量子卷积神经网络(QCNN)与优化Swin-UNet融合的边缘设备高效肝肿瘤分割分类系统

来自全球顶尖团队的研究人员针对肝肿瘤异质性、类别不平衡及传统深度学习模型计算成本高等临床痛点，创新性提出轻量级混合框架QCNN-Swin-UNet。通过元启发式搜救(SAR)算法优化Swin-UNet分割网络，结合量子卷积神经网络(QCNN)的分类模块，在3D-IRCADb等三大基准数据集实现88.7% Dice分数和96.7%分类准确率，模型体积压缩至64.16MB，成功部署Jetson Nano边缘设备。该研究为临床AI辅助诊断提供了兼顾精度与效率的量子计算解决方案。

　　

精准的肝肿瘤分割与分类对早期诊断和治疗方案制定至关重要。针对传统深度学习模型在肿瘤异质性处理、类别不平衡以及高计算资源需求等方面的局限性，这项突破性研究构建了轻量级混合架构——将经过优化的Swin-UNet分割网络与量子卷积神经网络(QCNN)分类器有机结合。

研究团队采用元启发式搜救(SAR)算法对Swin-UNet进行架构搜索，创新性地引入基于二次惩罚的目标函数，在模型紧凑性与精度间取得平衡。为解决类别不平衡难题，设计Focal AUC损失函数增强对微小肿瘤区域的检测灵敏度。量子卷积神经网络(QCNN)则巧妙运用量子纠缠(entanglement)和叠加态(superposition)等量子力学特性，以更少参数实现超越传统CNN的性能表现。

在3D-IRCADb、LiTS17和MSD Task03三大权威数据集上的测试表明，该框架分别取得85.8%、88.7%和88.4%的Dice分数，分类准确率高达96.7%。经过深度压缩的模型仅占用64.16MB存储空间，可在Jetson Nano等边缘设备实现实时推理。特别值得注意的是，QCNN分类器在所有评估指标上均显著优于传统CNN，充分验证了量子计算机制在高维医学数据分析中的独特优势。这项研究成功弥合了诊断精度与计算效率之间的鸿沟，为肝肿瘤临床AI分析提供了切实可行的解决方案。