本发明提出了一种基于双模型交互学习的半监督医学图像分割方法及装置，并辅以稳定性判断策略，用于解决半监督医学图像分割的伪标签质量问题。根据标签数据特征，该方法在有效学习标签数据知识时引入交叉熵和DICE的监督约束。根据伪标签特征，该方法引入伴随变量，其主要作用是缓解错误伪标签对模型学习过程的影响。对样本进行噪声增强，并在正式训练阶段提供基于样本预测结果和噪声样本预测结果之间的一致性损失。根据双模型对无标签数据的学习，该方法提出基于稳定性判断的伪标签筛选机制，实现双模型交互学习；本发明实现方法简便，手段灵活，在医学图像的训练数据上取得显著的分割效果提升。