Update templates/index.html

templates/index.html

@@ -351,73 +351,27 @@
         <div class="content">
             <!-- Info Section -->
             <div class="info-section">
-                <h2>📖 Proje Hakkında</h2>
-                <p style="color: #495057; font-size: 1.1em; margin-bottom: 20px;">
-                    Bu uygulama, yapay zeka destekli <strong>U-Net derin öğrenme modeli</strong> kullanarak beyin MRI görüntülerinden 
-                    <strong>otomatik tümör segmentasyonu</strong> yapar. Model, beyin MRI taramalarındaki tümör bölgelerini 
-                    piksel düzeyinde tespit ederek görselleştirir.
+                <p style="color: #495057; font-size: 1.05em; line-height: 1.6;">
+                    <strong>🧠 This app performs automatic brain tumor segmentation</strong> using a U-Net deep learning model trained on BraTS dataset. 
+                    Upload a <strong>.mha brain MRI file</strong> (FLAIR modality) and get pixel-level tumor detection with visualization.
+                    <a href="https://github.com/koesan/Brain_Segmentation" target="_blank" style="color: #667eea; text-decoration: none; font-weight: 600;">
+                        📂 View on GitHub →
+                    </a>
                 </p>
-
-                <div class="info-grid">
-                    <div class="info-card">
-                        <h3>🎯 Ne Yapar?</h3>
-                        <p>
-                            Yüklediğiniz beyin MRI görüntüsünü analiz eder ve tümör bölgelerini otomatik olarak segmente eder. 
-                            Sonuçları 3 farklı görselleştirme ile sunar:
-                        </p>
-                        <ul>
-                            <li><strong>Orijinal MRI:</strong> Yüklenen görüntü</li>
-                            <li><strong>Tümör Maskesi:</strong> Tespit edilen tümör bölgeleri</li>
-                            <li><strong>Overlay:</strong> Tümörün orijinal görüntü üzerine bindirilmiş hali</li>
-                        </ul>
-                    </div>
-
-                    <div class="info-card">
-                        <h3>📥 Hangi Veriyi Yüklemeliyim?</h3>
-                        <p><strong>Gerekli Görüntü Formatı:</strong></p>
-                        <ul>
-                            <li><strong>MRI Tipi:</strong> Beyin MRI görüntüleri (FLAIR modalite)</li>
-                            <li><strong>Format:</strong> PNG, JPG, JPEG</li>
-                            <li><strong>Renk:</strong> Gri tonlamalı (grayscale) tercih edilir</li>
-                            <li><strong>Boyut:</strong> Herhangi bir boyut (model otomatik 160x160'e ölçekler)</li>
-                            <li><strong>Maksimum:</strong> 16MB</li>
-                        </ul>
-                        <p style="margin-top: 10px;">
-                            💡 <strong>İpucu:</strong> Örnek bir MRI görmek için "Load Example" butonuna tıklayın!
-                        </p>
-                    </div>
-
-                    <div class="info-card">
-                        <h3>🤖 Model Detayları</h3>
-                        <p>
-                            <strong>Mimari:</strong> U-Net (Encoder-Decoder)<br>
-                            <strong>Input:</strong> 160x160 grayscale görüntü<br>
-                            <strong>Output:</strong> Binary segmentation mask<br>
-                            <strong>Framework:</strong> TensorFlow 2.15 + Keras<br>
-                            <strong>Eğitim:</strong> BraTS (Brain Tumor Segmentation) dataset
-                        </p>
-                        <p style="margin-top: 10px; font-size: 0.95em; color: #6c757d;">
-                            Model, beyin MRI görüntülerindeki tümörlü bölgeleri yüksek doğrulukla tespit edecek şekilde eğitilmiştir.
-                        </p>
-                    </div>
-                </div>
             </div>
 
             <div class="upload-section" id="dropZone">
                 <div class="upload-icon">📤</div>
-                <h2 style="color: #667eea; margin-bottom: 15px;">Upload Brain MRI Scan</h2>
+                <h2 style="color: #667eea; margin-bottom: 15px;">Upload Brain MRI Scan (.mha)</h2>
                 <p style="color: #6c757d; margin-bottom: 20px;">
-                    Drag and drop your MRI image here or click to browse
+                    Drag and drop your .mha MRI file here or click to browse
                 </p>
                 
                 <div class="file-input-wrapper">
-                    <input type="file" id="fileInput" accept="image/*">
+                    <input type="file" id="fileInput" accept=".mha">
                     <label for="fileInput" class="file-input-label">
-                        Choose File
+                        Choose .mha File
                     </label>
-                    <button class="example-btn" onclick="loadExample()">
-                        Load Example
-                    </button>
                 </div>
                 
                 <div class="selected-file" id="selectedFile"></div>
@@ -517,32 +471,6 @@
             }
         });
 
-        // Load example image
-        function loadExample() {
-            fetch('/example')
-                .then(response => response.json())
-                .then(data => {
-                    if (data.image) {
-                        // Convert base64 to blob
-                        fetch(data.image)
-                            .then(res => res.blob())
-                            .then(blob => {
-                                const file = new File([blob], "example.png", { type: "image/png" });
-                                const dataTransfer = new DataTransfer();
-                                dataTransfer.items.add(file);
-                                document.getElementById('fileInput').files = dataTransfer.files;
-                                selectedFile = file;
-                                document.getElementById('selectedFile').textContent = '✓ Example Brain MRI';
-                                document.getElementById('analyzeBtn').disabled = false;
-                                hideResults();
-                            });
-                    }
-                })
-                .catch(error => {
-                    showError('Failed to load example image');
-                });
-        }
-
         // Analyze brain scan
         function analyzeBrain() {
             if (!selectedFile) {