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CQ CNN：一种用于阿尔茨海默病检测的混合经典量子卷积神经网络，采用扩散生成和U-Net分割的3D MRI
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提出了一种新型混合经典量子卷积神经网络（CQ CNN），用于从临床MRI数据中检测阿尔茨海默病，准确率高达97.50%，显示出潜在的量子优势。
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关键要点
- 本研究提出了一种新型混合经典量子卷积神经网络（CQ CNN）。
- 该模型用于从临床MRI数据中检测阿尔茨海默病。
- 模型利用优化的3D MRI数据、脑组织分割模型和扩散生成的合成图像。
- 检测准确率高达97.50%。
- 显示出潜在的量子优势，显著优于现有方法。
- 在资源有限的临床环境中具有重要的应用价值。
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