CompressedMediQ:高维神经影像数据的混合量子机器学习管道
发表于: 。本文提出了CompressedMediQ,一种新型的混合量子-经典机器学习管道,旨在解决高维多类神经影像数据分析中的计算挑战。该方法结合高性能计算节点和量子支持向量机分类,通过量子核方法优化特征映射和分类,显著提高了在痴呆分期中的准确性,展示了量子机器学习在临床诊断中的实际应用潜力。
本文提出了CompressedMediQ,一种新型的混合量子-经典机器学习管道,旨在解决高维多类神经影像数据分析中的计算挑战。该方法结合高性能计算节点和量子支持向量机分类,通过量子核方法优化特征映射和分类,显著提高了在痴呆分期中的准确性,展示了量子机器学习在临床诊断中的实际应用潜力。