This diploma thesis deals with image super-resolution with conservation of good quality. Firstly, there are described state of the art methods dealing with this problem, as well as principles of neural networks with focus on convolutional ones. Finally, there is described a few models of convolutional neural network for image super-resolution to double size, which have been trained, tested and compared on newly created database with pictures of people.

Recently, a variety of machine learning techniques have been applied to different healthcare sectors, and the results appear to be promising. One such sector is healthcare planning, in which patient data is used to produce statistical models for predicting the load on different units of the healthcare system. This research introduces an attempt to design and implement a privacy-preserving synthetic data generation method adapted explicitly to patients’ health data and for healthcare planning. A Privacy-preserving Conditional Generative Adversarial Network (PPCGAN) is used to generate synthetic data of Healthcare events, where a well-designed noise is added to the gradients in the training process. The concept of differential privacy is used to ensure that adversaries cannot reveal the exact training samples from the trained model. Notably, the goal is to produce digital patients and model their journey through the healthcare system. / Nyligen har en mängd olika maskininlärningstekniker tillämpats på olika hälso- och sjukvårdssektorer, och resultaten verkar lovande. En sådan sektor är vårdplanering, där patientdata används för att ta fram statistiska modeller för att förutsäga belastningen på olika enheter i sjukvården. Denna forskning introducerar ett försök att utforma och implementera en sekretessbevarande syntetisk datagenereringsmetod som uttryckligen anpassas till patienters hälsodata och för vårdplanering. Ett sekretessbevarande villkorligt generativt kontradiktoriskt nätverk (PPCGAN) används för att generera syntetisk data från hälsovårdshändelser, där ett väl utformat brus läggs till gradienterna i träningsprocessen. Begreppet differentiell integritet används för att säkerställa att motståndare inte kan avslöja de exakta träningsproven från den tränade modellen. Målet är särskilt att producera digitala patienter och modellera deras resa genom sjukvården.