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Quantum Compressed Sensing Tomographic Reconstruction Algorithm
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AI
DOI：10.1109/TQE.2026.3681530.png)
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摘要
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计算机断层扫描（CT）是一种非破坏性观察内部图像的技术，已被证明在医学诊断中具有高度价值。近年来量子计算技术的进步开始影响断层重建技术。量子断层重建算法通过使用量子叠加态下投影CT图像与实验数据所得像素差值的平方函数，比经典算法受伪影或噪声的影响更小。特别是，通过使用量子线性系统，可以实现对量子断层重建的快速无约束二次二元优化（QUBO）模型构建。本文构建了量子压缩感知断层重建的QUBO模型，该模型是量子断层重建QUBO模型与量子叠加态CT图像总变分QUBO模型的线性组合。在实验中，我们使用了Shepp-Logan图像的Radon变换和体部CT图像获得的sinogram。我们通过使用混合求解器，利用每个sinogram计算的QUBO模型重建CT图像来评估新算法的性能。新算法能够在30×30图像样本的五个投影图像内和60×60图像样本的六个投影图像内获得解，重建出无误差的CT图像。我们预期，随着量子计算性能的提升，量子压缩感知断层重建算法有望显著降低总辐射剂量。
Keyword:
Circuits
Filtering
Filters
Circuits and systems
Quantum circuit
Media Access Control
Pixel
Wireless Access in Vehicular Environments
Communications technology
TV
Quantum compressed sensing
quantum compressed sensing tomographic reconstruction (QCSTR) algorithm
quantum optimization
quantum tomographic reconstruction (QTR)
quantum tomography
期刊
I
IF:
4.6
论文数:
52
被引数:
0
机构
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Quantitative synchrotron X-ray tomography of the material-tissue interface in rat cortex implanted with neural probes.png)
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