医疗影像去噪技术取得突破性进展，研究人员将量子力学原理与医学影像处理相结合，开发出优于传统机器学习和神经网络的全新算法。这项技术同样有望提升量子计算系统的规模化应用性能。
医学影像领域长期面临背景噪声干扰难题，超声波和磁共振成像（MRI）等技术常因噪声导致图像模糊，掩盖解剖细节。目前的降噪方法虽有一定成效，但在处理复杂噪声模式时需依赖人工参数调整，增加了操作复杂度。
研究团队从量子力学中粒子振动特性获得灵感，建立了像素强度扩散与噪声形成的类比关系。麻省总医院、哈佛医学院等机构的研究人员在《AIP Advances》发表的论文中，首次将完整的量子力学数学框架直接应用于图像降噪。
"量子局域化现象在物理材料中已被充分研究，我们首次将这种物理机制创造性地转化为噪声图像的解释模型。"论文作者Amirreza Hashemi表示，"这种粒子振动空间局域化与像素强度局域化之间的数学对应关系是全新概念。"
研究团队将描述粒子振动局域化的数学模型应用于像素强度分析，通过区分局域化（清晰信号）与扩散态（噪声干扰）实现精准去噪。新算法完全基于物理驱动原理，自动分离信号与噪声成分，避免了传统方法所需的参数优化过程。
这种物理驱动框架不仅适用于医疗影像处理，还显示出在量子计算领域的应用潜力。研究团队指出，该方法与量子系统的计算特性高度契合，可能为量子计算规模化应用带来性能提升。
研究团队包括来自麻省总医院、哈佛医学院、康奈尔医学学院、GE医疗集团和图卢兹大学的科学家。该成果为医学影像诊断和量子计算发展提供了新的跨学科解决方案。
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