論文の概要: Quantum optimization algorithms for CT image segmentation from X-ray data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.05522v2
• Date: Sun, 15 Sep 2024 11:45:33 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-18 03:58:31.660580
• Title: Quantum optimization algorithms for CT image segmentation from X-ray data
• Title（参考訳）: X線データを用いたCT画像分割のための量子最適化アルゴリズム
• Authors: Kyungtaek Jun,
• Abstract要約: 本稿では,2次非制約二元最適化(QUBO)と呼ばれる高度な量子最適化アルゴリズムを用いた新しい手法を提案する。 ラドン変換を用いて、実験的に得られたシングラムと量子化されたセグメンテーションCT画像から得られた量子化されたシングラムとの差を最小限に抑えたX線投影データからのセグメンテーションCT画像の取得を可能にする。 本研究は,実世界のX線データの検証にD-Waveのハイブリッドソルバシステムを利用した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Computed tomography (CT) is an important imaging technique used in medical analysis of the internal structure of the human body. Previously, image segmentation methods were required after acquiring reconstructed CT images to obtain segmented CT images which made it susceptible to errors from both reconstruction and segmentation algorithms. However, this paper introduces a new approach using an advanced quantum optimization algorithm called quadratic unconstrained binary optimization (QUBO). This algorithm enables acquisition of segmented CT images from X-ray projection data with minimized discrepancies between experimentally obtained sinograms and quantized sinograms derived from quantized segmented CT images using the Radon transform. This study utilized D-Wave's hybrid solver system for verification on real-world X-ray data.
• Abstract（参考訳）: CT(Computed tomography)は、人体の内部構造を医学的に解析するための重要なイメージング技術である。 これまで,再構成CT画像を取得して画像分割を行う必要があった。 しかし,本研究では,2次非制約二元最適化 (QUBO) と呼ばれる高度な量子最適化アルゴリズムを用いた新しい手法を提案する。 このアルゴリズムは、Randon変換を用いて、実験的に得られたシングラムと量子化されたセグメンテーションCT画像から得られた量子化されたシングラムとの差を最小限にしたX線投影データからのセグメンテーションCT画像の取得を可能にする。 本研究では,実世界のX線データの検証にD-Waveのハイブリッドソルバシステムを用いた。

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