本发明涉及一种基于三维U型网络与通道注意力的肺结节检测方法，针对现有的肺结节检测领域存在的问题，设计了一种新型网络架构用于肺部CT图像上结节的自动检测。针对数据集规模和种类的局限性，该方法采用数据增强进行扩充。该方法改进了传统的U型网络架构，将传统的长跳跃连接替换成两条能收集更多语义信息的短跳跃连接路径，减少了编解码支路之间的语义鸿沟，提高了检测效率。该方法将Inception Net和ResNet结合起来做为并行卷积模块，融合了两者优势既增加了网络深度也增加了网络宽度。该方法分别在并行卷积网络分支中引入了SE注意力机制模块，解决了卷积池化过程中特征图不同通道所占重要性不同所带来的损失问题。