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ECG-QGAN:基于量子生成对抗网络的心电图生成式信息系统
1
作者
瞿治国
陈韦龙
+2 位作者
孙乐
刘文杰
张彦春
《计算机研究与发展》
北大核心
2025年第7期1622-1638,共17页
据统计,我国心血管疾病患病人数约达3.3亿,每年因为心血管疾病死亡的人数占总死亡人数的40%.在这种背景下,心脏病辅助诊断系统的发展显得尤为重要,但其开发受限于缺乏不含患者隐私信息和由医疗专家标注的大量心电图(electrocardiogram,E...
据统计,我国心血管疾病患病人数约达3.3亿,每年因为心血管疾病死亡的人数占总死亡人数的40%.在这种背景下,心脏病辅助诊断系统的发展显得尤为重要,但其开发受限于缺乏不含患者隐私信息和由医疗专家标注的大量心电图(electrocardiogram,ECG)临床数据.作为一门新兴学科,量子计算可通过利用量子叠加和纠缠特性,能够探索更大、更复杂的状态空间,进而有利于生成同临床数据一样的高质量和多样化的ECG数据.为此,提出了一种基于量子生成对抗网络(QGAN)的ECG生成式信息系统,简称ECG-QGAN.其中QGAN由量子双向门控循环单元(quantum bidirectional gated recurrent unit,QBiGRU)和量子卷积神经网络(quantum convolutional neural network,QCNN)组成.该系统利用量子的纠缠特性提高生成能力,以生成与现有临床数据一致的ECG数据,从而可以保留心脏病患者的心跳特征.该系统的生成器和判别器分别采用QBiGRU和QCNN,并应用了基于矩阵乘积状态(matrix product state,MPS)和树形张量网络(tree tensor network,TTN)所设计的变分量子电路(variational quantum circuit,VQC),可以使该系统在较少的量子资源下更高效地捕捉ECG数据信息,生成合格的ECG数据.此外,该系统应用了量子Dropout技术,以避免训练过程中出现过拟合问题.最后,实验结果表明,与其他生成ECG数据的模型相比,ECG-QGAN生成的ECG数据具有更高的平均分类准确率.同时它在量子位数量和电路深度方面对当前噪声较大的中尺度量子(noise intermediate scale quantum,NISQ)计算机是友好的.
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关键词
生成式信息系统
心电图
量子
生成
对抗网络
量子双向门控循环单元
量子卷积神经网络
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职称材料
题名
ECG-QGAN:基于量子生成对抗网络的心电图生成式信息系统
1
作者
瞿治国
陈韦龙
孙乐
刘文杰
张彦春
机构
南京信息工程大学计算机学院、网络空间安全学院
南京信息工程大学软件工程学院
浙江师范大学计算机科学与技术学院
鹏城实验室新型网络研究部
出处
《计算机研究与发展》
北大核心
2025年第7期1622-1638,共17页
基金
科技创新2030—“量子通信与量子计算机”重大项目(2021ZD0302901)
国家自然科学基金项目(61373131,62071240)。
文摘
据统计,我国心血管疾病患病人数约达3.3亿,每年因为心血管疾病死亡的人数占总死亡人数的40%.在这种背景下,心脏病辅助诊断系统的发展显得尤为重要,但其开发受限于缺乏不含患者隐私信息和由医疗专家标注的大量心电图(electrocardiogram,ECG)临床数据.作为一门新兴学科,量子计算可通过利用量子叠加和纠缠特性,能够探索更大、更复杂的状态空间,进而有利于生成同临床数据一样的高质量和多样化的ECG数据.为此,提出了一种基于量子生成对抗网络(QGAN)的ECG生成式信息系统,简称ECG-QGAN.其中QGAN由量子双向门控循环单元(quantum bidirectional gated recurrent unit,QBiGRU)和量子卷积神经网络(quantum convolutional neural network,QCNN)组成.该系统利用量子的纠缠特性提高生成能力,以生成与现有临床数据一致的ECG数据,从而可以保留心脏病患者的心跳特征.该系统的生成器和判别器分别采用QBiGRU和QCNN,并应用了基于矩阵乘积状态(matrix product state,MPS)和树形张量网络(tree tensor network,TTN)所设计的变分量子电路(variational quantum circuit,VQC),可以使该系统在较少的量子资源下更高效地捕捉ECG数据信息,生成合格的ECG数据.此外,该系统应用了量子Dropout技术,以避免训练过程中出现过拟合问题.最后,实验结果表明,与其他生成ECG数据的模型相比,ECG-QGAN生成的ECG数据具有更高的平均分类准确率.同时它在量子位数量和电路深度方面对当前噪声较大的中尺度量子(noise intermediate scale quantum,NISQ)计算机是友好的.
关键词
生成式信息系统
心电图
量子
生成
对抗网络
量子双向门控循环单元
量子卷积神经网络
Keywords
generative information system
electrocardiogram(ECG)
quantum generative adversarial network(QGAN)
quantum bidirectional gated recurrent unit(QBiGRU)
quantum convolutional neural network(QCNN)
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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作者
出处
发文年
被引量
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1
ECG-QGAN:基于量子生成对抗网络的心电图生成式信息系统
瞿治国
陈韦龙
孙乐
刘文杰
张彦春
《计算机研究与发展》
北大核心
2025
0
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