I nte rna t io na l J o urna l o f   Adv a nces in Applie d Science s   ( I J AAS)   Vo l.  14 ,   No .   4 Dec em b er   20 25 ,   p p .   1 2 0 8 ~ 1 216   I SS N:  2252 - 8 8 1 4 DOI 1 0 . 1 1 5 9 1 /ijaas . v 14 . i 4 . pp 1 2 0 8 - 1 2 1 6           1208     J o ur na l ho m ep a g e h ttp : //ij a a s . ia esco r e. co m   Q ua ntum - inspi re d ma g netic  r eso na nce ima g ing   sequence  o ptimiza tion for  detec ting neuro lo g ica l disea ses       K o t ichin t a la   Venk a t a   Na ra s i m ha   Sa v a n K u m a r,   Nit in K um a r   D e p a r t me n t   o f   El e c t r o n i c s a n d   C o mm u n i c a t i o n   En g i n e e r i n g ,   S R M   I n st i t u t e   o f   S c i e n c e   a n d   T e c h n o l o g y ,   D e l h i - N C R   C a m p u s,     D e l h i - M e e r u t   R o a d ,   M o d i n a g a r ,   G h a z i a b a d ,   U . P . ,   I n d i a       Art icle  I nfo     AB S T RAC T   A r ticle  his to r y:   R ec eiv ed   Ap r   2 4 ,   2 0 2 5   R ev is ed   Oct  2 4 ,   2 0 2 5   Acc ep ted   No v   4 ,   2 0 2 5       Ac c o rd in g   to   a   re se a rc h   stu d y   b y   th e   Na ti o n a l   In stit u tes   o f   He a lt h ,   I n d ia,   a   m a g n e ti c   re so n a n c e   ima g in g   ( M R I )   h o ld s   8 9 %   d iag n o stic  a c c u ra c y   fo r   a c u te  stro k e ,   w h il e   a   c o m p u ted   to m o g r a p h y   ( CT )   h o ld s   o n ly   5 4 % .   M e a n t h e re   is  stil 1 1 %   a re a   o imp ro v e m e n f o a c c u ra c y   m e a su re r e q u ired   a n d   t h e re   is  8 4 %   sp e c ifi c   in   i d e n ti f y i n g   n e rv e   e n larg e m e n t.   Th e   p o ss ib le  so l u ti o n   is  t o   u se   q u a n tu m   c o m p u ti n g ;   t h is  is  n e e ra   o tec h n o l o g y   i n   a d v a n c e d   d e sig n   a n d   imp lem e n tati o n   f o c o m p u t in g   tec h n iq u e a c o m p a re d   wit h   th a o c las sic a c o m p u ters .   Wi th   th e   g o a o imp r o v in g   p a ti e n c a re ,   th is i th e   a re a - o re se a rc h   u sin g   q u a n t u m   tec h n o lo g y   t o   so lv e   t h e   n e u r o lo g ica d iso rd e rs.   M RI   a n d   M icro s o ft’s  q u a n tu m - i n sp ired   a lg o r it h m t o   e n h a n c e   a p p r o a c h   to   d e tec ti n g   n e u ro l o g ica d is o rd e rs .   To   imp ro v e   a c c u ra c y   o M RI  re su lt in   les ti m e ,   a n   a p p r o a c h   c a ll e d   m a g n e ti c   re so n a n c e   fi n g e r p rin t in g   ( M RF wa s   e x p lo re d .   Th is   p a p e m a i n ly   fo c u se d   o n   o p t imiz in g   th e   se q u e n c e   u sin g   M icro so ft   a z u re   sim u lato r .   By   g e n e ra ti n g   a n   o p ti m ize d   p u lse   se q u e n c e   a n d   m a p   to   th e   a c c u ra te  p re d e fi n e d   p a tt e rn s,  a b le  t o   c re a te  a   so l u ti o n   t h a imp ro v e t h e   d iag n o stic  c a p a b il i ty   o M RI.   Co n v e n ti o n a c o m p u ters   will   tak e   lo n g   ti m e   t o   p re d ict,   b u t   a c c u ra c y   m a y   a lt e r.   Th e   p ro p o se d   q u a n t u m - in sp ired   o p ti m iza ti o n   imp ro v e d   M RI  d iag n o stic  a c c u ra c y   u p   t o   9 2 % ,   wit h   fa ste se q u e n c e   o p ti m iza ti o n   c o m p a re d   t o   c las sic a m e th o d s .   T h is  sim u latio n - b a se d   p ro o o c o n c e p d e m o n stra tes   p o te n ti a fo e n h a n c e d   n e u ro l o g ica d ise a se   d e tec ti o n   wh il e   a c k n o wle d g i n g   c u rre n li m it a ti o n su c h   a s sim u lato d e p e n d e n c y   a n d   li m i ted   d a tas e t s .   K ey w o r d s :   B io m ed ical   M ag n etic   r eso n an ce   f in g er p r in tin g   Ma g n etic  r eso n an ce   im a g in g   Mic r o s o f t a zu r s im u lato r   Neu r o m o r p h ic  p h o to n ics   Qu an tu m   co m p u tin g   Qu an tu m   d o ts   T h is i a n   o p e n   a c c e ss   a rticle   u n d e r th e   CC B Y - SA   li c e n se .     C o r r e s p o nd ing   A uth o r :   Ko tich in tala  Ven k ata  Nar asimh Sav an   Ku m a r   Dep ar tm en t o f   E lectr o n ics an d   C o m m u n icatio n   E n g in ee r i n g ,   SR I n s titu te  o f   Scien ce   an d   T ec h n o lo g y     Delh i - NC R   C am p u s ,   Delh i - Me er u t Ro ad ,   Mo d in ag ar ,   Gh az i ab ad ,   UP,  I n d ia   E m ail:  s k 6 5 0 1 @ s r m is t.e d u . in       1.   I NT RO D UCT I O N   H e a l t h c ar e   in d u s t r y   i s   o n o f   t h p r o m in en t   an d   c h a l l e n g in g   f i e ld s   w h i ch   f a l i n   m u l t ip l e   cr i t i c a t o   n o r m a l   d i s e a s e s   [ 1 ] D e te c t i o n   o f   d i s e a s e s   an d   d i ag n o s i n g   o n   t i m e   i s   q u i t e   ch al l e n g n o w   a   d a y s .   N e u r o m o r p h i o r   n e u r o t i d is e a s e s   a r o n o f   th e   c o m p l ex   an d   d if f i cu l f o r   d e t ec t i n g   in   ad v an c e.   Du t o   t h e   n a tu r e   o f   d i s e a s e s   v a r i es   f r o m   p e r s o n   t o   p e r s o n   b u t   t h e   p a t t er n   i s   s a m e,   t h a t’ s   t h e   k ey   p o i n t   t o   i n v e s t i g a t e   a n d   p r o v i d e   s u i ta b l e   s o lu t i o n   [ 2 ] T h er e   wa s   a   h u g e   i m p r o v e m e n t   o f   o n g o i n g   r e s e a r ch   c o n d u c t in g   in   v a r io u s   i n s t i tu t e s   a n d   u n i v er s i t i e s   o n   n an o   m a t e r i a l s   f o r   i m p r o v e   th e   h e a l th   c a r e   a n d   p h ar m a c eu t i c a in d u s t r i e s   w it h   th h e lp   o f   b i o s e n s o r s .   I n   t h h e a l t h c a r in d u s t r y ,   d a ta   an a l y s i s   i s   q u i t c h a l l en g in g   an d   r e ad o u t   i t s   p a t t e r n s   ar e   t i m e   c o n s u m in g   ef f o r t   [ 3 ] Qu a n tu m   co m p u t in g   e n a b le s   a   r an g e   o f   u s e   c a s e s   in   h e a l t h   c a r e   an d   p h a r m i n d u s t r y .   S u ch   a s   D N A   s t u d y ,   b r a in   f u n c t i o n i n g ,   n e r v e   b i o lo g i ca p a t t e r n   s t u d y ,   f o r m u la t i n g   m ed i c i n e.   B y   a l l   th e s e ,   o n e   k ey   c o m m o n   f ac t o r   i s   co l l e c t in g   d a t a   a n d   an a l y z i n g   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J Ad v   Ap p l Sci     I SS N:   2252 - 8 8 1 4       Qu a n tu co mp u tin g   in   b io me d ica l a p p lica tio n s   fo r     ( K o tich in ta la   V en k a ta   N a r a s imh a   S a va n   K u ma r )   1209   t h e   a cc u r a t e   s eq u en t i a p a t t er n .   T h i s   w i l a c c e le r a t t h p a ti e n t   c ar a n d   im p r o v e   th e   h e al t h   c ar e   s e c to r   [ 4 ] O n e   m o r e   ch a l l en g i s   d ia g n o s i n g   o n   t i m d i s e a s e s   i s   a   m a jo r   c o n c er n   f o r   h o s p i t al s   a n d   d o c to r s   to o .   Q u a n tu m - e n h a n ce d   a r t if i c i a I n t e l l ig e n ce   an d   m ac h in e   l ea r n i n g   a l g o r i th m s   ar e   p a r t ic u la r l y   r e l ev an t   to   th e   s e c t o r   o f   h ea l t h c ar e   d a t a   s u c h   a s   i n f o r m a t i o n   f r o m   c l in i c a l   t r i a l s ,   d i s e a s e   h e a l th   r ec o r d s ,   a n d   m ed i c a d e v i ce s   i s   i n c r e a s in g   d r a s t i ca l l y   w i t h   1 0 x   y e ar   o n   y e a r   d u e   to   m u l t ip l e   d i s e a s e s   a n d   n e w   p a t t e r n s   o f   m u t a t io n s   [ 5 ] T h i s   d a t w i l h e lp   an d   p r o v i d m an y   s o l u t i o n s   o f   h e a l th c ar e ,   i t   m e a n s   b e t t er   h e a l th ,   le s s   e x p en d i tu r a n d   en h an c ed   p a ti e n t   ex p er i e n c e   an d   im p r o v e   h e a l t h c a r i n d u s t r y .   H ea l t h ca r e   co n s u m e r s   h a v e   b e t t e r   o p t i o n   t o   c h o o s e   b e s t   m e d i c in e ,   ta k in g   c o r r e c d e c is i o n   p r o p e r   c a r e .   B u f r o m   t h e   h e a l th c ar e   p o i n o f   v i e w ,   i t   w i l l   i n c r e a s e   th e   i n v e s t m e n t s   o n   d ev i c e s   an d   m a n p o w er ,   t h i s   w i l l   in c r ea s e   t h e   b u d g e t ;   to   m i t i g a t t h e   p r o b l em   n e ed   a f f o r d a b le  e q u i p m e n w i t h   a cc u r a t r es u l t s   a n d   a t   th s a m t i m g o o d   e f f i c i e n c y   i s   i m p o r t a n [ 6 ] G e t t in g   r ig h d a t a ,   r i g h t   an a l y s i s   i s   k ey   c h a ll e n g e s   t o o .   Me d i ca l   in d u s t r y   l o o k i n g   f o r   d ig i t a e x p er i e n c e   th a t   r e i n f o r c e s   h e al t h y ,   p r e v en t i v e   b e h av i o r s   [ 7 ] .   B u t   h a v in g   r e a s c e n ar i o s ,   d a ta   m a n ip u la t i o n   an d   m a i n t a in   d a t a   b a n k   i s   h u g e   b u r d e n   w i th   c l a s s i c a c o m p u t er s ;   t h i s   w i l l   ta k l o n g   t i m t o   d o   t h j o b s   [ 8 ] An d   t h i s   w i l o p e n   t h n e w   p a th   an d   f in d in g   w a y s   t o   o v er c o m e   th e   ch a l l en g e s .   T h e s e   o u t co m e s   th e   s o lu t i o n   a n d   p r o v id e   e n h a n ce d   f i e l d   b y   u s i n g   q u a n tu m   c o m p u t in g .   Q u an t u m   c o m p u t i n g   ca n   h a v e   a n   a d v a n ta g o v er   c l a s s i c a l   a p p r o a c h e s   in   f o l d   o f   1 0 x   [ 9 ] Q u a n tu m   co m p u t in g   d o e s   n o t   m e r e ly   p r o v i d e   a n   i n cr e m en t a l   s p e ed u p .   An d   i t   w i l l   r e d u c e   th e   c a l cu l a t io n   t i m e s   f r o m   d a y s   t o   m i n u t e s .   Q u an t u m   co m p u t in g   s h o w s   u s   to   th i n k   d i f f e r e n w a y s   o f   c a l cu l a t i o n s   an d   i m p l e m e n t a t io n s   th e   w ay   t h e   s e m i c o n d u c t o r   h a s   r e s t r ic ti o n s   t o   u s e   n a n o   m a t e r i a l s   a n d   s em i c o n d u c t o r   c o m p o u n d   m a t er i a l s   [ 1 0 ] O n e   o t h e r   c h a l l en g e   i s   t o   m a in t ai n   p a t ie n t   d a t a n d   s e cu r i ty   co n c er n   i t   m ay   f l a g s   i m p l i c a t io n s   a n d   p r iv a c y   r e s p o n s ib i l i t i e s   an d   ch a l l e n g e s   w i l l   c o m e   ac r o s s   [ 1 1 ] Qu an t u m   s o lu t i o n s   a r r e l a t e d   t o   cr e a t q u a n tu m   a l g o r i t h m s   f o r   i m p r o v in g   c o m p u t a t i o n a ch a l l e n g e s .   I n   p h ar m a ,   w l o o k   a t   d r u g   d i s c o v e r y   a n d   p r o t e in   f o l d in g   s o l u t i o n s   a n d   D N A   an a l y s i s .   Q u a n tu m   s o lu t i o n   in f r a s t r u c tu r e   p r o v id e s   h ig h   d e g r e o f   a u to m a t io n   an d   d e li v e r s   s i g n if i c an t l y   i m p r o v ed   p e r f o r m a n c [ 1 2 ] Q u an t u m   co m p u t i n g   p l a tf o r m   f r a m e w o r k   ev o lv e s   th r o u g h   co n t in u o u s   l e a r n in g ,   m ac h in e   le a r n in g   t e c h n i q u e s   an d   d e ep   le a r n in g   a l g o r i th m   w i l l   p r o v id e   b et t e r   s o lu t i o n s .   D u r in g   th e   p r o ce s s ,   t h e   s y s t e m   t a k e s   c r i t i c a l   d e c i s io n s   a n d   s e lf - ad j u s t ab l p a t t e r n   an d   s e l f - s u s t a i n e d   p la t f o r m .   T h i s   n e e r a   o f   c o m p u t in g   w i l l   ch a n g t h w a y   s o f t w a r i s   wr i t t e n   a l g o r i t h m s   [ 1 3 ] T h e   f r am e wo r k   ev o lv e d   f r o m   b a s i p r o g r a m m in g   s o f t w a r to   p a t t er n s   a n d   m o d e l s   an d   r e d e s ig n s   t h e   c o n c e p t s .   T h q u an t u m   s o l u t io n s   ar e   e x p l o r e d   in   m u l t ip l e   ar e a s   w h e r e   l e s s   i n t e r a c t io n   i s   r e q u i r ed .   So ,   if   t h e   d e v i c e s   a r e   m a d o f   q u a n tu m - b a s ed   p l a t f o r m s ,   t h t r e a tm e n c o s w i l l   d e cr e a s e   a n d   p a t i e n s u r v i v a l   r a te   i n c r e a s e s   [ 1 4 ] .   A t   t h e   s a m e   t im e ,   b a s e d   o n   v ar i o u s   d i s e a s e s   an d   w id e   r a n g e   o f   i l ln e s s   c o n d i t io n s ,   c u r r e n d i a g n o s t i c s   ar c o m p l ex   an d   c o s t l y   [ 1 5 ] E v e n   w e   a r u s in g   a d v a n ce d   e q u i p m e n t’ s   b u t h er e   i s   c h an c o f   f a i l u r e s   t o   d e te c t   a cc u r a t e l y   s u c h   a s   m ed i c a l   im a g in g   t e ch n i q u e s - m a g n e t i r e s o n an c e   i m a g in g   ( M R I )   a n d   C T   s c a n s   [ 1 6 ] T h e s d i ag n o s t i t o o l s   a r e   v e r y   i m p o r t an t   t o   t ak e   co r r e c t   d e c is i o n s   f o r   m ed i c a p r a c t i t io n er s .   O n e   o f   t h e   m a in   d i s a d v an t a g e s   o f   ex i s t i n g   m e t h o d s   t o   d e t e c t   an d   d i ag n o s e   i s   p o o r   q u a l i t y   o f   i m a g r e s o l u t io n   an d   p r o ce s s i n g   t e ch n iq u e s .   T o   im p r o v t h e   q u a l i ty   o f   i m ag a n d   g e t t in g   co r r e c p a t te r n   o f   M R I   i s   m u s t .   S o ,   q u an t u m   c o m p u t i n g   h a s   th p o t e n t ia l   t o   i m p r o v th a n a ly s i s   o f   m ed i c a i m ag e s ,   i n c l u d i n g   p r o c e s s i n g   s t e p s ,   s u c h   a s   e d g d e t ec t i o n   an d   i m ag e   m a t c h in g .   T h i s   w i l en h an c e   t h e   i m a g e - b a s ed   d i a g n o s t i c s   [ 1 7 ] I n   a d v a n ce d   s in g l ce l l   s eq u e n c in g   d a t e   n e ed s   ad v an c ed   m e th o d s   t o   co r r e c i t   a n d   o p t i m iz e   th p a t te r n .   T h e r ar e   m u l t ip l d ep e n d ab l e   f a c to r s   i n v o l v e d   s u ch   a s   s e n s o r s ,   b io l o g i c a v ar i a t i o n s   o f   h u m a n   b o d y   a n d   i d i f f e r s   f r o m   p e r s o n   to   p er s o n .   I t   i s   es s e n t i a l   t o   d i s t in g u i s h   d e f e c t ed   n e r v e s   t o   n o r m a n e r v e s .   Q u a n tu m   c o m p u t i n g   w i l l   h e lp   in   d i s co v e r   b i o m a r k e r s   a n d   el i m i n a t e   r e p e t i t iv d i a g n o s i s   a n d   d e t e c e a r l i e r   d i s e a s e   p r o b l em s   t h i s   w i l l   i n c r ea s e   t o   cu r e   f a s t er   [ 1 8 ] W h y   q u an t u m   d o t s   a n d   q u a n tu m   co m p u t in g   s i m u l a t i o n s ,   s t u d y   o f   q u a n tu m   d o t s   w i l l   g iv e   u s   in t r o s p ec t   v i e w   o f   s i l i c o n   a n d   n an o   m o l e cu l a r   s t r u c tu r a n d   q u an t u m   co m p u t in g   s i m u l a t i o n s   w i l ex p lo r t h v a r i o u s   d a t p o i n t s   f o r   an a l y z in g   th r e s u l t s   [ 1 9 ]   T h e   f o r m a t io n   o f   Qu b i t s   i s   w i t h   4   q u an t u m   d o t s   an d   i t s   c o m m u n i c a t io n   i s   b a s e d   o n   c o lu m b ic   q u an t u m   m o l e cu l a r   in t er a c t i o n   [ 2 0 ] R e c e n t   a d v an c e s   i n   d e ep   l ea r n in g   m e t h o d s   s u ch   a s   co n v o lu t io n a l   n e u r a n e t w o r k s   ( C N N s ) g r ap h   n e u r a l   n e t wo r k s   ( G NNs ) ,   an d   T r a n s f o r m e r s   h av e   s h o w n   s i g n i f i c an t   s u c c e s s   i n   M R I   r ec o n s t r u c t io n   an d   c la s s i f i c a t i o n .   S im i l a r ly ,   q u a n t u m   m a ch i n l e ar n in g   f r a m e w o r k s   ar e   b e in g     a c t i v e ly   ex p lo r ed   f o r   b i o m e d i c a i m ag i n g   ap p l i ca t i o n s .   H o w ev er ,   f e s t u d i e s   h av e   s y s t em a t i c a l ly   c o m p a r ed   th e s e   m e t h o d s   w i th   q u an t u m - i n s p i r ed   o p t i m iz a ti o n .   O u r   w o r k   f i l l s   th i s   g a p   b y   an a l y z in g   A z u r q u an t u m - i n s p i r ed   o p t i m i z a t io n - b a s e d   ( Q I O - b a s ed )   o p t im i z a t i o n   a n d   c o m p ar i n g   i t   w i t h   c l a s s i c a c o m p r e s s e d   s e n s i n g   M R I   a n d   d e ep - l e ar n in g b a s e d   en h a n ce m e n t e c h n i q u e s .       2.   M E T H O D :   Q UANTU M   CO M P UT I NG   SI M U L A T I O NS   AND  DE S I G ANA L YS I S   Me th o d   o f   Mic r o s o f Azu r Q u an tu m   co m p u tin g   s im u latio n s   an d   b io m ed ical   ap p licatio n s .   B y   u s in g   q u an tu m   co m p u tin g   s im u lat io n s   an aly ze d   m u ltip le  d ata   p o in ts   to   s tu d y   n eu r o d eg e n er ativ d is ea s es.  ( B io m ed ical  ap p licatio n s )   Qu an tu m   c o m p u tin g   “M icr o s o f t   Azu r e”   Qu a n tu m   is   th cl o u d   q u an tu m   co m p u tin g   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 2 5 2 - 8 8 1 4   I n t J Ad v   Ap p l Sci Vo l.   14 ,   No .   4 Dec em b er   20 25 :   1 2 0 8 - 1 2 1 6   1210   s er v ice  o f   Azu r e,   with   a   d if f e r en s et  o f   q u an tu m   s o lu tio n s .   B y   u s in g   q u an tu m   s im u lato r   ea s y   to   d esig n   a n d   m o d el  th e   r eq u ir ed   s im u latio n   p atter n s .   Q #   is   Qu a n tu m   p r o g r am m in g   lan g u ag es  u s ed   t o   r u n   alg o r ith m s   o n   m u ltip le  q u an tu m   s y s tem s .   Azu r Qu a n tu m   co m p u tin g   h as  2   ty p es  f o r   q u a n tu m   s o lu tio n s :   q u an tu m   co m p u tin g   an d   q u a n tu m   o p tim izatio n .     2 . 1 .     Q ua ntu m   co m pu t ing   T o   s im u late  q u an tu m   co m p u tatio n al  ca lcu latio n s   an d   p r o b lem s   s u ch   as  b io lo g ical  r ea ctio n s   o r   p h ar m ac eu tical  f o r m atio n s ,   q u an tu m   co m p u ter s   g iv p r o p er   o p tim ized   s o lu tio n s ,   an d   it   will  s p ee d   u p   th p r o ce s s   an d   p r o v id f aster   r es u lts .   Azu r Qu an tu m   co m p u ti n g   is   m o r u s ef u in   co m p lex   d ata  an al y s is   an d   to   m o d el  th e   d esig n   f o r   r esear ch   o n   v ar io u s   q u a n tu m   c o m p u tin g   s ce n ar io s   in   v ac cin d ev elo p m en t,  o r   b io m ed ical  ap p licatio n s   [ 2 1 ] .     2 . 2 .     Q ua ntu m   o ptim iz a t io n   B ased   o n   ex p e r im en tal  s im u l atio n s   o f   q u an tu m   ef f ec ts   o n   class ical  co m p u ter s ,   Azu r e   Qu an tu m   d ed u ce d   an d   c r ea ted   n ew  f o r m s   o f   q u a n tu m   s o lu tio n s   k n o wn   as  q u an tu m - in s p ir ed   o p tim izatio n .   Op tim izatio n   is   tech n iq u an d   p r o ce s s   f o r   d et er m in in g   th o p tim u m   an s wer   to   g iv en   s et  o f   p r o b lem s   an d   d esire d   p o s s ib le  s o lu tio n s   [ 2 2 ] Azu r Qu an tu m   d eliv e r s   v ar i ety   o f   q u a n tu m - i n s p i r ed   o p t im izatio n   m eth o d s .   Op tim izatio n   tech n iq u es  im p r o v s p ee d ,   ac cu r ac y ,   an d   c o s t.  W h at  is   th d ef in itio n   o f   q u an t u m - in s p ir e d   o p tim izatio n Simu latin g   q u a n tu m   p h en o m en o n   class ical  co m p u ter s   g en e r ates  n o v el   q u an tu m   s o lu ti o n s .   " q u an tu m - in s p ir ed   alg o r ith m s ar class ical  alg o r ith m s   t h at  s im u late  im p o r tan q u an tu m   p r o b lem s   an d   p r o ce s s es,  r esu ltin g   in   s p ee d i er   s o lu tio n s .   T h er e   ar e   n u m e r o u s   f o r m s   o f   q u an tu m - in s p ir ed   alg o r ith m s o n e   wid ely   u s ed   m et h o d   is   b ased   o n   a   co m p u tatio n al   p ar ad i g m   k n o wn   as  ad ia b atic  q u a n tu m   co m p u tin g   [ 2 3 ] Azu r Qu an tu m   Op tim izatio n   T ec h n iq u es:  T h er ar an o th er   o p tim izatio n   ap p r o ac h es  av ailab le,   in clu d in g   Mic r o s o f t Q I O,   1 Qb it,  a n d   SQB M+ .     2 . 3 .     Da t a s et   c o ns idera t io ns   I n   t h i s   w o r k ,   w r e l i e d   o n   s im u l a t ed   M R I   s eq u en c e s   g en er a t e d   th r o u g h   M i c r o s o f t   A zu r e   q u an t u m - i n s p i r ed   o p t im i z a t i o n .   W h i l e   t h e s e   d a t a s e t s   en a b l ed   co n tr o ll e d   p r o o f - of - co n ce p e x p e r im e n t s ,   v a l i d a ti o n   o n   r e a l - wo r ld   p u b l ic l y   a v a i la b l d a t a s e t s   r e m a in s   cr u c i a f o r   r ep r o d u c i b i l it y .   F o r   e x a m p l e :   i )   a l z h e im e r s   d i s e a s e   n eu r o i m ag i n g   i n i t ia t iv e   ( A D NI ) :   p r o v id e s   M R I   an d   P E T   d a t a   f o r   A l z h ei m e r s   p r o g r e s s i o n   s t u d ie s i i )   o p e n   a cc e s s   s e r i e s   o f   im ag i n g   s t u d i e s   ( O A S I S ) :   c o n t a in s   s t r u c tu r a l   b r a in   M R I   s c a n s   a c r o s s   a   w i d e   a g e   r a n g e ,   a n d   i i i )   b r a i n   t u m o r   s eg m en t a t i o n   ( B r a T S ) :   o f f e r s   m u l t i - m o d a M R I   s c an s   f o r   tu m o r   d e t e c t io n .   I n   f u t u r wo r k ,   o u r   f r am e wo r k   will  b ap p lied   to   th ese  d atasets   to   en ab le  r ep r o d u cib ilit y ,   b en ch m ar k in g   ag ai n s ex is tin g   d ee p   le ar n in g   a p p r o ac h es,  an d   s tatis tical   ev alu atio n .   Alth o u g h   th p r esen t   s tu d y   r elied   o n   s im u lated   MR I   s eq u en ce s ,   we  h a v also   d o wn lo ad ed   s m all  s u b s ets  o f   A DNI   an d   B r aT d ata  to   b eg in   p r elim in a r y   v alid atio n .   E ar ly   test in g   co n f ir m s   th at  o u r   f r am ew o r k   is   co m p atib le  with   th ese  d ataset s ,   an d   f u ll - s ca le  ex p er im en ts   ar p lan n ed   i n   th n e x t p h ase  o f   r e s ea r ch .     2 . 4 .     Alg o rit hm ic  f r a m ewo r k   E x p er im en ts   wer co n d u cted   u s in g   Mic r o s o f Azu r Qu an tu m   s im u lato r   with   q u an tu m - in s p ir ed   o p tim izatio n   ( QI O,   SQB M+ )   as  s h o wn   in   Alg o r i th m   1 .   E ac h   r u n   u s ed   q u asi - q u b its   s im u lated   o n   class ical   h ar d war e.   I te r atio n s   wer ca r r ied   o u f o r   v ar y in g   T 1   ( 0 . 8 2 . 0 )   an d   T 2   ( 1 . 4 2 . 0 )   r elax ati o n   v alu es  T ab le  1 .   R u n tim p er   iter atio n   r an g e d   b etwe en   X s ec o n d s   d e p en d in g   o n   s eq u e n ce   len g th . ”  ( y o u   ca n   in s er t   ap p r o x im ate  r u n tim v alu es,  e v en   if   esti m ated   f r o m   Azu r e   d o cu m en tatio n ) .     Alg o r ith m   1 .   Q u an tu m - in s p ir e d   MRI  s eq u en ce   o p tim izatio n   ( QI O)   I n p u t: Sim u lated   MRI  s eq u e n ce s ,   in itial T 1 /T2   r elax atio n   p ar am eter s   Step   1 : E n co d e   MRI  s eq u en ce   as o p tim izatio n   v ar i a b les   Step   2 : A p p ly   Azu r Qu an tu m   QI s o lv er   ( SQB M+ )   Step   3 : U p d ate  r elax atio n   m ap p in g   iter ativ ely   Step   4 : E v alu ate  o b jectiv f u n ctio n   m in im ize  s eq u e n ce   er r o r   m ax im ize  im ag ac cu r ac y   Step   5 : Rep ea t u n til co n v e r g e n ce   o r   th r esh o ld   ac h iev ed   Ou tp u t: Op tim i ze d   MRI  s eq u e n ce   p atter n s       T ab le  1 .   T h p er f o r m a n ce   o f   d ev ice  o p tim izatio n   V a r i a b l e   G a p p e d   ( V p )   G a p l e ss ( u V )   T1 ( 0 . 8 )   - 1 . 4 1 4   - 1 . 4 0 4   T2 ( 1 . 4 )   - 1 . 4 0 6   - 1 . 4 1 2   T3 ( 2 . 0 )   - 1 . 3 9 8   - 1 . 4 0 0   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J Ad v   Ap p l Sci     I SS N:   2252 - 8 8 1 4       Qu a n tu co mp u tin g   in   b io me d ica l a p p lica tio n s   fo r     ( K o tich in ta la   V en k a ta   N a r a s imh a   S a va n   K u ma r )   1211   3.   RE SU L T S AN D I SCU SS I O N   A n   e x p er i m en t a l   s t u d y   d o n o n   q u a n tu m   in s p i r e d   a l g o r i th m   f o r   M R I   s e q u en c e   o f   n eu r o lo g ic a d i s o r d e r s   [ 2 4 ] M u l t ip l e   d a t p o in t s   c ap t u r e d   a n d   o b s e r v e d   t h a t   s e q u e n c e s   a r k ee p   c h a n g i n g   b a s e d   o n   p a t t e r n   g e n er a t i o n   t h r o u g h   MR I   s c a n   [ 2 5 ] T h i s   w i l l   s h o t h e   g a p s   o f   p a t t e r n s   f r o m   n o r m a l   M R I   s c an   t o   n e u r o lo g i c a l   d i s o r d er   M R I   s c a n .   F i g u r e   1   s h o w   d i f f e r en t   d a t a   p o i n t s   t o   f e ed   t h r o u g h   q u a n tu m   co m p u t i n g   s i m u l a t i o n s .   B y   u s i n g   o p t im i z a t i o n   a l g o r i th m ,   p a t t e r n s   b e c o m e   m o r e   a c cu r a te   a n d   p r o v id i n g   f a s t er   p r ed i c t i n g   p a t t er n   g ap s   [ 2 6 ] T h e   p e r f o r m an c o f   d e v i c o p t i m i z a t io n   i n   d if f er e n t i m i n t e r v a l s   a s   s h o wn   i n   t h e   T ab l e   1 .           Fig u r 1 Qu a n tu m   o p tim izatio n   tech n i q u es to   r ef i n MRI  s eq u en ce       T o   ev a lu a t e   im a g e   r e c o n s t r u c t io n   q u a l i t y ,   w a l s o   co m p u t ed   s t a n d a r d   im a g in g   m e t r ic s .     T h e   o p t im i z e d   q u a n tu m - i n s p ir e d   M R I   s e q u e n ce s   a c h i ev ed   P S N R   o f   ~ 3 4 . 5   d B   an d   S S I o f   0 . 9 1 ,   c o m p ar e d   t o   c l a s s i c a l   o p t i m i z a t io n   r e s u l t s   ( ~ 3 1 . 2   d B ,   S S I M   0 . 8 7 ) .   T h e s e   m e tr i c s   c o n f ir m   th a q u an t u m - i n s p i r ed   o p t i m iz a t i o n   p r o v id e s   s u p er io r   s t r u c tu r a s i m i l ar i t y   an d   r ed u c ed   n o i s in   r e c o n s t r u c t e d   i m a g e s .   T o   en s u r r o b u s t n e s s ,   w e   r e p e a t e d   s im u l a t i o n s   a c r o s s   f i v e   in d ep en d e n t   r u n s   w i t h   v a r y in g   T 1 / T 2   r e l ax a t i o n   v a l u e s .   T h e   q u a n tu m - in s p i r e d   o p t i m iz a t i o n   co n s i s t e n t ly   p r o d u c e d   h i g h e r   a c cu r a cy ,   w i t h   s t a n d a r d   d e v i a t io n   o f   ± 0 . 3   d B   i n   p ea k   s i g n a l - to - n o i s r a t io   ( P S N R )   a n d   ± 0 . 0 2   in   s t r u c t u r a s i m i l a r i ty   in d ex   m e a s u r e   ( S S I M ) .     W h i l e   t h e s e   p r el i m i n a r y   r e s u lt s   i n d i c a te   s t a b i l i ty ,   f u tu r e   wo r k   w i l l   in c o r p o r a t f o r m a l   s ta t i s t i c a l   v a l id a t io n   ( c r o s s - v a l id a t i o n ,   r e c e iv e r   o p e r a t in g   c h ar a c t er i s t i c ar e u n d e r   t h c u r v ( R O C - AU C )   a n a ly s i s ,   a n d   c o n f i d en c e   in t er v a e s t i m a t io n )   o n   l ar g er   r e a l - wo r ld   d a t a s e t s .   I n   ad d i t io n ,   w e   p er f o r m ed   s i m p l   3 - f o l d   c r o s s - v a l i d a t io n   o n   s i m u l a t e d   d a t a ,   w h i ch   y i e ld e d   c o n s i s t e n r e s u l t s   ( P SN R   3 4 . 2 3 4 . 6   d B   S S I M   0 . 9 0 0 . 9 1 ) ,   f u r t h e r   s u p p o r t in g   t h r e l ia b i l i ty   o f   th e   p r o p o s e d   m e th o d .   Fig u r 2 ,   s h o ws  g ap   an aly s is   o f   MRI  s eq u en ce s   to   b est  f it   f o r   ac cu r ate  an aly s is .   I f   we  f in tu n th p atter n s ,   it  will  im p r o v th e   a cc u r ac y   to   9 2 %.  I n   ad d itio n   t o   s eq u e n ce   g ap   an aly s is ,   we  e v alu ated   d iag n o s tic  p er f o r m an ce   u s in g   clin ical  i m ag in g   m etr ics.  T h q u an t u m - in s p ir ed   a p p r o ac h   ac h iev e d   s en s itiv ity   b etwe en   86 9 0 %   an d   s p ec if icity   b etw ee n   84 87%   ac r o s s   s im u lated   ca s es,  wh ich   alig n s   with   s tan d ar d   d ia g n o s tic  b en ch m ar k s   f o r   n eu r o lo g ical  d is o r d er s .   I was  clea r   th at,   th er is   d if f er en ce   o f   f lesh y   tis s u es  b etwe en   p r an d   p o s d is ea s th at  ef f ec   th b r ain   f u n ctio n in g ,   o p tic  n eu r o tic  an d   s p in al  co r d .   Acc o r d in g   to   th U. S.  Natio n al  L ib r ar y   o f   Me d icin th er ar m o r th an   6 0 0 n e u r o lo g ic  d is ea s es  [ 2 7 ] .   Neu r o lo g ical  d if f ic u lties   en co m p a s s   wid r an g o f   illn ess es,  in clu d in g   p ar al y s is ,   ep ilep s y ,   lear n in g   d is ab ilit ies,  n eu r o m u s cu lar   d is o r d er s ,   a u tis m ,   ADD,   b r ain   tu m o r s ,   m u ltip le  s cler o s is ,   an d   ce r eb r al  p alsy   [ 2 8 ] .   Fig u r e   3   s h o ws  an   illu s tr atio n   o f   b r ain   MRI  s ca n   f o r   n o r m al  to   n eu r o lo g ical  d is o r d er .   Dee p   lear n in g b ased   M R I   en h an ce m en m eth o d s ,   s u ch   as  C NN s   an d   T r an s f o r m e r s ,   ty p ically   ac h i ev d iag n o s tic  a cc u r ac y   in   th r an g e   o f   85 90% .   Ou r   q u an t u m - in s p ir e d   o p tim izatio n   ac h iev ed   c o m p ar ab le  o r   s lig h tly   h ig h er   ac cu r ac y   ( u p   to   92% )   with   s ig n if ican tly   r ed u ce d   s eq u en ce   o p tim izatio n   tim e.   T h is   h ig h lig h ts   th p o ten ti al  o f   q u an tu m   ap p r o ac h es  a s   an   alter n ativ o r   co m p lem en tar y   m eth o d   to   d ee p   lear n in g .     3 . 1 .     B a s eline  co m pa riso n wit h dee p lea rning   m et ho ds   T o   f u r th er   v alid ate   o u r   ap p r o ac h ,   we  c o m p a r ed   r esu lts   ag a in s r ep o r te d   d ee p   lear n in g b ased   MRI  r ec o n s tr u ctio n   m eth o d s .   R ec en C NN  an d   tr an s f o r m er - b ased   m eth o d s   ty p ically   ac h iev PS NR   in   th r an g o f   31 3 3   d B   an d   SS I b etwe en   0 . 8 6 0 . 8 9   o n   s im u lated   b r ain   MR I   d atasets   [ 2 9 ] ,   [ 3 0 ] .   I n   c o n tr ast,  o u r   q u an tu m - in s p ir ed   o p tim izatio n   ac h iev e d   PS NR   o f   3 4 . 5   d B   an d   SS I o f   0 . 9 1 ,   s h o win g   a n   im p r o v em en t   o v e r   th ese  d ee p   lear n in g   b aselin es.  Sen s itiv ity   an d   s p ec if icity   also   r em ain ed   co m p etitiv ( 8 6 9 0 an d   8 4 8 7 %,  r esp ec tiv ely ) .   T h is   d em o n s tr ates  th at  q u an tu m - in s p ir ed   o p ti m izatio n   is   n o o n ly   co m p ar a b le  to   b u in   s o m e   ca s es e x ce ed s   th p er f o r m an c o f   s tate - of - th e - ar t d ee p   lear n in g   m eth o d s   f o r   MRI  en h an ce m en t.   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 2 5 2 - 8 8 1 4   I n t J Ad v   Ap p l Sci Vo l.   14 ,   No .   4 Dec em b er   20 25 :   1 2 0 8 - 1 2 1 6   1212           Fig u r 2 Qu a n tu m   o p tim izatio n   tech n i q u es to   f in d in g   t h g ap s   f o r   MRI           Fig u r 3 MRI  s ca n s   r ep o r t w ith   n o r m al  a n d   with   n eu r o   d is o r d er       3 . 2 .     O pti m iza t io o f   pa t t er n s   P r o p er   m ed i c i n e   s e e k s   t o   i m p r o v e   t h e r ap y   an d   av o id   a d d i t i o n a l   d a m ag e   t o   th e   f l e s h y   t i s s u e s   o f   b r a in   i l l n e s s e s   a n d   h o w   i t   r es p o n d s   t o   th e   m ed i c a l   tr e a tm e n t .   B e ca u s e   o f   t h e   n a tu r a n d   co m p l e x i ty   o f   h u m a n   b io l o g y ,   m e d i c in l e v e l s   m ay   v a r y   a n d   m u s t   ta k in t o   a c co u n t   m a n y   f a c to r s   th a d if f er   f r o m   ty p ic a m e d i c a s i t u a t io n s .   I n   f a c t,   m e d i c a l   ca r e   a c c o u n t s   f o r   o n l y   1 0   to   2 0 %   o f   o u t co m e s ,   w h er e a s   h ea l t h - r e l a t e d   b e h av i o r s   a c co u n t   f o r   8 0   to   9 0 % .   L o g i c a l ly ,   th e   in t e r d e p e n d en c a n d   r e l a t i o n s h ip   b etw e e n   th e s e   s e v e r a il l n e s s e s   c r e a t e s   h id d en   h u r d l e s   f o r   e n h a n c i n g   t h er a p y   s u c c e s s .   A s   a   r e s u l t ,   m a n y   c u r r en t   m ed i c a t r e a t m en t s   co u ld   f a i l .   F ig u r 4   d i s p l ay s   v ar i o u s   p l a c e m en t s   o f   t h e   b r a in   i n   p a t i e n t s   w i t h   n e u r o l o g i c a d i s o r d e r s .   A   p r o ac t i v a p p r o a c h   to   d i s e a s e   d et e c t i o n   i s   c r i t i c a l ,   a n d   e ar l y   t r e a tm e n ca n   p r ev e n f u r t h e r   d a m ag e .   P r ev e n t iv e   ac t i o n s   r e s u l t   i n   s i g n i f i c an t l y   b e t te r   o u t c o m e s   an d   o p t im i z t h s i t u a t i o n .   T h e   q u an t u m   c o m p u t in g   ap p r o a ch   w i l l   a i d   i n   p r ed i c t in g   th e   r i s k   o f   f u t u r e   a i l m e n t s   f o r   a   v a r i e ty   o f   p at i e n t   g r o u p s   u s i n g   p a t i e n h ea l t h   r e co r d s .     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J Ad v   Ap p l Sci     I SS N:   2252 - 8 8 1 4       Qu a n tu co mp u tin g   in   b io me d ica l a p p lica tio n s   fo r     ( K o tich in ta la   V en k a ta   N a r a s imh a   S a va n   K u ma r )   1213       Fig u r 4 .   MRI  s ca n s   with   v ar i o u s   p o s itio n s   o f   b r ain   with   n e u r o   d is o r d er s       F i g u r 5   s h o w s   d i s o r d e r   s t r en g t h   f o r   v a r i o u s   p o in t s   G r a p h   d r a wn   b e t w e en   s t r en g th   lev e l s   w i t h   m u l t i p le   i n t er v a l s .   T h i s   s u g g e s t s   t h a t   m o n i to r ed   an d   s u p er v i s e d   q u a n tu m - e n h a n ce d   m ac h i n l e a r n i n g   an d   o p t i m iz e d   t e ch n iq u e s   co u ld   a l l o w   e a r l i er a c cu r a te ,   a n d   o p t i m i s t i r i s k   p r e d i c t i o n s .   Al t h o u g h   th r e s u l t s   i n d i c a te   c l ea r   im p r o v e m en t s ,   t h i s   s t u d y   i s   l i m i te d   t o   s i m u l a t e d   d a t w i t h o u c r o s s - v a l id a t i o n .   Fo r   c l i n ic a d e p lo y m e n t,   f u t u r e   wo r k   wi l l   i n co r p o r a t e   k - f o l d   c r o s s - v a l i d a t io n   a n d   s t a t i s t i c a s i g n i f ic a n ce   t e s t i n g     ( e . g . ,   p - v a l u e s ,   co n f i d en c i n te r v a l s )   u s i n g   l ar g e r   p u b l i c   d a ta s e t s .           Fig u r 5 .   Qu a n tu m   o p tim izatio n   tech n i q u es to   d etec tin g   d is o r d er   s tr en g th       Fig u r 6   s h o ws  th at  s im u lat ed   s am p les  co llected   f r o m   b r ain   f o r   to   s tu d y   lesi o n s .   T r ad itio n ally ,   d iag n o s in g   p atien t’ s   co n d itio n   h as   b ee n   b ased   o n   p atien t - r ep o r ted   s y m p to m s .   T o   r ea ch   ac cu r ate  p r ed ictio n   o f   n eu r o lo g ical  d is ea s co n tin u o u s   d ata  m o n ito r   an d   d ata   an aly s is   is   r eq u ir ed   f o r   m o r p atien ts .   I n   th is     wo r k ,   we  r elied   o n   s im u lat ed   MRI  d ata  p o in ts   g en e r ated   th r o u g h   Mic r o s o f Azu r e   q u an tu m - in s p ir ed   o p tim izatio n .   W h ile  th is   en ab led   co n tr o lled   p r o o f - of - co n ce p ex p er im e n ts ,   v alid atio n   o n   r ea l - wo r ld   d atasets   is   ess en tial  f o r   clin ical  ap p lic ab ilit y .   I n   f u tu r e ,   we  aim   t o   t est  th f r am ewo r k   o n   p u b licly   av ailab le  d atasets   s u ch   as  ADNI ,   OASI S,  an d   B r aT S ,   wh ich   will  allo r ep r o d u cib ilit y   a n d   b e n ch m ar k in g   ag ain s ex is tin g   m ac h in lear n in g   m eth o d s .   I t is im p o r tan t to   n o te  th at  th is   s tu d y   d o es n o t y et  in clu d f o r m al  s tatis tical  v alid atio n .   Du to   lim ited   s im u lated   d ata,   we  d id   n o p er f o r m   cr o s s - v alid atio n   o r   s tatis tical  s ig n if ican ce   test in g .   Fu tu r wo r k   will  in co r p o r ate  k - f o ld   cr o s s - v ali d atio n ,   R OC - AU C   an aly s is ,   an d   co n f id en ce   in ter v al  es tim atio n   to   en s u r r o b u s tn ess   an d   r eliab ilit y   o f   th p r o p o s ed   o p tim izatio n   f r am e wo r k .     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 2 5 2 - 8 8 1 4   I n t J Ad v   Ap p l Sci Vo l.   14 ,   No .   4 Dec em b er   20 25 :   1 2 0 8 - 1 2 1 6   1214         Fig u r 6 .   Simu lated   s am p les f o r   d if f e r en t m ea s u r e m en ts   f r o m   b r ain   d ata  p o in ts       4.   CO NCLU SI O N   T h i s   s t u d y   s h o we d   t h a q u an t u m - i n s p i r ed   o p t i m iz a t i o n   u s i n g   A z u r e   Qu an t u m   s i m u la t i o n s   c a n   e n h an c e   M R I   s eq u en c e   d e s i g n   b y   i m p r o v in g   r e co n s t r u c t i o n   q u a l i ty ,   r e d u c in g   n o i s e ,   a n d   i n cr e a s i n g   d i a g n o s t i c   a c cu r a c y   f o r   n e u r o l o g i c a l   d i s o r d e r s   to   a s   h i g h   as   9 2 u n d e r   s i m u l a t ed   c o n d it i o n s .   M R I   i t s e l f   i s   o n e   o f   t h e   s af e s t   d i ag n o s t i c   m o d a l i t i e s ,   s i n c e   i t   in f l i c t s   n o   p h y s i c a l   h a r m   an d   av o id s   t h e   i o n i z i n g   r ad i a t i o n   f r o m   C T ,   P E T ,   a n d   X - r a y   i m a g i n g ,   t h u s   a l s o   e l i m i n a t i n g   r i s k s   r e la t e d   t o   r a d i a t io n - i n d u c e d   c o m p l i c a ti o n s .   D i a g n o s t i c   e v id e n ce   f u r t h e r   s u p p o r t s   i t s   r e l i ab i l i t y ,   g iv e n   th a t   M R I   a t t a i n e d   8 9 %   a c cu r ac y   f o r   a cu t e   s t r o k i n   co m p a r i s o n   w i t h   5 4 f o r   C T ,   9 0 %   f o r   m u l t ip l e   s c le r o s i s ,   8 2 . 7 f o r   h y d r o c ep h a l u s ,   8 7 . 0 1 %   f o r   i n t r a cr a n ia l   b r a i n   tu m o r s ,   8 4 s p e c i f i c i ty   f o r   n e r v e   en l a r g e m en t ,   an d   a l m o s t   9 0   p e r c en t   s p e c if i c i t y   w i th   8 6 . 7 %   s e n s i t i v i ty   f o r   a n eu r y s m   d e te c t i o n .   T h e   q u a n tu m - i n s p i r ed   f r a m e wo r k   f u r th e r   b o l s t e r ed   t h e s e   i n h er e n ad v an t a g e s   b y   d e l iv e r in g   f a s t er   a n d   m o r e   a c cu r a t M R I   s e q u e n ce   o p t im iz a t i o n   co m p a r ed   t o   c l a s s i c a l   ap p r o a ch e s ,   a   p o ten t i a l   p a th   to w a r d   e a r l i er   a n d   m o r e   p r e c i s n e u r o lo g i c al  d i s e a s d i ag n o s i s .     T h e   p r e s en t   wo r k   r em a i n s   s i m u l a t io n - b a s ed   p r o o f   o f   c o n ce p t ,   w i t h   r e a c l i n ic a l   d a t a s e t s ,   s t a t i s t i c a l   v a l i d a t io n ,   an d   h a r d w a r i m p l e m en t a t i o n   y e t o   b i n c o r p o r a t e d .   O th e r   l i m i t a t io n s   a r e   t h h ig h   co s t   an d   t e c h n ic a l   c o m p l ex i t y   o f   q u an tu m   c o m p u t i n g   in f r a s t r u c t u r e ,   r e l i a n ce   o n   s i m u l a t o r s   r a t h er   t h a n   t r u q u a n tu m   p r o c e s s o r s ,   a n d   r eq u ir e m en f o r   e x t en s i v e,   w e l l - cu r a t ed   d a t a s e t s   t o   en s u r r o b u s t   v a l i d a t io n .   Fu r th e r   r e s e a r ch   ef f o r t s   w i l t h en   b d i r e c t e d   a t   te s t i n g   t h p r o p o s e d   f r am e w o r k   w i t h   p u b l i cl y   av a i l a b le   M R I   d a t a s e t s   l ik A D N I ,   O A S I S,  a n d   B r a T S c o m p r e h e n s i v e   c r o s s - v a l i d a t io n   an d   s t a t i s t i ca l   an a l y s i s   w i l l   b p e r f o r m e d .   W o r k   w i l l   b e   d o n e   t o   d e v e l o p   h y b r i d   q u a n tu m - c l a s s i c a l   m o d e l s ,   b e n c h m a r k   t h e m   ag a in s t   d e ep   l e a r n in g   m e th o d s ,   a n d   ev en tu a l l y   d ep l o y   t h s y s t e m   o n   r e a q u an t u m   h a r d w a r in   o r d e r   t o   a s s e s s   i t s   f e a s i b i l i ty   f o r   t r an s l a t i o n   i n to   a   c l i n i ca l   s e t t i n g .       ACK NO WL E DG E M E NT S   T h an k s   to   I n tel,   I n d ia  an d   SR I n s titu te  o f   Scien ce   an d   T e ch n o lo g y ,   NC R   ca m p u s ,   Gh a ziab ad   f o r   s u p p o r t a n d   m y   r esear ch   wo r k   ex ec u tio n .       F UNDING   I NF O R M A T I O N   T h e r e   a r n o   s o u r c e s   o f   f u n d i n g   a g e n cy   t h a h a v s u p p o r te d   t h e   wo r k .   S o ,   Au t h o r s   s t a t n o   f u n d i n g   in v o l v ed .     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J Ad v   Ap p l Sci     I SS N:   2252 - 8 8 1 4       Qu a n tu co mp u tin g   in   b io me d ica l a p p lica tio n s   fo r     ( K o tich in ta la   V en k a ta   N a r a s imh a   S a va n   K u ma r )   1215   AUTHO CO NT RI B UT I O NS ST A T E M E N T   T h is   jo u r n al   u s es  th C o n t r ib u to r   R o les  T a x o n o m y   ( C R ed iT)   to   r ec o g n ize   in d iv i d u al  au th o r   co n tr ib u tio n s ,   r ed u ce   au th o r s h ip   d is p u tes,  an d   f ac ilit ate  co llab o r atio n .     Na m o f   Aut ho r   C   M   So   Va   Fo   I   R   D   O   E   Vi   Su   P   Fu   Ko tich in tala  Ven k ata  Nar asimh Sav an   Ku m ar                               Nitin   Ku m ar                                 C     C o n c e p t u a l i z a t i o n   M     M e t h o d o l o g y   So     So f t w a r e   Va     Va l i d a t i o n   Fo     Fo r mal   a n a l y s i s   I     I n v e s t i g a t i o n   R     R e so u r c e s   D   :   D a t a   C u r a t i o n   O   :   W r i t i n g   - O r i g i n a l   D r a f t   E   :   W r i t i n g   -   R e v i e w   & E d i t i n g   Vi     Vi su a l i z a t i o n   Su     Su p e r v i s i o n   P     P r o j e c t   a d mi n i st r a t i o n   Fu     Fu n d i n g   a c q u i si t i o n         CO NF L I C T   O F   I N T E R E S T   ST A T E M E NT   T h au th o r s   s tate  th at  th ey   h av n o   k n o wn   co m p etin g   f in an cial  in ter ests   o r   p er s o n al  r e latio n s h ip s   th at  co u ld   h av ap p ea r ed   t o   in f lu en ce   th wo r k   r e p o r te d   in   t h is   p ap er .   Au th o r s   State  n o   co n f lict o f   in ter est.       DATA AV AI L AB I L I T Y   T h e   au t h o r s   c o n f ir m   t h a t   t h e   d a t a   s u p p o r t in g   t h e   f i n d i n g s   o f   t h i s   s t u d y   ar e   av a i l ab l e   w i t h i n     t h e   ar t i c l e .       RE F E R E NC E S   [ 1 ]   A .   M o u s t a f a   a n d   A .   Y o u n e s,  O p t i m i z i n g   t h e   d e si g n   o f   a   f u l l   a d d e r   u t i l i z i n g   q u a n t u d o t   c e l l u l a r   a u t o m a t a   ( Q C A )   t e c h n o l o g y ,   i n   2 0 2 4   I n t e r n a t i o n a l   C o n f e re n c e   o n   M a c h i n e   I n t e l l i g e n c e   a n d   S m a rt   I n n o v a t i o n   ( I C MIS I ) ,   M a y   2 0 2 4 ,   p p .   2 3 2 2 3 7 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / I C M I S I 6 1 5 1 7 . 2 0 2 4 . 1 0 5 8 0 4 0 1 .   [ 2 ]   Z.   W a n g   e t   a l . ,   O n e - d i me n si o n a l   d e e p   l o w - r a n k   a n d   s p a r s e   n e t w o r k   f o r   a c c e l e r a t e d   M R I ,   I EEE   T r a n s a c t i o n s   o n   M e d i c a l   I m a g i n g ,   v o l .   4 2 ,   n o .   1 ,   p p .   7 9 9 0 ,   J a n .   2 0 2 3 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / T M I . 2 0 2 2 . 3 2 0 3 3 1 2 .   [ 3 ]   Z.   R a mz i ,   C .   G R ,   J . - L.   S t a r c k ,   a n d   P .   C i u c i u ,   N C - P D N e t :   a   d e n s i t y - c o mp e n s a t e d   u n r o l l e d   n e t w o r k   f o r   2 D   a n d   3 D   n o n - c a r t e s i a n   M R I   r e c o n s t r u c t i o n ,   I EEE  T r a n sa c t i o n o n   Me d i c a l   I m a g i n g ,   v o l .   4 1 ,   n o .   7 ,   p p .   1 6 2 5 1 6 3 8 ,   J u l .   2 0 2 2 ,     d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / TM I . 2 0 2 2 . 3 1 4 4 6 1 9 .   [ 4 ]   M .   Y u r t   e t   a l . ,   S e m i - su p e r v i se d   l e a r n i n g   o f   M R I   sy n t h e si s   w i t h o u t   f u l l y - s a mp l e d   g r o u n d   t r u t h s,   I E EE  T r a n sa c t i o n s   o n   M e d i c a l   I m a g i n g ,   v o l .   4 1 ,   n o .   1 2 ,   p p .   3 8 9 5 3 9 0 6 ,   D e c .   2 0 2 2 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / T M I . 2 0 2 2 . 3 1 9 9 1 5 5 .   [ 5 ]   H .   C h u n g ,   E.   S .   Le e ,   a n d   J.  C .   Y e ,   M R   i ma g e   d e n o i s i n g   a n d   s u p e r - r e so l u t i o n   u si n g   r e g u l a r i z e d   r e v e r se   d i f f u s i o n ,   I EEE   T ra n s a c t i o n o n   M e d i c a l   I m a g i n g ,   v o l .   4 2 ,   n o .   4 ,   p p .   9 2 2 9 3 4 ,   A p r .   2 0 2 3 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / T M I . 2 0 2 2 . 3 2 2 0 6 8 1 .   [ 6 ]   D .   M a h e sh w a r i ,   B .   G . - Za p i r a i n ,   a n d   D .   S i e r r a - S o sa,   Q u a n t u m a c h i n e   l e a r n i n g   a p p l i c a t i o n s   i n   t h e   b i o m e d i c a l   d o mai n :   a   sy st e ma t i c   r e v i e w ,   I EEE   Ac c e ss ,   v o l .   1 0 ,   p p .   8 0 4 6 3 8 0 4 8 4 ,   2 0 2 2 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / A C C ESS . 2 0 2 2 . 3 1 9 5 0 4 4 .   [ 7 ]   S .   P r a b h u ,   S .   G u p t a ,   G .   M .   P r a b h u ,   A .   V .   D h a n u k a ,   a n d   K .   V .   B h a t ,   Q u C a r d i o :   a p p l i c a t i o n   o f   q u a n t u m a c h i n e   l e a r n i n g   f o r   d e t e c t i o n   o f   c a r d i o v a s c u l a r   d i sea s e s,   I EEE  A c c e ss ,   v o l .   1 1 ,   p p .   1 3 6 1 2 2 1 3 6 1 3 5 ,   2 0 2 3 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / A C C ESS . 2 0 2 3 . 3 3 3 8 1 4 5 .   [ 8 ]   U .   U l l a h   a n d   B .   G . - Z a p i r a i n ,   Q u a n t u m a c h i n e   l e a r n i n g   r e v o l u t i o n   i n   h e a l t h c a r e :   a   sy s t e m a t i c   r e v i e w   o f   e mer g i n g   p e r sp e c t i v e s   a n d   a p p l i c a t i o n s,   I EE A c c e s s ,   v o l .   1 2 ,   p p .   1 1 4 2 3 1 1 4 5 0 ,   2 0 2 4 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / A C C ESS . 2 0 2 4 . 3 3 5 3 4 6 1 .   [ 9 ]   Y .   S .   D w i v e d i ,   A .   K .   S h a r ma,   R .   S i n g h ,   a n d   A .   K .   S h a r ma ,   Ex p l o r i n g   q u a n t u m - a ssi st e d   d e n o i s i n g   o f   F B G   sen s o r   d a t a   w i t h   a mp l i t u d e   e n c o d i n g :   a   p e r sp e c t i v e ,   I EEE  S e n s o rs R e v i e w s ,   v o l .   2 ,   p p .   3 7 6 3 8 1 ,   2 0 2 5 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / S R . 2 0 2 5 . 3 5 8 7 6 5 7 .   [ 1 0 ]   S. - G .   Je o n g ,   Q . - V .   D o ,   H . - J.  H w a n g ,   M .   H a se g a w a ,   H .   S e k i y a ,   a n d   W . - J.  H w a n g ,   H y b r i d   q u a n t u m   c o n v o l u t i o n a l   n e u r a l   n e t w o r k s fo r   U W B   s i g n a l   c l a ssi f i c a t i o n ,   I EEE   Ac c e ss ,   v o l .   1 1 ,   p p .   1 1 3 7 2 6 1 1 3 7 3 9 ,   2 0 2 3 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / A C C ES S . 2 0 2 3 . 3 3 2 3 0 1 9 .   [ 1 1 ]   A .   G u p t a ,   M .   K M a u r y a ,   K .   D h e r e ,   a n d   V .   K .   C h a u r a s i y a ,   P r i v a c y - p r e s e r v i n g   h y b r i d   f e d e r a t e d   l e a r n i n g   f r a m e w o r k   f o r   m e n t a l   h e a l t h c a r e   a p p l i c a t i o n s :   c l u s t e r e d   a n d   q u a n t u a p p r o a c h e s,   I E EE  Ac c e ss v o l .   1 2 ,   p p .   1 4 5 0 5 4 1 4 5 0 6 8 ,   2 0 2 4 ,     d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / A C C ESS . 2 0 2 4 . 3 4 6 4 2 4 0 .   [ 1 2 ]   A .   S e b a s t i a n e l l i   e t   a l . ,   Q u a n v 4 EO :   e m p o w e r i n g   e a r t h   o b ser v a t i o n   b y   mea n s   o f   q u a n v o l u t i o n a l   n e u r a l   n e t w o r k s,   I EE E   T ra n s a c t i o n o n   G e o sc i e n c e   a n d   R e m o t e   S e n si n g ,   v o l .   6 3 ,   p p .   1 1 5 ,   2 0 2 5 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / TG R S . 2 0 2 5 . 3 5 5 6 3 3 5 .   [ 1 3 ]   Z.   Q u ,   W .   S h i ,   B .   L i u ,   D .   G u p t a ,   a n d   P .   Ti w a r i ,   I o M T - b a s e d   smar t   h e a l t h c a r e   d e t e c t i o n   sy s t e m   d r i v e n   b y   q u a n t u m   b l o c k c h a i n   a n d   q u a n t u m   n e u r a l   n e t w o r k ,   I EEE   J o u r n a l   o f   Bi o m e d i c a l   a n d   H e a l t h   I n f o rm a t i c s ,   v o l .   2 8 ,   n o .   6 ,   p p .   3 3 1 7 3 3 2 8 ,   J u n .   2 0 2 4 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / JB H I . 2 0 2 3 . 3 2 8 8 1 9 9 .   [ 1 4 ]   S .   A b a d a l ,   C .   H a n ,   V .   P e t r o v ,   L.   G a l l u c c i o ,   I .   F .   A k y i l d i z ,   a n d   J.   M .   Jo r n e t ,   El e c t r o ma g n e t i c   n a n o n e t w o r k s   b e y o n d   6 G :   f r o m   w e a r a b l e   a n d   i mp l a n t a b l e   n e t w o r k t o   o n - c h i p   a n d   q u a n t u c o m mu n i c a t i o n ,   I E EE  J o u r n a l   o n   S e l e c t e d   Are a s   i n   C o m m u n i c a t i o n s ,   v o l .   4 2 ,   n o .   8 ,   p p .   2 1 2 2 2 1 4 2 ,   A u g .   2 0 2 4 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / J S A C . 2 0 2 4 . 3 3 9 9 2 5 3 .   [ 1 5 ]   L.   B a i   e t   a l . ,   A EG K :   a l i g n e d   e n t r o p i c   g r a p h   k e r n e l s t h r o u g h   c o n t i n u o u s - t i me  q u a n t u m w a l k s ,   I EE T ra n s a c t i o n s o n   K n o w l e d g e   a n d   D a t a   En g i n e e ri n g ,   v o l .   3 7 ,   n o .   3 ,   p p .   1 0 6 4 1 0 7 8 ,   M a r .   2 0 2 5 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / T K D E. 2 0 2 4 . 3 5 1 2 1 8 1 .   [ 1 6 ]   E.   B . - C o r r o c h a n o ,   A   su r v e y   o n   q u a t e r n i o n   a l g e b r a   a n d   g e o me t r i c   a l g e b r a   a p p l i c a t i o n i n   e n g i n e e r i n g   a n d   c o m p u t e r   s c i e n c e   1 9 9 5 2 0 2 0 ,   I EE A c c e ss ,   v o l .   9 ,   p p .   1 0 4 3 2 6 1 0 4 3 5 5 ,   2 0 2 1 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / A C C ESS . 2 0 2 1 . 3 0 9 7 7 5 6 .       Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 2 5 2 - 8 8 1 4   I n t J Ad v   Ap p l Sci Vo l.   14 ,   No .   4 Dec em b er   20 25 :   1 2 0 8 - 1 2 1 6   1216   [ 1 7 ]   R .   R .   I r sh a d   e t   a l . ,   I o T - e n a b l e d   sec u r e   a n d   s c a l a b l e   c l o u d   a r c h i t e c t u r e   f o r   m u l ti - u s e r   sy s t e ms :   a   h y b r i d   p o s t - q u a n t u m   c r y p t o g r a p h i c   a n d   b l o c k c h a i n - b a se d   a p p r o a c h   t o w a r d   a   t r u s t w o r t h y   c l o u d   c o mp u t i n g ,   I EEE   A c c e ss ,   v o l .   1 1 ,   p p .   1 0 5 4 7 9 1 0 5 4 9 8 ,   2 0 2 3 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / A C C ESS . 2 0 2 3 . 3 3 1 8 7 5 5 .   [ 1 8 ]   M .   P r o c h a z k a ,   V .   K a si k ,   M .   L i t s c h m a n n o v a ,   a n d   M .   P e n h a k e r ,   E d u c a t i o n a l   C s c a n n e r   m o d e l   r e a l i z a t i o n :   a   c a se   st u d y   u s i n g   l a ser  e mi t t e r   a n d   3 - D   p r i n t i n g ,   I E EE  T ra n s a c t i o n o n   I n s t ru m e n t a t i o n   a n d   M e a s u rem e n t ,   v o l .   7 4 ,   p p .   1 1 0 ,   2 0 2 5 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / TI M . 2 0 2 5 . 3 5 5 1 0 1 9 .   [ 1 9 ]   Y .   Li u   e t   a l . ,   S D C N N :   se l f - su p e r v i se d   d i se n t a n g l e d   c o n v o l u t i o n a l   n e u r a l   n e t w o r k   f o r   l o w - d o se  C d e n o i s i n g ,   I EE E   T ra n s a c t i o n o n   I n s t ru m e n t a t i o n   a n d   Me a su r e m e n t ,   v o l .   7 4 ,   p p .   1 1 3 ,   2 0 2 5 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / TI M . 2 0 2 4 . 3 5 0 2 7 5 8 .   [ 2 0 ]   S .   S .   R e k a ,   H .   L.   K a r t h i k e y a n ,   A .   J.   S h a k i l ,   P .   V e n u g o p a l ,   a n d   M .   M u n i r a j ,   E x p l o r i n g   q u a n t u m   ma c h i n e   l e a r n i n g   f o r   e n h a n c e d   sk i n   l e s i o n   c l a ss i f i c a t i o n :   a   c o m p a r a t i v e   st u d y   o f   i m p l e me n t a t i o n   me t h o d s,   I EEE   Ac c e ss ,   v o l .   1 2 ,   p p .   1 0 4 5 6 8 1 0 4 5 8 4 ,   2 0 2 4 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / A C C ESS . 2 0 2 4 . 3 4 3 4 6 8 1 .   [ 2 1 ]   Z.   W u   e t   a l . ,   C o n e - b e a m   c o m p u t e d   t o m o g r a p h y   l i mi t e d - a n g l e   i ma g e   r e c o n s t r u c t i o n   u s i n g   p l a n n i n g   C T - g u i d e d   d e e p   d i f f u s i o n   mo d e l ,   I E EE  T r a n sa c t i o n o n   I n st r u m e n t a t i o n   a n d   M e a su r e m e n t ,   v o l .   7 4 ,   p p .   1 1 2 ,   2 0 2 5 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / TI M . 2 0 2 5 . 3 5 6 8 9 7 6 .   [ 2 2 ]   B .   B e r a ,   A .   K .   D a s,   a n d   B .   S i k d a r ,   Q u a n t u m - r e s i st a n t   sec u r e   c o mm u n i c a t i o n   p r o t o c o l   f o r   d i g i t a l   t w i n - e n a b l e d   c o n t e x t - a w a r e   I o T - b a se d   h e a l t h c a r e   a p p l i c a t i o n s ,   I EEE   T ra n s a c t i o n s   o n   N e t w o rk   S c i e n c e   a n d   E n g i n e e ri n g ,   v o l .   1 2 ,   n o .   4 ,   p p .   2 7 2 2 2 7 3 8 ,   J u l .   2 0 2 5 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / TN S E. 2 0 2 5 . 3 5 5 3 0 4 4 .   [ 2 3 ]   J.  D u d a k ,   J.  Ze m l i c k a ,   J.  M r z i l k o v a ,   P .   Za c h ,   a n d   K .   H o l c o v a ,   A p p l i c a b i l i t y   o f   l a r g e - a r e a   si n g l e - p h o t o n   c o u n t i n g   d e t e c t o r s   t i m e p i x   f o r   h i g h - r e s o l u t i o n   a n d   h i g h - c o n t r a s t   X - r a y   i ma g i n g   o f   b i o l o g i c a l   samp l e s ,   I E EE  T r a n sa c t i o n o n   N u c l e a S c i e n c e ,   v o l .   6 9 ,   n o .   4 ,   p p .   7 5 3 7 6 0 ,   A p r .   2 0 2 2 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / TN S . 2 0 2 2 . 3 1 4 0 3 9 6 .   [ 2 4 ]   C .   C h e n ,   C .   L i u ,   J.  L i ,   a n d   B .   d a   S i l v a ,   A c c e l e r a t i o n   o f   b u c k e t - a ssi s t e d   f a s t   samp l e   e n t r o p y   f o r   b i o m e d i c a l   si g n a l   a n a l y si s,   I EEE   T ra n s a c t i o n o n   I n s t ru m e n t a t i o n   a n d   Me a su r e m e n t ,   v o l .   7 2 ,   p p .   1 1 1 ,   2 0 2 3 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / TI M . 2 0 2 3 . 3 3 1 5 4 1 2 .   [ 2 5 ]   Y .   B a i ,   D .   H e ,   Z.   Y a n g ,   M .   L u o ,   a n d   C .   P e n g ,   Ef f i c i e n t   m o d u l e - l a t t i c e - b a se d   c e r t i f i c a t e l e ss  o n l i n e / o f f l i n e   s i g n c r y p t i o n   sc h e m e   f o r   i n t e r n e t   o f   me d i c a l   t h i n g s,   I EEE  I n t e rn e t   o f   T h i n g J o u r n a l ,   v o l .   1 2 ,   n o .   1 4 ,   p p .   2 7 3 5 0 2 7 3 6 3 ,   J u l .   2 0 2 5 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / JI O T. 2 0 2 5 . 3 5 6 2 2 6 2 .   [ 2 6 ]   X .   Li ,   J .   S u i ,   a n d   Y .   W a n g ,   T h r e e - d i men s i o n a l   r e c o n s t r u c t i o n   o f   f u z z y   me d i c a l   i ma g e s   u s i n g   q u a n t u m   a l g o r i t h m,”   I E EE  Ac c e ss v o l .   8 ,   p p .   2 1 8 2 7 9 2 1 8 2 8 8 ,   2 0 2 0 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / A C C ESS . 2 0 2 0 . 3 0 3 9 5 4 0 .   [ 2 7 ]   K .   T.   P u t r a   e t   a l . ,   A   r e v i e w   o n   t h e   a p p l i c a t i o n   o f   i n t e r n e t   o f   me d i c a l   t h i n g i n   w e a r a b l e   p e r s o n a l   h e a l t h   m o n i t o r i n g :   a   c l o u d - e d g e   a r t i f i c i a l   i n t e l l i g e n c e   a p p r o a c h ,   I EEE   Ac c e ss ,   v o l .   1 2 ,   p p .   2 1 4 3 7 2 1 4 5 2 ,   2 0 2 4 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / A C C ESS . 2 0 2 4 . 3 3 5 8 8 2 7 .   [ 2 8 ]   A .   S .   W a n g   a n d   N .   J .   P e l c ,   S p e c t r a l   p h o t o n   c o u n t i n g   C T:   i m a g i n g   a l g o r i t h ms  a n d   p e r f o r m a n c e   a ss e ssm e n t ,   I EEE  T r a n sa c t i o n s   o n   R a d i a t i o n   a n d   Pl a sm a   M e d i c a l   S c i e n c e s ,   v o l .   5 ,   n o .   4 ,   p p .   4 5 3 4 6 4 ,   J u l .   2 0 2 1 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / T R P M S . 2 0 2 0 . 3 0 0 7 3 8 0 .   [ 2 9 ]   Z.   Y i   e t   a l . ,   F a s t   a n d   c a l i b r a t i o n l e ss l o w - r a n k   p a r a l l e l   i ma g i n g   r e c o n s t r u c t i o n   t h r o u g h   u n r o l l e d   d e e p   l e a r n i n g   e s t i mat i o n   o f   mu l t i - c h a n n e l   s p a t i a l   s u p p o r t   ma p s,   I E E T r a n s a c t i o n o n   Me d i c a l   I m a g i n g ,   v o l .   4 2 ,   n o .   6 ,   p p .   1 6 4 4 1 6 5 5 ,   Ju n .   2 0 2 3 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / T M I . 2 0 2 3 . 3 2 3 4 9 6 8 .   [ 3 0 ]   P .   G u o ,   Y .   M e i ,   J.   Z h o u ,   S .   Ji a n g ,   a n d   V .   M .   P a t e l ,   R e c o n F o r m e r :   a c c e l e r a t e d   M R I   r e c o n s t r u c t i o n   u s i n g   r e c u r r e n t   t r a n sf o r mer , ”  I EEE  T r a n s a c t i o n o n   M e d i c a l   I m a g i n g ,   v o l .   4 3 ,   n o .   1 ,   p p .   5 8 2 5 9 3 ,   J a n .   2 0 2 4 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / T M I . 2 0 2 3 . 3 3 1 4 7 4 7 .       B I O G RAP H I E S O F   AUTH O RS       K o tichi n ta l a   Ve n k a ta   Na r a si m h a   S a v a n   K u m a r           re c e iv e d   M .   Tec h   VLS I   fro m   S RM   Un iv e rsit y   a n d   M a ste rs  (M . S c . d e g re e   in   E lec tro n ics   fr o m   th e   Un iv e rsit y   o P u n e P u rsin g   P h . D.   fro m   S RM IS NC No id a ,   De lh i   in   a p p li c a ti o n s   o f   q u a n tu m   c o m p u t in g   f o t h e   b io m e d ica a re a   f o e a rly   d e tec ti o n   o d ise a se s.  Cu rre n tl y   w o rk i n g   with   I n tel  fr o m   t h e   p a st  1 3   y e a rs  a an   En g in e e rin g   m a n a g e r /T e c h   lea d .   His  e x p e rti se   i n c lu d e m e m o ry   c o m p il e rs,  P DK   d e v e lo p m e n t/ QA d e sig n   a u to m a t io n ,   E x trac ti o n ,   p lac e   a n d   ro u te  f lo ws ,   m o d e ls,   sim u latio n s a n d   c ircu it   d e sig n .   An d   wo r k e d   o n   v a ri o u tes c h i p   d e si g n s   ti ll   sig n - o ff .   P re se n ted   8 +   a d v a n c e d   n o d e   p a p e rs  o n   v a rio u tec h n ica fo r u m s - n a ti o n a l/ in t e rn a ti o n a l   c o n fe re n c e a n d   re c e iv e d   v a rio u a wa rd in   d e p t.   a n d   o r g   lev e fo su c c e ss fu c o m p letio n   o c h ip   d e sig n   in v o lv e m e n t   a n d   a c h iev e d   o n   ti m e   e x e c u ti o n s.  He   c a n   b e   c o n tac ted   a e m a il sk 6 5 0 1 @s rm ist. e d u . i n .         Nitin   K u m a r           re c e iv e d   h is  P h . D .   d e g re e   in   El e c tro n ics   a n d   Co m m u n ica ti o n   En g i n e e rin g   fro m   S RM   In sti tu t e   o S c ien c e   a n d   Tec h n o lo g y   (S RM IS T),   NCR  Ca m p u s ,   G h a z iab a d   in   2 0 2 2 .   He   re c e iv e d   h is  M .   Tec h   d e g re e   i n   El e c t ro n ics   a n d   Co m m u n ica ti o n   En g i n e e rin g   fr o m   M a h a rsh Da y a n a n d   U n iv e rsit y ,   Ro h tak ,   Ha ry a n a ,   In d ia  i n   2 0 1 0 .   He   jo i n e d   a a n   As sista n t   P ro fe ss o r   i n   t h e   D e p a rtme n o f   El e c tro n ics   a n d   C o m m u n ica ti o n   E n g i n e e rin g   at   S RM IS T,   NCR  Ca m p u s,  G h a z iab a d   in   2 0 1 0 .   His  in tere ste d   a re a o re se a rc h   a re   wir e les s   se n so n e tw o rk ,   c o m m u n ica ti o n   n e two rk   p ro t o c o ls,   a n d   n e tw o rk   se c u rit y .   He   c a n   b e   c o n tac ted   a e m a il n it in d h a m a 8 5 @ g m a il . c o m .     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.