本发明公开了一种基于深度学习的甲状腺良恶性结节区域的检测方法，通过检测状态稳定模块穿戴于患者颈部保持监测稳定性状态，使病灶皮表特征采集模块的监测接触点与患者结节病灶贴触，通过所述病灶皮表特征采集模块、体温变化采集模块和心率特征采集模块对患者病理特征检测；通过采集不同类型数据以及该类型对病情的影响程度获得数据比重后，经过数据修正后并求出最终数值，给于患者自身一个恢复状态下良恶的判断的参考值，同时在接触外阻隔层受到手部接触而产生位移活动时，通过柔性形变避免造成所述后颈内贴合层的迁带拉扯，进而保持所述病灶皮表特征采集模块在周期内进行采集捕捉下的位置稳定性。