論文の概要: Quantum Support Vector Machine for Prostate Cancer Detection: A
Performance Analysis
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.07856v1
- Date: Tue, 12 Mar 2024 17:46:38 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-03-13 19:47:53.930295
- Title: Quantum Support Vector Machine for Prostate Cancer Detection: A
Performance Analysis
- Title(参考訳): 前立腺癌検出のための量子支持ベクターマシン:性能解析
- Authors: Walid El Maouaki, Taoufik Said, Mohamed Bennai
- Abstract要約: 本稿では,この重要な医療課題に対するQuantum Support Vector Machine (QSVM)の適用について紹介する。
本研究は,従来のSVM技術よりもQSVMによる診断性能の顕著な改善について概説する。
この結果は、古典的なSVMと同等の精度であるだけでなく、感度が7.14%上昇し、特に高いF1スコア(93.33%ドル)が明らかになった。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: This study addresses the urgent need for improved prostate cancer detection
methods by harnessing the power of advanced technological solutions. We
introduce the application of Quantum Support Vector Machine (QSVM) to this
critical healthcare challenge, showcasing an enhancement in diagnostic
performance over the classical Support Vector Machine (SVM) approach. Our study
not only outlines the remarkable improvements in diagnostic performance made by
QSVM over the classic SVM technique, but it delves into the advancements
brought about by the quantum feature map architecture, which has been carefully
identified and evaluated, ensuring it aligns seamlessly with the unique
characteristics of our prostate cancer dataset. This architecture succeded in
creating a distinct feature space, enabling the detection of complex,
non-linear patterns in the data. The findings reveal not only a comparable
accuracy with classical SVM ($92\%$) but also a $7.14\%$ increase in
sensitivity and a notably high F1-Score ($93.33\%$). This study's important
combination of quantum computing in medical diagnostics marks a pivotal step
forward in cancer detection, offering promising implications for the future of
healthcare technology.
- Abstract(参考訳): 本研究は,高度な技術ソリューションのパワーを活かし,前立腺癌検出法の改善を急務とする。
本稿では,Quantum Support Vector Machine (QSVM) の医療的課題への応用を紹介し,従来のSVM(Support Vector Machine) アプローチに対する診断性能の向上を示す。
本研究は,従来のSVM技術よりもQSVMによる診断性能の顕著な向上を概説するだけでなく,量子特徴マップアーキテクチャがもたらした進歩を深く把握し,評価し,前立腺癌データセットのユニークな特徴とシームレスに一致させることを確実にする。
このアーキテクチャは、異なる特徴空間を作ることで成功し、データの複雑な非線形パターンの検出を可能にした。
この結果から、古典的なsvm (92\%$) と同等の精度を示すだけでなく、感度が7.14\%$向上し、f1-score (93.33\%$) が顕著に高いことが判明した。
医学診断における量子コンピューティングの重要な組み合わせは、がん検出における重要な一歩であり、医療技術の将来に有望な影響をもたらす。
関連論文リスト
- Brain Tumor Diagnosis Using Quantum Convolutional Neural Networks [0.0]
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。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-01-28T23:27:06Z) - Parkinson's Disease Detection through Vocal Biomarkers and Advanced
Machine Learning Algorithms [0.0]
本研究は早期疾患予測の手段として, PD患者の声質変化の可能性について検討した。
XGBoost、LightGBM、Baging、AdaBoost、Support Vector Machineなど、さまざまな高度な機械学習アルゴリズムを活用する。
LightGBMは、100%の感度と94.43%の特異性を示し、他の機械学習アルゴリズムの精度とAUCスコアを上回った。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-11-09T15:21:10Z) - First steps towards quantum machine learning applied to the
classification of event-related potentials [68.8204255655161]
低情報伝達速度は、臨床応用のための非侵襲脳波(EEG)に基づく脳-コンピュータインターフェースの主要なボトルネックである。
本研究では,量子化支援ベクトル分類器(QSVC)の性能について検討する。
QSVCのトレーニング(予測)精度は83.17 (50.25) %であった。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-02-06T09:43:25Z) - Reducing a complex two-sided smartwatch examination for Parkinson's
Disease to an efficient one-sided examination preserving machine learning
accuracy [63.20765930558542]
パーキンソン病(PD)研究における技術ベースアセスメントの実施状況について報告した。
本研究は、両手同期スマートウォッチ測定におけるPDサンプルサイズとして最大である。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-05-11T09:12:59Z) - Multi-Scale Hybrid Vision Transformer for Learning Gastric Histology:
AI-Based Decision Support System for Gastric Cancer Treatment [50.89811515036067]
胃内視鏡検査は、早期に適切な胃癌(GC)治療を判定し、GC関連死亡率を低下させる有効な方法である。
本稿では,一般のGC治療指導と直接一致する5つのGC病理のサブ分類を可能にする実用的なAIシステムを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-02-17T08:33:52Z) - EMT-NET: Efficient multitask network for computer-aided diagnosis of
breast cancer [58.720142291102135]
乳腺腫瘍の分類と分別を同時に行うための,効率的で軽量な学習アーキテクチャを提案する。
腫瘍分類ネットワークにセグメンテーションタスクを組み込むことにより,腫瘍領域に着目したバックボーンネットワークで表現を学習する。
腫瘍分類の精度、感度、特異性はそれぞれ88.6%、94.1%、85.3%である。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-01-13T05:24:40Z) - Dynamic hardware system for cascade SVM classification of melanoma [0.8594140167290097]
メラノーマは皮膚がんの最も危険な形態であり、皮膚がんによる死の大半の原因となっている。
医療現場でメラノーマの早期発見を促進するために,低コストで高性能なハンドヘルドデバイスを開発することを目的としている。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-12-10T03:56:35Z) - Lung Cancer Lesion Detection in Histopathology Images Using Graph-Based
Sparse PCA Network [93.22587316229954]
ヘマトキシリンとエオシン(H&E)で染色した組織学的肺スライドにおける癌病変の自動検出のためのグラフベーススパース成分分析(GS-PCA)ネットワークを提案する。
我々は,SVM K-rasG12D肺がんモデルから得られたH&Eスライダーの精度・リコール率,Fスコア,谷本係数,レシーバ演算子特性(ROC)の曲線下領域を用いて,提案アルゴリズムの性能評価を行った。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-10-27T19:28:36Z) - Computational Intelligence Approach to Improve the Classification
Accuracy of Brain Neoplasm in MRI Data [8.980876474818153]
本報告では、MRIデータにおける脳新生検出の2つの改善について述べる。
MRIデータにおける関心領域を改善するための高度な前処理技術を提案する。
特徴抽出にCNN、分類にSVM(Support Vector Machine)を使用したハイブリッド技術も提案されている。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-01-24T06:45:26Z) - Spatio-spectral deep learning methods for in-vivo hyperspectral
laryngeal cancer detection [49.32653090178743]
頭頸部腫瘍の早期発見は患者の生存に不可欠である。
ハイパースペクトルイメージング(HSI)は頭頸部腫瘍の非侵襲的検出に用いられる。
HSIに基づく喉頭癌診断のための複数の深層学習手法を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-04-21T17:07:18Z) - Automatic Lesion Detection System (ALDS) for Skin Cancer Classification
Using SVM and Neural Classifiers [0.6445605125467573]
自動病変検出システム(ALDS)は、医師や皮膚科医が皮膚がんの適切な解析と治療のための第2の意見を得るのに役立つ。
本稿では,確率論的アプローチに基づく改良ALDSフレームワークの開発に焦点をあてる。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-03-13T13:31:35Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。