프로세서 ( 305 ) 는 제 1 비지 도 학습 모델 을 생성 하 기 위해 복수 의 샘플 조직학 적 이미지 들 에 기초 하 여 제 1 오토 인코더 ( 310 ) 를 트레이닝 하 도록 구성 될 수 있 다 . 제 1 비지 도 학습 모델 은 저장 유닛 ( 350 ) 에 저장 될 수 있 거나 제 1 오토 인코더 ( 310 ) 내 에 통합 될 수 있 다 . 일 실시 예 에서 , 제 1 오토 인코더 ( 310 ) 는 샘플 조직학 적 이미지 들 각각 에서 시맨틱 세그먼트 화 ( semantic segmentation ) 를 수행 하 도록 ( 예컨대 , 타깃 영역 을 식별 하 도록 ) 트레이닝 될 수 있 다 . 시맨틱 세그먼트 화 동안 , 제 1 오토 인코더 ( 310 ) 는 샘플 조직학 적 이미지 들 각각 에서 의 후보 조직 유형 을 결정 하 고 샘플 조직학 적 이미지 에서 의 후보 조직 유형 에 대응 하 는 타깃 영역 을 식별 하 도록 트레이닝 될 수 있 다 . 이 프로세스 에서 , 제 1 오토 인코더 ( 310 ) 는 샘플 조직학 적 이미지 로부터 특징 들 을 추출 하 고 샘플 조직학 적 이미지 를 , 샘플 조직학 적 이미지 로부터 의 특징 들 과 유사 한 , 특징 들 을 갖 는 그룹 으로 분류 하 도록 구성 될 수 있 다 . 예 를 들 면 , 제 1 오토 인코더 ( 310 ) 는 샘플 조직학 적 이미지 로부터 의 특징 들 과 제 1 비지 도 학습 모델 에서 의 특징 들 또는 파라미터 들 각각 ( 예컨대 , 인공 신경 네트워크 의 은닉 계층 ) 간 의 유사 도 ( 예컨대 , 거리 또는 확률 ) 를 결정 하 고 , 제 1 비지 도 학습 모델 에서 의 특징 들 또는 파라미터 들 로부터 샘플 조직학 적 이미지 에 대해 가장 큰 유사 도 ( similarity ) ( 예컨대 , 가장 작 은 거리 ) 를 갖 는 특징 들 또는 파라미터 들 의 세트 를 선택 할 수 있 다 . 이 경우 에 , 제 1 비지 도 학습 모델 에서 의 특징 들 또는 파라미터 들 은 하나 이상 의 샘플 조직학 적 이미지 에서 추출 된 특징 들 에 기초 하 여 생성 될 수 있 고 , 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 로서 표현 될 수 있 다 .