本申请提供一种基于残差CBAM注意力机制的肿瘤图像分类方法及装置，属于医学图像分类技术领域。方法先获取脑部CT图像集；然后基于残差CBAM注意力机制，采用跳跃连接方式构建残差注意力模块；将残差注意力模块嵌入ResNet18残差网络模型的残差结构，并将残差结构的平均池化层修改为全局平均池化层，获得改进的ResNet18残差网络模型；最后将脑部CT图像集输入改进的ResNet18残差网络模型进行分类训练，并将训练后的模型确定为肿瘤图像分类模型。本发明通过在肿瘤图像分类模型中添加残差注意力模块，可以使得模型提取更具有分辨性的特征，提高了对肿瘤图像分类的准确率。