Publications
Journal Papers (SCI)
[1] 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, accepted for publication.
[2] Polat Ö., Dokur Z., Olmez T.,
“Classification of brain strokes using divergence-based convolutional neural
networks”, Biomedical Signal Processing and Control, 2024, accepted for
publication.
[3] 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,
2022, accepted for publication.
[4] 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
[5] 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.
[6] 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.
[7] 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, 2021, accepted for publication.
[8] 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.
[9] 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.
[10] 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).
[11] 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).
[12] 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.
[13] 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.
[14] 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.
[15] 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.
[16] Berat Doğan, Tamer Ölmez, A new
metaheuristic for numerical function optimization: Vortex Search algorithm,
Information Sciences, Volume 293, 1 February 2015, Pages 125-145.
[17] 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.
[18] 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.
[19] 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.
[20] 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.
[21] Dokur Z., Ölmez T., “Feature determination for heart
sounds based on divergence analysis”, Digital Signal Processing, vol. 19, no. 3, pp. 521-531, 2009.
[22] 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.
[23] 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.
[24]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.
[25]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.
[26]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.
[27] 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.
[28]
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.
[29]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.
[30]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.
[31]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.
[32]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.
[33]Dokur
Z., Ölmez T., “ECG beat classification by a novel hybrid neural network”, Computer
Methods & Programs in Biomedicine, vol. 66,pp. 167-181, 2001.
[34]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.
[35]Ölmez
T., “Classification of ECG waveforms by using RCE neural network and genetic
algorithms”, Electronics Letters, vol. 33, no. 18, pp. 1561-1562, 1997.
[36] 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.
[37]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.
[38]Ölmez
T.,Yazgan E., Ersoy O. K.,“Optimized competitive feature vector network”, Electronics
Letters, vol. 30, no. 24, pp. 2052-2053, 1994.
[39]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] 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.
[2] 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.
[3] 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.
[4] Vedat Taşkın, Berat Doğan, Tamer
Ölmez. Prostate Cancer
Classification from Mass Spectrometry Data by Using Wavelet Analysis and Kernel
Partial Least Squares Algorithm, InternationalJournal of Bioscience, Biochemistry
and Bioinformatics vol. 3, no. 2, pp. 98-102, 2013.
[5] 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 andReviews, vol. 10, no. 8-9, pp. 183-191,
2006.
[6]
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] 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/ICEEE52452.2021.941596
[2] 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.
[3] 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.
[4] 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.
[5]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.
[6]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.
[7]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.
[8]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.
[9]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.
[10] 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).
[11] Berat Doğan, Tamer Ölmez, Fuzzy
Clustering of ECG Beats Using a New Metaheuristic Approach, IWBBIO 2014, 7-9
April 2014.
[12]Ayhan
Yüksel, Tamer Ölmez, "Task Related & Spatially Regularized Common
Spatial Patterns for Brain Computer Interfaces", IWBBIO 2014, 7-9 April
2014.
[13]A.
Yüksel, T. Ölmez, “Automatic Segmentation of Bone Tissue in X-Ray Hand Images”,
ICANNGA 09, Kuopio-Finland, 2009.
[14]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.
[15]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.
[16]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.
[17]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.
[18]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.
[19]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.
[20]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.
[21]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.
[22]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.
[23]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.
[24]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.
[25]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.
[26]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.
[27]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.
[28]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.
[29]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.
[30]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.
[31]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.
[32]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.
[33]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
[34]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.
[35]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.
[36]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.
[37]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:
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
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