Wykaz publikacji wybranego autora

Patryk Orzechowski, dr inż.

adiunkt

Wydział Elektrotechniki, Automatyki, Informatyki i Inżynierii Biomedycznej
WEAIiIB-kair, Katedra Automatyki i Robotyki


  • 2018

    [dyscyplina 1] dziedzina nauk inżynieryjno-technicznych / informatyka techniczna i telekomunikacja

    [dyscyplina 2] dziedzina nauk inżynieryjno-technicznych / inżynieria biomedyczna (25%)


[poprzednia klasyfikacja] obszar nauk technicznych / dziedzina nauk technicznych / informatyka


Identyfikatory Autora Informacje o Autorze w systemach zewnętrznych

ORCID: 0000-0003-3578-9809 orcid iD

ResearcherID: brak

Scopus: 55860145600

PBN: 5e70922c878c28a0473911ac

OPI Nauka Polska

System Informacyjny AGH (SkOs)





Liczba pozycji spełniających powyższe kryteria selekcji: 39, z ogólnej liczby 42 publikacji Autora


1
  • [referat, 2022]
  • TytułA comparative study of GP-based and state-of-the-art classifiers on a synthetic machine learning benchmark
    AutorzyPatryk ORZECHOWSKI, Paweł RENC, William La Cava, Jason H. Moore, Arkadiusz Sitek, Jarosław WĄS, Joost Wagenaar
    ŹródłoGECCO'22 companion [Dokument elektroniczny] : proceedings of the 2022 Genetic and Evolutionary Computation Conference Companion : July 9–13, 2022, Boston, Massachusetts, [USA], [vol. 1]. — New York : The Association for Computing Machinery, cop. 2022. — S. 276–279
  • keywords: machine learning, evolutionary algorithms, benchmarking, classification, genetic programming

    cyfrowy identyfikator dokumentu: 10.1145/3520304.3529056

2
  • [artykuł w czasopiśmie, 2008]
  • TytułA novel approach to computer aided analysis of human serum proteins chromatoelectrophoresis
    AutorzyMarcin Waśko, Patryk ORZECHOWSKI, Norbert Wnuk, Marcin Krzych
    ŹródłoJournal of Medical Informatics & Technologies / Uniwersytet Śląski. Instytut Informatyki. Zakład Systemów Komputerowych, Katowice. — 2008 vol. 12, s. 129–135
  • słowa kluczowe: przetwarzanie obrazu, elektroforeza chromatografia, białka surowicy, przełom algorytmów

    keywords: image processing, chromatoelectrophoresis, serum proteins, watershed algorithms

    cyfrowy identyfikator dokumentu:

3
  • [przegląd , 2022]
  • TytułArtificial intelligence for COVID-19 detection in medical imaging – diagnostic measures and wasting – a systematic umbrella review
    AutorzyPaweł JEMIOŁO, Dawid Storman, Patryk ORZECHOWSKI
    ŹródłoJournal of Clinical Medicine [Dokument elektroniczny]. — Czasopismo elektroniczne. — 2022 vol. 11 iss. 7 art. no. 2054, s. 1–16. — tekst: https://www.mdpi.com/2077-0383/11/7/2054/pdf
  • keywords: artificial intelligence, diagnosis, medical imaging, COVID-19, methodological credibility, systematic umbrella review

    cyfrowy identyfikator dokumentu: 10.3390/jcm11072054

4
5
  • [referat, 2022]
  • TytułAutomated affect and emotion recognition from cardiovascular signals – a systematic overview of the field
    AutorzyPaweł JEMIOŁO, Dawid Storman, Maria Mamica, Mateusz Szymkowski, Patryk ORZECHOWSKI
    ŹródłoHICSS 2022 [Dokument elektroniczny] : 55th Hawaii International Conference on System Sciences 2022 : human-centricity in a sustainable digital economy : [Jan 4–7, 2022, Hawaii, USA]. — [Honolulu : University of Hawaii at Manoa], [2022]. — S. 4047–4056
  • keywords: assisted living, wellness management, systematic review, health monitioring, automated affect and emotion recognition

    cyfrowy identyfikator dokumentu:

6
7
  • [referat, 2020]
  • TytułBenchmarking manifold learning methods on a large collection of datasets
    AutorzyPatryk ORZECHOWSKI, Franciszek Magiera, Jason H. Moore
    ŹródłoGenetic Programming : 23rd European conference, EuroGP2020 : held as part of EvoStar 2020 : Seville, Spain, April 15–17, 2020 : proceedings / eds. Ting Hu, [et al.]. — Cham : Springer Nature Switzerland, cop. 2020. — S. 135–150
  • keywords: machine learning, benchmarking, genetic programming, dimensionality reduction, manifold learning

    cyfrowy identyfikator dokumentu: 10.1007/978-3-030-44094-7_9

8
  • [referat, 2018]
  • TytułConsiderations for automated machine learning in clinical metabolic profiling: Altered homocysteine plasma concentration associated with metformin exposure
    AutorzyAlena Orlenko, Jason H. Moore, Patryk ORZECHOWSKI, Randal S. Olson, Junmei Cairns, Pedro J. Caraballo, Richard M. Weinshilboum, Liewei Wang, Matthew K. Breitenstein
    ŹródłoPacific Symposium on Biocomputing 2018 [Dokument elektroniczny] : 3–7 January 2018, Kohala Coast, USA / eds. Russ B. Altman, [et al.]. — Singapore : World Scientific Publishing Co. Pte. Ltd., [2018]. — S. 460–471
  • keywords: metabolomics, homocysteine, clinical metabolic profiling, automated machine learning, confounding, pharmacometabolomics, biobank, precision medicine, metformin

    cyfrowy identyfikator dokumentu: 10.1142/9789813235533_0042

9
  • [referat, 2019]
  • TytułEBIC: a scalable biclustering method for large scale data analysis
    AutorzyPatryk ORZECHOWSKI, Jason H. Moore
    ŹródłoGECCO 2019 [Dokument elektroniczny] : the Genetic and Evolutionary Computation Conference : a recombination of the 28th International Conference on Genetic Algorithms (ICGA) and the 24rd Annual Genetic Programming Conference (GP) : July 13th–17th 2019, Prague, Czech Republic. — USA : ACM, cop. 2019. — S. 31–32
  • keywords: evolutionary computation, biclustering, data mining, genetic programming, unsupervised machine learning

    cyfrowy identyfikator dokumentu: 10.1145/3319619.3326762

10
  • [artykuł w czasopiśmie, 2018]
  • TytułEBIC: an evolutionary-based parallel biclustering algorithm for pattern discovery
    AutorzyPatryk ORZECHOWSKI, Moshe Sipper, Xiuzhen Huang, Jason H. Moore
    ŹródłoBioinformatics. — 2018 vol. 34 iss. 21, s. 3719–3726
  • brak zdefiniowanych słów kluczowych

    cyfrowy identyfikator dokumentu: 10.1093/bioinformatics/bty401

11
  • [artykuł w czasopiśmie, 2019]
  • TytułEBIC: an open source software for high-dimensional and big data analyses
    AutorzyPatryk ORZECHOWSKI, Jason H. Moore
    ŹródłoBioinformatics. — 2019 vol. 35 iss. 17, s. 3181–3183
  • brak zdefiniowanych słów kluczowych

    cyfrowy identyfikator dokumentu: 10.1093/bioinformatics/btz027

12
  • [referat, 2021]
  • TytułEBIC.JL - an efficient implementation of evolutionary biclustering algorithm in Julia
    AutorzyPaweł Renc, Patryk ORZECHOWSKI, Aleksander BYRSKI, Jarosław WĄS, Jason H. Moore
    ŹródłoGECCO'21 [Dokument elektroniczny] : Genetic and Evolutionary Computation Conference Companion : July 10-14, 2021, Lille, France : proceedings. — USA : Association for Computing Machinery, cop. 2021. — S. 1540–1548
  • keywords: evolutionary computation, machine learning, biclustering, data mining, parallel algorithms

    cyfrowy identyfikator dokumentu: 10.1145/3449726.3463197

13
  • [artykuł w czasopiśmie, 2015]
  • TytułEffective biclustering on GPU - capabilities and constraints
    AutorzyPatryk ORZECHOWSKI, Krzysztof BORYCZKO
    ŹródłoPrzegląd Elektrotechniczny / Stowarzyszenie Elektryków Polskich. — 2015 R. 91 nr 8, s. 131–134. — tekst: http://pe.org.pl/articles/2015/8/31.pdf
  • słowa kluczowe: klasyfikacja, rozpoznawanie wzorców, GPU, biklasteryzacja, CUDA, OpenCL, programowanie równoległe

    keywords: pattern recognition, OpenCL, biclustering, data mining, GPU, CUDA, parallel programming

    cyfrowy identyfikator dokumentu: 10.15199/48.2015.08.31

14
  • [monografia, 2016]
  • TytułHybrid biclustering algorithms [Dokument elektroniczny]
    AutorzyPatryk ORZECHOWSKI
    DetailsKraków : AGH University of Science and Technology Press, 2016. — XII, 163 s.
  • brak zdefiniowanych słów kluczowych

    cyfrowy identyfikator dokumentu:

15
  • [referat, 2016]
  • TytułHybrid biclustering algorithms for data mining
    AutorzyPatryk ORZECHOWSKI, Krzysztof BORYCZKO
    ŹródłoApplications of evolutionary computation : 19th European Conference, EvoApplications 2016 : Porto, Portugal, March 30–April 1, 2016 : proceedings, Pt. 1 / eds. Giovanni Squillero, Paolo Burelli. — Switzerland : Springer International Publishing, 2016. — S. 156–168
  • keywords: data mining, microarray analysis, gene expression data, biclustering techniques

    cyfrowy identyfikator dokumentu: 10.1007/978-3-319-31204-0_11

16
  • [referat, 2018]
  • TytułMapping patient trajectories using longitudinal extraction and deep learning in the MIMIC-III critical care database
    AutorzyBrett K. Beaulieu-Jones, Patryk ORZECHOWSKI, Jason H. Moore
    ŹródłoPacific Symposium on Biocomputing 2018 [Dokument elektroniczny] : 3–7 January 2018, Kohala Coast, USA / eds. Russ B. Altman, [et al.]. — Singapore : World Scientific Publishing Co. Pte. Ltd., [2018]. — S. 123–132
  • keywords: deep learning, electronic health records, patient trajectories, longitudinal, unsupervised, autoencoders, long short-term memory networks

    cyfrowy identyfikator dokumentu: 10.1142/9789813235533_0012

17
  • [artykuł w czasopiśmie, 2009]
  • TytułMetoda deterioracji funkcji celu dla algorytmów poszukiwań ewolucyjnych z miękką selekcją
    AutorzyPatryk ORZECHOWSKI
    ŹródłoAutomatyka : półrocznik Akademii Górniczo-Hutniczej im. Stanisława Staszica w Krakowie. — 2009 t. 13 z. 3 [cz.] 1, s. 1171–1179. — tekst: http://journals.bg.agh.edu.pl/AUTOMATYKA/2009-03/Auto39.pdf
  • słowa kluczowe: algorytmy ewolucyjne, miękka selekcja, funkcja Gaussa

    keywords: evolutionary algorithms, Gauss function, soft selection

    cyfrowy identyfikator dokumentu:

18
19
  • [referat, 2019]
  • TytułMining a massive RNA-seq dataset with biclustering: are evolutionary approaches ready for big data?
    AutorzyPatryk ORZECHOWSKI, Jason H. Moore
    ŹródłoGECCO 2019 [Dokument elektroniczny] : the Genetic and Evolutionary Computation Conference : a recombination of the 28th International Conference on Genetic Algorithms (ICGA) and the 24rd Annual Genetic Programming Conference (GP) : July 13th–17th 2019, Prague, Czech Republic. — USA : ACM, cop. 2019. — S. 304–305
  • keywords: evolutionary computation, big data, biclustering, data mining

    cyfrowy identyfikator dokumentu: 10.1145/3319619.3321916

20
  • [artykuł w czasopiśmie, 2010]
  • TytułParallel approach for visual clustering of protein databases
    AutorzyPatryk ORZECHOWSKI, Krzysztof BORYCZKO
    ŹródłoComputing and Informatics / Slovak Academy of Sciences. Institute of Informatics. — 2010 vol. 29, s. 1221–1231
  • keywords: clustering algorithms, proteins, sequence alignment, ltidimensional scaling

    cyfrowy identyfikator dokumentu:

21
  • [referat, 2009]
  • TytułParallel approach for visualizing protein databases
    AutorzyPatryk ORZECHOWSKI, Krzysztof BORYCZKO
    ŹródłoKU KDM 2009 : druga konferencja użytkowników komputerów dużej mocy : Zakopane, March 12–13, 2009 : abstracts / ACK Cyfronet AGH. — Kraków : ACK Cyfronet AGH, 2009. — S. 31–34
  • brak zdefiniowanych słów kluczowych

    cyfrowy identyfikator dokumentu:

22
  • [fragment książki, 2020]
  • TytułPersonalized medicine
    AutorzyPatryk ORZECHOWSKI, Michael Stauffer, Jason H. Moore, Mary Regina Boland
    ŹródłoSimulations in medicine : computer-aided diagnostics and therapy / ed. Irena Roterman-Konieczna. — Berlin ; Boston : Walter de Gruyter GmbH, cop. 2020. — S. 1–14
  • brak zdefiniowanych słów kluczowych

    cyfrowy identyfikator dokumentu: 10.1515/9783110667219-001

23
24
25
  • [artykuł w czasopiśmie, 2016]
  • TytułPropagation-based biclustering algorithm for extracting inclusion-maximal motifs
    AutorzyPatryk ORZECHOWSKI, Krzysztof BORYCZKO
    ŹródłoComputing and Informatics / Slovak Academy of Sciences. Institute of Informatics. — 2016 vol. 35 no. 2, s. 391–410
  • keywords: biclustering, microarray gene expression data, data mining, bioinformatics, pattern matching, conserved gene expression motifs

    cyfrowy identyfikator dokumentu: