深層学習による画像分類では事前学習に用いるデータセットが分類の精度を左右することが知られている。深層学習モデルの複雑化に伴い、必要な事前学習用データセットの規模は増加傾向にあるが、その作成は人的、時間的コストがかかる。これは、医用画像処理において特に顕著である。自然画像の分類に対しては、フラクタル画像を用いた事前学習用データセットの作成が提案されている。本稿では、このアイデアを医用画像分類に適用し、深層学習モデルの事前学習のための、フラクタル画像を使用したデータ拡張を提案する。特に、フラクタル画像生成パラメータの選択が精度にどのような影響があるかを明らかにする。