Deep Learning 도구는 라고 하는, 이미지 상의 영역에 대해 동작합니다. 는 도구와 사용 방식에 따라, 전체 이미지, 사용자가 정의한 이미지 상의 작은 사각형 영역, 도구의 결과물 등이 될 수 있습니다.

첫 번째 도구의 ROI(관심 영역)가 정의되면 최초의 가 구성됩니다. ROI는 원래 이미지의 affine 변환(위치, 각도, 늘어남, 왜곡)에 의해 정의되며, 이미지 내 어느 곳에서 도구가 작동할지 지시합니다.

이미지에서 를 선택하는 과정을 분할이라고 부릅니다. 추가 된 첫 번째 도구는 수동 분할을 사용합니다 (. 예 : ROI를 정의하여 보기 생성

툴체인이 있는 경우, 첫 번째 도구에 이어지는 도구들은 선행 도구의 결과를 이용해 동적으로 를 선택합니다. 예를 들어, Blue 위치 도구가 발견한 모델을 이용해 이미지의 일정 영역을 잘라내고 ROI에 변환을 적용해 다음 도구가 모두 동일한 방향 및 위치 내에서 작동하도록 할 수 있습니다.

주황색의 외곽선이 전체 이미지를 나타내고, 빨간색 점선의 사각형은 정의되고 있는 ROI입니다.

초록색의 외곽선은 를 나타냅니다.