目的:设计一种基于深度学习的自动勾画模型，用于勾画头颈部危及器官(OARs)，并与基于图谱方法的Smart segmentation勾画软件进行比较。方法:自动勾画模型由基于深度学习神经网络的分类模型和勾画模型组成。分类模型将CT图像从头脚方向分为6个分类，将每个OARs对应分类的CT图像输入勾画模型进行分割勾画。自动勾画模型使用150例病例训练模型，Smart segmentation使用相同的150例病例组成图谱库，两者同时对20例测试集进行勾画。使用相似度系数(DSC)和豪斯多夫距离(HD)评估2种方法勾画准确性，同时记录两种方法勾画花费时间。根据数据是否满足正态分布，分别使用配对n t检验和Wilcoxon符号秩和检验。n 结果:自动勾画模型的DSC和HD结果如下：脑干为0.88和4.41 mm、左眼球为0.89和2.00 mm、右眼球为0.89和2.12 mm、左视神经为0.70和3.00 mm、右视神经为0.80和2.24 mm、左颞叶为0.81和7.98 mm、右颞叶为0.84和8.82 mm、下颌骨为0.89和5.57 mm、左腮腺为0.70和11.92 mm和右腮腺为0.77和11.27 mm。除腮腺外，自动勾画模型勾画结果均优于Smart segmentation，差异有统计学意义(n t＝3.115～7.915，n Z＝－1.352～－3.921，n P<0.05)。同时，自动勾画模型速度比Smart segmentation提高了51.28%。n 结论:利用深度学习方法建立了自动勾画头颈部OARs的模型，得到较准确结果，勾画精度和速度均优于Smart segmentation软件。