本文探讨了多实例学习（MIL）在组织病理学全幻灯片图像分类中的应用，提出了基于虚拟伪袋的双层MIL框架和改良位置嵌入的长上下文方法。这些方法通过整合多尺度信息和空间相关性，显著提高了肿瘤亚型识别的准确性，并在多个数据集上表现出优异的性能。