Analyzing Images of Blood Cells with Quantum Machine Learning Methods: Equilibrium Propagation and Variational Quantum Circuits to Detect Acute Myeloid Leukemia
본 타당성 조사 결과는 평형 전파(Equilibrium Propagation) 및 변분 양자 회로(Variational Quantum Circuits)와 같은 양자 기계 학습 방법이 고전적인 CNN보다 현저히 낮은 데이터 요구량으로도 혈액 세포 이미지로부터 급성 골수성 백혈병을 탐지하는 데 있어 경쟁력 있는 성능을 달acia할 수 있음을 입증하며, 이는 심각한 하드웨어 제약에도 불구하고 의료 진단을 위한 NISQ 시대 알고리즘의 잠재력을 검증한다.