混合量子机器学习辅助从计算机断层扫描中分类 COVID-19
量子物理
2023-12-08 v1 图像与视频处理
摘要
实用量子计算（QC）仍处于起步阶段，所考虑的问题通常相当小，尤其在量子机器学习中相较于其经典对应物而言。特别是图像处理应用需要能够处理大量特征的模型，而虽然经典方法可轻松应对，这在当代 QC 中却是重大挑战并导致严苛限制。在本文中，我们将混合量子机器学习方法应用于一个具有现实世界数据的实际相关问题。即，我们将混合量子迁移学习应用于医学图像处理领域的图像处理任务。更具体地，我们将肺部大型 CT 扫描分类为 COVID-19、CAP 或 Normal。我们讨论了量子图像嵌入以及混合量子机器学习，并评估了多种基于不同量子电路与嵌入技术的量子迁移学习方法。
引用
@article{arxiv.2310.02748,
title = {Hybrid Quantum Machine Learning Assisted Classification of COVID-19 from Computed Tomography Scans},
author = {Leo Sünkel and Darya Martyniuk and Julia J. Reichwald and Andrei Morariu and Raja Havish Seggoju and Philipp Altmann and Christoph Roch and Adrian Paschke},
journal= {arXiv preprint arXiv:2310.02748},
year = {2023}
}