Geri Dön

Mahremiyet duyarlı yapay zekâ sistemi ile covıd-19 hastalığının tespit edilmesi

Detecting covid-19 disease by using privacy aware artificial intelligence system

  1. Tez No: 819436
  2. Yazar: ABDULLAH İSMETOĞLU
  3. Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ YAVUZ CANBAY
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2022
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Kahramanmaraş Sütçü İmam Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Enformatik Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 87

Özet

Covid-19 hastalığı; ilk olarak Çin'in Hubei eyaleti Wuhan kentinde görülen solunum yoluyla insandan insana hızlı bir şekilde bulaştığı bilinen ve DSÖ tarafından pandemi ilan edilen bir hastalıktır. Bu hastalığın teşhisinde PCR testleri haricinde akciğerden çekilen CT ve CXR görüntüleri kullanılır. Ancak yeterli sayıda hekimin olmaması, çok sayıda kişinin muayene sırası beklemesi gibi sebepler dolayısıyla hastalık teşhisi geç yapılabilmektedir. Günümüzde yapay zekâ ve derin öğrenme tıp ve sağlık alanında yüksek başarılı ve hızlı çözümler sunmaktadır. Ancak hastalık verileri hassas veri olduğu için yapılan yapay zekâ temelli çalışmalarda mahremiyet, önemli bir problem haline gelmiştir. Bu tez çalışmasında Covid-19 hastalığının mahremiyet duyarlı bir şekilde tespit edilebilmesi için yeni bir sistem geliştirilmiştir. Geliştirilen bu sistemde derin öğrenme mimarilerinden olan evrişimli sinir ağlarından (CNN) faydalanılmış mahremiyet koruyucu önlem olarak ise diferansiyel mahremiyet ile gradyanlara gürültü ekleme yöntemi tercih edilmiştir. Yapılan deneylerde geliştirilen sistemin başarısı, 5 farklı veriseti kullanılarak test edilmiş ve maksimum %97 başarıya ulaşıldığı görülmüştür.

Özet (Çeviri)

Covid 19, emerging in the Wuhan city of the Hubei State of China, is a serious disease that is known to spread from person to person quickly by the respiratory tract and is declared a pandemic by WHO. Except for PCR tests, CT and CXR images scanned from the lungs are used to diagnose this disease. However, the diagnosis may be made late due to some reasons, such as the lack of enough doctors or the high number of patients waiting in line for examination. In today's world, artificial intelligence and deep learning provide quick and highly successful solutions in the medical and healthcare fields. Nevertheless, as the disease data is personal, privacy can be a big problem in medical studies based on artificial intelligence. This thesis has developed a new system to diagnose Covid-19 in a privacy-aware way. In this developed system, Convolutional Neural Networks (CNN), one of the bases of deep learning, is used. Adding noise to gradients with differential privacy is preferred as a prevention mechanism for privacy protection. In the experiments, the success of this developed system was tested by using five different data sets, and it has been observed that a maximum of 97 successes have been achieved.

Benzer Tezler

  1. Eğitim fakültesi öğrencilerinin yapay zekâya yönelik tutumlarının incelenmesi

    Investigation of faculty of education students' attitudes towards artificial intelligence

    EDA TÖRÜN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Eğitim ve ÖğretimMersin Üniversitesi

    Türkçe ve Sosyal Bilimler Eğitimi Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. MEHMET TAHİR KARABOĞA

  2. Wireless RF sensing in ionic aqueous environment: Modeling, design and validation

    İyonik sulu ortamda kablosuz RF algılama: Modelleme, tasarım ve doğrulama

    SOBHAN GHOLAMI

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİhsan Doğramacı Bilkent Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. HİLMİ VOLKAN DEMİR

  3. Doğumhanede görev yapan ebelerin mahremiyet algısı

    The perception of privacy of midwive working in the delivery room

    CEREN DEMİR

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    EbelikSağlık Bilimleri Üniversitesi

    Ebelik Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. SAADET YAZICI

  4. Pattern-based behavioral biometric authentication using artificial neural networks

    Başlık çevirisi yok

    ALI SAAD HUSSEIN AL-NASER

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2019

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAltınbaş Üniversitesi

    Elektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. OSMAN NURİ UÇAN

  5. Kerkük konut mimarisinde çevre koşullarına uygun mimari tasarım yöntem önerisi

    Proposal of architectural design methods suitable for environmental conditions in Kirkuk housing architecture

    ENJI ANWER

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Mimarlıkİstanbul Gelişim Üniversitesi

    Mimarlık Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. İLKE CİRİTCİ

    PROF. DR. SUPHİ SAATÇİ