本文提出了一种基于异构图的框架，用于全切片图像分析，利用细胞核之间的相互关系。通过图卷积网络和自监督学习，显著提高了肿瘤诊断的准确性。实验结果表明，该方法在肺癌、肾癌和前列腺癌的分类任务中表现优异，具有良好的可解释性和鲁棒性。