Bu proje Tübitak 2204-A yarışması için Eskişehir Sabiha Gökçen M.T.A.L öğrencileri tarafından hazırlanmıştır.
Esila Tuğba Giderbaş • Sude Tekinkoca • Berkay Karaman
2025-2026
PathAI, Göğüs, akciğer ve kolon kanserlerine ait toplam 530.000’den fazla histopatolojik görüntü içeren beş açık veri seti (IDC, HCD/PCam, BACH, BreakHis, LC25000) kullanılarak çoklu kanser türlerini analiz edebilen açıklanabilir bir yapay zekâ sistemi geliştirmeyi amaçlamaktadır
- ✅ Çoklu Kanser Tespit Platformu
- ✅ EfficientNet tabanlı yapay zeka modelleri
- ✅ Göğüs Kanseri %87, Göğüs Kanserinin Lenf Nodu Metastazı %95, Akciğer ve Kolon Kanserinde %99 Doğruluk (Accuracy)
- ✅ Malign Doku Yakalamada %95 recall
- ✅ Meme kanseri modeli üç aşamalı transfer öğrenme stratejisi (IDC → BACH → BreakHis)
- ✅ Patch (yama) ve Whole Slide Image (WSI) ile tahmin üretme
- ✅ Explainable AI ile tahminin hangi bölgeden çıkarıldığının açıklanması
- ✅ Web Uygulaması
- ✅ API ile farklı platformlara entegre edilebilme
- PHP >= 8.2
- Python >= 3.9
- Flask
- Composer
- MySQL
git clone https://github.com/SGAITEAM/pathai.git
cd pathai
composer install
cp .env.example .env
php artisan key:generate
# Veritabanı ayarlarını .env içinde yapın
php artisan migrate --seed
php artisan serve
# !Önemli: Flask App için Model Dosyalarının İndirilerek flask dizinine kooyalanması gerekir
cd flask
python index.py