勾畫危及器官是放射治療中的重要環節。目前人工勾畫的方式依賴于醫生的知識和經驗，非常耗時且難以保證勾畫準確性、一致性和重復性。為此，本研究提出一種深度卷積神經網絡，用于頭頸部危及器官的自動和精確勾畫。研究回顧了 496 例鼻咽癌患者數據，隨機選擇 376 例用于訓練集，60 例用于驗證集，60 例作為測試集。使用三維（3D）U-NET 深度卷積神經網絡結構，結合 Dice Loss 和 Generalized Dice Loss 兩種損失函數訓練頭頸部危及器官自動勾畫深度卷積神經網絡模型，評估參數為 Dice 相似性系數和 Jaccard 距離。19 種危及器官 Dice 相似性指數平均達到 0.91，Jaccard 距離平均值為 0.15。研究結果顯示基于 3D U-NET 深度卷積神經網絡結合 Dice 損失函數可以較好地應用于頭頸部危及器官的自動勾畫。