本发明属于医学影像分析技术领域，具体为一种自监督和有监督联合训练的LDCT图像去噪与分类方法。本发明通过低剂量图像本身产生监督信息，该自监督信息通过将低剂量图像中的目标像素值替换为其邻居像素插值的结果；选取目标像素的过程引入按不同步长选取的机制，结合不同步长所产生的多个自监督信息，有效降低低剂量CT图像中的噪声；将其输入到用于分类的神经网络进行的分类；在训练分类网络的过程中，加入自监督去噪的损失函数，使得去噪网络的输出不受分类损失函数的影响，保证分类网络的输入为去噪后的完整图像；本发明方法提高了低剂量CT图像分类的准确率，提高基于低剂量CT图像的去噪效果，从而提高临床诊断效率与准确率。