論文の概要: Quantum medical image encoding and compression using Fourier-based methods
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.06471v1
- Date: Fri, 09 May 2025 23:56:06 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-05-13 20:21:48.856713
- Title: Quantum medical image encoding and compression using Fourier-based methods
- Title（参考訳）: フーリエ法による量子医用画像符号化と圧縮
- Authors: Taehee Ko, Inho Lee, Hyeong Won Yu,
- Abstract要約: 少なくとも4倍の画素数よりゲートを効果的に削減する量子画像符号化法を提案する。
バイラテラルAxillo-Breast Approach (BABA)ロボット甲状腺摘出術で得られた高品質な医用画像1024×1024例について検討した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.035277272674123
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Quantum image processing (QIMP) has recently emerged as a promising field for modern image processing applications. In QIMP algorithms, encoding classical image informaiton into quantum circuit is important as the first step. However, most of existing encoding methods use gates almost twice the number of pixels in an image, and simulating even a modest sized image is computationally demanding. In this work, we propose a quantum image encoding method that effectively reduces gates than the number of pixels by a factor at least 4. We demonstrate our method for various 1024 by 1024 high-quality medical images captured during the Bilateral Axillo-Breast Approach (BABA) robotic thyroidectomy surgery. Additionally, two compression techniques are proposed to further reduce the number of gates as well as pre-processing time with negligible loss of image quality. We suggest our image encoding strategy as a valuable option for large scale medical imaging.
- Abstract（参考訳）: 量子画像処理(QIMP)は近年,現代の画像処理アプリケーションにおいて有望な分野として浮上している。
QIMPアルゴリズムでは、古典的な画像インフォメーショントンを量子回路に符号化することが第一ステップとして重要である。
しかし、既存の符号化手法のほとんどは、画像中の画素数の約2倍のゲートを使用し、控えめなサイズの画像でさえシミュレーションが計算的に要求されている。
本研究では,少なくとも4倍の画素数よりゲートを効果的に削減する量子画像符号化法を提案する。
バイラテラルAxillo-Breast Approach (BABA)ロボット甲状腺摘出術で得られた高品質な医用画像1024×1024例について検討した。
さらに, 画像品質の低下を無視して, ゲート数と前処理時間を短縮する2つの圧縮手法が提案されている。
我々は,画像符号化戦略を大規模医療画像の貴重な選択肢として提案する。
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