연구진이 하이브리드 양자-고전 신경망(HQNN)을 활용하여 혈액 세포 분류 성능을 향상시키는 방법을 연구했어요. ResNet-50 백본과 양자 변동 회로를 결합한 모듈형 아키텍처를 제안하여 양자 강화 기능과 고전적 기능의 차이를 비교했어요. 공개 데이터셋 실험 결과, HQNN은 기존 고전 모델보다 최대 3.7% 더 높은 F1 점수를 달성했으며, IBM 양자 하드웨어에서도 노이즈에 강한 성능을 보였어요.