MediScanAIApp
MediScan AI App Is A Flutter Mobile Application Developed For The Detection Of Diseases Such As Cataracts, Flu Eye, And Lung Collapse Using Medical Image Processing Techniques. By Utilizing TensorFlow Lite Models, It Allows Users To Receive Accurate And Quick Diagnoses Through Photos.
Install / Use
/learn @abdullah-tanriverdi/MediScanAIAppREADME
MediScan AI App
Medikal Görüntü İşleme Sınıflandırma Projesi
Bu proje, üç farklı medikal görüntü işleme sınıflandırma modelini içeren bir Flutter mobil uygulamasıdır. Modeller, katarakt tespiti, göz flusu ve akciğer çökmesi gibi hastalıkların tanılarını koymak için kullanılır. Aşağıda projemizin yapısı, kullanılan kütüphaneler ve teknik detaylar açıklanmıştır.
Uygulama Görselleri
<p align="center"> <img src="assets/app_screen/home_screen.jpg" alt="Ana Sayfa" width="300" /> <img src="assets/app_screen/cataract_screen.jpg" alt="Katarakt Sayfası" width="300" /> <img src="assets/app_screen/flu_screen.jpg" alt="Flu Sayfası" width="300" /> <img src="assets/app_screen/lung_screen.jpg" alt="Akciğer Sayfası" width="300" /> <img src="assets/app_screen/lung_info.jpg" alt="Akciğer Bilgi Sayfası" width="300" /> <img src="assets/app_screen/info_screen.jpg" alt="Bilgi Sayfası" width="300" /> </p>Kullanılan Teknolojiler
- Convolutional Neural Networks (CNN)
- TensorFlow
- Keras
- Python
- Flutter
- Dart
Klasör Yapısı
lib/ Dizini
cataract_eye_screen.dart: Katarakt tespiti için ekran.cataract_info_screen.dart: Katarakt hakkında bilgi ekranı.flu_eye_screen.dart: Göz flusu tespiti için ekran.flu_info_screen.dart: Göz flusu hakkında bilgi ekranı.home_screen.dart: Ana ekran.info_screen.dart: Genel bilgi ekranı.lung_info_screen.dart: Akciğer çökmesi hakkında bilgi ekranı.lung_tomography_screen.dart: Akciğer tomografisi tespiti için ekran.main.dart: Uygulamanın ana giriş noktası.
Model Dosyaları
Projemizde kullanılan TensorFlow Lite modelleri, assets/ dizininde yer almaktadır:
flu_eye_model.tflite: Göz flusu tespiti için eğitilmiş model.lung_tomography_model.tflite: Akciğer çökmesi tespiti için eğitilmiş model.cataract_eye_model.tflite: Katarakt tespiti için eğitilmiş model.
Kullandığımız Kütüphaneler
flutter_tflite: ^1.0.1: TensorFlow Lite modellerini Flutter uygulamasına entegre etmek için kullanılır.image_picker: ^0.8.9: Kullanıcıdan resim almak için kullanılır.url_launcher: ^6.3.1: Uygulama içinde bağlantılar açmak için kullanılır.package_info_plus: ^8.3.0: Uygulama hakkında bilgi almak için kullanılır.share_plus: ^11.0.0: Uygulama içeriğini paylaşmak için kullanılır.
Flutter - Dart sürümleri
- Flutter 3.29.3 • channel stable
- Dart 3.7.2
Model Eğitimi ve Dönüştürme
Bu projede kullanılan modeller, .h5 formatında eğitilmiş ve ardından TensorFlow Lite formatına (.tflite) dönüştürülmüştür. Aşağıdaki bağlantılardan modellerin eğitim sürecine ve kaynak kodlarına ulaşabilirsiniz:
Bu modeller, Flutter için uygun hale getirilmek üzere dönüştürülüp projede kullanılmaktadır.
flutter_tflite Kütüphanesindeki Hata Düzeltmesi
Projede kullanılan flutter_tflite kütüphanesinde bir hata ile karşılaşıldı ve bu hata düzeltildi. Kütüphanenin flutter_tflite-1.0.1 sürümünde android/build.gradle dosyasındaki eksik namespace tanımı nedeniyle kütüphane çalışmamaktaydı. Bu hatayı düzeltmek için aşağıdaki kodu ekledik:
android {
namespace 'sq.flutter.tflite'
//... diğer kodlar
}
Bu düzenlemeyle kütüphane sorunsuz bir şekilde çalıştırılacaktır.
Proje Ekibi
Mehmet Nur KAVAN: LinkedIn ProfiliAbdullah Tanrıverdi: LinkedIn Profili
Related Skills
claude-opus-4-5-migration
82.2kMigrate prompts and code from Claude Sonnet 4.0, Sonnet 4.5, or Opus 4.1 to Opus 4.5
model-usage
334.5kUse CodexBar CLI local cost usage to summarize per-model usage for Codex or Claude, including the current (most recent) model or a full model breakdown. Trigger when asked for model-level usage/cost data from codexbar, or when you need a scriptable per-model summary from codexbar cost JSON.
TrendRadar
49.7k⭐AI-driven public opinion & trend monitor with multi-platform aggregation, RSS, and smart alerts.🎯 告别信息过载,你的 AI 舆情监控助手与热点筛选工具!聚合多平台热点 + RSS 订阅,支持关键词精准筛选。AI 智能筛选新闻 + AI 翻译 + AI 分析简报直推手机,也支持接入 MCP 架构,赋能 AI 自然语言对话分析、情感洞察与趋势预测等。支持 Docker ,数据本地/云端自持。集成微信/飞书/钉钉/Telegram/邮件/ntfy/bark/slack 等渠道智能推送。
mcp-for-beginners
15.6kThis open-source curriculum introduces the fundamentals of Model Context Protocol (MCP) through real-world, cross-language examples in .NET, Java, TypeScript, JavaScript, Rust and Python. Designed for developers, it focuses on practical techniques for building modular, scalable, and secure AI workflows from session setup to service orchestration.
