RenumTum 🏥

RenumTum, böbrek taşı ve böbrek tümörü tespiti için geliştirilmiş gelişmiş bir masaüstü uygulamasıdır. YOLOv8m modelini kullanan bu uygulama, tıbbi görüntülerde anlık tespit yaparak sağlık profesyonellerine destek sağlar.

✨ Özellikler

• 🎯 Yüksek Doğruluk: RTX 5090 ile eğitilmiş YOLOv8m modeli
• 📊 Zengin Veri Seti: 8K görüntü ile eğitilmiş güçlü model
• 🔄 Çift Model Sistemi: Böbrek taşı ve tümör için özelleştirilmiş 2 ayrı model
• ⚡ Anlık Tespit: Gerçek zamanlı görüntü analizi
• 🖥️ Modern UI: CustomTkinter ile tasarlanmış kullanıcı dostu arayüz
• 💾 Veri Saklama: JSON formatında yerel veri depolama
• 🔧 Profesyonel Araçlar: Ultralytics ve Supervision kütüphaneleri

🛠️ Teknolojiler

• Programlama Dili: Python
• ML Framework: YOLOv8m (Ultralytics)
• UI Framework: CustomTkinter
• Computer Vision: Supervision
• Veri Formatı: JSON
• Eğitim Donanımı: RTX 5090

📋 Sistem Gereksinimleri

• Python 3.8+
• NVIDIA GPU (CUDA desteği önerilir)
• Minimum 8GB RAM
• Windows/Linux/macOS

🚀 Kurulum

1. Repository'yi klonlayın:

   git clone https://github.com/kullaniciadi/renumtum.git
   cd renumtum

2. Virtual environment oluşturun:

   python -m venv venv
   source venv/bin/activate  # Linux/macOS
   # veya
   venv\Scripts\activate     # Windows

3. Gerekli paketleri yükleyin:

   pip install -r requirements.txt

4. Uygulamayı çalıştırın:

   python main.py

📖 Kullanım

1. Uygulama Başlatma: main.py dosyasını çalıştırarak uygulamayı başlatın
2. Görüntü Yükleme: Analiz edilecek tıbbi görüntüyü uygulamaya yükleyin
3. Model Seçimi: Böbrek taşı veya tümör tespiti için uygun modeli seçin
4. Analiz: Tespit işlemini başlatın ve sonuçları anlık olarak görüntüleyin
5. Sonuçları Kaydetme: Tespit sonuçları otomatik olarak JSON formatında kaydedilir

📁 Proje Yapısı

RenumTum/
├── main.py                 # Ana uygulama dosyası
├── models/                 # Eğitilmiş YOLOv8 modelleri
│   ├── kidney_stone.pt
│   └── kidney_tumor.pt
├── ui/                     # CustomTkinter UI dosyaları
├── utils/                  # Yardımcı fonksiyonlar
├── data/                   # JSON veri dosyaları
├── requirements.txt        # Python bağımlılıkları
└── README.md              # Bu dosya

🔧 Gerekli Paketler

ultralytics
customtkinter
supervision
opencv-python

📊 Model Bilgileri

• Model Tipi: YOLOv8m (Medium)
• Eğitim Veri Seti: 8K görüntü
• Eğitim Donanımı: RTX 5090
• Tespit Sınıfları: Böbrek taşı, Böbrek tümörü
• Çıktı Formatı: Bounding box + Güven skoru

🖼️ Ekran Görüntüleri

🤝 Katkıda Bulunma

1. Bu repository'yi fork edin
2. Feature branch oluşturun (git checkout -b feature/amazing-feature)
3. Değişikliklerinizi commit edin (git commit -m 'Add amazing feature')
4. Branch'inizi push edin (git push origin feature/amazing-feature)
5. Pull Request oluşturun

⚠️ Uyarılar

• Bu uygulama eğitim ve araştırma amaçlıdır
• Tıbbi kararlar için mutlaka uzman hekim görüşü alınmalıdır
• Sonuçlar yalnızca yardımcı bilgi amaçlı kullanılmalıdır

📄 Lisans

Bu proje MIT Lisansı altında lisanslanmıştır.

📞 İletişim

• Geliştirici: Batuhan Yılmaz
• E-posta: [email protected]
• GitHub: [github.com/batuyilmaz58]

---

Not: RenumTum, tıbbi görüntü analizi alanında AI teknolojilerinin potansiyelini göstermek amacıyla geliştirilmiştir. Profesyonel tıbbi teşhis için mutlaka uzman hekim desteği alınmalıdır.