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糖尿病性视网膜病（DR）是糖尿病患者普遍存在的并发症，可能会导致视力障碍，这是由于视网膜上形成的病变。在高级阶段检测DR通常会导致不可逆的失明。通过眼科医生通过视网膜底面图像诊断DR的传统过程不仅是耗时的，而且还很昂贵。虽然经典的转移学习模型已被广泛用于计算机辅助检测DR，但其高维护成本可能会阻碍其检测EFFI效率。相比之下，量子传递学习对这一挑战的更有效解决方案。这种方法非常有利，因为它以启发式原则运作，使其对任务进行了高度优化。我们提出的方法利用这种混合量子传递学习技术来检测DR。为了构建我们的模型，我们利用Kaggle上可用的Aptos 2019失明检测数据集。我们采用RESNET-18，RESNET34，RESNET50，RESNET101，RESNET152和INCEPTION V3（预训练的经典神经网络）进行初始特征提取。在分类阶段，我们使用变分量子分类器。我们的混合量子模型显示出了显着的结果，RESNET-18的精度为97％。这表明，与量子机学习集成时，量子计算可以单独使用经典计算机来执行一定程度的功率和EFFI的任务。通过利用这些先进的技术，我们可以显着改善糖尿病性视网膜病的检测和诊断，从而使许多人免于失明的风险。
使用量子转移学习
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