도 6 은 본 개시 의 일 실시 예 에 따른 , 매칭 하 는 이미지 들 의 골든 세트 ( 610 ) 에 기초 하 여 제 2 비지 도 학습 모델 ( 530 ) 을 제 1 비지 도 학습 모델 ( 430 ) 과 연관 시키 는 것 에 의해 예측 모델 ( 620 ) 을 생성 하 도록 구성 된 이미지 프로세싱 디바이스 ( 300 ) 에서 의 지도 연관 학습 기 ( 330 ) 를 도시 하고 있 다 . 일 실시 예 에서 , 예측 모델 은 딥 러닝 신경 네트워크 기반 구조 를 나타낼 수 있 다 . 예측 모델 은 네트워크 의 토폴로지 ( 예컨대 , 계층 들 의 수 및 폭 , 필터 사이즈 들 등 ) , 활성 화 함수 들 등 및 그 네트워크 의 학습 된 가중치 들 및 바이어스 들 과 같 은 모델 하이퍼 파라미터 들 에 의해 정의 될 수 있 는 복수 의 파라미터 들 을 포함 할 수 있 다 . 예측 모델 ( 620 ) 에서 의 파라미터 들 은 조직학 적 이미지 들 및 타깃 조직학 적 이미지 들 각각 에 대한 하나 이상 의 디스플레이 특성 을 나타내 는 하나 이상 의 특징 을 포함 할 수 있 다 .