本发明公开了基于目标感知生成对抗网络的多模态医学图像翻译方法。所述方法具体如下：给定来自源模态的整体图像及其对应的目标区域标签，通过二值化操作获得一个只包含目标区域的目标区域图像；构建基于目标感知的生成对抗网络框架；使用后向传播算法和自适应矩估计优化算法训练生成对抗网络框架；给定任意目标模态，采用训练完成的生成器，将来自源模态的任何输入整体图像转换为目标模态对应的翻译后的整体图像，并翻译来自源模态的目标区域图像到相应的目标模态对应的翻译后的局部区域图像。本发明的生成器同时学习整体翻译和局部翻译两条映射路径，再配合提出的交叉一致性损失函数来进一步优化，最终生成整体和局部均高质量的多模态医学图像。