本发明公开了一种针对甲状腺结节的自适应分类方法及装置。本发明一实施方式包括：将甲状腺结节对应的目标视频数据作为训练样本；目标视频数据均标注有征象特征标签；目标视频数据包括不同分类标准给出的TIRADS等级的数据组；并对训练样本的征象特征分类进行监督训练，得到征象分类结果和第一损失函数；之后，基于训练样本和征象分类结果，对不同数据对应的TIRADS等级的分类进行监督训练，得到第二损失函数；最后，基于第一损失函数和第二损失函数，对模型进行优化，生成结节分类模型。由此，对训练样本中征象特征分类，以及不同数据对应的TIRADS等级进行有监督的分类训练，提升了模型预测结果的准确率以及模型的泛化能力。