論文の概要: Quantum annealing-based computed tomography using variational approach
for a real-number image reconstruction
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.02214v3
- Date: Thu, 8 Feb 2024 21:48:30 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-02-12 20:52:48.156453
- Title: Quantum annealing-based computed tomography using variational approach
for a real-number image reconstruction
- Title（参考訳）: 変分法による量子アニール型ctによる実数画像再構成
- Authors: Akihiro Haga
- Abstract要約: 本研究は実数再構成のための変分手法を用いたQACT再構成アルゴリズムを開発した。
注目すべきは、各ピクセルの表示に2キュービットしか必要とせず、正確な再構成に十分であることを示したことである。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Objective: Despite recent advancements in quantum computing, the limited
number of available qubits has hindered progress in CT reconstruction. This
study investigates the feasibility of utilizing quantum annealing-based
computed tomography (QACT) with current quantum bit levels. Approach: The QACT
algorithm aims to precisely solve quadratic unconstrained binary optimization
(QUBO) problems. Furthermore, a novel approach is proposed to reconstruct
images by approximating real numbers using the variational method. This
approach allows for accurate CT image reconstruction using a small number of
qubits. The study examines the impact of projection data quantity and noise on
various image sizes ranging from 4x4 to 24x24 pixels. The reconstructed results
are compared against conventional reconstruction algorithms, namely maximum
likelihood expectation maximization (MLEM) and filtered back projection (FBP).
Main result: By employing the variational approach and utilizing two qubits for
each pixel of the image, accurate reconstruction was achieved with an adequate
number of projections. Under conditions of abundant projections and lower noise
levels, the image quality in QACT outperformed that of MLEM and FBP. However,
in situations with limited projection data and in the presence of noise, the
image quality in QACT was inferior to that in MLEM. Significance: This study
developed the QACT reconstruction algorithm using the variational approach for
real-number reconstruction. Remarkably, only 2 qubits were required for each
pixel representation, demonstrating their sufficiency for accurate
reconstruction.
- Abstract（参考訳）: 目的:近年の量子コンピューティングの進歩にもかかわらず、利用可能な量子ビットの数が限られており、CT再構成の進歩を妨げている。
本研究では,量子アニーリングに基づくct(qact)を現在の量子ビットレベルで活用する可能性について検討する。
アプローチ: QACTアルゴリズムは2次非制約バイナリ最適化(QUBO)問題を正確に解くことを目的としている。
さらに,変動法を用いて実数を近似して画像を再構成する新しい手法を提案する。
このアプローチにより、少数の量子ビットを用いて正確なCT画像再構成が可能となる。
本研究では、4x4から24x24ピクセルの様々な画像サイズに対する投影データ量とノイズの影響について検討する。
再構成結果は、従来の再構成アルゴリズム、すなわち、最大期待予測最大化(MLEM)とフィルタバックプロジェクション(FBP)と比較される。
主な結果: 変分アプローチを採用し, 画像の各画素に対して2量子ビットを活用することで, 適切な投影数で正確な再構成を実現することができた。
豊富な投影と低騒音の条件下では、QACTの画質はMLEMやFBPよりも優れていた。
しかし、投影データに制限のある状況やノイズの存在下では、QACTの画質はMLEMよりも劣っていた。
意義: 本研究は実数再構成のための変分手法を用いたQACT再構成アルゴリズムを開発した。
驚くべきことに、各ピクセルの表現には2量子ビットしか必要とせず、正確な再構成に十分な性能を示した。
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