本文介绍了多种深度学习模型在头颈部癌症肿瘤分割中的应用，包括AnatomyNet、URPC框架和2S-ICR框架。这些模型通过改进算法和技术，提高了分割精度和处理速度，为放疗提供了有效支持，显示出深度学习在肿瘤体积分割中的良好前景。

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。