일 실시 예 에서 , 제 1 비지 도 학습 모델 은 제 1 샘플 조직학 적 이미지 세트 에 기초 하 여 제 1 오토 인코더 를 트레이닝 하 는 것 에 의해 생성 될 수 있 다 . 일 실시 예 에서 , 예측 모델 은 제 1 비지 도 학습 모델 및 제 2 비지 도 학습 모델 에 기초 하 여 생성 될 수 있 고 , 제 2 비지 도 학습 모델 은 제 2 샘플 타깃 조직학 적 이미지 세트 를 트레이닝 하 는 것 에 의해 생성 될 수 있 다 . 일 실시 예 에서 , 제 1 샘플 조직학 적 이미지 세트 에서 의 M 개 의 샘플 조직학 적 이미지 의 하나 이상 의 해부학 적 위치 는 제 2 샘플 타깃 조직학 적 이미지 세트 에서 의 N 개 의 샘플 타깃 조직학 적 이미지 의 하나 이상 의 해부학 적 위치 와 매칭 하 도록 정렬 될 수 있 으며 , M 및 N 은 양 의 정수 들 이 다 . 일 실시 예 에서 , 예측 모델 은 하나 이상 의 디스플레이 특성 을 나타내 는 하나 이상 의 특징 에 관한 데이터 를 포함 할 수 있 고 , N 개 의 샘플 타깃 조직학 적 이미지 로부터 의 하나 이상 의 특징 을 M 개 의 샘플 조직학 적 이미지 로부터 의 하나 이상 의 특징 과 연관 시키 는 것 에 의해 트레이닝 된다 .