Hybrid adiabatic quantum computing for tomographic image reconstruction — opportunities and limitations

要約

私たちの目標は、少ない測定回数と低いS/N比で断層画像を再構成することです。臨床画像診断において、これは患者の快適性の向上と放射線被曝の低減に役立つ。量子コンピュータの進歩に伴い、我々は断熱的量子コンピュータと関連するハイブリッド法を用いて再構成問題を解決することを提案する。トモグラフィーの再構成は、非定型逆問題である。我々は、画像サイズ、ノイズ量、測定された投影データの過少決定について、我々の再構成技術をテストする。そして、最大32×32ピクセルの2値画像と整数値画像を再構成したものを提示する。実証された方法は、従来の再構成アルゴリズムと競合し、ノイズに対する頑健性や少数の投影からの再構成の点で優れている。我々は、ハイブリッド量子コンピューティングが、断層像再構成の実際の応用に向け、まもなく成熟することを仮定している。最後に、問題サイズとアルゴリズムの解釈可能性に関する現在の制限を指摘する。

要約(オリジナル)

Our goal is to reconstruct tomographic images with few measurements and a low signal-to-noise ratio. In clinical imaging, this helps to improve patient comfort and reduce radiation exposure. As quantum computing advances, we propose to use an adiabatic quantum computer and associated hybrid methods to solve the reconstruction problem. Tomographic reconstruction is an ill-posed inverse problem. We test our reconstruction technique for image size, noise content, and underdetermination of the measured projection data. We then present the reconstructed binary and integer-valued images of up to 32 by 32 pixels. The demonstrated method competes with traditional reconstruction algorithms and is superior in terms of robustness to noise and reconstructions from few projections. We postulate that hybrid quantum computing will soon reach maturity for real applications in tomographic reconstruction. Finally, we point out the current limitations regarding the problem size and interpretability of the algorithm.

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