在医疗影像辅助诊断研究中，研究者通常使用不同医院（多域）的数据，但当其中一个域的训练样本较少时，模型在该域的测试集上的分类结果将会很差。针对此问题，提出一种基于生成对抗网络的分类方法进行男女脑影像差异的域适应研究，首先使用生成对抗网络学习不同域的数据分布，并提取关键特征，然后基于提取的关键特征研究不同域的男女脑影像差异。实验表明，该方法在仅有少量数据参与训练的域上也能取得80%以上的分类准确度。