一种带噪声标签医学图像分类的方法、装置和介质

本发明涉及一种带噪声标签医学图像分类方法，包括以下步骤：获取训练数据，进行互补标签学习，构建损失函数；将损失函数进行垂直翻转操作，得到负损失函数；对负损失函数进行归一化处理，生成归一化负损失函数；建立主动损失函数，基于归一化负损失函数和主动损失函数，构建主被动损失框架；建立基于主被动损失框架的神经网络模型；获取带噪声标签的医学图像，输入基于主被动损失框架的神经网络模型中，得到图像分类结果。与现有技术相比，本发明具有可靠性高、准确性高等优点。