本发明属于人工智能与医学影像分析相结合的领域，涉及基于粒子群算法优化的卷积神经网络对肺结节识别的方法，包括以下步骤：获取病人肺部的CT切片图像；对CT切片图像进行预处理，将获取的CT切片图像进行标注，形成数据集；构造卷积神经网络；使用粒子群算法优化卷积神经网络的超参数；利用标注好的数据集对优化后的卷积神经网络进行训练；使用训练完成的卷积神经网络提取肺结节特征。本发明通过粒子群算法对卷积神经网络进行优化，解决了卷积神经网络最优超参数的人工选取难的问题，对于肺结节有很好的识别效果。