一种基于对比学习的医学图像分类方法、系统及存储介质

本发明公开了一种基于对比学习的医学图像分类方法、系统及存储介质涉及长尾医学图像分类技术领域，将长尾医学图像数据集划分为训练集和测试集，根据预设方案以批处理的形式对训练集图像分别做弱数据增强和强数据增强，将得到的弱数据增强图像和强数据增强图像通过深度卷积神经网络进行对比学习任务，学习网络参数，得到参数优化后的深度卷积神经网络；并对测试集中的长尾医学图像进行分类；本发明通过原型增强对比学习策略，生成可学习类原型进行数据增强，得到平衡隐式增强对比学习损失，具有高精度、高效率、低成本和广泛适用性等优势。