准确及高效地勾画医学影像中危及器官和靶区组织的轮廓是实现精准放射治疗的关键步骤,影响放射治疗计划的精确性和治疗疗效。目前危及器官自动勾画算法可分为医学图像配准和医学图像分割两类,这些算法通常面临以下挑战:1)四维图像配准任务中性能与计算时间的权衡问题。成对配准算法忽略了四维图像数据中不同运动阶段（如呼吸等）间的时间连贯性,因而产生欠佳的形变向量场;而分组配准算法计算成本较高,优化时间长。基于深度学习的配准方法需要大量标签数据进行训练,同时在新测试数据上配准性能较基于优化的传统方法低。2)小样本训练问题。标注医学图像数据往往要求具备专业的临床医学知识,且十分耗时,导致难以获取大型医学数据集,尤其在需求像素级标注的分割任务中这一问题更加严峻。在深度学习中,使用小型数据集进行训练会导致深度神经网络过拟合训练数据,降低模型分割性能。3)CBCT影像质量问题。与核磁共振成像等影像相比,CBCT影像质量低、具备较多伪影和噪声、软组织间对比度低,导致模型难以准确地辨别其器官边界以实现自动勾画过程。为解决以上挑战,本文首先提出基于深度学习的少样本分组图像配准算法,设计并使用所提出的少样本配准网络以解决4DCT配准中的优化问题,利用隐式配准模板以减少由单一参考图像引入的配准误差,同时利用少量标注数据进行预训练以加速模型优化过程。针对小样本训练问题,本文提出基于图像配准的半监督危及器官分割算法,利用可变形图像配准算法将有标注图像的人工勾画轮廓传递至大量无标签图像中,并将生成的伪标签用于训练头颈部危及器官分割模型,以减缓神经网络在小样本数据集中过拟合和性能欠佳的问题。针对CBCT影响质量差的挑战,本文提出可形变图像配准引导的医学图像分割算法,通过Demons配准算法为CBCT图像生成初始的伪轮廓,作为分割模型的先验信息,使其侧重于提取轮廓周围的局部特征,以实现精准的CBCT分割性能。为了验证所提出算法的有效性,本文分别在4DCT、CT及CBCT等多个数据集上进行充分的实验。实验结果证明,所提出的算法能有效地缓解上述挑战,提升模型在4DCT配准、CT及CBCT影像分割任务上的性能,在放射治疗的危及器官轮廓自动勾画任务中具有广泛的应用前景。