그리고 , 제 3 GAN 기반 통합 학습 모델 ( 630 ) 역시 제 1 통합 학습 모델 ( 631 ) , 제 2 통합 학습 모델 ( 632 ) , 및 제 3 통합 학습 모델 ( 633 ) 을 포함 할 수 있 는데 , 전술 한 제 1 GAN 기반 통합 학습 모델 ( 610 ) 및 제 2 GAN 기반 통합 학습 모델 ( 620 ) 의 입력 데이터 및 목적 변수 와 그 순서 가 다르 게 설정 될 수 있 다 . 즉 , 제 1 통합 학습 모델 ( 631 ) 의 입력 은 제 3 진단 영상 ( 예 , 알츠하이머 환자 의 뇌 영역 의 MRI ) 으로 설정 되 고 , 목적 변수 는 제 3 병변 영역 이미지 ( 예 , 알츠하이머 발현 영역 의 이미지 ) 으로 설정 될 수 있 다 . 따라서 , 제 1 통합 학습 모델 ( 621 ) 은 제 3 병변 영역 이미지 에 대응 되 는 실제 ( real ) 데이터 와 가짜 ( fake ) 데이터 를 생성 할 수 있 다 그리고 , 제 2 통합 학습 모델 ( 632 ) 의 입력 은 , 제 2 진단 영상 ( 예 , 뇌종양 환자 의 뇌 영역 의 MRI ) 과 제 1 통합 학습 모델 ( 631 ) 의 출력 값 ( 제 3 병변 영역 이미지 에 대응 되 는 실제 ( real ) 데이터 와 가짜 ( fake ) 데이터 ) 으로 설정 될 수 있 으며 , 목적 변수 는 제 2 병변 영역 이미지 ( 예 , 뇌종양 영역 의 이미지 ) 로 설정 될 수 있 다 . 제 3 통합 학습 모델 ( 633 ) 의 입력 은 , 제 1 진단 영상 ( 예 , 전립선 암 환자 의 전립선 영역 의 MRI ) , 및 제 2 통합 학습 모델 ( 632 ) 의 출력 값 ( 실제 ( real ) 데이터 와 가짜 ( fake ) 데이터 ) 으로 설정 될 수 있 으며 , 목적 변수 는 제 1 병변 영역 이미지 ( 예 , 전립선 암 영역 의 이미지 ) 로 설정 될 수 있 다 .