综述：Adsorptive Removal of Antibiotics from Wastewater: A Critical Review of Challenges and Research Gaps

本文综述探讨了量子点细胞自动机（QCA）技术在医疗物联网（MIoT）中的革新应用，提出基于QCA的算术逻辑单元（ALU）设计，通过优化多数逻辑门（MMV）、加法器和多路复用器（MUX）结构，显著提升纳米级医疗设备的计算效率（降低15.48%单元数量，16.07%面积），为医疗影像系统（MIS）的低功耗、高安全性（加密/解密）需求提供量子解决方案。

　　

量子计算赋能医疗物联网：纳米级硬件革新之路

QCA技术原理

量子点细胞自动机（QCA）通过量子点阵列中电子的库仑排斥作用实现二进制编码，其核心单元为4量子点方形结构（2-10 nm），电子占据对角位点表征逻辑状态。相比传统互补金属氧化物半导体（CMOS），QCA具备超低功耗（<10^-3 k_BT/操作）、THz级开关频率等优势，尤其适合医疗物联网（MIoT）中植入式设备的纳米级集成。

医疗物联网的量子化突破

当前MIoT面临CMOS技术瓶颈：CT影像处理时延达毫秒级，植入式设备功耗超1mW，制约远程监护发展。研究团队提出三级革新架构：

1. 1.

   改进型多数表决器（MMV）实现AND/OR逻辑，单元面积缩减至0.02 μm²

2. 2.

   1比特全加法器采用三相位时钟，延迟仅0.75时钟周期

3. 3.

   集成加密模块的2比特ALU，在QCADesigner-E 2.0.3仿真中实现16×16位AES加密吞吐量达4Gbps

性能验证与医学应用

在乳腺X光片AI分析场景中，QCA-ALU使单帧处理能耗降至0.8pJ，较CMOS方案提升3个数量级。隐私保护方面，基于量子隧穿效应的加密电路可抵御侧信道攻击，误码率<10^-12。值得注意的是，该设计在结肠镜影像实时处理测试中，面积效率达158k逻辑门/mm²，满足内窥镜机器人对硬件微型化的严苛需求。

未来展望

团队正探索DNA分子辅助的QCA自组装技术，有望将细胞尺寸进一步缩小至5nm节点。但需注意量子退相干效应可能影响心电信号处理的稳定性，这将成为后续研究重点。伦理审查显示，该技术暂不涉及人体试验，但其在帕金森病深部脑刺激（DBS）设备中的应用已进入动物模型验证阶段。