In this thesis, chemical urine analysis, one of the urine analysis methods, has been examined. The study is based on the strip method which is one of the chemical urine analysis methods. Unlike the strip analysis methods used today, an image processing based approach has been developed. It is foreseen that this approach will come to the forefront with many advantages such as being software based, ease of algorithmic development, and ability to produce detailed results. The results obtained by strip method were displayed and converted into numerical data. These images are arranged with image processing algorithms and the optimization process is based on the Cellular Neural Networks approach. The obtained image data set was examined and labeled with the help of an expert. The tagged images are classified using clustering algorithms and deep learning approaches. The results were compared in tables.Clustering algorithms were insufficient in this study and the need for deep learning algorithms was revealed.Keywords: Urine Analysis, Cellular Neural Networks, Artificial Neural Networks, Clustering, Deep Learning.

Bu tez çalışmasında idrar analiz yöntemlerinden kimyasal idrar analizi konusunda incelemeler yapılmıştır. Çalışma kimyasal idrar analiz yöntemlerinden birisi olan strip yöntemini temel almaktadır. Günümüzde kullanılan strip inceleme yöntemlerinden farklı olarak görüntü işleme tabanlı bir yaklaşım geliştirilmiştir. Bu yaklaşımın yazılım tabanlı olması, algoritmik geliştirme kolaylığı, detaylı sonuç üretebilme yeteneği gibi birçok avantajıyla ön plana çıkacağı öngörülmektedir. Strip yöntemle elde edilen sonuçlar görüntülenerek sayısal verilere dönüştürülmüştür. Bu görüntüler görüntü işleme algoritmalarıyla düzenlenmiştir ve optimizasyon sürecinde Hücresel Sinir Ağları yaklaşımından faydalanılmıştır. Elde edilen görüntü veri seti bir uzman yardımıyla incelenmiş ve etiketlenmiştir. Etiketlenen görüntüler kümeleme algoritmaları ve derin öğrenme yaklaşımları kullanılarak sınıflandırılmıştır. Sonuçlar tablolar halinde karşılaştırılmıştır. Kümeleme algoritmalarının bu çalışmada yetersiz kaldığı ve derin öğrenme algoritmalarına olan ihtiyaç ortaya konulmuştur.Anahtar Kelimeler: İdrar Analizi, Hücresel Sinir Ağları, Yapay Sinir Ağları, Kümeleme, Derin Öğrenme,.