量子分裂卷积神经网络驱动的分布式量子疾病检测模型及其在皮肤癌诊断中的应用

本文创新性地提出分布式量子疾病检测（DQDD）模型，通过量子电路分裂技术将8量子比特的量子卷积神经网络（QCNN）重构为5量子比特子电路，结合信息蒸馏（Information Distillation）与非显著性过滤（Non-saliency Filtering）机制，在ISIC2017和HAM10000皮肤癌数据集上实现参数减少90%的优越性能，为NISQ（Noisy Intermediate-Scale Quantum）时代医疗量子计算提供新范式。

　　

Highlight

本研究提出具有突破性的分布式量子疾病检测（DQDD）模型，通过量子电路分裂技术将传统8量子比特的量子卷积神经网络（QCNN）"瘦身"为5量子比特子电路，犹如为量子计算装上"分流器"。其核心创新在于：

信息蒸馏机制

像"量子咖啡机"般萃取医学影像中的关键高维特征，通过量子叠加态捕捉传统CNN难以识别的非局部病理模式（如黑色素细胞异常分布）。

非显著性过滤机制

充当"量子吸尘器"，精准清除图像中干扰诊断的冗余信息，使模型在HAM10000数据集上以仅1/10参数量实现94.7%准确率。

量子电路分裂技术

突破NISQ（嘈杂中等规模量子）硬件限制，将完整量子电路分解为可并行运行的子模块，纠缠门操作减少37.5%，犹如"量子乐高"实现多设备协同计算。

Conclusion

交叉验证表明，该模型在MedMNIST跨域测试中展现强大泛化能力，为病理图像分析开辟"经典-量子"协同计算新路径。未来将探索量子-经典混合训练框架，推动可解释量子诊断系统发展。