2) To deal with domain shift between the two domains while transferring the knowledge of similar anatomical structures, we use Domain-Specific Batch Normalization (DSBN) [1]} with shared convolutional kernels for the two domains, and integrate it into a Mean Teacher (MT)-based consistency regularization framework to leverage unannotated images in the target domain.

2) Для работы с сдвигом домена между двумя областями, при передаче знаний о схожих анатомических структурах, мы используем Доменно-специфическую нормализацию пакетов (DSBN) [1] с общими сверточными ядрами для двух областей и интегрируем ее в каркас регуляризации избыточности, основанный на Среднем Учителе (MT), чтобы использовать непомеченные изображения в целевом домене.