Quantum Computing Technologies

Motivation

본 프로젝트는 기존 CT 영상 재건 기술의 한계를 극복하여 의료 영상 진단의 혁신을 가져오는 것을 목표로 합니다.

medical_ct_image
의료용 CT 이미지
expected_medical_image
양자 CT 이미지 예측 결과

양자 알고리즘은 기존 알고리즘 대비 높은 수렴성을 가지고 있어, 제한된 데이터에서도 뛰어난 복원력을 발휘하며, 이를 통해 진단 이미지의 선명도와 정확도를 획기적으로 향상시킬 수 있습니다. 또한, 양자 알고리즘의 계산 효율성과 높은 복원력 덕분에 기존 CT 검사 대비 적은 방사선 노출량만으로도 고해상도 영상을 얻을 수 있어 환자의 안전성을 높이고, 검사 효율성을 향상시키는 데 기여할 것으로 기대됩니다.

20% 샘플링 측정 신호 (노이즈 포함)의 재건

Sample
Sample
Noise FBP
FBP
Noise SART
SART
Noise QCSTR
QCSTR

Quantum Supremacy

기존 재건 알고리즘인 SART와 FBP는 sinogram 데이터 손실이나 제한된 투영 각도에서 성능이 저하되어 흐릿하고 정확도가 낮은 영상을 생성하지만 양자 알고리즘은 높은 정확도를 가지는 양자 CT 이미지를 재건합니다.

Limit Angle Artifact

Sinogram

Artifact resistance in Quantum CT image

Sinogram
Sinogram

Quantum CT image refinement

Downsampling
Downscaled Image
Downscaled Image
Refinement Image
Refinement Image

Supplement - Limitation of classical algorithm

Classical Algorithm

Classical Algorithm Classical Algorithm 2

Quantum Algorithm

Quantum Algorithm