본 발명은 의료 영상을 기초로 딥러닝 알고리즘을 이용하여 인체성분을 분석하기 위한 방법 및 장치에 관한 것이다. 본 발명의 다양한 실시 예들은 너무 큰 FOV(field of view) 영상이 입력되더라도 특징 추출의 퍼포먼스가 높은 딥러닝 모델 학습을 수행함으로써 인체 성분에 대한 정확한 라벨링을 수행하기 위한 방법 및 장치를 제공할 수 있다. 또한, 본 발명의 다양한 실시 예들은 인체 성분에 대한 정확한 라벨링에 기반하여 인체 성분에 대한 정확한 분석 정보를 제공하기 위한 방법 및 장치를 제공할 수 있다. 또한, 본 발명의 다양한 실시 예들은 딥러닝 모델의 학습 단계에서 3차원 영상을 재구성한 뒤 랜덤한 위치, 즉, 이웃한 부분 영상들 간에 overlap이나 gap이 존재하는 위치에서 3차원 cropping을 수행한 부분 영상들에 대하여 학습을 수행하고, 실제 사용 시에는 2차원 영상들에 대하여 3차원 영상을 재구성한 뒤 규칙적인 위치, 즉, 이웃한 부분 영상들 간에 overlap이나 gap이 없는 순차적 위치에서 3차원 cropping을 수행한 부분 영상들에 대하여 인체 성분 분석을 수행한 뒤, 분석이 수행된 부분 영상들로부터 3차원 영상을 재구성함으로써 인체 성분에 대한 정확한 라벨링을 수행하기 위한 방법 및 장치를 제공할 수 있다.