지도 연관 학습 기 ( 330 ) 는 , 도 6 을 참조 하 여 상세히 설명 될 바 와 같이 , 본 개시 의 일 실시 예 에 따른 , 매칭 하 는 이미지 들 의 골든 세트 에 기초 하 여 제 2 비지 도 학습 모델 을 제 1 비지 도 학습 모델 과 연관 시키 는 것 에 의해 예측 모델 을 생성 하 도록 구성 될 수 있 다 . 매칭 하 는 이미지 들 의 골든 세트 는 , 하나 이상 의 샘플 조직학 적 이미지 및 샘플 조직학 적 이미지 들 에 대응 하 는 하나 이상 의 샘플 타깃 조직학 적 이미지 를 포함 할 수 있 는 , 임의 의 이미지 세트 를 나타낼 수 있 다 . 매칭 하 는 이미지 의 골든 세트 에서 , 샘플 조직학 적 이미지 들 각각 은 샘플 타깃 조직학 적 이미지 들 각각 의 것 과 동일 한 인체 내 의 조직 또는 해부학 적 위치 들 을 포함 할 수 있 다 . 예 를 들 면 , 지도 연관 학습 기 ( 330 ) 는 제 1 비지 도 학습 모델 에서 의 특정 조직 유형 에 대응 하 는 타깃 영역 을 포함 하 는 조직학 적 이미지 내 의 복수 의 영역 들 을 조직학 적 이미지 에 대응 하 는 샘플 타깃 조직학 적 이미지 내 의 복수 의 영역 들 의 하나 이상 의 디스플레이 특성 을 나타내 는 특징 들 과 연관 시킬 수 있 다 . 일 실시 예 에서 , 예측 모델 은 네트워크 의 토폴로지 ( 예컨대 , 계층 들 의 수 및 폭 , 필터 사이즈 들 등 ) , 활성 화 함수 들 등 및 그 네트워크 의 학습 된 가중치 들 및 바이어스 들 과 같 은 모델 하이퍼 파라미터 들 과 같 은 파라미터 들 에 의해 정의 될 수 있 는 딥 러닝 신경 네트워크 기반 구조 로서 표현 될 수 있 다 . 예 를 들 면 , 예측 모델 의 파라미터 들 은 복수 의 디스플레이 특성 들 을 , 예 를 들 면 , 타깃 조직학 적 이미지 들 , 샘플 타깃 조직학 적 이미지 들 , 조직학 적 이미지 들 , 및 샘플 조직학 적 이미지 들 과 연관 시키 기 위한 매핑 또는 전달 함수 들 을 표현 할 수 있 다 .