10、量子算法与生物传感器在医疗领域的应用研究

量子算法与生物传感器在医疗领域的应用研究

在医疗领域，利用先进的算法和技术进行疾病的预测和检测是当前的研究热点。本文将介绍量子卷积神经网络（QCNN）在癫痫预测中的应用，以及基于血红素的生物传感器对疟原虫蛋白的检测研究。

1. 癫痫预测中的QCNN与CNN

在癫痫预测方面，研究人员采用了量子卷积神经网络（QCNN）和经典卷积神经网络（CNN）进行对比研究。

1.1 CNN用于癫痫预测

CNN是一种复杂的神经网络，由多个卷积层、池化层和全连接层组成。在癫痫预测中，通过卷积层和池化层从MRI图像中提取癫痫的责任发作区域。具体操作如下：
- 特征提取 ：使用单通道内核进行特征提取，因为处理的是黑白图像，所以采用单内核。
- 激活函数 ：应用ReLU作为激活函数，并计算预测类别的值（癫痫或非癫痫）。

1.2 可解释人工智能：LRP

经典的CNN在图像分类或特征提取方面表现出色，但它主要是一个黑盒预测器。为了使预测结果更可信和可靠，研究人员应用了层相关传播（LRP）方法。LRP的工作原理如下：
- 相对得分计算 ：LRP的基本特征是为每个输入计算相对得分，该相对得分通过网络权重从输出层反向传播到输入层。
- 相关性得分 ：引入“相关性得分”来描述每个像素在每个层中的贡献。
- 传播规则 ：LRP传播技术遵循守恒特性，即神经元接收的信息必须按相同比例分配到下一层。

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