論文の概要: Quantum Machine Learning in the Cognitive Domain: Alzheimer's Disease Study
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.06697v3
- Date: Tue, 17 Sep 2024 19:03:28 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-09-19 23:35:48.030854
- 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、神経変性疾患の1つである。
認知障害に影響されるタスクの1つは手書きである。
古典的人工知能(AI)手法の最近の進歩は、手書き解析によるADの検出において有望であることを示している。
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- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: Alzheimer's disease (AD) is the most prevalent neurodegenerative disorder, primarily affecting the elderly population and leading to significant cognitive decline. This decline manifests in various mental faculties such as attention, memory, and higher-order cognitive functions, severely impacting an individual's ability to comprehend information, acquire new knowledge, and communicate effectively. One of the tasks influenced by cognitive impairments is handwriting. By analyzing specific features of handwriting, including pressure, velocity, and spatial organization, researchers can detect subtle changes that may indicate early-stage cognitive impairments, particularly AD. Recent developments in classical artificial intelligence (AI) methods have shown promise in detecting AD through handwriting analysis. However, as the dataset size increases, these AI approaches demand greater computational resources, and diagnoses are often affected by limited classical vector spaces and feature correlations. Recent studies have shown that quantum computing technologies, developed by harnessing the unique properties of quantum particles such as superposition and entanglement, can not only address the aforementioned problems but also accelerate complex data analysis and enable more efficient processing of large datasets. In this study, we propose a variational quantum classifier with fewer circuit elements to facilitate early AD diagnosis based on handwriting data. Our model has demonstrated comparable classification performance to classical methods and underscores the potential of quantum computing models in addressing cognitive problems, paving the way for future research in this domain.
- Abstract（参考訳）: アルツハイマー病(英語: Alzheimer's disease, AD)は、主に高齢者に影響を及ぼし、認知機能低下を引き起こす神経変性疾患である。
この低下は、注意、記憶、高次認知機能などの様々な精神機能に現れ、個人が情報を理解し、新しい知識を取得し、効果的にコミュニケーションする能力に深刻な影響を及ぼす。
認知障害に影響されるタスクの1つは手書きである。
圧力、速度、空間的な組織など、手書きの特定の特徴を分析することで、研究者は早期の認知障害、特にADを示す微妙な変化を検出することができる。
古典的人工知能(AI)手法の最近の進歩は、手書き解析によるADの検出において有望であることを示している。
しかし、データセットのサイズが大きくなるにつれて、これらのAIアプローチはより大きな計算資源を必要とし、診断はしばしば古典的なベクトル空間や特徴相関によって影響を受ける。
近年の研究では、重ね合わせや絡み合いのような量子粒子のユニークな性質を利用して開発された量子コンピューティング技術が、上記の問題に対処するだけでなく、複雑なデータ解析を加速し、大規模データセットのより効率的な処理を可能にす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早期AD診断を容易にする回路要素の少ない変分量子分類器を提案する。
我々のモデルは、古典的手法に匹敵する分類性能を示し、認知問題に対処する量子コンピューティングモデルの可能性を強調し、この領域における将来の研究の道を開く。
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