@article{article_1655300, title={W+-Net: Derin Öğrenme Tabanlı W+-Net: Derin Öğrenme Tabanlı Görüntü Segmentasyonu ile Covid19 Tespiti ile Covid19 Tespiti}, journal={Hendese Teknik Bilimler ve Mühendislik Dergisi}, volume={2}, pages={20–25}, year={2025}, DOI={10.5281/zenodo.15278183}, author={Bayrak, Lütfü and Koçkaya, Kenan and Çınar, Ahmet}, keywords={Image Segmentation, Deep Learning, U-Net, W-Net}, abstract={2019 yılında Çin’in Wuhan kentinde ortaya çıkan Covid19 hastalığı kısa sürede tüm dünyayı etkisi altına almış ve pandemi olarak nitelendirilmiştir. Hastalığın akciğerde ortaya çıkarak yakalanan kişilerde ölümcül etkiler oluşturması nedeniyle tüm dünyada ciddi tedbirlerin alınmasına sebep oluştur. Tüm dünyayı kısa sürede etkisine alması ve ölümlerin hızla artması tedavinin de hızlı bir şekilde bulunmasına neden olmuştur. Hastalık tespitinde yapay zekâ destekli çalışmaların artması enfekte olan kişilerde ki anomalilerin tespitinde derin öğrenme tabanlı görüntü segmentasyonunun teşhis işlemlerinde önemli bir çözüm oluşturabileceğini göstermiştir. Yapılan bu çalışmada W-Net+ olarak nitelendirilen uyarlanmış bir mimari önerilmektedir. Önerilen bu mimari U-Net ve W-Net mimarileriyle kıyaslanmış ve başarımları deneysel sonuçlarla gösterilmiştir. Yapılan bu çalışmada Covid 19 anomolilerin tespitinde önerdiğimiz yöntemin diğer yöntemlere göre daha başarılı olduğu açık bir biçimde görülmektedir.}, number={1}, publisher={Mus Alparslan University}, organization={Bulunmamaktadır.}