Compression-Driven Anomaly Detection in Brain MRI Using an Interpretable Quantum Autoencoder
Cet article présente un autoencodeur quantique interprétable qui utilise l'encodage par angle et la compression variationnelle pour détecter efficacement les anomalies dans les scanners IRM cérébraux, atteignant une performance supérieure aux bases de référence classiques en exploitant l'incompressibilité des régions pathologiques par rapport à une variété normale apprise.