该研究提出了多种基于深度学习的弱监督全幻灯片图像分类方法，包括动态实例选择、双层多实例学习框架和多尺度特征融合，显著提高了肿瘤亚型识别的准确性和效率。实验结果表明，这些方法在多个数据集上表现优异，推动了医学图像分类的发展。
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