論文の概要: QuPCG: Quantum Convolutional Neural Network for Detecting Abnormal Patterns in PCG Signals

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.02140v1
• Date: Tue, 04 Nov 2025 00:11:22 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-11-05 18:47:05.755861
• Title: QuPCG: Quantum Convolutional Neural Network for Detecting Abnormal Patterns in PCG Signals
• Title（参考訳）: QuPCG:PCG信号の異常パターン検出のための量子畳み込みニューラルネットワーク
• Authors: Yasaman Torabi, Shahram Shirani, James P. Reilly,
• Abstract要約: 本稿では,S3 と murmur の異常を心臓音信号で分類するためのハイブリッド量子古典畳み込みニューラルネットワーク (QCNN) を提案する。 HLS-CMDSデータセットの予備結果は、テストセットで93.33%、列車セットで97.14%の分類精度を示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.415977307120617
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Early identification of abnormal physiological patterns is essential for the timely detection of cardiac disease. This work introduces a hybrid quantum-classical convolutional neural network (QCNN) designed to classify S3 and murmur abnormalities in heart sound signals. The approach transforms one-dimensional phonocardiogram (PCG) signals into compact two-dimensional images through a combination of wavelet feature extraction and adaptive threshold compression methods. We compress the cardiac-sound patterns into an 8-pixel image so that only 8 qubits are needed for the quantum stage. Preliminary results on the HLS-CMDS dataset demonstrate 93.33% classification accuracy on the test set and 97.14% on the train set, suggesting that quantum models can efficiently capture temporal-spectral correlations in biomedical signals. To our knowledge, this is the first application of a QCNN algorithm for bioacoustic signal processing. The proposed method represents an early step toward quantum-enhanced diagnostic systems for resource-constrained healthcare environments.
• Abstract（参考訳）: 心疾患のタイムリーな検出には, 異常な生理的パターンの早期発見が不可欠である。 この研究は、心音信号のS3と大腿骨の異常を分類するために設計されたハイブリッド量子古典畳み込みニューラルネットワーク(QCNN)を導入している。 この手法は,ウェーブレット特徴抽出と適応しきい値圧縮法を組み合わせて,一次元心電図信号をコンパクトな2次元画像に変換する。 我々は、心音パターンを8ピクセル画像に圧縮し、量子ステージに必要な8キュービットしか必要としない。 HLS-CMDSデータセットの予備的な結果は、テストセットでの93.33%の分類精度と列車セットでの97.14%の分類精度を示し、量子モデルがバイオメディカル信号の時間-スペクトル相関を効率的に捉えることができることを示唆している。 我々の知る限り、これは生体音響信号処理のためのQCNNアルゴリズムの最初の応用である。 提案手法は, 資源制約型医療環境における量子化診断システムの早期段階を示す。

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