针对医学图像进行标记需要相关专业知识，导致很难获取大规模的医学图像分类标记，使基于深度学习的医学图像分类发展受到限制的问题，笔者将自监督对比学习应用于医学图像分类任务，利用对比学习方法进行医学图像分类的预训练，在预训练阶段从无标记的医学图像中学习特征，为后续的医学图像分类提供先验知识。实验表明，笔者提出的基于自监督对比学习的医学图像分类改进方法，有效提高了ResNet的分类性能。