711 단계 에서 의료 영상 진단 장치 에 입력 되 는 의료 영상 ( 경추 영상 ) 은 고해상도 이미지 일 수 있 다 . 고해상도 이미지 를 학습 하 는 경우 많 은 연산 횟수 및 시간 을 시간 이 소모 될 수 있 다 . 따라서 의료 영상 을 적절 한 크기 로 미리 처리 ( pre - processing ) 된 크기 로 재 구성 할 수 있 다 . 의료 영상 을 dicom 형식 일 수 있 으며 , 영상 의 크기 ( pixel size ) 정보 는 dicom header 에서 얻 을 수 있 다 . 예 를 들 면 , dicom 영상 은 2 k x 3 k 의 크기 를 가질 수 있 다 . 다양 한 실시 예 들 에서 의료 영상 ( 경추 영상 ) 효과 적 인 학습 ( deep learning ) 을 위해서 256 x 256 으로 다운 스케일 ( downscale ) 할 수 있 다 . 예 를 들 면 , 의료 영상 진단 장치 는 의료 영상 의 학습 동작 을 수행 하 기 전 에 2 k x 3 k 의 크기 를 가지 는 경추 영상 의 좌상 단 시작점 , 우하 단 끝점 을 클릭 ( click ) 하 고 , 이 를 기준 으로 256 x 256 크기 를 가지 는 의료 영상 으로 resize and crop 하 여 traning set 을 위한 영상 을 재 구성 할 수 있 다 . 앞서 얻 은 pixel size 도 같 은 비율 로 계산 하 면 resize and crop 영상 에서 도 길이 를 측정 할 수 있 다 . 효율 적 인 의료 학습 모델 ( training set ) 을 생성 하 기 위한 바 이나리 ( binary file ) 형식 으로 , 점 ( Point ) 들 을 잇 는 진단 라인 을 통해 진단 영역 마스크 ( mask ) 를 생성 하 고 , 의료 영상 과 진단 영역 영상 을 [ 256 x 256 x 2 ] 어레이 ( array ) 로 저장 할 수 있 다 . 즉 , 의료 영상 진단 장치 는 911 단계 에서 위 와 같이 재 구성 된 의료 영상 ( 경추 영상 ) 을 입력 할 수 있 으며 , 의사 는 재 구성 된 경추 영상 에서 경추 연 조직 을 추출 하 기 위한 진단 라인 들 을 그려 넣 을 수 있 다 .