新的冠状病毒造成了超过一百万的死亡，并继续迅速传播。这种病毒靶向肺部，导致呼吸窘迫，这可以轻度或严重。肺的X射线或计算机断层扫描（CT）图像可以揭示患者是否感染Covid-19。许多研究人员正在尝试使用人工智能改善Covid-19检测。我们的动机是开发一种可以应对的自动方法，该方法可以应对标记数据的方案是耗时或昂贵的。在本文中，我们提出了使用依赖于Sobel边缘检测和生成对冲网络（GANS）的有限标记数据（SCLLD）的半监督分类来自动化Covid-19诊断。 GaN鉴别器输出是一种概率值，用于在这项工作中进行分类。建议的系统使用从Omid Hosparing收集的10,000 CT扫描培训，而公共数据集也用于验证我们的系统。将该方法与其他最先进的监督方法进行比较，例如高斯过程。据我们所知，这是第一次提出了对Covid-19检测的半监督方法。我们的系统能够从有限标记和未标记数据的混合学习，该数据由于缺乏足够量的标记数据而导致的监督学习者失败。因此，我们的半监督训练方法显着优于卷积神经网络（CNN）的监督培训，当标记的训练数据稀缺时。在精度，敏感性和特异性方面，我们的方法的95％置信区间分别为99.56±0.20％，99.88±0.24％和99.40±0.1.18％，而CNN的间隔（训练有素的监督）为68.34 + - 4.11％，91.2 + - 6.15％，46.40 + - 5.21％。
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