Aunque el aprendizaje profundo ha logrado un gran éxito en la clasificación de imágenes, se necesitan grandes cantidades de datos etiquetados para aprovechar al máximo las ventajas del aprendizaje profundo. Sin embargo, anotar un gran número de imágenes es costoso y consume mucho tiempo, especialmente la anotación de imágenes médicas, que requiere conocimientos profesionales. Por lo tanto, el aprendizaje semi-supervisado ha mostrado su potencial para la clasificación de imágenes médicas. En este documento, proponemos un nuevo método de aprendizaje semi-supervisado de pseudoetiquetado para la clasificación de imágenes médicas.