本发明提供了一种基于相对中心位置的深度哈希的肺结节图像检索方法，包括以下步骤：步骤一：对肺部图像作预处理；步骤二：对肺结节ROI图像进行数据增强处理；步骤三：在Alex网络中插入哈希层构建深度哈希算法网络模型；步骤四：损失函数的设计；步骤五：创建图像哈希码库；步骤六：将待检索肺结节CT图像与图像哈希码库中的肺结节CT图像进行分级检索，得到相似性最大的肺结节CT图像；本发明用于肺结节图像检索，在哈希层中构建一层相对中心变换层，用于使其肺结节图像特征数据包含了量化误差学习目标，并消除了数据的偏移，在度量肺结节图像特征数据与对应质心的相似性时，经过相对中心变换后可以帮助消除整体偏移的影响，便于关注两者之间的差异。