近年来随着计算机技术的高速发展,尤其是深度学习的引入,医学影像分析领域变得越来越自动化与智能化。这些技术在医学领域的应用包括疾病的诊断与分类、病灶的分割和检测等。众所周知,深度神经网络的性能很大程度上取决于训练集数据的质量高低,然而医学影像数据的标注往往需要耗费大量的专业人士的时间成本,同时,医学影像数据有时还会涉及到数据隐私等问题,这使得神经网络的训练难以开展。因此,研究面向多模态医学影像分析的领域自适应方法有十分重要的意义。本文在国内外研究基础上,对适用于医学影像分析的领域自适应方法展开了一系列研究,主要包括以下三点:（1）面向医学影像分割的领域自适应方法。本文提出了一种基于自集成网络的领域自适应方法。其中基础网络采用的是U-Net,引进了注意力机制来识别图像特征,并进一步利用这些特征来指导计算目标域的一致性损失。在一致性损失的指导下,学生网络可以从教师网络的输出中学习,同时学生网络还受其源域图像分割损失的影响。教师网络的参数采用指数滑动平均的方式进行更新。本文采用了公开的眼底图像数据集和细胞图像数据集进行实验,实验结果证实了该领域自适应方法的有效性。（2）面向医学影像分割的无源域数据领域自适应方法。本文提出了一种领域自适应方法,该方法不需要源域图像的数据,而是利用生成对抗网络中判别器识别图像特征的特点,让判别器学习了目标域的特征,再将判别器的参数迁移到分割网络的下采样部分中。本文采用公开医学影像数据集进行实验,实验结果表明了在没有源域数据的情况下,该方法可以有效减小分割模型在迁移过程中带来的损失,具有一定的先进性。（3）面向医学影像分类的无源域数据领域自适应方法。该方法基于生成对抗网络,并以残差网络为分类器,利用随机算法得到随机噪声,再根据目标域图像的类别,将标签输入到生成器中。生成对抗网络中的判别器的输入为生成图像和真实图像,并予以真实性判断。然后将生成的目标域风格的图像以及伪标签输入到分类器中,用于指导分类器的训练。本文选取了三个公开的关于糖尿病视网膜病变程度分类的数据集,实验结果表明该方法一定程度上解决了无源域数据带来的模型迁移之后准确率过低的问题,具有一定的实用价值。