또한 , 본 발명 의 다른 실시 예 에 따르 면 , 도 21 에 도시 된 바 와 같이 서로 다른 특징 의 조합 으로 구성 된 특징 벡터 ( 82 a 내지 82 c ) 에 대하 여 각각 후보 종양 증식 점수 예측 모델 ( 83 a 내지 83 c ) 를 구축 하 고 , 교차 검증 등 의 성능 평가 를 통해 최적 의 종양 증식 점수 예측 모델 ( 84 ) 이 결정 될 수 도 있 다 . 후보 종양 증식 점수 예측 모델 ( 83 a 내지 83 c ) 에 이용 된 기계 학습 모델 이 달라지 는 경우 , 핵심 특징 의 종류 또한 달라질 수 있 기 때문 이 다 . 여기 서 , 상기 특징 벡터 ( 82 a 내지 82 c ) 는 상술 한 방법 에 의해 선택 된 핵심 특징 으로 구성 될 수 있 고 , 각 후보 종양 증식 점수 예측 모델 ( 83 a 내지 83 c ) 은 서로 다른 기계 학습 모델 로 구현 된 모델 일 수 있 다 .