모델 생성 유닛 ( 480 ) 은 샘플 조직학 적 이미지 에서 의 식별 된 영역 들 에 대한 특징 들 을 수신 하 고 제 1 오토 인코더 ( 310 ) 를 트레이닝 하 는 것 에 의해 제 1 비지 도 학습 모델 ( 430 ) 을 생성 하 고 , 트레이닝 하 며 그리고 / 또는 조정 하 도록 구성 될 수 있 다 . 일 실시 예 에 따르 면 , 모델 생성 유닛 ( 480 ) 은 샘플 조직학 적 이미지 에서 의 타깃 영역 을 포함 하 는 식별 된 영역 들 에 대한 특징 들 에 기초 하 여 샘플 조직학 적 이미지 에 대한 선택 된 파라미터 들 또는 특징 들 의 세트 를 업데이트 하 거나 조정 할 수 있 다 . 샘플 조직학 적 이미지 에 대한 파라미터 들 또는 특징 들 의 세트 가 선택 되 지 않 은 경우 , 샘플 조직학 적 이미지 로부터 추출 된 특징 들 이 제 1 비지 도 학습 모델 ( 430 ) 에서 새로 분류 된 그룹 을 정의 하 는 데 사용 될 수 있 다 . 비록 본 실시 예 에서 복수 의 샘플 조직학 적 이미지 들 이 제 1 오토 인코더 ( 310 ) 를 트레이닝 하 는 데 사용 되 는 것 으로 예시 되 어 있 지만 , 의료 이미 징 디바이스 ( 100 ) 에 의해 캡 처 된 복수 의 조직학 적 이미지 들 은 샘플 조직학 적 이미지 들 과 유사 한 방식 으로 제 1 오토 인코더 ( 310 ) 를 트레이닝 하 는 데 사용 될 수 있 다 . 비록 제 1 오토 인코더 ( 310 ) 가 개별 유닛 들 ( 440 , 450 , 460 , 470 , 및 480 ) 인 것 으로 예시 되 어 있 지만 , 제 1 오토 인코더 ( 310 ) 는 단일 유닛 또는 개별 유닛 들 ( 440 , 450 , 460 , 470 , 및 / 또는 480 ) 의 임의 의 조합 으로서 구현 될 수 있 다 . 또한 , 비록 샘플 조직학 적 이미지 들 이 시맨틱 세그먼트 화 를 수행 하 고 제 1 오토 인코더 ( 310 ) 를 트레이닝 하 는 데 사용 되 는 것 으로 예시 되 어 있 지만 , 조직학 적 이미지 ( 420 ) 는 샘플 조직학 적 이미지 들 과 유사 한 방식 으로 시맨틱 세그먼트 화 를 수행 하 고 그리고 / 또는 제 1 오토 인코더 ( 310 ) 를 트레이닝 하 는 데 사용 될 수 있 다 . 생성 된 또는 업데이트 된 제 1 비지 도 학습 모델 ( 430 ) 은 , 도 6 을 참조 하 여 설명 될 바 와 같이 , 예측 모델 ( 620 ) 을 생성 하 는 데 사용 될 수 있 다 .