模拟量子电路会改变CNN关注的区域吗？医学图像分类中的性能与可解释性比较

论文系统比较参数量匹配的混合量子启发卷积神经网络（HQiCNN）与经典CNN，二者仅在中间稠密层不同，并在两个真实医学数据集上开展超参数独立评测。结果显示，HQiCNN在中等规模训练数据下优势更明显，而大数据集上经典CNN准确率更高；去除纠缠可提升模拟可扩展性，SHAP分析显示两者均关注解剖学合理区域。