蒙卡算法（MC）

MC（蒙特卡洛算法）是一种以概率和统计理论为基础的计算方法。该算法将所求解的问题和一特定的概率模型相联系，随机抽样和模拟，以获得问题的近似解。在放疗计划计算中，MC通过逐一模拟和记录单个粒子的历程来求解粒子输运问题

  1. 首先读取粒子输运的物理输入：系统形状、材料、光子电子的分布、粒子和物质相互作用的类型和概率、发生反应后粒子的能量、角度分布、结束运动的条件、所求物理量。。。。。
  2. 然后通过随机抽样，模拟粒子能量，直到低于预先设定的阈值。常见的抽样方法有：
    1. 光子与原子作用的机制和抽样方法：光电效应、康普顿散射、电子对效应
    2. 电子与物质相互作用的抽样方法：电子多次散射、韧致辐射、正电子湮灭、非弹性碰撞
  3. 模拟中每次粒子与周围介质发生反应，算法都会记录粒子向周围介质沉积的能量
  4. 最后统计每个网格内沉积的总能量，即电离辐射剂量
  5. 本系统提供两种蒙卡计算剂量：
    1. 等效物质剂量：模拟患者体内真实环境的剂量，具有更高的准确性
    2. 等效水剂量：通常在QA计划时选择使用，QA设备本身校准基于相对于水的剂量