本文提出了一种有效的半监督医疗图像分割方法DPMS，通过数据扰动和模型稳定化提升性能。研究探讨了半监督域适应，采用自我学习的编码器和像素级特征一致性约束，实施两阶段训练，实验证明其优于其他方法。该方法在多个医学图像数据集上表现出色，有效解决了标注不足和领域转移问题。