本研究提出了一种新方法，通过利用放疗前的肿瘤区域和局部梯度图，提高头颈癌肿瘤体积分割的准确性。这对自适应放疗的分割和治疗计划有积极影响，可能改善患者治疗效果。

本研究提出了一种新方法UMambaAdj，用于头颈癌MRI引导自适应放疗中的肿瘤分割。结合UMamba和nnU-Net Residual Encoder的优势，在HNTS-MRG 2024测试集上，T2加权MRI图像的GTVp和GTVn平均Dice系数分别为0.751和0.842，显示出提高肿瘤勾画精度的潜力。