Citations and index (for 2024)

Google Scholar:                     Scopus:                                   Web of Science:

Citations: 2758                      Citations: 1609                      Citations : 1143

h-index   : 24                          h-index   : 19                          h-index    : 16

 

Publications

 

Journal Papers (SCI)

[1] Özkahraman A., Ölmez T and Dokur Z., “Performance Improvement with Reduced Number of Channels in Motor Imagery BCI System”, Sensors, Vol. 25, Iss. 1, 2025.

[2] Ozkahraman A., Olmez T. and Dokur Z., “Determination of the Common Electrodes for Users and Increasing the Classification Accuracy of Motor Imagery EEG”, Neural Computing & Applications, 2024, https://doi.org/10.1007/s00521-024-10789-9.

[3] Polat Ö., Dokur Z., Olmez T., “Classification of brain strokes using divergence-based convolutional neural networks”, Biomedical Signal Processing and Control, Vol. 93, 2024.

[4] Korhan N., Olmez T. and Dokur Z., “Generating Ten BCI Commands Using Four Simple Motor Imageries and Classification by Divergence Based DNN”, Neural Computing & Applications, Vol 35, Iss. 2, 2023.

[5] Polat Ö., Dokur Z., Olmez T., “Brain tumor classification by using a novel convolutional neural network structure”, International Journal of Imaging Systems and Technology, 2022, DOI: 10.1002/ima.22763

[6] Dokur Z., Olmez T. “Classification of Motor Imagery Electroencephalogram Signals by Using a Divergence Based Convolutional Neural Network”, Applied Soft Computing, vol. 113, 107881, 2021.

[7] Khan Kaleem Nawaz, Khan Faiq Ahmad, Abid Anam, Olmez Tamer, Dokur Zümray, Khandakar Amith, Chowdhury Muhammad, Khan Muhammad Salman, “Deep Learning Based Classification of Unsegmented Phonocardiogram Spectrograms Leveraging Transfer Learning”, Physiological Measurement, 42 (9), 095003, 2021.

[8] M.A. Ali, S. Akyüz, A. Duru, M. Caliskan, C. Demir, T. Bostanci, F. Elsallak, M. Shkokani, Z. Dokur, T. Olmez, C. Ergun, N. Bebek, G. Yilmaz, “Neurological effects of long-term diet on obese and overweight individuals: An EEG and ERP study", Computational Intelligence, Vol. 38, Iss. 3, pp. 1163-1182, 2021.

[9] Polat Ö., Dokur Z., Ölmez T., “Determination of pneumonia in x-ray chest images by using convolutional neural network”, Turk. J. Elec. Eng. & Comp. Sci., DOI: 10.3906/elk-2009-1, 2021, 29: 1615–1627.

[10] Dokur Z., Olmez T., "Heartbeat classification by using a convolutional neural network trained with Walsh functions",Neural Computing & Applications, 2020, DOI: 10.1007/s00521-020-04709-w.

[11] Akdeniz C., Dokur Z., Olmez T., Detection of BGA solder defects from X-ray images using deep neural network, Turk. J. Elec. Eng. & Comp. Sci., 2020, (accepted).

[12] Dilmaç S, Ölmez T, Dokur Z, Comparative analysis of MABC with KNN, SOM and ACO algorithms for ECG heart beat classification, Turkish Journal of Electrical and Computer Sciences, 2018 (Accepted).

[13] Yüksel A., Ölmez T., Filter Bank Common Spatio-Spectral Patterns for Motor Imagery Classification, Lecture Notes in Computer Science, vol. 9832, pp. 69-84, 2016.

[14] Yüksel A., Ölmez T., A Neural Network Based Optimal Spatial Filter Design Method for Motor Imagery Classification, PLOS-ONE, DOI: 10.1371/journal.pone.0125039, 2015.

[15] Dogan, B., Ölmez, T., Vortex search algorithm for the analog active filter component selection problem, AEU Inter. Jour. of Elec. And Comm., vol 69., issu. 9, 2015.

[16] Berat Doğan, Tamer Ölmez, A novel state space representation for the solution of 2D-HP protein folding problem using reinforcement learning methods, Applied Soft Computing, Volume 26, January 2015, Pages 213-223.

[17] Berat Doğan, Tamer Ölmez, A new metaheuristic for numerical function optimization: Vortex Search algorithm, Information Sciences, Volume 293, 1 February 2015, Pages 125-145.

[18] Korürek M., Yüksel A., Iscan Z., Dokur Z., Ölmez T., “Retrospective correction of near field effect of X ray source in radiographic images by using genetic algorithms”, Expert Systems with Applications, vol.37, no. 3, pp. 1946-1954, 2010.

[19] Korürek M., Yüksel A., Dokur Z., Ölmez T., “Dimension reduction by a novel unified scheme using divergence analysis and genetic search”, Digital Signal Processing, accepted 2009.

[20] Iscan Z., Dokur Z., Ölmez T., “Tumor detection by using Zernike moments on segmented magnetic resonance brain images”, Expert Systems with Applications, vol.37, no. 3, pp. 2540-2549, 2010.

[21] Iscan Z., Yüksel A., Dokur Z.,Korürek M., Ölmez T., “Medical image segmentation with transform and moment based features and incremental supervised neural network”, Digital Signal Processing, vol.19, no. 5, pp. 890-901, 2009.

[22] Dokur Z., Ölmez T., “Feature determination for heart sounds based on divergence analysis”, Digital Signal Processing, vol. 19, no. 3, pp. 521-531, 2009.

[23] Dokur Z.,Ölmez T., “Heart sound classification using wavelet transform and incremental self-organizing map”, Digital Signal Processing, vol. 18, no. 6, pp. 951-959, 2008.

[24] Dokur Z., Ölmez T., “Tissue segmentation in ultrasound images by using genetic algorithms”, Expert Systems with Applications, vol.34, no.4, pp.2739–2746, 2008.

[25]Kurnaz M.N., Dokur Z., Ölmez T., “An incremental neural network for tissue segmentation in ultrasound images”, Computer Methods and Programs in Biomedicine, vol. 85, no. 3, pp. 187-195, 2007.

[26]Dokur Z., Iscan Z., Ölmez T., “Segmentation of medical images by using wavelet transform and incremental self-organizing map”, Lecture Notes in Artificial Intelligence LNAI 4293, pp. 800-809, 2006.

[27]Kurnaz M.N.,Dokur Z.,Ölmez T., “Segmentation of remote-sensing images by incremental neural network”, Pattern Recognition Letters, vol.26, no. 8, pp. 1096-1104, 2005.

[28] Dokur Z., Ölmez T., “Classification of respiratory sounds by using an artificial neural network”, International Journal of Pattern Recognition and Artificial Intelligence IJPRAI, vol. 17, no. 4, pp. 567-580, 2003.

[29] Dokur Z.,Ölmez T., “Segmentation of MR and CT images by using a quantiser neural network”, Neural Computing & Applications, vol. 11, no. 3-4,pp. 168-177, 2003.

[30]Ölmez T., Dokur Z., “Application of InP neural network to ECG beat classification”, Neural Computing & Applications, vol. 11, no. 3-4,pp. 144-155, 2003.

[31]Ölmez T., Dokur Z., “Classification of heart sounds using an artificial neural network”, Pattern Recognition Letters, vol. 24, no. 1-3, pp. 617-629, 2003.

[32]Dokur Z., ÖlmezT., “Recursive form of the discrete Fourier transform for two-dimensional signals”,Lecture Notes in Computer Science LNCS 2412, pp. 551-556, 2002.

[33]Dokur Z., Ölmez T, “Segmentation of ultrasound images by using a hybrid neural network”, Pattern Recognition Letters, vol. 23, no. 14, pp. 1825-1836, 2002.

[34]Dokur Z., Ölmez T., “ECG beat classification by a novel hybrid neural network”, Computer Methods & Programs in Biomedicine, vol. 66,pp. 167-181, 2001.

[35]Dokur Z., Ölmez T., Yazgan E., “Comparison of discrete wavelet and Fourier transforms for ECG beat classification”, Electronics Letters, vol. 35, no. 18, pp. 1502-1504, 1999.

[36]Ölmez T., “Classification of ECG waveforms by using RCE neural network and genetic algorithms”, Electronics Letters, vol. 33, no. 18, pp. 1561-1562, 1997.

[37] Dokur Z., Ölmez T., Yazgan E., Ersoy O.K. , “Detection of ECG waveforms by neural networks”, Medical Engineering & Physics, vol. 19, no. 8, pp. 738-741, 1997.

[38]Ölmez T.,Yazgan E., Ersoy O. K., “A multilayer incremental neural network architecture for classification”,Neural Processing Letters, vol.2, no. 2, pp. 5-9, 1995.

[39]Ölmez T.,Yazgan E., Ersoy O. K.,“Optimized competitive feature vector network”, Electronics Letters, vol. 30, no. 24, pp. 2052-2053, 1994.

[40]Ölmez T.,Yazgan E., Ersoy O. K., “Modified restricted Coulomb energy neural network”, Electronics Letters, vol. 29, no. 22, pp. 1963-1965, 28 Oct. 1993.

 

OtherJournal Papers (non-SCI)

[1] Özkahraman A., Ölmez T, Dokur Z., “Impact of Noise Elimination Methods on Classification Performance in Motor Imagery EEG”, Lecture Notes in Networks and Systems LNNS, volume 1170, 2024.

[2] Ekrem Tarık Karan, Zümray Dokur, Tamer Ölmez, “Comparison of Small-Sized Deep Neural Network Models for Hyperspectral Image Classification”, Lecture Notes in Networks and Systems, 2022, accepted for publication.

[3] Leyla Abilzade, Nuri korhan, Zümray Dokur, Tamer Ölmez, "Classification of left and right hand motor imagery EEG signals by using deep neural networks", International Journal of Applied Mathematics Electronics and Computers, vol.9, 2021.

[4] M.B. Darici, Z. Dokur, T. Ölmez “Pneumonia detection and classification using deep learning on chest x ray images”, International Journal of Intelligent Systems and Applications in Engineering (IJISAE), 8(4) 177-183, 2020.

[5] Vedat Taşkın, Berat Doğan, Tamer Ölmez. Prostate Cancer Classification from Mass Spectrometry Data by Using Wavelet Analysis and Kernel Partial Least Squares Algorithm, International Journal of Bioscience, Biochemistry and Bioinformatics vol. 3, no. 2, pp. 98-102, 2013.

[6] Z. Iscan, M.N. Kurnaz, Z. Dokur, T. Ölmez, “Ultrasound image segmentation by using wavelet transform and self-organizing neural network”, Neural Information Processing - Letters and Reviews, vol. 10, no. 8-9, pp. 183-191, 2006.

[7] Z. Iscan, Z. Dokur, T. Ölmez, “Improved incremental self-organizing map for the segmentation of ultrasound images”, Mathematical Methods in Engineering, Springer Book, doi:10.1007/978-1-4020-5678-9_25, pp. 293-302, 2007.

 

Turkish Journal Papers

[1] A. Yüksel, M. Yıldız, T. Ölmez, Z. Dokur, M. Korürek, “A method for computer-assisted 3D reconstruction of coronary arteries using angiography images”, Damar Cerrahi Dergisi, vol. 18, no. 1, pp. 41-47, 2009.

[2] Mehmet Nadir Kurnaz, Tamer Ölmez, “Artımsal yapay sinir ağları kullanılarak ultrasonik görüntülerin bölütlenmesi”, İTÜ Dergisi, vol. 7, 2, pp. 17-28, 2008.

[3] T. Ölmez, Z. Dokur, “Segmentation of remote-sensing images by the grow and learn network”, Turkish Journal of Telecommunications TJT, ISSN:1303-8702, vol.1 no. 2, pp.67-72, 2002.

 

Conference Papers

[1] Özkahraman A., Ölmez T, Dokur Z., “Impact of Noise Elimination Methods on Classification Performance in Motor Imagery EEG”, Novel and Intelligent Digital Systems: Proceedings of the 4th International Conference (NiDS 2024), 2024.

[2] İçme İ., Olmez T, “Breast cancer diagnosis in histopathological images using autoencoder-enhanced convolutional neural network”, International 6th Bursa Scientific Researches Congress, 2024.

[3] Çetinkaya İ, Olmez T., “Performance and Computational Efficiency Comparison of LSTM and GRU Networks for Sign Language Recognition”, 47th Lisbon International Conference on “Science, Engineering, Technology & Healthcare” (LSETH-23), 2023.

[4] Inanç E., Olmez T, “With deep learning networks classification of threedimensional objects”, 4. International Cappadocia Scientific Research Congress, 2023.

[5] Tarık K.E., Dokur Z., Olmez T, “Comparison of Small-Sized Deep Neural Network Models for Hyperspectral Image Classification”, The International Conference on Computing, Intelligence and Data Analytics, 2022.

[6] Talha K.M.N, Olmez T, “Detection of Covid-19 in Chest X-ray Image by Using Convolutional Network Trained with Walsh Functions”, World Conference on Innovation in Technology and Engineering Sciences, 2021.

[7] C. Yapicioglu, Z. Dokur, T. Ölmez “Voice command recognition for drone control by deep neural networks on embedded system” 8th International Conference on Electrical and Electronics Engineering – ICEEE, pp. 65 –72, doi: 10.1109/ICEEE52452.2021.9415964 Antalya, Turkey, 2021.

[8] L. Abilzade, N. Korhan, T. Ölmez, Z. Dokur “Classification of left and right hand motor imagery EEG signals by using deep neural networks” 9th International Conference on Advanced Technologies - ICAT 2020.

[9] Sıdıka Elbi Mutluoğlu, Tamer Ölmez, “A Comparison of Hough Transform and Deep Neural Network Methods on Road Segmentation”, 3 rd International Symposium on Multidisciplinary Studies and Innovative Technologies, 2019.

[10] Nuri Korhan, Zumray Dokur, Tamer Olmez, “Motor Imagery Based EEG Classification by Using Common Spatial Patterns and Convolutional Neural Networks”, Scientific Meeting on Electrical-Electronics & Biomedical Engineering and Computer Science (EBBT), 2019.

[11]Ege Kesim, Zümray Dokur, Tamer Ölmez, “X-Ray Chest Image Classification by A Small-Sized Convolutional Neural Network”, Scientific Meeting on Electrical-Electronics & Biomedical Engineering and Computer Science (EBBT), 2019.

[12]Mustafa Çetin, Zümray Dokur, Tamer Ölmez, “Fuzzy Local Information C-means Algorithm for Histopathological Image Segmentation”, Scientific Meeting on Electrical-Electronics & Biomedical Engineering and Computer Science (EBBT), 2019.

[13]Yunus Koç, Tamer Ölmez, “Improved Fuzzy C-means and K-means Algorithmsfor Texture and Boundary Segmentation”, 6th International Conference on Control Engineering Information Technology (CEIT), 2018.

[14]Selim Dilmaç, “Nature inspired algorithm MABC for clustering and classification of ECG heart beats, using time and frequency domain features”, 10th International Conference on Electrical and Electronics Engineering (ELECO), 2017, pp. 534-538.

[15]Berat Doğan, Tamer Ölmez, “Protein folding simulations using ECEPP force field with single-solution-based metaheuristics”, International Artificial Intelligence and Data Processing Symposium (IDAP'16), 2016,pp. 104-107.

[16] Berat Doğan, Tamer Ölmez, “Modified off-lattice AB Model for Protein Folding Problem Using the Vortex Search Algorithm, International Journal of Machine Learning and Computing, Vol.5, No.4, pp. 329-333, 2015 (gat the best presentation award).

[17] Berat Doğan, Tamer Ölmez, Fuzzy Clustering of ECG Beats Using a New Metaheuristic Approach, IWBBIO 2014, 7-9 April 2014.

[18]Ayhan Yüksel, Tamer Ölmez, "Task Related & Spatially Regularized Common Spatial Patterns for Brain Computer Interfaces", IWBBIO 2014, 7-9 April 2014.

[19]A. Yüksel, T. Ölmez, “Automatic Segmentation of Bone Tissue in X-Ray Hand Images”, ICANNGA 09, Kuopio-Finland, 2009.

[20]M. Yamaçlı, Z. Dokur, T. Ölmez, “Segmentation of S1-S2 sounds in phonocardiogram records using wavelet energies”, ISCIS 2008, 23rd Int. Symp. on Computer and Information Sciences (ISCIS 2008), Istanbul, Turkey, 2008.

[21]A. Yüksel, Z. Dokur, M. Korürek, T. Ölmez, “Modelling of inhomogeneous intensity distribution of X-ray source in radiographic images”, ISCIS 2008, 23rd Int. Symp. on Computer and Information Sciences (ISCIS 2008), Istanbul, Turkey, 2008.

[22]M.N. Kurnaz, Z. Dokur, T. Ölmez, "Segmentation of ultrasound images by using wavelet transform", EMBC 2003, 25th Annual (Silver Anniversary) Int. Conf. of the IEEE-EMBS, pp. 657-659, Cancun, Mexico, 2003.

[23]M.N. Kurnaz, Z. Dokur, T. Ölmez, "Ultrasound image segmentation with growing cell structure", ELECO'2003 Int. Conf. on Electrical and Electronics Engineering, Bursa, Turkey, 2003.

[24]Z. Dokur, M.N. Kurnaz, T. Ölmez, "Classification of tissues in MR images by using discrete cosine transform", Second Joint EMBS-BMES Conference 2002 (24th Annual Int. Conf. of the EMBS Annual Fall Meeting of the BMES), pp. 1101-1102, Houston, TX, USA, 2002.

[25]M.N. Kurnaz, Z. Dokur, T. Ölmez, "Compression of the MR and ultrasound images by using wavelet transform", Second Joint EMBS-BMES Conference 2002 (24th Annual Int. Conf. of the EMBS Annual Fall Meeting of the BMES), pp. 1021-1022, Houston, TX, USA, 2002.

[26]Ö. Say, Z. Dokur, T. Ölmez, "Classification of heart sounds by using wavelet transform", Second Joint EMBS-BMES Conference 2002 (24th Annual Int. Conf. of the EMBS Annual Fall Meeting of the BMES), pp. 128-129, Houston, TX, USA, 2002.

[27]Z. Dokur, M.N. Kurnaz, T. Ölmez, "Segmentation of ultrasound images by using quantizer neural network", 15th Int. Conf. on Computer Based Medical Systems (CBMS 2002), pp. 257-261, Maribor-Slovenia, 2002.

[28]M.N. Kurnaz, T. Ölmez, "Determination of features for heart sounds by using wavelet transforms", 15th Int. Conf. on Computer Based Medical Systems (CBMS 2002), pp. 155-158, Maribor-Slovenia, 2002.

[29]M.N. Kurnaz, Z. Dokur, T. Ölmez, "Segmentation of ultrasound images by using an incremental self-organized map", 23rd Annual Int. Conference of the IEEE-EMBS, Istanbul, 2001.

[30]M.C. Sezgin, Z. Dokur, T. Ölmez, M. Korürek, "Classification of respiratory sounds by using an artificial neural network", 23rd Annual Int. Conference of the IEEE-EMBS, Istanbul, 2001.

[31]Z. Dokur, T. Ölmez, "Classification of magnetic resonance images using a novel neural network", IEEE-EMBS Asia Pacific Conference on Biomedical Engineering, Hangzhou China, 2000.

[32]T. Ölmez, Z. Dokur, "ECG beat classification by a novel hybrid neural network and wavelet transform", IEEE-EMBS Asia Pacific Conference on Biomedical Engineering, Hangzhou China, 2000.

[33]Z. Dokur, T. Ölmez, E. Yazgan, "ECG waveform classification using the neural network and wavelet transform", First Joint Conference of the BMES- IEEE EMBS, vol. 1, pp. 273, Atlanta USA, 1999.

[34]T. Ölmez, Z. Dokur, E. Yazgan, "Feature selection for MR image classification", First Joint Conference of the BMES- IEEE EMBS, vol. 2, pp. 1134, Atlanta USA, 1999.

[35]Z. Dokur, T. Ölmez, E. Yazgan, "Classification of MR and CT images using Genetic algorithms", 20th Annual Int. Conference of the IEEE-EMBS, vol. 20, no 3, pp. 1418-1421, Hong Kong, 1998.

[36]T. Ölmez, Z. Dokur, E. Yazgan, "Classification of ECG waveforms using a novel neural network", 20th Annual Int. Conference of the IEEE-EMBS, vol. 20, no 3, pp. 1616-1619, Hong Kong, 1998.

[37]Z. Dokur, T. Ölmez, E. Yazgan, "Classification of MR images by using genetic algorithms", 19th Annual Int. Conference of the IEEE-EMBS, pp. 1391-1393, Chicago USA, 1997.

[38]T. Ölmez, Z. Dokur, E. Yazgan, "Classification of ECG waveforms by using genetic algorithms", 19th Annual Int. Conference of the IEEE-EMBS, pp. 92-94, Chicago USA, 1997.

[39]Z. Dokur, T. Ölmez, E. Yazgan, "Biomedical image classification by using artificial neural networks", 8th Mediterranean Electrotechnical Conference (MELECON'96), pp. 1469-1471, Italy, May 1996. Í

[40]Z. Dokur, T. Ölmez, M. Korürek, E. Yazgan, "Detection of ECG waveforms by using artificial neural networks", 18 th Annual Int. Conference of the IEEE - EMBS, paper no. 1038, Amsterdam, 1996.

[41]T. Ölmez, Z. Dokur, E. Yazgan,"MR image classification by the neural network and the genetic algorithms", 18th Annual Int. Conference of the IEEE - EMBS, paper no. 1039, Amsterdam, 1996.

[42]T. Ölmez, E. Yazgan, "Abnormal tissue detection in computer tomography images using artificial neural networks", Proc. of the 14th Ann. Int. Conf. of the IEEE-EMBS, vol. 14, pp. 998-999, Paris, 1992.

[43]T. Ölmez, M. Tazebay, E. Yazgan, "A fast rotating, rendering and clipping algorithm for three dimensional imaging", IEEE Proc. of the 1992 Int. Biomedical Eng. Days, pp. 174-179, 1992.

 

Turkish Conference Papers

[1] V. Taşkın, B. Doğan, T. Ölmez, Yumurtalık kanserinin kütle spektrometresi verilerinden kısmi en küçük kareler yöntemi ile teşhisi, Biyomedikal Mühendisliği Ulusal Toplantısı (BİYOMUT 2012), 2012.

[2] R.U. Tok, T. Ölmez, A. Akın, “A Monte Carlo Simulation for Photon Migration in Non-Homogeneous Medium”, BIYOMUT: 2009 14th National Biomedical Engineering Meeting, (IEEE eXpressProceedings), pp. 207-210, Izmir-Turkey, 2009.

[3] A. Yüksel, Z. Dokur, M. Korürek, T. Ölmez, “X-ışını el görüntülerinde türdeş olmayan ışık dağılımının genetik algoritmalar ile otomatik olarak giderilmesi”, Biyomedikal Mühendisliği Ulusal Toplantısı (BİYOMUT 2008), 2008.

[4] A. Yüksel, Z. Dokur, M. Korürek, T. Ölmez, “X-ışını el görüntülerinde kemik dokusunun bölütlenmesi”, Biyomedikal Mühendisliği Ulusal Toplantısı (BİYOMUT 2008), 2008.

[5] A. Yüksel, Z. Dokur, T. Ölmez, “Artımsal öz-düzenlemeli ağ ile tümör içeren MR görüntülerinin bölütlenmesi”, Biyomedikal Mühendisliği Ulusal Toplantısı (BİYOMUT 2007), sayfa 229-233, 2007.

[6] T. Ölmez, Z. Dokur, “Yapay Sinir Ağları ile Uzaktan Algılama Görüntülerinin Bölütlenmesi”, Sinyal İşleme ve Uygulamaları Kurultayı SİU 2004.

[7] Z. Dokur, T. Ölmez, "Uzaktan algılama görüntülerinin bölütlenmesi", URSI-Türkiye'2002 Birinci Ulusal Kongresi, sayfa 335-337, İstanbul, 2002.

[8] T. Ölmez, Z. Dokur, "Ultrasonik görüntülerin artımsal yapay sinir ağı ile bölütlenmesi", URSI-Türkiye'2002 Birinci Ulusal Kongresi, sayfa 435-438, İstanbul, 2002.

[9] Z. Dokur, M.N. Kurnaz, T. Ölmez, "Yapay Sinir Ağları ile Bölütlenen Biyomedikal Görüntülerin Üç Boyutlu Görüntülenmesi", 10. Sinyal İşleme ve İletişim Uygulamaları Kurultayı (SİU 2002), sayfa 1151-1155, Pamukkale, 2002.

[10] Z. Dokur, M. N. Kurnaz, T. Ölmez, "Manyetik Rezonans Görüntülerin Yeni Bir Yapay Sinir Ağı Kullanılarak Sınıflandırılması", Biyomedikal Mühendisliği Ulusal Toplantısı (BİYOMUT 2000),sayfa 149-151, İstanbul, 2000.

[11] Z. Dokur, M. N. Kurnaz, T. Ölmez, "Dalgacık dönüşümü ve nicemleme ağı ile EKG vurularının sınıflandırılması", 9. Türk Yapay Zeka ve Sinir Ağları Sempozyumu (TAINN 2000), sayfa 217-226, İzmir, 2000.

[12] T. Ölmez, Z. Dokur, "Dalgacık dönüşümü ve hibrit yapay sinir ağı ile EKG vurularının sınıflandırılması", IEEE SIU-2000, 8. Sinyal İşleme ve Uygulamaları Kurultayı, sayfa 112-117, Belek-Antalya 2000.

[13] Z. Dokur, T. Ölmez, E. Yazgan, "RCE Ağı ve Genetik Algoritmalar Kullanarak Cisim Tanıma", 5. Sinyal İşleme ve Uygulamaları Kurultayı (SİU'97, cilt 1, sayfa 250-253, 1997.

[14] T. Ölmez, Z.Dokur, E.Yazgan, "Genetik Algoritmalar Kullanarak Rakamların Tanınması", 5. Sinyal Isleme ve Uygulamaları Kurultayı (SİU'97), cilt 2, sayfa 713-716, 1997.

[15] Z. Dokur, T. Ölmez, E. Yazgan, "GAL Yapay Sinir Ağı ile Rakamların Tanınması", Türk Yapay Zeka ve Sinir Ağları Konferansı (TAINN'96), sayfa 329-332, Istanbul, 1996.

[16] Z. Dokur, T. Ölmez, E. Yazgan, M. Korürek, "Yapay sinir ağları yardımıyla rakamların tanınması", 4. Sinyal İşleme ve Uygulamaları Kurultayı, , sayfa 146-150, Kemer, 1996.

[17] T. Ölmez, Z. Dokur, E. Yazgan, "Genetik algoritmalar ve çok tabakalı ağ kullanılarak biyomedikal görüntülerin sınıflandırılması", 4. Sinyal İşleme ve Uygulamaları Kurultayı, , sayfa 433-437, Kemer, 1996.

[18] Z. Dokur, T. Ölmez, E. Yazgan, " Genetik Algoritmalar Kullanılarak EKG Şekil Bozukluklarının Belirlenmesi", Biyomedikal Mühendisliği Ulusal Toplantısı (BİYOMUT'96), sayfa 43-46, 1996.

[19] Z. Dokur, T. Ölmez, M. Korürek, E. Yazgan, "Bulanık Sınıflayıcı ile EKG Şekil Bozukluklarının Tespit Edilmesi", 3. Sinyal İşleme ve Uygulamaları Kurultayı, B: İşaret İşleme, sayfa 208-213, 1995.

[20] T. Ölmez, E. Yazgan, “Yeni bir yapay sinir ağı ile manyetik görüntülerin sınıflandırılması”, 3. Sinyal İşleme ve Uygulamaları Kurultayı, A: Görüntü İşleme, sayfa 222-227, Nisan 1995.

[21] Z. Dokur, T. Ölmez, E. Yazgan, M. Korürek, "EKG şekil bozukluklarının yapay sinir ağları ile belirlenmesi", Biyomedikal Mühendisliği Ulusal Toplantısı, , sayfa 159-163, İstanbul, 1995.

[22] T. Ölmez, Z. Dokur, E. Yazgan, "Yapay Sinir Ağı Yardımıyla 3 Boyutlu Manyetik Rezonans Görüntüleme", Biyomedikal Mühendisligi Ulusal Toplantısı, sayfa 21-25, 1995.

[23] T. Ölmez, E. Yazgan, "Yapay sinir ağları yardımıyla manyetik rezonans görüntülerin sınıflandırılması", Biyomedikal Mühendisliği Ulusal Toplantısı (BİYOMUT'94), sayfa 26-33, 1994.

[24] T. Ölmez, M. Tazebay, D. Akay, E. Yazgan, "Bir iş istasyonu yardımı ile medikal üç boyutlu görüntüleme", Elektrik Mühendisliği 4. Ulusal Kongresi, sayfa 559-562, 1991.

[25] T. Ölmez, B. Örencik, "Sayısal işaret işlemci temelli bir DTMF detektörü tasarımı", ODTÜ EEMB 30. Yıl Sempozyumu, sayfa 44-47, 1989.

 

Published Scientific Report

[1] E. Yazgan, A. Bir, A. Kayserilioğlu, E. Panayırcı, M. Korürek, T. Ölmez, “Biyolojik İşaretlerin İşlenmesi ve Değerlendirilmesi”, DPT Projesi,1993.

[2] E.Yazgan, T.Ölmez, Z. Dokur, "Yapay Sinir Ağları Yardımıyla Medikal Görüntülerde Doku Sınıflandırması ve Tümör Deteksiyonu", EEEAG - 109 TÜBITAK Araştırma Projesi, 1995.

[3] Z. Dokur, T.Ölmez, E.Yazgan, O.K. Ersoy, "Classification of ECG Waveforms", Annual Research Summary, Part I, Section 3, no. 3.56, Purdue University, School of Electrical & ComputerEngineering, July 1, 1998-June 30, 1999. http://ece.www.ecn.purdue.edu/ECE/Research/ARS/ARS99/PART_I/Section3/3_56.whtml

[4] E.Yazgan, T.Ölmez, M. Korürek, Z. Dokur, "Bilgisayar Destekli Biyolojik İşaret ve Görüntü İşleme", İ.T.Ü. Araştırma Fonu Altyapı Projesi, 2001.

 

Projects

[1]Tamer Ölmez (yürütücü), Zafer İşcan, “Ultrasonik Görüntülerin Sınıflandırılması ve Analizi”, İ.T.Ü. Araştırma Fonu Projesi, 2004-2005.

[2] Tamer Ölmez (yürütücü), Ali Fersak, "El-Bilgisayarı Yardımıyla Biyomedikal Veri Toplama Sistemi", İ.T.Ü. Araştırma Fonu Projesi, 2001-2002.

[3]Tamer Ölmez (yürütücü), "Tıpta İki ve Üç Boyutlu Görüntüleme", İ.T.Ü. Araştırma Fonu Projesi.

[4]Tamer Ölmez (yürütücü), Zümray Dokur, "Yapay Sinir Ağları Yardımıyla Cisim Tanıma", İ.T.Ü. Araştırma Fonu Projesi, 1996.

[5]Tamer Ölmez (yürütücü), "Bilgisayar Destekli Görüntülü Telefon", İ.T.Ü. Araştırma Fonu Projesi.

[6]E.Yazgan (yürütücü), T.Ölmez (yürütücü), M. Korürek, Z. Dokur, "Bilgisayar Destekli Biyolojik İşaret ve Görüntü İşleme", İ.T.Ü. Araştırma Fonu Altyapı Projesi, 2001.

[7]E. Yazgan, A. Bir, A. Kayserilioğlu, E. Panayırcı, M. Korürek, T. Ölmez, "Biyolojik İşaretlerin İşlenmesi ve Değerlendirilmesi", (DPT Projesi), İTÜ, 1993

[8]E. Yazgan, T. Ölmez, Z. Dokur, "Yapay Sinir Ağları Yardımıyla Medikal Görüntülerde Doku Sınıflandırması ve Tümör Deteksiyonu", (TÜBİTAK Araştırma Projesi, EEEAG – 109).

 

PhD Dissertations Supervised

 

Zümray Dokur, "Yapay Sinir Ağları ve Genetik Algoritmalar Kullanılarak EKG Vurularının Sınıflandırılması", Istanbul Technical University, Institute of Science and Technology, 27 January 2000.

Mehmet N. Kurnaz, "Artımsal Yapay Sinir Ağları Kullanılarak Ultrasonik Görüntülerin Bölütlenmesi", Istanbul Technical University, Institute of Science and Technology, 2007.

Berat Doğan, “Artificial Intelligence Based Methods for the Solution of Protein Folding Problem by Using Coarse-Grained Lattice and Off-Lattice Models”, Istanbul TechnicalUniversity, Institute of Science and Technology, 2015.

Ayhan Yüksel, “Classification methods for motor imagery based brain computer interfaces”, Istanbul Technical University, Institute of Science and Technology, 2016.

Selim Dilmaç, “Elektrokardiyogram verilerinin iyileştirilmiş yapay arı kolonisi (MABC) algoritması ile analizi”, Istanbul Technical University, Institute of Science and Technology, 2017.

 

MSc Thesis Supervised

 

Yunus Koç,“Gerçek zaman uygulamaları için görüntü bölütleme yöntemlerinin geliştirilmesi”,İTÜ- Fen Bilimleri Enstitüsü, 2019.

SIDIKA E. MUTLUOĞLU, “Resnet otokodlayıcı hibrit model yaklaşımı ile yolgörüntülerinin bölütlenmesi”,İTÜ- Fen Bilimleri Enstitüsü, 2019.

Mustafa Çetin, “Bulanık yerel bilgi c-ortalamalar algoritmasıyla histopatolojik görüntü bölütleme” ,İTÜ- Fen Bilimleri Enstitüsü, 2019.

Leyla Abilzade, “Derin sinir ağları kullanarak motor EEG sinyallerinin sınıflandırılması”, ,İTÜ- Fen Bilimleri Enstitüsü, 2019.

Bekir Doğan, “Solunum sesleri yardımıyla uyku apnesinin tespit edilmesi”, İTÜ- Fen Bilimleri Enstitüsü, 2016.

Mecit E. Duman, “Sınıf içi ve sınıflar arası saçılmaya duyarlı ortak uzamsal örüntüler ile motor hareket hayalinin tanınması”, İTÜ- Fen Bilimleri Enstitüsü, 2015.

Cemil Ovacık, “Kablosuz iletişim kullanılarak kalp seslerinin gerçek zamanda depolanması, görüntülenmesi ve analizi”, İTÜ- Fen Bilimleri Enstitüsü, 2014.

Vedat Taşkın , “Kütle Spektrometresi Verilerinin Analiziyle Prostat ve Yumurtalık Kanserlerinin Belirlenmesi”, İTÜ- Fen Bilimleri Enstitüsü, 2012.

Hasan Basri Güner, “The Monitoring of the Cardio Rhythm with Acceleremeter over wireless Body Area Network”, İTÜ- Fen Bilimleri Enstitüsü, 2010.

Rüştü Umut Tok, “ ”, Istanbul Technical University, Institute of Science and Technology, (co-advisor) 2009.

Basri Erdoğan, “Fonksiyonel Manyetik Rezonans Görüntüleme İle Eş Zamanlı Kaydedilen Elektroensefalogram Üzerinde Oluşan Artefaktların Giderilmesi”, Istanbul Technical University, Institute of Science and Technology, May 2009.

Bora Cebeci, “Elektroensafalografi İle Anestezi ve Sedasyon Düzeyinin İlinti Boyutu ve Dalgacık Faz Uyumu Analizi”, Istanbul Technical University, Institute of Science andTechnology, January 2009.

Ayhan Yüksel, “X-Işını El Görüntülerinde Kemik Dokusunun Bölütlenmesi”, Istanbul Technical University, Institute of Science and Technology, 2008.

Mehmet Kaya, “Elektrokardiyogram İşaretlerinin Sıkıştırılması” , Istanbul Technical University, Institute of Science and Technology, 2006.

Zafer İşcan, “Yapay Sinir Ağları Kullanarak Ultrasonik Görüntülerde Dokuların Bölütlenmesi”, Istanbul Technical University, Institute of Science and Technology, 2005.

Ali Katkar, “Biyomedikal Görüntülerin Dalgacık Dönüşümü ile Sıkıştırılması”, Istanbul Technical University, Institute of Science and Technology, 2002.

Güray Güngör, “Gevşeme Temelli Kenar Belirleme Algoritması”, Istanbul Technical University, Institute of Science and Technology, 1998.

 

Member of Editorial Board:

Turkish Journal of Electrical Enginnering & Computer Sciences

 

Courses that are "firstly" offered, documented and given at ITU by Prof. Dr. Tamer Ölmez

 

1- Real-Time System Design by Digital Signal Processors

2- Computer Aided Equipments in Medicine

3- Machine Learning and Genetic Algorithms

4- Medical Imaging

5- Pattern Recognition by Neural Networks (with Prof.Dr. Zümray Dokur)

6- Introduction to Medical Informatics (with Prof.Dr. Zümray Dokur)

7- Data Acquisition with Embedded Linux Systems

 

Courses given:

 

· Undergraduate Courses

 

1- Real-Time System Design by Digital Signal Processors

(03-04, 04-05 Fall Semester)

2- Introduction to Medical Electronics

(97-98, 98-99, 99-00, 00-01, 01-02 Fall Semester)

3- Computer Aided Equipments in Medicine

(97-98, 98-99, 99-00, 00-01 Spring Semester)

4- Electronic Devices

(95-96, 96-97 Fall Semester)

5- Electronic Circuits

(95-96 Spring Sem., 96-97 Fall Sem., 96-97 Spring Sem.)

6-Microprocessor Systems

 

· Graduate Courses

 

1- Machine Learning and Genetic Algorithms

(96-97, 97-98, 99-00, 00-01, 01-02 Fall Semester)

2- Medical Imaging

(95-96, 96-97, 97-98, 98-99, 00-01, 01-02 Spring Semester)

3- Pattern Recognition by Neural Networks

 

4- Introduction to Medical Informatics (with Prof.Dr. Zümray Dokur)

 

5- Data Acquisition with Embedded Linux Systems

 

6- Quantum Computing and Learning