또한 , 병변 통합 학습 장치 는 중증 도 통합 학습 모델 ( 400 ) 의 목적 변수 를 중증 도 데이터 ( 221 , 222 , 223 ) 로 설정 하 여 제공 할 수 있 다 . 이 에 따라 , 중증 도 통합 학습 모델 ( 400 ) 은 병변 영역 의 이미지 ( 211 , 212 , 213 ) 에 대응 되 는 질환 의 종류 ( 221 a , 222 a , 223 a ) 또는 질환 의 중 증도 ( 221 b , 222 b , 223 b ) 를 검출 하 도록 학습 될 수 있 으며 , 나아가 , 중증 도 통합 학습 모델 ( 400 ) 은 합성곱 신경망 ( Convolutional Neural Network , CNN ) 기법 또는 풀 링 ( pooling ) 기법 등 에 기초 하 여 학습 될 수 있 다 . 예컨대 , 중증 도 통합 학습 모델 ( 400 ) 은 일반 적 인 합성곱 신경망 ( Convolutional Neural Network , CNN ) 기법 또는 풀 링 ( pooling ) 기법 을 이용 하 여 병변 영역 이미지 ( 211 , 212 , 213 ) 의 특징 을 추출 할 수 있 다 .