多尺度领域对抗多实例学习CNN（CVPR2020） 抽象的 我们提出了一种从组织病理学图像中对癌症亚型进行分类的新方法，该方法可以在给定的完整幻灯片图像（WSI）中自动检测肿瘤特有的特征。应当通过参考WSI对癌症亚型进行分类，即WSI，即整个病理组织玻片的大尺寸图像（通常为40,000x40,000像素），该图像由癌症和非癌症部分组成。一种困难来自与注解WSI中的肿瘤区域相关的高昂成本。此外，必须通过更改图像的放大倍率从WSI中提取全局和局部图像特征。此外，应针对医院/标本之间的染色条件差异，稳