气胸是一种致命的疾病，借助胸部 X光片的自动辅助诊断系统可以减少诊断时间并节省宝贵的治疗时间。提出了一种基于Transformer网络的气胸图像分类方法，针对气胸图像样本少，采用了迁移学习的方法初始化网络权重，为了提高图片的质量，使用直方图均衡化方法增强图像质量，提高网络分类的准确率。结果表明，所提方法的分类准确率达到了90.1%，与卷积网络DenseNet-121相比，准确率提高了3.6%，可以推广到临床的辅助诊断当中。