本发明涉及医疗技术领域，具体涉及一种基于概率密度估计的散点样本数据扩充方法，包括提取样本的生成模板中的散点组，并对散点组进行标注后分类，得到多个类型数据；为多个类型数据分别建立概率分布模型；基于多个概率分布模型的概率分别建立多个概率方程，并基于多个概率方程将对应的概率分布模型进行初始化，得到多个初始化模型，设置多个初始化模型的迭代次数；根据迭代次数加1后的奇偶，计算多个初始化模型的后验概率；更新多个初始化模型中的参数，并对多个初始化模型的后验概率进行统计；直至相邻两个后验概率之差的绝对值小于预设阈值，或迭代次数达到上限阈值，得到最终分布模型；基于最终分布模型，生成多个散点数据。