La clasificación de imágenes tiroideas basada en la categoría de Bethesda utilizando imágenes teñidas con Diff-Quick puede ayudar en el diagnóstico del cáncer de tiroides. Este artículo propone un enfoque de cruce de dominios que modifica la red neuronal profunda original diseñada para clasificar imágenes de rayos X para clasificar imágenes de tiroides teñidas. Dado que las imágenes teñidas con Diff-Quick tienen tamaños grandes y de alta calidad con células diminutas con características esenciales que pueden ayudar a un médico en el diagnóstico, es necesario redimensionar las imágenes para mantener esta característica, lo cual es significativo. Por lo tanto, en este artículo, también investigamos y evaluamos el rendimiento de diferentes métodos de interpolación, incluidos la interpolación lineal y cúbica. Los resultados del experimento evaluados en un conjunto de datos privado presentan resultados prometedores en la clasificación de imágenes tiroideas del enfoque propuesto.