Blood Cell Images dataset

混合量子-经典网络提高血细胞分类准确性

研究人员开发了一种混合量子-经典神经网络（HQNN）架构，以改进医学图像中血细胞的分类。该方法将ResNet-50骨干网络与变分量子电路相结合，与纯经典模型相比，表现出更优越的性能。实验显示，在一个数据集上宏观F1分数提高了3.7%，在更具挑战性的8类场景中F1分数略有提高。HQNN模型在实际IBM量子硬件上进行测试时也证明了其鲁棒性，表明其在医学成像任务中具有实际潜力。