論文の概要: Medical image classification via quantum neural networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2109.01831v2
• Date: Fri, 23 Dec 2022 14:34:51 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-16 04:35:37.687248
• Title: Medical image classification via quantum neural networks
• Title（参考訳）: 量子ニューラルネットワークによる医用画像分類
• Authors: Natansh Mathur, Jonas Landman, Yun Yvonna Li, Martin Strahm, Skander Kazdaghli, Anupam Prakash, Iordanis Kerenidis
• Abstract要約: 医用画像分類のための2つの異なる量子ニューラルネットワーク技術について検討する。 本手法は,網膜色眼底像と胸部X線像の2つの異なる画像モダリティについてベンチマークを行った。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.817995726696436
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Machine Learning provides powerful tools for a variety of applications, including disease diagnosis through medical image classification. In recent years, quantum machine learning techniques have been put forward as a way to potentially enhance performance in machine learning applications, both through quantum algorithms for linear algebra and quantum neural networks. In this work, we study two different quantum neural network techniques for medical image classification: first by employing quantum circuits in training of classical neural networks, and second, by designing and training quantum orthogonal neural networks. We benchmark our techniques on two different imaging modalities, retinal color fundus images and chest X-rays. The results show the promises of such techniques and the limitations of current quantum hardware.
• Abstract（参考訳）: 機械学習は、医療画像分類による疾患診断など、さまざまなアプリケーションに強力なツールを提供する。 近年、線形代数と量子ニューラルネットワークの量子アルゴリズムを通じて、機械学習アプリケーションの性能を潜在的に向上させる手段として量子機械学習技術が提案されている。 本研究では、医用画像分類のための2つの異なる量子ニューラルネットワーク技術について検討する。まず、古典的ニューラルネットワークのトレーニングに量子回路を用い、次に、量子直交ニューラルネットワークの設計とトレーニングを行う。 網膜色眼底像と胸部x線像の2つの異なる撮像形態について評価した。 その結果、このような技術と現在の量子ハードウェアの限界が示された。

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