Fugu-MT 論文翻訳(概要): Brain Tumor Diagnosis Using Quantum Convolutional Neural Networks

論文の概要: Brain Tumor Diagnosis Using Quantum Convolutional Neural Networks

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.15804v1
Date: Sun, 28 Jan 2024 23:27:06 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-01-30 16:25:58.510240
Title: Brain Tumor Diagnosis Using Quantum Convolutional Neural Networks
Title（参考訳）: 量子畳み込みニューラルネットワークを用いた脳腫瘍診断
Authors: Muhammad Al-Zafar Khan, Nouhaila Innan, Abdullah Al Omar Galib, Mohamed Bennai
Abstract要約: 本研究は、脳がん画像の特定と分類に適したQCNNモデルの高精度設計と実行について詳述する。提案したQCNNアーキテクチャとアルゴリズムは99.67%の例外的な分類精度を達成し,臨床応用の強力なツールとしての可能性を示した。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Integrating Quantum Convolutional Neural Networks (QCNNs) into medical diagnostics represents a transformative advancement in the classification of brain tumors. This research details a high-precision design and execution of a QCNN model specifically tailored to identify and classify brain cancer images. Our proposed QCNN architecture and algorithm have achieved an exceptional classification accuracy of 99.67%, demonstrating the model's potential as a powerful tool for clinical applications. The remarkable performance of our model underscores its capability to facilitate rapid and reliable brain tumor diagnoses, potentially streamlining the decision-making process in treatment planning. These findings strongly support the further investigation and application of quantum computing and quantum machine learning methodologies in medical imaging, suggesting a future where quantum-enhanced diagnostics could significantly elevate the standard of patient care and treatment outcomes.
Abstract（参考訳）: 量子畳み込みニューラルネットワーク(qcnns)の医療診断への統合は、脳腫瘍の分類の革新的な進歩を意味する。本研究は、脳がん画像の特定と分類に適したQCNNモデルの高精度設計と実行について詳述する。提案したQCNNアーキテクチャとアルゴリズムは99.67%の例外的な分類精度を達成し,臨床応用の強力なツールとしての可能性を示した。このモデルの性能は、迅速かつ信頼性の高い脳腫瘍診断を促進する能力を強調し、治療計画における意思決定プロセスの合理化を図っている。これらの発見は、医療画像における量子コンピューティングと量子機械学習方法論のさらなる研究と応用を強く支持しており、量子エンハンスド診断が患者のケアと治療結果の標準を著しく高める可能性を示唆している。

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