本文介绍了多种半监督医学图像分割方法，包括双任务一致性框架、SS-Net、ARCO框架、DPMS方法和基于平均教师模型的DCPA方法。这些方法在有限标注数据下显著提升了医学图像分割的性能，并探讨了基于锐度的优化器对模型泛化能力的影响，强调了进一步优化的必要性。