Квантовые технологии
Квантовый взгляд на рак груди: новая точность диагностики
Автор: Денис Аветисян
Исследователи объединили возможности квантовых вычислений и сверточных нейронных сетей для повышения эффективности классификации изображений опухолей молочной железы.
В статье демонстрируется, что гибридная квантово-классическая сверточная нейронная сеть, использующая параллельные квантовые схемы с различными стратегиями кодирования, обеспечивает статистически значимое повышение точности классификации опухолей груди по сравнению с классической сверточной нейронной сетью.
Несмотря на успехи классических методов машинного обучения в анализе медицинских изображений, задача точной классификации раковых опухолей остается сложной. В данной работе, озаглавленной ‘Parallel Multi-Circuit Quantum Feature Fusion in Hybrid Quantum-Classical Convolutional Neural Networks for Breast Tumor Classification’, предложена гибридная квантово-классическая сверточная нейронная сеть, использующая параллельные квантовые схемы для улучшения извлечения признаков. Экспериментальные результаты демонстрируют статистически значимое повышение точности классификации опухолей молочной железы по сравнению с классическими сверточными сетями. Возможно ли дальнейшее масштабирование предложенной архитектуры и адаптация ее к более крупным и сложным наборам медицинских данных, используя преимущества квантовых вычислений?
Ранняя диагностика рака молочной железы: вызовы и перспективы
Рак молочной железы продолжает оставаться одной из главных проблем глобального здравоохранения, требуя разработки более эффективных диагностических инструментов. Несмотря на значительные успехи в лечении, своевременное выявление заболевания на ранних стадиях критически важно для повышения выживаемости и улучшения качества жизни пациенток. Современные исследования направлены на создание инновационных методов диагностики, включая более чувствительные методы визуализации, такие как улучшенная маммография и МРТ, а также разработку биомаркеров, которые позволяют выявлять раковые клетки на самых ранних этапах их развития. Акцент делается на персонализированный подход к диагностике, учитывающий индивидуальные факторы риска и генетические особенности каждой пациентки, что позволяет оптимизировать стратегии скрининга и раннего выявления рака молочной железы.
Традиционные методы диагностики рака молочной железы, такие как маммография и пальпация, часто сталкиваются с трудностями при выявлении заболевания на ранних стадиях. Это связано с тем, что опухоли на начальных этапах развития могут быть слишком малы или иметь слабую контрастность, чтобы быть обнаруженными с достаточной точностью. Задержка в диагностике, даже на несколько месяцев, может существенно повлиять на эффективность лечения и, как следствие, на прогноз для пациентки. Более поздняя стадия рака требует более агрессивных методов терапии, часто сопряженных с серьезными побочными эффектами и снижением качества жизни. Поэтому разработка и внедрение новых, более чувствительных методов ранней диагностики является критически важной задачей современной онкологии, направленной на улучшение выживаемости и повышение эффективности лечения рака молочной железы.
Квантовые вычисления: новый горизонт искусственного интеллекта
Квантовые вычисления представляют собой принципиально новый подход к машинному обучению, направленный на преодоление вычислительных ограничений, возникающих при обработке больших объемов данных и построении сложных моделей. В основе этого подхода лежат принципы суперпозиции и запутанности. Суперпозиция позволяет квантовым битам (кубитам) одновременно представлять и , в отличие от классических битов, которые могут находиться только в одном из этих состояний. Запутанность создает корреляцию между кубитами, позволяя им совместно выполнять вычисления, что экспоненциально увеличивает вычислительные возможности по сравнению с классическими алгоритмами. Это позволяет решать задачи, недоступные для традиционных компьютеров, и разрабатывать новые, более эффективные модели машинного обучения.
Квантовые свойства суперпозиции и запутанности позволяют осуществлять вычисления с экспоненциальным ускорением по сравнению с классическими алгоритмами. Это достигается за счет способности кубитов одновременно представлять несколько состояний, что значительно увеличивает вычислительную мощность. В частности, для определенных типов задач, таких как факторизация больших чисел или моделирование квантовых систем, квантовые алгоритмы демонстрируют теоретическое преимущество над классическими. Возможность обработки значительно большего объема данных и одновременного рассмотрения множества решений открывает потенциал для создания более сложных и точных моделей машинного обучения, превосходящих возможности, доступные на классическом оборудовании. Увеличение вычислительной мощности позволяет создавать нейронные сети с большим количеством слоев и параметров, а также исследовать новые архитектуры, недоступные из-за ограничений вычислительных ресурсов.
Гибридные квантово-классические модели для анализа изображений
Кодирование углов представляет собой метод преобразования классических признаков, извлеченных из изображений ультразвукового исследования молочной железы, в углы поворота кубитов. Этот процесс предполагает, что каждый признак изображения соответствует определенному углу, который затем используется для управления состоянием кубита. В частности, величина признака может быть пропорциональна углу поворота, что позволяет закодировать информацию о признаках в квантовом состоянии кубита. Такое представление данных позволяет использовать преимущества квантовых вычислений для анализа и классификации изображений, поскольку квантовые операции могут эффективно обрабатывать закодированные углы и извлекать полезную информацию для задач диагностики.
Круговая запутанность (Circular Entanglement) в гибридных квантово-классических моделях анализа изображений усиливает процесс кодирования данных, создавая замкнутый цикл связей между кубитами. Эта архитектура позволяет более эффективно представлять и обрабатывать информацию, поскольку обеспечивает взаимодействие между всеми элементами кодированного вектора признаков. В отличие от линейных методов кодирования, круговая запутанность позволяет учитывать взаимосвязи между признаками на всех стадиях обработки, что потенциально повышает точность классификации и распознавания образов. В результате, представление данных становится более компактным и устойчивым к шумам, что особенно важно при анализе медицинских изображений, таких как ультразвуковые снимки молочной железы.
Набор данных BreastMNIST является стандартизированным ресурсом для оценки производительности гибридных квантово-классических моделей, применяемых к задачам анализа изображений ультразвукового исследования молочной железы. В ходе тестирования моделей, обученных и оцененных на данном наборе данных, была достигнута точность в 86.54%. Это позволяет проводить объективное сравнение различных подходов и алгоритмов в области диагностики рака молочной железы на основе ультразвуковых изображений, обеспечивая воспроизводимость результатов исследований и способствуя дальнейшему развитию данной области.
Оценка статистической значимости и влияния подхода
Для оценки различий в производительности гибридной квантовой модели и классического подхода использовался непараметрический критерий Вилкоксона (Wilcoxon Signed-Rank Test). Выбор данного метода обусловлен тем, что он не требует предположений о нормальном распределении данных, что особенно важно при работе с результатами, полученными от сложных алгоритмов машинного обучения. Критерий позволяет установить, существует ли статистически значимая разница между двумя связанными выборками, в данном случае — между результатами, полученными от классической и квантовой моделей на одном и том же наборе данных. Анализ показал, что квантово-улучшенная модель демонстрирует улучшенные показатели, что подтверждается -значением и величиной эффекта Коэна, что указывает на потенциальную значимость предложенного подхода.
Результаты исследования демонстрируют статистически значимое повышение точности диагностики при использовании гибридной квантовой модели. В ходе тестирования точность квантового подхода составила 86.54%, что превосходит показатель классической сверточной нейронной сети (CNN) в 84.17%. Данное улучшение указывает на потенциальную возможность повышения эффективности и точности скрининга рака молочной железы за счет внедрения квантово-усиленных систем искусственного интеллекта, что может привести к более раннему и точному выявлению заболевания.
Полученные результаты демонстрируют статистически значимое улучшение точности диагностики при использовании гибридной квантовой модели. Значение указывает на то, что наблюдаемое различие в производительности между квантовым подходом и классической сверточной нейронной сетью маловероятно возникло случайно. Кроме того, большой размер эффекта, оцененный с помощью коэффициента Коэна , подтверждает существенную практическую значимость полученных результатов. Это указывает на перспективность применения систем диагностики на основе искусственного интеллекта для повышения точности и эффективности скрининга рака молочной железы, что может привести к более раннему выявлению и улучшению результатов лечения.
Исследование демонстрирует стремление к созданию систем, способных выдерживать испытание временем, пусть и в контексте классификации медицинских изображений. Разработка гибридных квантово-классических сетей, использующих параллельные схемы, направлена не просто на повышение точности, но и на создание более устойчивой архитектуры. В этом подходе прослеживается убеждение, что медленные, постепенные улучшения в кодировании квантовых признаков, как показано в статье, являются более ценными, чем резкие скачки производительности. Как однажды заметил Пол Дирак: «Я не люблю математику, я люблю её красоту». В данном случае, красота заключается в элегантном сочетании классических и квантовых подходов, что позволяет системе адаптироваться и сохранять актуальность, даже перед лицом возрастающей сложности данных.
Что впереди?
Представленная работа, демонстрируя потенциал параллельных квантовых схем в гибридных нейронных сетях, лишь приоткрывает дверь в сложную область. Улучшение точности классификации опухолей молочной железы — это, безусловно, важный шаг, однако необходимо помнить: каждая решенная задача порождает новые вопросы. Оптимизация квантовых схем, их устойчивость к ошибкам и масштабируемость остаются серьезными вызовами. Система всегда стареет, и вопрос в том, как обеспечить её адаптацию к меняющимся условиям, а не просто достичь пиковой производительности в лабораторных условиях.
Особое внимание следует уделить интерпретируемости квантовых признаков. Что именно “видит” квантовая сеть, и как эти знания можно использовать для более глубокого понимания биологии рака? Эффективность алгоритма — это лишь один аспект. Понимание принципов, лежащих в основе его работы, — вот что действительно имеет значение. Ведь время — это не метрика, а среда, в которой ошибки и исправления становятся неотъемлемой частью процесса обучения.
Будущие исследования должны сосредоточиться на разработке более устойчивых к шуму квантовых алгоритмов, а также на изучении возможности использования квантовых вычислений для анализа других типов медицинских изображений. Инциденты, ошибки — это шаги системы по пути к зрелости. Важно не избегать их, а использовать для построения более надежных и эффективных инструментов.
Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2512.02066.pdf
Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/
Статья также опубликована на личном сайте автора.