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在经历了使用全息图进行学习的非凡经历后，凯斯西储和微软再次合作——这次是量子计算。

第一个项目的负责老师放射学教授Mark Griswold教授也将指导高校参与这个项目，旨在以前所未有的方式提高MRI结果的诊断。

这项工作的核心是磁共振指纹识别(MRF)，这是一种创新的数据成像方法，可以更快、更准确地检测癌症、多发性硬化或心脏病等疾病。

Griswold和他的同事在2013年《自然》杂志的一篇文章中首次描述了这种开创性的方法，并继续改进和应用于后续研究。然而，限制他们进步的最大因素是庞大的数据量和复杂的计算。

十多年前推出的微软量子现在已经准备好重塑我们对计算机如何工作——甚至更多——它们能做什么的理解。与目前仅使用1或0(二进制数字或位)的机器不同，量子计算机可以同时保存多个值，进而提供指数级更高的计算能力。计算需要很多年才能完成，而在基于量子的模型中只需要几分钟甚至几秒钟。

griswold说：“我们非常高兴再次与微软合作，推出另一个项目，以扩大我们对技术可行性的理解。“量子计算提供了一个找到真正最好的扫描患者方法的机会。我们非常兴奋地探索这些新的量子和量子启发式方法能够在多大程度上超越传统的计算机算法。”

量子计算的概念已经有几十年的历史，但由于其独特的挑战和内在的挑战，它是如此的有吸引力，以至于它还没有转化为常规的实践。量子位(通常称为量子位)可以同时为1和0，但它们并不稳定。最轻微的扰动——来自环境甚至周围的量子比特——都会造成如此严重的问题，不仅失速被计算出来，而且它包含的信息也会完全消失。

今年春天，微软宣布了一种新的量子比特方法，其领导人认为这将使他们能够以更可靠和稳定的方式运行。该公司预计将在年底前推出工作版本，这使得这一新合作的时机特别适合两个组织。

微软量子公司副总裁托德霍尔姆达尔(Todd Holmdahl)在宣布合作的公司博客中写道：“我们看到了不可思议的可能性，不仅提高了医疗保健和医学研究的质量。“但这也表明，量子计算、机器学习和混合现实可以结合起来，将过去的挑战转化为未来的解决方案。”

Griswold和他的团队将与微软的量子计算专家合作，改进MRI机器在扫描过程中获取信息的实用方法。这个过程涉及到提出的问题，也就是说，今天的计算机开始解决这个问题需要太长时间。一旦合作伙伴得到所需的答案，Griswold和他的团队将调用从以前的合作中吸取的经验教训，最初涉及该公司未发布的微软HoloLens设备。具体来说，该团队计划创建一个扫描结果的三维全息模型——提供生动且更容易理解的疾病本质或其治愈感。