Mobil sağlık uygulamalarında makine öğrenmesi temelli model geliştirme ve modelin cihaz-bulut dağıtımı
Machi̇ne learning-based model deployment in mobile health applications and device-cloud deployment
Yazar: ÖZGE ÇİÇEK
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ SEMA CANDEMİR
Eskişehir Teknik Üniversitesi / Lisansüstü Eğitim Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Bilgisayar Bilimleri Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2024
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control
Dizin: Makine öğrenmesi yöntemleri = Machine learning methods ; Mobil aplikasyon = Mobile application ; Mobil sağlık = Mobile health ; Mobil öğrenme = Mobile learning ; MobileNets = MobileNets

Özet:
Sağlık uygulamalarının taşınır olmasına ve cep telefonu kullanıcılarının o alanda 
geliştirilmiş sağlık çözümüne anında ulaşmasına imkan tanıyan çalışma alanına Mobil 
Sağlık (mSağlık) denir. Son yıllarda, makine öğrenimi ile geliştirilen modeller, sağlık 
alanında çeşitli hastalıkların teşhisinde ve takibinde önemli bir rol oynamaktadır. mSağlık 
için geliştirilen, özellikle görüntü işlemeye dayalı ve derin öğrenme tabanlı makine 
öğrenimi modellerinin mobil cihazlara entegrasyonu ve çalıştırılması, cihazın sınırlı bilgi 
işleme kaynaklarına ve sınırlı depolama kapasitesine sahip olması sebebi ile zor olabilir. 
Bu tezde, mSağlık için görüntü işlemeye dayalı ve derin öğrenme tabanlı bir makine 
öğrenmesi modelinin adım adım geliştirilmesi ve bu modelin mobil cihaza ve bulut 
ortamına entegre edilmesi süreçleri anlatılmıştır. Uygulanabilirliği ve kullanılabilirliği 
göz önünde bulundurularak, deri hastalığına yönelik tahminler yapabilen bir modelin 
geliştirilmesi üzerinde durulmuştur. Bir mobil uygulamaya uygun olacak şekilde az yer 
kaplayan MobileNet mimarisi kullanılmış, modelin performansını arttırmak için transfer 
öğrenme, veri artırımı ve farklı loss fonksiyonları kullanımları dikkate alınmıştır. 
Geliştirilmiş örnek mSağlık modeli, hem cihaza hem buluta entegre edilmiş, sürece ait 
teknik bilgiler verilmiş, ve bir modelin cihaz-bulut entegrasyonu karşılaştırılması 
yapılmıştır.

Abstract:
Mobile Health allows health applications to be portable and enables mobile phone 
users to instantly access health solutions. In recent years, models developed with machine 
learning approaches have played an important role in healthcare in diagnosing and 
monitoring various diseases. However, the integration and execution of machine learning 
models, especially those based on image processing and deep learning, on mobile devices 
can be challenging due to the device`s limited processing resources and limited storage 
capacity. This thesis describes the step-by-step development of a machine learning-based 
model, and its integration into mobile devices and cloud environments. Predicting skin 
disease has been chosen as a use-case mHealth model due to its usability. A MobilNet 
architecture has been developed due to its suitability for mobile applications. Transfer 
learning technique, data augmentation and different loss functions have been considered 
to improve the model`s performance. The trained mHealth model is then integrated into 
both device and cloud. All the technical details of the process and a comparison of devicecloud integration are provided.