제 2 오토 인코더 ( 320 ) 는 제 2 비지 도 학습 모델 을 생성 하 기 위해 수신 된 타깃 조직학 적 이미지 들 및 샘플 타깃 조직학 적 이미지 들 에 기초 하 여 트레이닝 될 수 있 다 . 제 2 비지 도 학습 모델 은 저장 유닛 ( 350 ) 에 저장 될 수 있 거나 제 2 오토 인코더 ( 320 ) 내 에 통합 될 수 있 다 . 일 실시 예 에 따르 면 , 제 2 오토 인코더 ( 320 ) 는 제 2 비지 도 학습 모델 을 생성 하 기 위해 제 1 오토 인코더 ( 310 ) 와 유사 한 방식 으로 트레이닝 될 수 있 다 . 이 프로세스 에서 , 제 2 오토 인코더 ( 320 ) 는 수신 된 타깃 조직학 적 이미지 들 및 샘플 타깃 조직학 적 이미지 들 각각 으로부터 하나 이상 의 특징 을 추출 할 수 있 다 . 이어서 , 제 2 비지 도 학습 모델 은 추출 된 특징 들 에 기초 하 여 제 1 비지 도 학습 모델 의 것 들 과 유사 한 방식 으로 타깃 조직학 적 이미지 들 및 샘플 타깃 조직학 적 이미지 들 을 그룹 화 하 여 제 2 비지 도 학습 모델 을 생성 할 수 있 다 . 생성 된 제 2 지도 학습 모델 은 프로세서 ( 305 ) 에서 의 지도 연관 학습 기 ( 330 ) 에 의해 액세스 될 수 있 다 .