region corresponding to a liver among the plurality of training images And a memory for storing a deep learning model based on the input module and at least one processor electrically connected to the memory, wherein the at least one processor acquires the at least one test image through the input module, and Based on the stored deep learning model, an area corresponding to a kidney or an area corresponding to a liver among the obtained at least one test image is detected, an area of the detected area is acquired, and at least based on the acquired area It may be characterized in that it is configured to estimate the volume of the kidney or liver included in the obtained at least one test image. In addition, various effects that can be directly or indirectly identified through the present invention can be provided.본원에 개시되는 일 실시 예에 따른 의료용 전자 장치는, 적어도 하나의 테스트 이미지를 획득하기 위한 입력 모듈, 복수의 학습 이미지 및 상기 복수의 학습 이미지 중 신장에 해당하는 영역 또는 간에 해당하는 영역에 대한 정보에 기초한 딥 러닝 모델을 저장하는 메모리, 및 상기 입력 모듈 및 상기 메모리와 전기적으로 연결된 적어도 하나의 프로세서를 포함하고, 상기 적어도 하나의 프로세서는, 상기 입력 모듈을 통해 상기 적어도 하나의 테스트 이미지를 획득하고, 상기 저장된 딥 러닝 모델에 기초하여 상기 획득된 적어도 하나의 테스트 이미지 중 신장에 해당하는 영역 또는 간에 해당하는 영역을 검출하고, 상기 검출된 영역의 넓이를 획득하고, 상기 획득된 넓이에 적어도 기초하여 상기 획득된 적어도 하나의 테스트 이미지에 포함되는 신장 또는 간의 부피를 추정하도록 구성되는 것을 특징으로 할 수 있다. 이 외에, 본 발명을 통해 직접적 또는 간접적으로 파악되는 다양한 효과들이 제공될 수 있다.
