論文の概要: Quantum Machine Learning in the Cognitive Domain: Alzheimer's Disease
Study
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.06697v1
- Date: Fri, 15 Sep 2023 16:50:57 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-01-22 12:38:59.648817
- Title: Quantum Machine Learning in the Cognitive Domain: Alzheimer's Disease
Study
- Title（参考訳）: 認知領域における量子機械学習 : アルツハイマー病研究
- Authors: Emine Akpinar
- Abstract要約: アルツハイマー病(英語: Alzheimer's disease、AD)は、神経変性脳疾患の1つである。
認知障害による影響の1つは手書きである。
高齢者のADを手書き解析により検出するための古典的人工知能(AI)アプローチがいくつか提案されている。
近年の研究では、医療における量子コンピューティング技術の使用は、これらの問題に対処するだけでなく、複雑なデータ分析を加速し、大規模データセットをより効率的に処理できることが示されている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: Alzheimer's disease (AD) is the most prevalent neurodegenerative brain
disorder, which results in significant cognitive impairments, especially in the
elderly population. Cognitive impairments can manifest as a decline in various
mental faculties, such as concentration, memory, and other higher-order
cognitive abilities. These deficits can significantly impact an individual's
capacity to comprehend information, acquire new knowledge, and communicate
effectively. One of the affected activities due to cognitive impairments is
handwriting. By analyzing different aspects of handwriting, including pressure,
velocity, and spatial organization, researchers can detect subtle alterations
that might indicate early-stage cognitive impairments, especially AD. Recently,
several classical artificial intelligence (AI) approaches have been proposed
for detecting AD in elderly individuals through handwriting analysis. However,
advanced AI methods require more computational power as the size of the data
increases. Additionally, diagnoses can be influenced by factors such as limited
relevant classical vector space and correlations between features. Recent
studies have shown that using quantum computing technologies in healthcare can
not only address these problems but also accelerate complex data analysis and
process large datasets more efficiently. In this study, we introduced a
variational quantum classifier with fewer circuit elements to facilitate the
early diagnosis of AD in elderly individuals based on handwriting data. We
employed ZZFeatureMap for encoding features. To classify AD, a parameterized
quantum circuit consisting of repeated Ry and Rz rotation gates, as well as CY
and CZ two-qubit entangling gates, was designed and implemented. The proposed
model achieved an accuracy of 0.75 in classifying AD.
- Abstract（参考訳）: アルツハイマー病(英語: Alzheimer's disease、AD)は、特に高齢者において認知障害となる神経変性性脳疾患である。
認知障害は、集中力、記憶力、その他の高次認知能力などの様々な精神能力の低下として現れる。
これらの欠陥は、情報を理解し、新しい知識を取得し、効果的にコミュニケーションする個人の能力に大きな影響を及ぼす。
認知障害による影響の1つは手書きである。
圧力、速度、空間的組織など、手書きのさまざまな側面を分析して、早期認知障害、特にadを示す微妙な変化を検出することができる。
近年,高齢者のADを手書き解析により検出するための古典的人工知能(AI)手法がいくつか提案されている。
しかし、高度なai手法では、データのサイズが大きくなるにつれて計算能力が増大する。
さらに、診断は古典的ベクトル空間の制限や特徴間の相関などの影響を受けうる。
近年の研究では、医療における量子コンピューティング技術の使用は、これらの問題に対処するだけでなく、複雑なデータ分析を加速し、大規模データセットをより効率的に処理できることが示されている。
本研究では,手書きデータに基づく高齢者のad早期診断を容易にするために,回路素子の少ない変分量子分類器を導入した。
機能のエンコーディングにはZZFeatureMapを使用しました。
ADを分類するために、繰り返しRyとRzの回転ゲートとCYとCZの2量子エンタングルゲートからなるパラメータ化量子回路を設計、実装した。
提案モデルは,adの分類において 0.75 の精度を達成した。
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