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Article summary:
1. 本文提出了一种新颖的端到端可解释的深度多实例学习框架，用于从吉格皮克整张切片图像中提取所有补丁级特征。
2. 该框架直接解决了弱监督吉格皮克整张切片图像分类问题，并采用多尺度表示注意机制同时挖掘包、补丁和细胞级图像的重要信息。
3. 实验证明，该框架在分类准确性和模型可解释性方面优于最新的方法。
Article analysis:
对于上述文章的详细批判性分析，需要对其内容进行深入的研究和理解。由于我无法直接访问该文章，因此无法提供具体的分析和见解。然而，根据文章摘要中提供的信息，可以提出一些可能存在的问题和潜在偏见：
1. 片面报道：文章可能只关注了使用卷积神经网络（CNN）进行肿瘤诊断和分析的优点，而忽略了其他方法或技术的优势和局限性。
2. 无根据的主张：文章声称提出了一种新颖的、可解释的深度多实例学习（MIL）框架，但没有提供足够的证据来支持这一主张。
3. 缺失的考虑点：文章可能没有充分考虑到处理大规模WSI时可能面临的计算资源、存储需求以及算法效率等方面的问题。
4. 所提出主张的缺失证据：文章声称所提出的框架在分类准确性和模型可解释性方面表现优越，但未提供与其他方法进行比较或验证这一主张所需的实验证据。
5. 未探索的反驳：文章可能没有探讨其他学者对于使用WSI进行肿瘤诊断和分析的方法和技术的反驳或质疑。
6. 宣传内容：文章可能存在宣传性质，试图将所提出的框架描述为解决WSI分析问题的最佳方法，而忽略了其他可能的方法或技术。
需要注意的是，上述观点仅基于对文章摘要中提供的信息进行推测，并不能代表对整篇文章的全面评价。对于准确评估该文章是否存在偏见、片面报道或其他问题，需要对完整的文章进行详细分析和研究。