一种用于甲状腺疾病的风险预测方法

本申请涉及疾病风险预测技术领域，公开了一种用于甲状腺疾病的风险预测方法，包括以下步骤：获取甲状腺超声影像数据并对其进行预处理，预处理包括去噪、标准化和图像增强；提取经过预处理的甲状腺影像数据中的特征信息，使用卷积神经网络进行特征提取；获取与甲状腺疾病相关的基因数据并对其进行标准化，去除冗余基因数据，选择与甲状腺疾病相关的基因信息；将所述影像数据和基因数据进行融合。本发明采用影像数据与基因数据融合的技术方案，通过互信息最大化和加权求和的方式有效结合两类数据特征，达到了显著提升疾病风险预测准确性的技术效果。本发明克服了单一数据源信息不完整的不足，提供了更加全面的决策依据。