本研究针对头颈肿瘤及转移性淋巴结进行精准分割，采用预训练权重和MixUp增强的完全监督学习方法，开发了新型网络架构。模型在放疗前后图像上的分割效果分别为82.38%和72.53%，显示出其在头颈癌诊断与治疗中的潜力。

自监督方法在成像逆问题中证明有效，为基于学习的方法铺平了道路。本文提出了一种新的自监督方法，利用图像分布近似尺度不变的事实，可应用于高频信息丢失的逆问题。实验证明该方法优于其他自监督方法，与完全监督学习相当。

自监督方法在成像逆问题中证明了有效性，为基于学习的方法铺平了道路。本文提出了一种新的自监督方法，利用图像分布近似尺度不变的事实，可应用于高频信息丢失的逆问题。实验证明该方法优于其他自监督方法，并与完全监督学习相当。