本研究提出了一种基于扩散概率模型的全无监督低剂量CT图像去噪方法，能够生成高质量的正常剂量CT图像，且性能优于多种监督学习方法。同时，研究还介绍了基于扩散模型的剂量预测方法，提升了放射治疗的剂量分布预测准确性，展示了其在癌症治疗中的应用潜力。

本文介绍了一种基于深度学习的自动轮廓绘制方法，旨在提高放射治疗效率。研究通过训练模型处理100位患者的数据，开发了非对称自编码器网络，从2D图像重建3D CT图像，提升患者定位精度。此外，提出了SP-DiffDose模型，利用SwinTransformer提高剂量预测准确性，显示出优越性和普适性。

本文探讨了深度学习在放射治疗中的应用，重点介绍了3D U-Net自动分割算法和剂量预测方法，特别是在头颈部癌症中的效果。研究表明，采用新指标和多种网络技术能够提高预测精度，推动放疗的自动化进程。