CN105105780A - 动态楔形板控制点的生成方法及装置 - Google Patents

Abstract

本发明提供了一种动态楔形板控制点的生成方法，包括：确定目标等剂量曲线和目标剂量；根据所述目标等剂量曲线和所述目标剂量来生成一维注量分布；根据所述目标剂量优化所述一维注量分布，根据所述优化后的一维注量分布生成所述动态楔形板的控制点。

Description

动态楔形板控制点的生成方法及装置

技术领域

本发明主要涉及放射治疗领域，尤其涉及动态楔形板控制点的生成方法及装置。

背景技术

在3D-CRT治疗中，由于在射束的方向上，肿瘤表面到体表的距离不同，肿瘤的形状也不同，因此在射线源与体表之间需要加装物理楔形板来对射线的强度分布进行调整。物理楔形板通常是由高密度的金属板料制成，楔形板的外形一侧厚一侧薄。射线通过楔形板后，在均匀的水模中形成一定的剂量分布。

动态楔形板是在物理楔形板的基础上发展出来的一种虚拟楔形板技术(在本文中，动态楔形板和虚拟楔形板可互换地引述)。它是利用一对钨门来达到与物理楔形板相似的效果。在治疗时一侧钨门保持不动，另一侧钨门运动，不同区域的射线强度与该处的实际照射时间成正比。图1示出了钨门位置与射线注量的关系。

与物理楔形板相比，动态楔形板具有以下优势：一、减少了物理楔形板的安装时间，缩短治疗时间；二、不局限于几个典型的楔形板角度，理论上来讲动态楔形板可以形成任意的角度；三、动态楔形板技术的射线在照射到人体之前无需穿过物理楔形板，因此避免了射线硬化。

以增强型动态楔形板(EDW)为例，说明虚拟楔形板的执行过程。

步骤一：治疗时根据肿瘤的大小和形状指定楔形野的大小及楔形角度。如图2A和2B所示。图2A为从射线照射方向看向病人视角，图2B为图2A沿虚线的方向的截面图。楔形野的大小的选择使X光的射野能够包围肿瘤(图2A中有四条线包围肿瘤，这四条线表示图2B中钨门开口的边界)。楔形角度根据图2A中肿瘤中心线与水平面的夹角确定，如本例中选择的楔形角度为30度。步骤二：根据肿瘤部位、治疗野个数和治疗次数给定肿瘤的处方剂量。步骤三：治疗系统根据楔形野的大小和角度以及预先生成的标准化治疗子野表(GSTT，GoldenSegmentedTreatmentTable)生成实际治疗子野表(STT，SegmentedTreatmentTable)。步骤四：依据步骤三中的STT实施治疗。

上述步骤三中的实际治疗子野表(STT)包括多个控制点。控制点描述的是当累积MU达到某个值时，准直器部件(如钨门，多叶光栅等)需要到达的位置。如表1中的每一行都代表一个控制点。在一次治疗过程中，累积MU值从0开始，到最大所需MU值结束，中间需要一系列的点来控制准直器部件的移动。表1中给出了一个治疗子野表的示例，MU所在列为相对累积MU值(实际治疗时应乘以所需最大MU值)。

MU	JAW1(cm)	JAW2(cm)
			0	-7	6.5
0.29	-6	6.5
			0.35	-5	6.5
0.425	-3	6.5
			0.5	-1	6.5
0.63	1	6.5
			0.76	3	6.5
0.915	5	6.5
			1	6	6.5

表1

标准化治疗子野表在生成时使用的介质是均匀的水模体，因此由于患者组织密度或电子密度与水的差异，用传统的动态楔形板治疗时，用户期望的等剂量曲线与实际的等剂量曲线间总会存在一定的差异。

而且当肿瘤的形状不规则时，仅通过所述楔形野的大小和角度两个参数不能准确表征肿瘤的实际情况，因此用传统的动态楔形板不能匹配不同患者的肿瘤形状与深度，也就无法在肿瘤上获得用户期望的等剂量曲线。

发明内容

为了解决上述现有技术中，由于患者的组织密度或电子密度介质与水模体之间存在差异以及肿瘤的形状不规则时难以在肿瘤上获得用户期望的等剂量曲线，本发明提出的控制动态楔形板的方法，通过设定目标等剂量曲线以及目标剂量，生成控制点，更好地表征肿瘤的形状，并在剂量计算时通过患者的CT图像获取患者的介质密度或电子密度用于剂量计算，使得在治疗时肿瘤上获得期望的等剂量曲线。

本申请提供了一种动态楔形板控制点的生成方法，包括：确定目标等剂量曲线和目标剂量；根据所述目标等剂量曲线及所述目标剂量来生成一维注量分布；根据所述目标剂量优化所述一维注量分布；根据所述优化后的一维注量分布生成所述动态楔形板的控制点。

优选地，确定目标等剂量曲线包括根据指定的深度、楔形板角度、楔形野大小来确定所述目标等剂量曲线。

优选地，所述确定目标等剂量曲线包括根据肿瘤的形状指定所述目标等剂量曲线。

优选地，所述根据所述目标剂量优化所述一维注量分布的步骤包括：根据所述一维注量分布生成所述目标等剂量曲线上的实际剂量分布；计算剂量偏差，所述剂量偏差为所生成的目标等剂量曲线上的实际剂量分布与所述目标剂量之差；根据所述剂量偏差来调整所述一维注量分布。

优选地，所述生成一维注量分布包括：通过I_0m＝I_mexp(μd_m)来计算所述等剂量曲线上的第m个采样点的入射射线的注量I_omI₀，获得所有采样点的注量作为一维注量分布，其中μ为平均线性衰减系数，I_m为所述目标剂量，d_m为射线到达第m个采样点在患者体内所经过的距离。

优选地，所述一维注量分布包括被水平分割成片状的多个子野或者被竖直分成立柱形状的多个子射束。

优选地，所述生成目标等剂量曲线上的实际剂量分布包括通过来计算所述目标等剂量曲线上每个采样点的实际剂量，其中，n表示子野或子射束的编号，N表示子野或者子射束的个数，n∈(1,…,N)，m表示所述等剂量曲线上采样点的编号，M表示等剂量曲线上采样点的个数，m∈(1,…,M)，D_m为所述目标等剂量曲线上第m个采样点的实际剂量，所述w_n为权参数，表示每个子野的厚度或每个子射束的高度，w_n>0，所述t_mn为影响矩阵。

优选地，所述影响矩阵通过笔形束算法或卷积算法获得。

优选地，该方法还包括：预先获取病人的CT图像，并根据所述CT图像获取患者对于水的相对密度分布或相对电子密度分布；通过蒙特卡罗方法模拟或实际测量获取笔形束算法中笔形束在水中的剂量分布或者卷积算法中卷积核在水中的相对能量沉积分布；根据所述患者对于水的相对密度分布或相对电子密度分布修正每个笔形束的剂量分布或者每个位置卷积核的相对能量沉积分布。

优选地，通过迭代的方式调整所述一维注量分布，具体包括使用以下非线性规划来求取最优权参数w_n：

$\min \underset{m}{\Σ}\left|D_m-D_t\right|$

s.t.

$\begin{array}{cc}{D}_m=\underset{n=1}{\overset{N}{\Σ}}{w}_n{t}_{mn}& \∀m\∈\{1,...,M\}\end{array}$

$\begin{array}{cc}{w}_n>0& \∀n\∈\left\{1,...,N\right\}\end{array}$

其中设置剂量最大容许误差为α或者最大迭代次数为β，当所述目标等剂量曲线上的所有采样点的剂量偏差都小于α或当迭代次数达到β次时，优化结束，获取权参数w_n的最优解。

本申请还提供了一种动态楔形板控制点的生成装置，包括：用于确定目标等剂量曲线和目标剂量的模块；用于根据所述目标等剂量曲线及所述目标剂量来生成一维注量分布的模块；用于根据所述目标剂量优化所述一维注量分布的模块；用于根据所述优化后的一维注量分布生成所述动态楔形板的控制点的模块。

与现有技术相比，本发明具有以下优点：

以等剂量线为目标，比单一的楔形板角度或角度组合的方式能够更好地匹配不同患者的肿瘤形状和深度，控制点不是从预生成的控制点中截取，而是根据患者的肿瘤形状与深度进行优化计算获取的，能够更好地满足不同患者的需求。

进一步地，本发明还采用患者的CT图像获取患者对于水的相对密度分布或相对电子密度分布；用来修正笔形束算法中笔形束在水中的剂量分布或者卷积算法中卷积核在水中的相对能量沉积分布，因此，患者体内剂量分布的估计更为准确。

附图说明

图1是动态楔形板的钨门位置与射线注量的关系。

图2A和2B是治疗中动态楔形板的楔形野、钨门与肿瘤的示意图；图2C是治疗中入射光源的注量与采样点的示意图。

图3是等剂量曲线在肿瘤横截面上的示意图。

图4是楔形角、楔形野和标准测量深度的示意图。

图5示出了两种一维注量分布。

图6解说了根据本发明的基于一维优化的动态楔形板的方法。

图7示意性地解说了影响矩阵的构成。

图8A和8B解说了一维注量分布的调整。

图9是由一维注量转换成控制点的示意图。

具体实施方式

为让本发明的上述目的、特征和优点能更明显易懂，以下结合附图对本发明的具体实施方式作详细说明。

在下面的描述中阐述了很多具体细节以便于充分理解本发明，但是本发明还可以采用其它不同于在此描述的其它方式来实施，因此本发明不受下面公开的具体实施例的限制。

本申请主要解决以下问题，如背景技术所述，若截面上的肿瘤形状不规则，用传统的增强型动态楔形板(EDW)方法无法使得在肿瘤上获得较为均匀的剂量。在本发明中，可以在肿瘤的截面图中勾勒出目标等剂量线(如图3中的中心线)，以此作为优化的目标获得治疗用的子野表。这种方法的执行过程中需要进行剂量计算，因此可以充分考虑人体组织的密度，使得剂量的投送更为准确。

以下描述根据本发明的基于一维优化的动态楔形板的方法。该方法包括以下步骤：

步骤1，确定目标等剂量曲线、目标剂量。

目标等剂量曲线可由以下两种方式给出，一种是用户指定深度(楔形角的定义深度)、楔形板角度、楔形野大小，由系统计算出目标等剂量曲线。另一种是由用户直接指定目标等剂量曲线，例如，用户可通过绘图工具在图像中勾勒出目标等剂量曲线。

同时需要说明的是图3中从光源发出的射线与目标等剂量曲线至多有一个交点。这是因为X射线在到达人体2cm左右之后其产生的剂量会呈单调衰减状态，因此如果勾勒的曲线在同一光路上穿过多次，就相当于要求同时在这几个交点上到达相同剂量，这显然是与剂量的单调衰减状态相矛盾的。

图4示出IEC60976中所描述的深度(在IEC60976中为10cm)、楔形板角度、楔形野的大小与等剂量曲线的关系。注意到，虽然图4中的等剂量曲线为理想情况下的直线，但实际情况中往往为曲线。

步骤2，根据目标等剂量曲线以及目标剂量生成一维注量分布。

X射线在物质中的衰减符合以下规律：

I＝I₀exp(-μd)

其中I₀为入射强度，μ为射线在该物质中的平均线性衰减系数，d为穿透的物质厚度，I为出射强度。

则入射强度I₀＝Iexp(μd)，进一步地，所述等剂量曲线上的第m个采样点的入射射线的注量为I_om＝I_mexp(μd_m)，其中，I_m为第m个采样点上的剂量值，在计算一维注量分布(初始一维注量分布)时，将所述I_m设置为所述目标剂量D_t，比如所述目标剂量为5000cGy，则在计算一维注量分布时，将I_m设置为5000cGy(剂量值目前经常采用的一种单位是cGy(西戈瑞)，1cGy表示每克介质吸收10^-5J能量，临床上的一个典型值为5000cGy)，d_m为射线到达第m个采样点在患者体内所经过的距离，通过所述目标等剂量线获得。将所有采样点对应的注量求出，即为一维注量分布。图2C中给出了第2个采样点对应的所需注量。

以上计算可使用射线的平均线性衰减系数(μ)的经验值，例如，2MV单能光子在水中的衰减系数为4.932E-2/cm。

一维注量分布有两种方法表示：一种方法是将注量分布水平切成很多薄片，这种切法将注量分布分成很多个Segment(子野)；另一种分法是将注量分布竖直切成很多小立柱，这种分法将注量分布分成很多Beamlet(子射束)。图5示出了这两种一维注量分布的表示方法。本技术方案中注量分布上的多个个离散采样点，插值后可以求得注量分布分解为子野或子射束所需的注量值，从而分解成子野或子射束。

步骤3，根据一维注量分布生成所述目标等剂量曲线上的实际剂量分布。

剂量是指在X射线照射时单位质量上沉积的能量。

射野与剂量的关系即在一个射野照射单位时间长度在剂量点上沉积的能量(剂量点为预先定义的等剂量曲线上的点，例如图3上中心线上的点)，该关系由影响矩阵表示。换言之，影响矩阵是各个单位子野或子射束在剂量点上产生的剂量。作为示例，参见图7，其中1、2、3、4、5、6为6个剂量点，A、B、C、D、E为5个单位子射束，则影响矩阵为6×5矩阵，其中每个元素t_mn是对应单位强度的子射束n在剂量点m上产生的剂量。

影响矩阵中的元素t_mn的数值大小由与患者匹配的介质密度或电子密度、子射束射野的大小、剂量点的深度、剂量点离射束中心轴的距离决定。所述与患者匹配的介质密度包括患者对于水的相对密度分布或相对电子密度分布，可以通过预先扫描的患者CT图像获取。举例而言，CT值通常与组织的电子密度成正比。组织的电子密度反映了光子能量的阻止本领。电子密度越大，光子能量的阻止本领就越大，能量就越容易在该位置沉积。

影响矩阵可由剂量计算方法求得，诸如，笔形束或卷积算法。

笔形束算法把组织中某一点的剂量分成两部分计算：有效原射线剂量(primarydose)和散射线剂量(scattereddose)。其中有效原射线剂量指从放射源发出的原始X射线光子所造成的剂量和原始X射线光子与准直系统相互作用产生的散射线造成的剂量之和，散射线剂量指的是模体散射造成的剂量。

卷积算法通过把点核和TERMA卷积来计算剂量分布。TERMA的定义是光子与物质相互作用时在单位质量的物质中释放的总能量，反映了光子初级反应发生的强度。点核表示的是光子发生初级反应所导致的作用点附近的相对能量沉积，反映了光子初级反应后次级粒子与物质相互作用并沉积能量的过程。

笔形束算法和卷积算法均是本领域众所周知的算法，在此不再赘述。

生成目标等剂量曲线上的实际剂量分布可通过来计算目标等剂量曲线上每个采样点的实际剂量。

其中，n表示子野或子射束的编号，N表示子野或者子射束的个数，n∈(1,…,N)；m表示等剂量曲线上采样点的编号，M表示等剂量曲线上采样点的个数，m∈(1,…,M)；D_m为目标等剂量曲线上第m个采样点的实际剂量；w_n为权参数，表示每个子野的厚度或每个子射束的高度，w_n>0；t_mn为影响矩阵。

步骤4，计算剂量偏差。

计算步骤3中所计算的剂量与用户指定的等剂量线上的目标剂量之差，即为剂量偏差。

步骤5，根据剂量偏差迭代调整权参数以改变一维注量分布，直到剂量偏差小于给定值或达到最大迭代次数。

举例而言，可使用以下非线性规划来求取最优权参数w_n＝[w₁,…,w_n]：

$\min \underset{m}{\Σ}\left|D_m-D_t\right|$

s.t.

$\begin{array}{cc}{D}_m=\underset{n=1}{\overset{N}{\Σ}}{w}_n{t}_{mn}& \∀m\∈\{1,...,M\}\end{array}$

$\begin{array}{cc}{w}_n>0& \∀n\∈\left\{1,...,N\right\}\end{array}$

其中设置剂量最大容许误差为α或者最大迭代次数为β，当目标等剂量曲线上的所有采样点的剂量偏差都小于α或当迭代次数达到β次时，优化结束，获取权参数W_n的最优解。

作为示例，图8A和8B解说了一次迭代调整注量分布。假设图8A中所示强度的子射束A、B、C、D、E产生的实际等剂量曲线分布如粗黑实线所示，那么等剂量点4和5的剂量大于给定的剂量值。通过对影响矩阵的评估，调整减少子射束D和E的强度能够有效地减少等剂量点4和5所受的剂量，因此大量减少子射束D和E的强度，并对其他子射束的强度进行微调。得到图8B中所示的实际等剂量曲线，经过一次迭代后实际等剂量曲线更接近目标等剂量曲线。

步骤6，将最终生成的一维注量分布转换成钨门的控制点。

控制点由一系列的累积MU(monitorunit)和对应的钨门开口位置组成，表征的是当射线照射的MU达到指定值时，钨门应该处于什么位置。相邻控制点之间的钨门移动轨迹由线性插值得到。

由一维注量转换成控制点在《intensity-modulatedradiationtherapy》(SWebb，2001)中有描述。如图9中所示，在图9中假设剂量率是恒定的，那么图9中的纵坐标对应于相对的累积MU值，图9中的横坐标为钨门移动方向的位置值(所述钨门开口由两个位置值决定)。图中(a)部分表示一维注量分布，图中(b)部分表示将注量分布的导数为负的段上下翻转，图中(c)部分将各段与前段对齐，得到不考虑准直器移动速度情况下的曲线，两条曲线分别表示两个准直器，图中(d)部分曲线为图中(c)部分的曲线加入准直器移动速度的约束得到。控制点根据图中(d)部分中的曲线产生，具体操作为：从0到最大MU在图中(d)部分中选择一系列的MU值，在每个MU值处在图(d)部分中作平行于横轴的直线，求取与两条曲线交点处的位置，即可得到控制点。

应理解，所公开的方法中各步骤的具体次序或阶层是示例性过程的解说。基于设计偏好，应该理解，这些方法中各步骤可以重新编排次序或组合。

本领域技术人员将领会，结合本文中所公开的实施例描述的各种解说性逻辑块、模块、电路、和算法步骤可被实现为电子硬件、计算机软件、或两者的组合。为清楚地解说硬件与软件的这一可互换性，各种解说性组件、块、模块、电路、和步骤在上面是以其功能性的形式作一般化描述的。此类功能性是被实现为硬件还是软件取决于具体应用和施加于整体系统的设计约束。技术人员对于每种特定应用可用不同的方式来实现所描述的功能性，但这样的实现决策不应被解读成导致脱离了本发明的范围。

虽然本发明已参照当前的具体实施例来描述，但是本技术领域中的普通技术人员应当认识到，以上的实施例仅是用来说明本发明，在没有脱离本发明精神的情况下还可作出各种等效的变化或替换，因此，只要在本发明的实质精神范围内对上述实施例的变化、变型都将落在本申请的权利要求书的范围内。

Claims (20)

1.一种动态楔形板控制点的生成方法，包括：

确定目标等剂量曲线和目标剂量D_t；

根据所述目标等剂量曲线及所述目标剂量来生成一维注量分布；

根据所述目标剂量优化所述一维注量分布；

根据所述优化后的一维注量分布生成所述动态楔形板的控制点。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述确定目标等剂量曲线包括根据指定的深度、楔形板角度、楔形野大小来确定所述目标等剂量曲线。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述确定目标等剂量曲线包括根据肿瘤的形状指定所述目标等剂量曲线。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述目标剂量优化所述一维注量分布的步骤包括：

根据所述一维注量分布生成所述目标等剂量曲线上的实际剂量分布；

计算剂量偏差，所述剂量偏差为所生成的目标等剂量曲线上的实际剂量分布与所述目标剂量之差；

根据所述剂量偏差来调整所述一维注量分布。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述生成一维注量分布包括：

通过I_0m＝I_mexp(μd_m)来计算所述等剂量曲线上的第m个采样点的入射射线的注量I_om，

获得所有采样点的注量作为一维注量分布，

其中μ为平均线性衰减系数，I_m为第m个采样点上的剂量值，在计算一维注量分布时，所述I_m设置为所述目标剂量D_t，d_m为射线到达第m个采样点在患者体内所经过的距离。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述一维注量分布包括被水平分割成片状的多个子野或者被竖直分成立柱形状的多个子射束。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述生成目标等剂量曲线上的实际剂量分布包括通过来计算所述目标等剂量曲线上每个采样点的实际剂量，

其中，n表示子野或子射束的编号，N表示子野或者子射束的个数，n∈(1,…,N)，m表示所述等剂量曲线上采样点的编号，M表示等剂量曲线上采样点的个数，m∈(1,…,M)，D_m为所述目标等剂量曲线上第m个采样点的实际剂量，所述w_n为权参数，表示每个子野的厚度或每个子射束的高度，w_n>0，所述t_mn为影响矩阵。

8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述影响矩阵通过笔形束算法或卷积算法获得。

9.根据权利要求8所述的方法，其特在于，所述方法还包括：

预先获取病人的CT图像，并根据所述CT图像获取患者对于水的相对密度分布或相对电子密度分布；

通过蒙特卡罗方法模拟或实际测量获取笔形束算法中笔形束在水中的剂量分布或者卷积算法中卷积核在水中的相对能量沉积分布；

根据所述患者对于水的相对密度分布或相对电子密度分布修正每个笔形束的剂量分布或者每个位置卷积核的相对能量沉积分布。

10.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，通过迭代的方式调整所述一维注量分布，具体包括使用以下非线性规划来求取最优权参数w_n：

s.t.

其中设置剂量最大容许误差为α或者最大迭代次数为β，当所述目标等剂量曲线上的所有采样点的剂量偏差都小于α或当迭代次数达到β次时，优化结束，获取权参数w_n的最优解。

11.一种动态楔形板控制点的生成装置，包括：

用于确定目标等剂量曲线和目标剂量的模块；

用于根据所述目标等剂量曲线及所述目标剂量来生成一维注量分布的模块；

用于根据所述目标剂量优化所述一维注量分布的模块；

用于根据所述优化后的一维注量分布生成所述动态楔形板的控制点的模块。

12.根据权利要求11所述的装置，其特征在于，所述用于确定目标等剂量曲线的模块包括用于根据指定的深度、楔形板角度、楔形野大小来确定所述目标等剂量曲线的模块。

13.根据权利要求11所述的装置，其特征在于，所述用于确定目标等剂量曲线的模块包括用于根据肿瘤的形状指定所述目标等剂量曲线的模块。

14.根据权利要求11所述的装置，其特征在于，所述用于根据所述目标剂量优化所述一维注量分布的模块包括：

用于根据所述一维注量分布生成所述目标等剂量曲线上的实际剂量分布的模块；

用于计算剂量偏差的模块，所述剂量偏差为所生成的目标等剂量曲线上的实际剂量分布与所述目标剂量之差；

用于根据所述剂量偏差来调整所述一维注量分布的模块。

15.根据权利要求14所述的装置，其特征在于，所述用于生成一维注量分布的模块包括：

用于通过I_0m＝I_mexp(μd_m)来计算所述等剂量曲线上的第m个采样点的入射射线的注量I_om的模块，

用于获得所有采样点的注量作为一维注量分布的模块，

其中μ为平均线性衰减系数，I_m为所述目标剂量，d_m为射线到达第m个采样点在患者体内所经过的距离。

16.根据权利要求15所述的装置，其特征在于，所述一维注量分布包括被水平分割成片状的多个子野或者被竖直分成立柱形状的多个子射束。

17.根据权利要求16所述的装置，其特征在于，所述用于生成目标等剂量曲线上的实际剂量分布的模块包括用于通过来计算所述目标等剂量曲线上每个采样点的实际剂量的模块，

其中，n表示子野或子射束的编号，N表示子野或者子射束的个数，n∈(1,…,N)，m表示所述等剂量曲线上采样点的编号，M表示等剂量曲线上采样点的个数，m∈(1,…,M)，D_m为所述目标等剂量曲线上第m个采样点的实际剂量，所述w_n为权参数，表示每个子野的厚度或每个子射束的高度，w_n>0，所述t_mn为影响矩阵。

18.根据权利要求17所述的装置，其特征在于，所述影响矩阵通过笔形束算法或卷积算法获得。

19.根据权利要求18所述的装置，其特在于，还包括：

用于预先获取病人的CT图像，并根据所述CT图像获取患者对于水的相对密度分布或相对电子密度分布的模块；

用于通过蒙特卡罗方法模拟或实际测量获取笔形束算法中笔形束在水中的剂量分布或者卷积算法中卷积核在水中的相对能量沉积分布的模块；

用于根据所述患者对于水的相对密度分布或相对电子密度分布修正每个笔形束的剂量分布或者每个位置卷积核的相对能量沉积分布的模块。

20.根据权利要求17所述的装置，其特征在于，进一步包括，用于通过迭代的方式调整所述一维注量分布的装置，其被配置成使用以下非线性规划来求取最优权参数w_n：

s.t.

其中设置剂量最大容许误差为α或者最大迭代次数为β，当所述目标等剂量曲线上的所有采样点的剂量偏差都小于α或当迭代次数达到β次时，优化结束，获取权参数w_n的最优解。