基于自适应选择的量子生成对抗网络医学图像生成方法

本发明公开了基于自适应选择的量子生成对抗网络医学图像生成方法，所述量子生成对抗网络包括量子生成器和量子判别器，所述方法包括量子生成对抗网络生成步骤；所述方法包括量子生成对抗网络生成步骤，包括以下子步骤：对用于训练的输入医学图像进行复杂度评估；根据复杂度评估结果将每张图像划分复杂度等级；根据所有训练图像的平均复杂度建立量子生成器中的电路层数和纠缠门的纠缠方式。在本发明的一示例性实施例中，引入图像结构复杂度驱动的量子生成器的调控机制，通过计算的复杂度来进行分级，据此自适应调整量子电路的深度（层数）、量子门布局及纠缠路径结构，使电路资源配置更加贴合图像内容表达需求，从而显著提升生成质量与运算效率。