剂量体积直方图（DVH）指标是诊所中广泛接受的评估标准。但是，将这些指标纳入深度学习剂量预测模型，这是由于其非跨性别性和非差异性而具有挑战性的。我们提出了一种基于力矩的新型损失功能，用于预测具有挑战性的常规肺强度调节疗法（IMRT）计划的3D剂量分布。基于力矩的损耗函数是凸面和可区分的，并且可以轻松地将DVH指标合并到没有计算开销的任何深度学习框架中。也可以定制这些矩，以反映3D剂量预测中的临床优先级。例如，使用高阶矩可以在高剂量区域中更好地预测串行结构。我们使用了360的大型数据集（240次培训，50次进行验证，70次进行测试），使用2GY $ \ times $ 30分数的常规肺部患者使用我们机构的临床治疗计划来训练深度学习（DL）模型。我们使用计算机断层扫描（CT），计划目标体积（PTV）和风险风险轮廓（OAR）培训了UNET，例如CNN体系结构，以推断相应的素素3D剂量分布。我们评估了三种不同的损失函数：（1）流行的平均绝对误差（MAE）损失，（2）最近开发的MAE + DVH损失，以及（3）提出的MAE +矩损失。使用不同的DVH指标以及剂量得分和DVH得分比较了预测的质量，该指标最近由AAPM知识的计划大挑战挑战。具有（MAE +力矩）损耗函数的模型通过显着提高DVH得分（11％，p $ <$ 0.01），而具有相似的计算成本，从而超过了MAE损失的模型。它还优于接受（MAE+DVH）训练的模型，它可以显着提高计算成本（48％）和DVH得分（8％，p $ <$ 0.01）。