الغرض: تتميز العقد الرئوية بأشكال وأحجام متنوعة للغاية، مما يجعل تصنيفها على أنها حميدة أو خبيثة مشكلة صعبة. في هذا البحث، نقترح طريقة جديدة لتنبؤ الخبثية للعقد التي تمتلك القدرة على تحليل شكل وحجم العقدة باستخدام مستخرج الميزات العالمي، بالإضافة إلى كثافة وبنية العقدة باستخدام مستخرج الميزات المحلي.الطرق: نقترح استخدام كتل المعالجة المتبقية (Residual Blocks) بحجم نواة 3×3 لاستخراج الميزات المحلية، واستخدام كتل المعالجة غير المحلية (Non-Local Blocks) لاستخراج الميزات العالمية. تتمتع كتلة المعالجة غير المحلية بالقدرة على استخراج الميزات العالمية دون الحاجة إلى استخدام عدد كبير من المعلمات. الفكرة الأساسية وراء كتلة المعالجة غير المحلية هي تطبيق ضرب المصفوفات بين الميزات الموجودة على نفس الخرائط الميزية.النتائج: قمنا بتدريب وتقييم الطريقة المقترحة على مجموعة بيانات LIDC-IDRI التي تحتوي على 1,018 تصوير مقطعي محوسبي (CT). اتبعنا إجراءً دقيقًا لإعداد التجارب، وهو التحقق الصليبي ذو العشر طيات (10-fold cross-validation)، وأهملنا العقد التي تم تصنيفها بواسطة أقل من ثلاثة أطباء شعاعيين. حققت الطريقة المقترحة نتائجًا رائدة مع قيمة AUC=95.62%، بينما أظهرت تفوقًا واضحًا على الطرق الأساسية الأخرى.الاستنتاجات: يمتلك شبكتنا العميقة المحلية-العالمية المقترحة القدرة على استخراج الميزات المحلية والعالمية بدقة عالية. أثبتت طريقتنا الجديدة تفوقها على هياكل الحالة الحالية الرائدة مثل Densenet و Resnet مع التعلم النقل (transfer learning).