本发明公开了一种基于有监督深度子空间学习的胰腺术后糖尿病预测系统。利用深度卷积神经网络自动分割术前CT胰腺区域，利用MITK软件进行胰腺切缘模拟，获得术后的残余胰腺区域，大大减小感兴趣区域标注的工作量。对残余胰腺区域提取传统影像组学特征和深层语义特征，构建高维影像特征集；提取与糖尿病相关的临床因素，包括胰腺切除率、脂肪与肌肉组织成分、人口学信息和生活习惯，构建临床特征集。基于一个有监督的深度子空间学习网络，对影像和临床特征在子空间中进行降维表示和融合，同时训练预测模型，挖掘与预测任务高度相关的敏感特征，对患者术后患糖尿病风险进行预测，具有较高的自动化程度和判别精度。