SevdanurGenc/Brain-MRI-Tumour

Beyin MR YZ

Beyin MR kesitinde tümör tespiti

Türkçe · English

Bir aksiyel beyin MR kesitinde tümör olasılığını yaklaşık 0,1 saniyede hesaplayan ve modelin karar verirken baktığı bölgeyi ısı haritasıyla gösteren, tamamen telefonda çalışan eğitim uygulaması.

  

Yalnızca eğitim amaçlıdır. Klinik tanı veya tedavi kararında kullanılamaz.

Özet

Özellik	Değer
Paket adı	tr.saglikyz.beyinmr
Sürüm	1.0
Gereksinim	Android 5.0 ve üzeri
Boyut	1,7 MB
İnternet izni	Yok — görüntü cihazdan çıkmaz
Model	MobileNetV2 (ImageNet ön eğitimli), transfer öğrenme
Eğitim verisi	168 eğitim + 34 doğrulama görüntüsü
Test başarısı	AUC 0,95 · eşik %49

İndir: BeyinMR_YZ.apk

İçindekiler

• Kurulum
• Adım adım kullanım
• Sonuç kartını okumak
• Isı haritası ve normal örnek
• Uygulama nasıl çalışıyor?
• En iyi sonuç için
• Sorun giderme
• Sunumda kullanım
• Veri ve model
• Geliştiriciler için

Kurulum

Uygulama Play Store'da değildir; APK dosyasıyla doğrudan kurulur. Android 5.0 ve üzeri gerekir.

1. BeyinMR_YZ.apk dosyasını telefona aktarın (WhatsApp, e-posta, Google Drive veya USB kablo).
2. Telefonda Dosyalar veya İndirilenler klasöründen APK'ya dokunun.
3. "Bilinmeyen uygulamaları yükle" uyarısı çıkarsa Ayarlar'a dokunun, dosyayı açtığınız uygulama (ör. Dosyalar, Chrome) için Bu kaynaktan izin ver'i açın ve geri dönün.
4. Yükle'ye dokunun. Play Protect "tanınmayan geliştirici" uyarısı verirse Ayrıntılar → Yine de yükle'yi seçin.
5. Uygulama simgesi ana ekranda veya uygulama listesinde görünür.

Bilgisayarda açmak için: mobil/www/index.html dosyasını Chrome veya Edge ile açın; kurulum ve internet gerekmez. Sunumda projeksiyona yansıtmanın en kolay yolu budur (telefon görünümü için F12 → cihaz simgesi).

Adım adım kullanım

1. Uygulamayı açın. Üstte Galeriden MR görüntüsü seç düğmesi, altında modelin eğitimde hiç görmediği 6 örnek görüntü vardır (ilk üçü tümörlü, son üçü normal).
2. Bir örneğe dokunun ya da galeriden kendi görüntünüzü seçin (JPG/PNG; ekran görüntüsü de olur). Sayfa kendiliğinden sonuç kartına kayar.
3. Sonuç kartını okuyun: büyük yazı kararı ve olasılığı, renkli çubuk olasılığın eşiğe göre yerini gösterir.

  

_{Şekil 1. Sol: açılış ekranı ve örnek görüntüler. Sağ: tümörlü bir örnekte sonuç ve ısı haritası.}

Sonuç kartını okumak

Ekrandaki öğe	Anlamı
Tümör lehine bulgu · %99	Olasılık eşiğin (%49) üzerinde; kırmızı yazı
Tümör saptanmadı · %7	Olasılık eşiğin altında; yeşil yazı
Renkli çubuk ve siyah imleç	Siyah imleç = modelin olasılığı; beyaz kesikli çizgi = karar eşiği
Ön işleme / Model (ms)	Kafa bölgesini bulup kırpma ve modelin hesaplama süresi
İnternet: kullanılmadı	Görüntü telefondan çıkmadı
Sol küçük resim	Modelin gerçekte gördüğü görüntü: kırpılmış, gri, 128×128
Sağ küçük resim	Isı haritası: kırmızı-sarı alanlar karara en çok katkı verenler

Isı haritası ve normal örnek

Isı haritasını göster kutusunu kapatıp açarak alttaki dokuyu karşılaştırabilirsiniz. Isı haritası yalnızca "tümör" kararında çizilir; normal sonuçta sağ resim düz görüntüdür.

  

_{Şekil 2. Sol: ısı haritası kapalı. Sağ: normal bir örnekte "Tümör saptanmadı · %7".}

Isı haritası kaba bir "dikkat" göstergesidir, tümör sınırı değildir. Harita kafatası kenarında ya da görüntüdeki yazılarda yoğunlaşıyorsa model yanlış bir ipucu kullanıyor olabilir; bu, öğrencilerle tartışmak için iyi bir örnektir.

Uygulama nasıl çalışıyor?

Sayfanın altındaki Bu uygulama nasıl çalışıyor? bölümü aşağıdaki adımları beş maddede anlatır.

flowchart LR
  A[MR görüntüsü] --> B[Gri tonlama + bulanıklaştırma]
  B --> C[Eşikleme: kafa bölgesi]
  C --> D[Kırpma, 128×128]
  D --> E[MobileNetV2 modeli]
  E --> F[Tümör olasılığı]
  E --> G[Isı haritası - CAM]

_{Şekil 3. "Bu uygulama nasıl çalışıyor?" bölümü açıkken.}

En iyi sonuç için

• Aksiyel (yatay) kesit kullanın; model koronal/sagittal kesitle eğitilmedi.
• Görüntü koyu arka planlı ve kafanın tamamı kadrajda olmalı; ekrandan çekilmiş yansımalı fotoğraflar sonucu bozar.
• Tek bir kesit yükleyin; çok kesitli bir PACS ekran görüntüsü modele ne verdiğinizi belirsizleştirir.
• Eğitim verisi T1, T2 ve FLAIR karışıktır; DWI, BT veya çocuk MR'ında sonuç güvenilir değildir.

Sorun giderme

Sorun	Çözüm
"Uygulama yüklenmedi"	Aynı paket adıyla eski bir sürüm var: önce eskisini kaldırın, sonra tekrar yükleyin.
"Bu tür dosya cihazınıza zarar verebilir"	Tarayıcının indirme uyarısıdır; Yine de indir deyin. Uygulama internet izni istemez.
Kurulumda Play Protect uyarısı	Ayrıntılar → Yine de yükle.
Galeri düğmesi dosya seçiciyi açmıyor	Telefonda Dosyalar veya Galeri uygulamasının yüklü olduğunu kontrol edin; örnek görüntülerle devam edebilirsiniz.
Beklenmedik sonuç	Görüntünün aksiyel, tek kesit ve koyu arka planlı olduğunu kontrol edin; sol küçük resim modelin ne gördüğünü gösterir.

Sunumda kullanım

Önce tümörlü, sonra normal bir örnek gösterin; ardından ısı haritasının kenara kaydığı bir örnekle "model nereye bakıyor?" tartışması açın.

Veri ve model

Yaklaşım (test seti, 51 görüntü)	AUC	Duyarlılık	Özgüllük
Radyomiks + lojistik regresyon	0,94	0,84	0,85
Sıfırdan küçük CNN	0,82	0,87	0,75
Transfer öğrenme (MobileNetV2) — uygulamadaki model	0,95	0,74	0,95

Veri seti: N. Chakrabarty, Brain MRI Images for Brain Tumor Detection (Kaggle); 253 görüntü (155 tümörlü, 98 tümörsüz). Neredeyse kopya görüntüler gruplanarak eğitim ve test birbirinden ayrıldı. Ayrıntılar: not defterleri 1.1–1.4.

Geliştiriciler için

Klasör yapısı

01_Beyin_MR_Tumor/
├── 1_1_Goruntu_Nedir_ve_On_Isleme.ipynb
├── 1_2_Klasik_Makine_Ogrenmesi.ipynb
├── 1_3_Derin_Ogrenme_CNN_ve_Transfer.ipynb
├── 1_4_Aciklanabilirlik_ve_Mobil.ipynb   ← modeli mobil/www/model.js'e aktarır
├── beyin_on_isleme.py                     ← ön işleme (JS ile birebir aynı)
├── yz_aktar.py                            ← Keras → JavaScript aktarıcı
├── veri/  tumor_var/ (155)  tumor_yok/ (98)
├── onegitimli/                            ← MobileNetV2 ImageNet ağırlıkları
├── model/                                 ← eğitilmiş Keras modelleri
├── mobil/
│   ├── www/  index.html · app.js · yzmotor.js · model.js · ornekler.js
│   ├── ikon.png
│   └── apk_derleme/                       ← APK derleme betiği
└── BeyinMR_YZ.apk

APK'yı yeniden derlemek

Uygulama, mobil/www/ içindeki HTML + JavaScript'i gösteren çok küçük bir Android WebView kabuğudur; Gradle veya Android Studio gerekmez. Ubuntu/Debian'da:

sudo apt install android-sdk android-sdk-platform-23 openjdk-17-jdk
./mobil/apk_derleme/build_apk.sh mobil/www tr.saglikyz.beyinmr "Beyin MR YZ" "#083d75" mobil/ikon.png BeyinMR_YZ.apk

mobil/apk_derleme/saglikyz.keystore yalnızca eğitim için oluşturulmuş bir imza anahtarıdır (parolası betikte yazılıdır). Uygulamayı dağıtacaksanız kendi anahtarınızı üretin: keytool -genkeypair -keystore benim.keystore -alias benim -keyalg RSA -keysize 2048 -validity 10000.

Modeli yeniden eğitmek

Model dosyaları (mobil/www/*model*.js) not defterlerinin son bölümünde üretilir. Not defterini baştan çalıştırıp yukarıdaki derleme komutunu tekrarlamak yeterlidir. Not defteri, telefondaki JavaScript motorunun Python modeliyle aynı sonucu verdiğini de otomatik olarak doğrular.

Lisans ve atıf

Kod ve kılavuz eğitim amacıyla paylaşılmıştır. Kullanılan veri setleri kendi lisanslarına tabidir; yayınlarda veri setinin özgün kaynağına atıf yapın. Uygulamanın verdiği sonuçlar tıbbi tavsiye değildir.