本文介绍了一种基于损失加权策略的无源无监督领域适应方法，通过估计伪标签的不确定性逐步优化伪标签，并采用自监督对比框架增强知识聚合。该方法在多个基准测试中表现优异，证明了其鲁棒性，并探讨了在医学图像分割等领域的应用，展示了其有效性和通用性。