基于量子迁移学习的糖尿病视网膜病变检测

糖尿病视网膜病变（Diabetic Retinopathy, DR）是糖尿病患者中常见的并发症，可能因视网膜上形成的病灶导致视力受损。若在DR发展到晚期诊断，往往会导致不可逆的失明。通过视网膜 fundus 图像诊断DR的传统过程不仅耗时且昂贵。虽然经典迁移学习模型已被广泛应用于计算机辅助DR检测，但其高维护成本可能阻碍检测效率。相比之下，量子迁移学习提供了更有效的解决方案。该方法基于启发式原理，针对该任务具有高度优化优势。我们提出的方法采用混合量子迁移学习技术进行DR检测。为构建模型，我们利用APTOS 2019视网膜病变检测数据集（该数据集可在Kaggle上获取）。我们采用ResNet-18、ResNet34、ResNet50、ResNet101、ResNet152和Inception V3等预训练经典神经网络进行初始特征提取。对于分类阶段，我们使用变分量子分类器（Variational Quantum Classifier）。我们的混合量子模型取得了显著的检测结果，ResNet-18模型达到了97%的准确率。这表明，量子计算与量子机器学习的结合，能够完成传统计算机无法企及的性能和效率。通过运用这些先进技术，我们可以显著改善糖尿病视网膜病变的检测与诊断，潜在地挽救许多人免受失明之险。