本研究提出了GRAPE微调框架，有效解决了监督微调数据与目标模型分布不匹配的问题，显著提升了模型性能，实验结果显示最高提升可达17.3%。

本研究提出了一种解决多脏器医学图像分割中标记和未标记像素分布不匹配问题的框架LTUDA。通过交叉集数据增强和基于原型的分布对齐方法，提高了分割任务的性能，降低了未标记前景与背景之间的差异。