摘要：智能医学图像分割方法正在快速地发展和应用,但面临着域转移挑战,即由于源域和目标域数据分布不同导致算法性能下降。为此,本文提出了一种基于生成对抗网络(GAN)的无监督端到端域自适应医学图像分割方法。设计网络训练调整模型,由分割网络和鉴别网络组成。分割网络以残差模块为基本模块,增加对特征的复用能力,降低模型优化难度,并将分割损失与对抗损失相结合,在鉴别网络的作用下学习图像特征层面的跨域特征。鉴别网络采用卷积神经网络,并带入源域标签训练,用来区分生成网络的分割结果是来自源域或目标域,整个训练过程无监督。使用膝关节磁共振(MR)图像公开数据集和采集的临床数据集进行实验,与经典的特征级域自适应方法和图像级域自适应方法对比,所提方法的平均戴斯相似性系数(DSC)分别提高了2.52%与6.10%。本文方法有效提高了分割方法的域自适应能力,显著提高了对胫骨和股骨的分割精度,可以较好地解决磁共振图像分割中的域转移问题。