電腦治療計畫系統使用 model-based 演算法較能得到準確的計算值，下列何者是較為廣泛使用的 model-based演算法？

本題觀念：

本題探討放射治療計畫系統（Treatment Planning System, TPS）中，劑量計算演算法（dose calculation algorithms）的分類與臨床應用現況。現代 TPS 為了提升不均勻組織（如肺部、骨骼）的劑量計算準確度，多採用基於物理模型的演算法（model-based algorithms），而選擇哪種演算法通常取決於「計算準確度」與「運算時間」之間的平衡。

選項分析

• A. analytic function method（解析函數法）： 這屬於早期發展的方法，主要使用數學解析函數來擬合測量到的劑量數據。它並沒有詳細模擬輻射在不均勻組織中真實的物理傳輸過程與二次粒子的散射效應，因此不被歸類為現代廣泛使用的 model-based 演算法。

• B. semiempirical correction method（半經驗校正法）： 這是屬於 correction-based（或 factor-based） 演算法，而非 model-based。這類方法（如 Batho 法、等效組織空氣比法 ETAR）依賴在均勻水假體（water phantom）中測得的數據，再透過數學經驗公式對人體輪廓與內部組織密度進行「修正」。這類方法計算速度快，但在處理電子平衡破壞（loss of electr

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