조직학 적 이미지 ( 210 ) 에서 타깃 영역 이 식별 되 면 , 이미지 프로세싱 디바이스 는 하나 이상 의 조직학 적 이미지 를 하나 이상 의 타깃 조직학 적 이미지 와 연관 시키 는 예측 모델 에 기초 하 여 조직학 적 이미지 에서 의 타깃 영역 에 대응 되 는 적어도 하나 의 타깃 조직학 적 이미지 를 식별 할 수 있 다 . 일 실시 예 에서 , 타깃 조직학 적 이미지 는 캡 처 된 조직학 적 이미지 의 가시 성 또는 식별 성 ( discernibility ) 을 개선 시키 기 위해 의료 이미 징 디바이스 ( 100 ) 에 의해 캡 처 된 조직학 적 이미지 로부터 수정 될 수 있 는 임의 의 조직학 적 이미지 일 수 있 다 . 적어도 하나 의 타깃 조직학 적 이미지 는 그 의 디스플레이 특성 들 에 기초 하 여 캡 처 된 이미지 를 수정 하 는 데 사용 될 수 있 다 . 예 를 들 면 , 조직학 적 이미지 가 OCT 디바이스 에 의해 캡 처 되 면 , 적어도 하나 의 타깃 조직학 적 이미지 는 H & E 염색 의 하나 이상 의 이미지 일 수 있 다 . 일 실시 예 에 따르 면 , 예측 모델 은 제 1 비지 도 학습 모델 의 확장 으로서 생성 될 수 있 고 , 효율 적 인 코딩 들 의 준지 도 학습 을 위한 임의 의 유형 의 인공 신경 네트워크 일 수 있 다 . 예 를 들 면 , 준지 도 머신 러닝 기술 이 라고 지칭 될 수 있 는 , 비지 도 머신 러닝 기술 과 지도 머신 러닝 기술 모두 를 사용 하 는 것 이 , 도 6 을 참조 하 여 나중 에 상세히 설명 될 바 와 같이 , 예측 모델 을 생성 하 는 데 적용 될 수 있 다 .