本文提出了一种结合多实例学习和域自适应的方法，以提高病理图像数据集的分类性能，并通过高置信度伪标签有效整合监督信息。研究表明，该方法在急性缺血性中风的检测和分类中显著提升了分类准确率。此外，采用迁移学习和主动学习框架，能够从少量医学图像中训练出鲁棒的深度学习系统，简化了标注数据库的建立过程。