基于变分量子本征求解器(VQE)的量子增强信号处理在改善生物力学反馈控制中的应用研究

为解决多发性硬化症(MS)患者步态分析难题，研究人员创新性地将变分量子本征求解器(VQE)与经典反馈控制结合，开发了量子增强的传感器信号处理框架。通过将穿戴式袜子中加速度计和陀螺仪数据编码到H2分子量子态，研究发现加速度计信号对特定运动频率更敏感，并建立了步态不对称性与EDSS评分的S型关系曲线。该研究为量子算法在可穿戴医疗设备中的应用提供了概念验证，为MS等神经退行性疾病的早期诊断开辟了新途径。

　　

在神经退行性疾病诊疗领域，多发性硬化症(MS)患者的步态障碍监测一直面临重大挑战。传统临床评估主要依赖主观性强的扩展残疾状态量表(EDSS)和25英尺定时行走测试(T25FW)，这些方法灵敏度低且难以捕捉早期细微变化。随着可穿戴传感器技术的发展，通过智能袜子采集高分辨率生物力学数据成为可能，但海量动态数据的实时分析对经典算法提出了严峻挑战。

为解决这一难题，来自Technical University of Madrid的研究团队JVD、JOM和GS创新性地将量子计算引入生物力学分析领域。他们开发了基于变分量子本征求解器(VQE)的混合量子-经典算法框架，结合自动反馈控制系统，实现了对MS患者步态特征的精准量化。这项开创性研究发表在《Digital Signal Processing》期刊，为量子计算在医疗健康领域的应用提供了重要范例。

研究人员采用了几项关键技术：1) 使用Sensoria智能袜子采集加速度计和陀螺仪数据(采样频率45-55Hz)；2) 将传感器信号编码为两量子比特系统参数，构建包含Hadamard门、旋转门(R_x, R_y, R_z)和CNOT门的量子电路；3) 引入比例系数K(0.1-0.9)的经典反馈环动态调整参数；4) 通过傅里叶变换和Bode图分析频率响应特征；5) 建立EDSS评分与步态不对称性的数学模型。实验数据来自Hospital Universitario de Getafe的MS患者队列(EDSS 0-6)和健康对照。

【2.5. Results】部分的研究结果显示：

1. 传感器敏感性分析表明，加速度计信号比陀螺仪产生更高的Bode幅值峰值，证实其对运动频率变化更敏感。
2. 通过分析左右脚加速度计数据，发现MS患者步态不对称性随EDSS评分增加呈S型曲线变化，其数学模型为d(x)=0.05/(1+e^{-1.471(x-3.524)})+0.009。
3. 在EDSS<3.0的早期阶段，步频峰值差保持约9×10^-3秒的基线水平；EDSS 3.5-4.5期间不对称性快速增加至30×10^-3秒；EDSS>5.0时达到59×10^-3秒的平台期。
4. 量子VQE版本虽耗时较长(227秒 vs 经典版5.27秒)，但能检测到经典方法遗漏的δ-Dirac尖峰，显示出更高的频谱灵敏度。

研究结论从网络科学角度提出了创新性解释：MS患者运动皮层网络的γ指数变化反映了神经退行性过程。早期低γ阶段(EDSS<3.0)对应网络弹性期；过渡期(EDSS 3.0-5.0)γ指数快速上升，伴随连接度分布恶化；高γ平台期(EDSS>5.0)标志网络结构完全崩溃。这种基于量子增强信号处理的生物标记物，为MS疾病进展监测提供了全新维度。

该研究的重大意义在于：1) 首次验证了VQE算法处理生物力学数据的可行性；2) 建立了可量化的步态不对称性评估模型；3) 为开发基于量子传感的早期诊断系统奠定基础。随着量子硬件发展，这种"H₂-chiplet"模块化架构有望扩展到更复杂系统，推动个性化医疗和运动分析技术的革新。研究同时指出，当前两量子比特系统虽无计算优势，但其在信号灵敏度方面的独特优势，为未来量子-经典混合医疗诊断系统指明了发展方向。