Medikal verilerin sınıflandırılmasında federe öğrenme
Federated learning for medical data classification
Yazar: BEYZA NUR AKŞİT
Danışman: PROF. DR. BAHRİYE AKAY ; DOÇ. DR. ADAM SLOWIK
Erciyes Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2023
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control
Dizin: Bilgisayar destekli yazılım = Computer aided software ; Bilgisayar programlama = Computer programming ; Bilgisayar yazılım dilleri = Computer software languages ; Bilgisayar yazılımları = Computer softwares ; Biyomedikal araştırmalar = Biomedical research

Özet:
Medikal alanda yapay zekâ ve derin öğrenme tekniklerinin kullanılması, hastalıkların daha hızlı ve doğru bir şekilde teşhis edilmesini ve tedavi süreçlerinin iyileştirilmesini sağlamaktadır. Medikal verilerin içerdikleri hassas bilgiler nedeniyle merkezi sunucuda toplanması ve depolanması, veri güvenliği risklerini beraberinde getirir. Bu nedenle, verilerin merkezi sunucuya gönderilmeden uç noktalarda kaldığı ve sadece güncellenmiş yerel model parametrelerinin merkezi sunucuya gönderildiği federe öğrenme yaklaşımları kullanılır. Bir federe öğrenme yaklaşımı olan FedAvg, federe öğrenme sürecine katılan tüm uç noktaların yerel model parametrelerinin ortalamasını alarak merkezi sunucudaki küresel modeli günceller. Ancak, tüm uç noktaların yerel model parametrelerini küresel model güncellemesinde kullanana bu yaklaşım küresel model performansında yavaş yakınsama ve düşük performans gibi durumları ortaya çıkarabilir. Bu tez çalışmasında, bu sınırlamaları ortadan kaldırmak için tüm uç noktalar yerine en yüksek yerel model test doğruluğuna sahip uç noktanın yerel model parametrelerini kullanarak küresel modeli güncelleyen FedBest yaklaşımı önerilmiştir. FedAvg ve FedBest yaklaşımları BloodMNIST, PathMNIST ve DermaMNIST veri setleri üzerinde yapılan deneylerle kıyaslanmıştır. Yapılan deneyler sonucunda, FedAvg'nin medikal sınıflandırmada başarılı olduğu, ancak FedBest yaklaşımının daha yüksek doğruluk oranları ve daha hızlı bir yakınsama sağladığı gözlemlenmiştir. Ayrıca, iletişim topolojilerinin federe öğrenme yaklaşımlarının performansına olan etkileri incelenmiştir.

Abstract:
The use of artificial intelligence and deep learning techniques in the medical field yields faster and more accurate diagnosis of diseases and improvement of treatment processes. The collection and storage of medical data on a central server brings security issues because it contains private information. Therefore, federated learning approaches are used, where data remains at clients without being sent to the central server, and only updated local model parameters are sent to the central server. FedAvg, one of federated learning approaches, updates the global model on the central server by averaging the local model parameters of all clients involved in the federated learning process. However, this approach that exploits the local model parameters of all clients in the global model update may suffer from slow convergence and poor performance. To overcome these limitations, in this thesis, a FedBest approach is proposed, which updates the global model using the local model parameters of the client with the highest local model testing accuracy, instead of all clients. In the experiments, the FedAvg and FedBest approaches were compared on the medical BloodMNIST, PathMNIST, and DermaMNIST datasets. From the results, it was observed that FedAvg was successful in medical classification, but the FedBest approach provided higher accuracy rates and a faster convergence. In addition, the effect of communication topologies on the performance of federated learning approaches were examined.