医療画像セグメンテーションにおける半教師あり学習の課題は、未ラベルデータを効果的に活用することと、モデルの一貫性を確保することにあります。提案手法のABDは、混合された摂動が一貫性学習に与える影響を軽減し、一貫性学習の上限を高めることを目的としています。今後、このような課題に対処するために、より複雑なケースに対応するためのパッチ適応型の変位戦略の設計が期待されます。これにより、モデルはより多くの意味情報を学習し、未制御領域をより効果的に処理できるようになるでしょう。