본 개시 의 병변 영역 통합 학습 모델 ( 300 ) 또는 중증 도 통합 학습 모델 ( 400 ) 에서 , 합성곱 신경망 은 입력 데이터 ( 영상 ) 로부터 테두리 , " 선 색 등 과 같 은 "" 특징 들 ( features ) "" 을 추출 하 기 위해 이용 될 수 있 으며 ", 복수 의 계층 들 ( layers ) 을 포함 할 수 있 다 . 각각 의 계층 은 입력 데이터 를 수신 하 고 , 해당 계층 의 입력 데이터 를 처리 하 여 출력 데이터 를 생성 할 수 있 다 . 합성곱 신경망 은 입력 된 영상 또는 입력 된 특징 맵 ( feature map ) 을 필터 커널 들 ( filter kernels ) 과 컨 볼루 션 하 여 생성 한 특징 맵 을 출력 데이터 로서 출력 할 수 있 다 . 합성곱 신경망 의 초기 계층 들 은 입력 으로부터 에지 들 또는 그레 디언 트 들 과 같 은 낮 은 레벨 의 특징 들 을 추출 하 도록 동작 될 수 있 다 . 신경망 의 다음 계층 들 은 전립선 영역 이나 , 뇌 영역 등 의 신체 영역 과 같이 점진 적 으로 더 복잡 한 특징 들 을 추출 할 수 있 다 .