基于相似性阈值伪标签的半监督医学图像分类方法及系统

本发明涉及医学图像识别技术领域，特别涉及一种基于相似性阈值伪标签的半监督医学图像分类方法及系统，使用相似性阈值伪标签来利用更多的未标记数据，根据标记数据计算每个类的代表概率分布，标记数据能提供更可靠的类别信息；根据置信度阈值选择未标记数据赋予伪标签，然后选择低置信度部分未标记数据的概率分布和对应类代表概率分布的相似性大于相似性阈值的未标记数据赋予伪标签，以选择更多高质量的未标记数据参与模型训练。本发明可以在不降低伪标签正确率的同时，在置信度阈值方法上利用更多高质量的未标记数据，进而提升模型训练的鲁棒性，提高医学图像分类的准确率。