프로세서 ( 305 ) 는 샘플 조직학 적 이미지 들 각각 에서 시맨틱 세그먼트 화 를 수행 하 는 것 에 의해 제 1 비지 도 학습 모델 을 생성 하 도록 제 1 오토 인코더 ( 310 ) 를 트레이닝 할 수 있 다 . 일 실시 예 에서 , 제 1 오토 인코더 ( 310 ) 는 샘플 조직학 적 이미지 를 샘플 조직학 적 이미지 의 특징 들 에 대응 하 는 선택 된 특징 들 또는 파라미터 들 의 세트 를 갖 는 그룹 으로 분류 할 수 있 다 . 이 프로세스 에서 , 그룹 과 연관 된 파라미터 들 은 조직학 적 이미지 에서 의 식별 된 타깃 영역 또는 식별 된 복수 의 영역 들 에 대한 추출 된 특징 들 에 기초 하 여 업데이트 되 거나 조정 된다 . 조직학 적 이미지 에서 의 후보 조직 유형 에 대응 하 는 , 타깃 영역 을 포함 한 식별 된 복수 의 영역 들 이 식별 되 고 조직학 적 이미지 의 수정 된 이미지 를 생성 하 기 위해 이미지 생성 유닛 ( 360 ) 에 제공 될 수 있 다 . 일부 실시 예 에서 , 제 1 오토 인코더 ( 310 ) 는 의료 이미 징 디바이스 ( 100 ) 에 의해 캡 처 된 조직학 적 이미지 를 수신 할 수 있 고 , 샘플 조직학 적 이미지 들 과 유사 한 방식 으로 조직학 적 이미지 에서 시맨틱 세그먼트 화 를 수행 하 도록 트레이닝 될 수 있 다 .