CQ CNN: A Hybrid Classical Quantum Convolutional Neural Network for Alzheimer's Disease Detection Using Diffusion Generated and U Net Segmented 3D MRI
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저자
Mominul Islam, Mohammad Junayed Hasan, M. R. C. Mahdy
개요
본 논문은 임상 MRI 데이터를 이용한 알츠하이머병(AD) 진단을 위한 종단간 하이브리드 고전 양자 합성곱 신경망(CQ CNN)을 제안합니다. 3D MRI 데이터를 기계 학습에 활용 가능하도록 하는 프레임워크 개발, 뇌 조직 분할 모델(Skull Net) 설계 및 훈련, 그리고 소수 클래스를 위한 합성 이미지 생성 확산 모델 훈련을 포함합니다. 제안된 beta8 3 큐비트 모델은 기존 최고 성능(SOTA) 모델을 능가하는 97.50%의 정확도를 달성하며, 파라미터 수를 99.99% 이상 감소시켰습니다. 합성 데이터를 활용하여 훈련된 양자 모델은 임상 구조 표준을 유지하며, QML 분야에서 주목할 만한 성과를 보여줍니다.
