Provided is a medical imaging apparatus. According to an aspect of one disclosed embodiment, the medical imaging apparatus comprises: a storage unit configured to store training data and an optimization coefficient； at least one processor configured to identify at least one image feature value from an inputted medical image, and identify at least one parameter value of the medical imaging apparatus on the basis of the at least one image feature value and the optimization coefficient by using a neural network processor； an output unit configured to output a result image generated on the basis of the at least one determined parameter value； and an input unit configured to receive a first control input that is used to correct the at least one parameter value, wherein the at least one processor is configured to update the optimization coefficient through training using the training data and the first control input. According to the present invention, it is possible to automatically determine a parameter that is more appropriate by considering a user, a user environment, a device that the user uses, patient information, and a protocol.COPYRIGHT KIPO 2020개시된 일 실시예의 일 측면에 따르면, 학습 데이터(training data) 및 최적화 계수를 저장하는 저장부； 입력된 의료 영상으로부터 적어도 하나의 영상 특징 값을 결정하고(identify), 상기 적어도 하나의 영상 특징 값 및 상기 최적화 계수에 기초하고, 신경망 프로세서를 이용하여, 의료 영상 장치의 적어도 하나의 파라미터의 값을 결정하는(identify) 적어도 하나의 프로세서； 상기 결정된 적어도 하나의 파라미터의 값에 기초하여 생성된 결과 영상을 출력하는 출력부； 및 상기 적어도 하나의 파라미터의 값을 수정하는 제1 제어 입력을 수신하는 입력부를 포함하고, 상기 적어도 하나의 프로세서는, 상기 학습 데이터 및 상기 제1 제어 입력을 이용한 학습(training)을 통해, 상기 최적화 계수를 갱신하는, 의료 영상 장치가 제공된다.
