本研究提出了一种基于U-Net架构的自动化头颈肿瘤勾画方法，有效解决了MRI影像中肿瘤体积分割的耗时问题。通过补丁归一化和数据增强策略，显著提升了模型性能，展现出良好的临床应用前景。

本研究提出了一种新的两阶段交互式点击细化框架，结合了深度学习技术的自动化优势，以提高口咽癌原发肿瘤体积分割的准确性和临床应用的准确性。