1.一种基于数据增强的活动性肺结核影像分类方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于数据增强的活动性肺结核影像分类方法，其特征在于，病理类型分为磨玻璃密度影、晕征和反晕征、气道壁增厚、结核结节、空洞和肺实变六类，并利用贴标签软件给相同病理类型的影像贴上相同类型的标签。
3.根据权利要求1所诉的一种基于数据增强的活动性肺结核影像分类方法，其特征在于，s102还包括，对于缺少小样本的活动性肺结核影像的样本数据进行数据扩充，平衡数据集。
4.根据权利要求1所述的一种基于数据增强的活动性肺结核影像分类方法，其特征在于，所述利用最大化均值差异-生成对抗网络对小样本的活动性肺结核影像进行数据的增强的具体方法包括以下步骤：
5.根据权利要求3所述的一种基于数据增强的活动性肺结核影像分类方法，其特征在于，所述最大化均值差异-生成对抗网络模型包括最大化均值差异模型和生成式对抗网络模型：
6.根据权利要求1所述的一种基于数据增强的活动性肺结核影像分类方法，其特征在于，所述s104建立目标分类模型的具体步骤为：
7.根据权利要求6所述的一种基于数据增强的活动性肺结核影像分类方法，其特征在于，所述s104中的长短期记忆网络具体包括：
8.一种基于数据增强的活动性肺结核影像分类系统，其特征在于，包括，