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)

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

    Zobacz pełny wykaz publikacji Autora/Autorów: Jarosław Wąs, Paweł Renc

    cyfrowy identyfikator dokumentu: 10.1145/3520304.3529056

2
  • [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

    Zobacz pełny wykaz publikacji Autora/Autorów: Paweł Jemioło

    cyfrowy identyfikator dokumentu: 10.3390/jcm11072054

3
  • [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

    Zobacz pełny wykaz publikacji Autora/Autorów: Paweł Jemioło

    cyfrowy identyfikator dokumentu:

4
  • [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

5
  • [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

6
  • [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

7
  • [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

8
  • [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

9
  • [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

    Zobacz pełny wykaz publikacji Autora/Autorów: Jarosław Wąs, Aleksander Byrski

    cyfrowy identyfikator dokumentu: 10.1145/3449726.3463197

10
11
  • [artykuł w czasopiśmie, 2022]
  • TytułGenetic programming benchmarks: looking back and looking forward
    AutorzyJames McDermott, Gabriel Kronberger, Patryk ORZECHOWSKI, Leonardo Vanneschi, Luca Manzoni, Roman Kalkreuth, Mauro Castelli
    ŹródłoSIGEVOlution [Dokument elektroniczny]. — Czasopismo elektroniczne. — 2022 vol. 15 iss. 3 art. no. 1, s. [1–19]. — tekst: https://dl.acm.org/doi/pdf/10.1145/3578482.3578483

  • brak zdefiniowanych słów kluczowych

    cyfrowy identyfikator dokumentu: 10.1145/3578482.3578483

12
  • [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

    Zobacz pełny wykaz publikacji Autora/Autorów: Krzysztof Boryczko

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

13
  • [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

14
  • [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

15
  • [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

    Zobacz pełny wykaz publikacji Autora/Autorów: Krzysztof Boryczko

    cyfrowy identyfikator dokumentu:

16
  • [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

17
18
  • [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

    Zobacz pełny wykaz publikacji Autora/Autorów: Krzysztof Boryczko

    cyfrowy identyfikator dokumentu:

19
  • [referat, 2013]
  • TytułProximity measures and results validation in biclustering – a survey
    AutorzyPatryk ORZECHOWSKI
    ŹródłoArtificial Intelligence and Soft Computing : 12th International Conference, ICAISC 2013 : Zakopane, Poland, June 9–13, 2013 : proceedings, Pt. 2 / eds. Leszek Rutkowski [et al.]. — Berlin ; Heidelberg : Springer-Verlag, cop. 2013. — S. 206–217

  • keywords: biclustering, co-clustering, shifting and scaling patterns, pattern similarity, proximity measures, results validation, microarray gene expression data, state-of-the-art, survey

    cyfrowy identyfikator dokumentu: 10.1007/978-3-642-38610-7_20

20
  • [referat, 2021]
  • TytułRapid prototyping of evolution-driven biclustering methods 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. 61–62

  • keywords: evolutionary computation, machine learning, biclustering, data mining, parallel algorithms

    Zobacz pełny wykaz publikacji Autora/Autorów: Jarosław Wąs, Aleksander Byrski

    cyfrowy identyfikator dokumentu: 10.1145/3449726.3462739

21
  • [referat, 2018]
  • TytułRetrieving impressions from semantic memory modeled with associative pulsing neural networks
    AutorzyPatryk ORZECHOWSKI, Adrian HORZYK, Janusz A. Starzyk, Jason H. Moore
    ŹródłoIEEE SSCI 2018 [Dokument elektroniczny] : proceedings of the 2018 IEEE Symposium Series on Computational Intelligence : 18–21 November 2018, Bengaluru, India / ed. Suresh Sundaram. — [Piscataway] : IEEE, cop. 2018. — S. 2060–2067

  • keywords: text mining, natural language processing, information retrieval, topic modeling, spiking neurons, bag of words

    Zobacz pełny wykaz publikacji Autora/Autorów: Adrian Horzyk

    cyfrowy identyfikator dokumentu: 10.1109/SSCI.2018.8628780

22
  • [artykuł w czasopiśmie, 2018]
  • Tytułrunibic: a bioconductor package for parallel row-based biclustering of gene expression data
    AutorzyPatryk ORZECHOWSKI, Artur PAŃSZCZYK, Xiuzhen Huang, Jason H. Moore
    ŹródłoBioinformatics. — 2018 vol. 34 iss. 24, s. 4302–4304

  • brak zdefiniowanych słów kluczowych

    Zobacz pełny wykaz publikacji Autora/Autorów: Artur Pańszczyk

    cyfrowy identyfikator dokumentu: 10.1093/bioinformatics/bty512

23
24
  • [referat, 2021]
  • TytułSocio-cognitive evolution strategies
    AutorzyAleksandra URBAŃCZYK, Bartosz Nowak, Patryk ORZECHOWSKI, Jason H. Moore, Marek KISIEL-DOROHINICKI, Aleksander BYRSKI
    ŹródłoComputational Science – ICCS 2021 : 21st international conference : Krakow, Poland, June 16–18, 2021 : proceedings, Pt. 2 / eds. Maciej Paszyński, [et al.]. — Cham : Springer Nature Switzerland, cop. 2021. — S. 329–342

  • keywords: metaheuristics, hybrid algorithms, evolution strategies, sociocognitive computing

    Zobacz pełny wykaz publikacji Autora/Autorów: Marek Kisiel-Dorohinicki, Aleksander Byrski, Aleksandra Urbańczyk

    cyfrowy identyfikator dokumentu: 10.1007/978-3-030-77964-1_26

25
  • [referat, 2019]
  • TytułStrategies for improving performance of evolutionary biclustering algorithm EBIC
    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. 185–186

  • keywords: evolutionary computation, machine learning, biclustering, data mining

    cyfrowy identyfikator dokumentu: 10.1145/3319619.3322046