Wykaz publikacji wybranego autora

Patryk Orzechowski, dr inż.

adiunkt

Faculty of Electrical Engineering, Automatics, Computer Science and Biomedical Engineering
WEAIiIB-kair


  • 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: 42, z ogólnej liczby 46 publikacji Autora


1
  • A comparative study of GP-based and state-of-the-art classifiers on a synthetic machine learning benchmark / Patryk ORZECHOWSKI, Paweł RENC, William La Cava, Jason H. Moore, Arkadiusz Sitek, Jarosław WĄS, Joost Wagenaar // W: GECCO'22 companion [Dokument elektroniczny] : proceedings of the 2022 Genetic and Evolutionary Computation Conference Companion : July 9–13, 2022, Boston, Massachusetts, [USA], [vol. 1]. — Wersja do Windows. — Dane tekstowe. — New York : The Association for Computing Machinery, cop. 2022. — e-ISBN: 987-1-4503-9268-6. — S. 276–279. — Wymagania systemowe: Adobe Reader. — Bibliogr. s. 279, Abstr.. — Publikacja dostępna online od: 2022-07-19. — P. Orzechowski - dod. afiliacja: University of Pennsylvania, USA ; P. Renc - dod. afiliacja: Sano, Centre for Computational Medicine, Kraków. — tekst: https://dl-1acm-1org-100000dpq0020.wbg2.bg.agh.edu.pl/doi/pdf/10.1145/3520304.3529056

    orcid iD
  • keywords: machine learning, evolutionary algorithms, benchmarking, classification, genetic programming

    cyfrowy identyfikator dokumentu: 10.1145/3520304.3529056

2
  • A novel approach to computer aided analysis of human serum proteins chromatoelectrophoresis / Marcin Waśko, Patryk ORZECHOWSKI, Norbert Wnuk, Marcin Krzych // Journal of Medical Informatics & Technologies / Uniwersytet Śląski. Instytut Informatyki. Zakład Systemów Komputerowych, Katowice ; ISSN 1642-6037. — Tytuł poprz.: Medical Informatics & Technologies. — 2008 vol. 12, s. 129–135. — Bibliogr. s. 134–135

  • słowa kluczowe: przetwarzanie obrazu, elektroforeza chromatografia, białka surowicy, przełom algorytmów

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

    cyfrowy identyfikator dokumentu:

3
  • Artificial intelligence for COVID-19 detection in medical imaging – diagnostic measures and wasting – a systematic umbrella review / Paweł JEMIOŁO, Dawid Storman, Patryk ORZECHOWSKI // Journal of Clinical Medicine [Dokument elektroniczny]. — Czasopismo elektroniczne ; ISSN 2077-0383. — 2022 vol. 11 iss. 7 art. no. 2054, s. 1–16. — Wymagania systemowe: Adobe Reader. — Bibliogr. s. 12–16, Abstr.. — Publikacja dostępna online od: 2022-04-06. — P. Orzechowski - dod. afiliacja: University of Pennsylvania, Philadelphia, USA. — tekst: https://www.mdpi.com/2077-0383/11/7/2054/pdf

    orcid iD
  • keywords: artificial intelligence, diagnosis, medical imaging, COVID-19, methodological credibility, systematic umbrella review

    cyfrowy identyfikator dokumentu: 10.3390/jcm11072054

4
5
  • Automated affect and emotion recognition from cardiovascular signals – a systematic overview of the field / Paweł JEMIOŁO, Dawid Storman, Maria Mamica, Mateusz Szymkowski, Patryk ORZECHOWSKI // W: HICSS 2022 [Dokument elektroniczny] : 55th Hawaii International Conference on System Sciences 2022 : human-centricity in a sustainable digital economy : [Jan 4–7, 2022, Hawaii, USA]. — Wersja do Windows. — Dane tekstowe. — [Honolulu : University of Hawaii at Manoa], [2022]. — e-ISBN: 978-0-9981331-5-7. — S. 4047–4056. — Bibliogr. s. 4054–4056, Abstr.. — P. Orzechowski - pierwsza afiliacja: University of Pennsylvannia, Philadelphia, USA. — tekst: https://scholarspace.manoa.hawaii.edu/bitstream/10125/79830/1/0399.pdf

    orcid iD
  • keywords: assisted living, wellness management, systematic review, health monitioring, automated affect and emotion recognition

    cyfrowy identyfikator dokumentu:

6
7
  • Benchmarking manifold learning methods on a large collection of datasets / Patryk ORZECHOWSKI, Franciszek Magiera, Jason H. Moore // W: Genetic 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. — (Lecture Notes in Computer Science ; ISSN 0302-9743 ; LNCS 12101. Theoretical Computer Science and General Issues ; ISSN 2512-2010). — ISBN: 978-3-030-44093-0 ; e-ISBN: 978-3-030-44094-7. — S. 135–150. — Bibliogr. s. 148–150, Abstr.. — Publikacja dostępna online od: 2020-04-09. — P. Orzechowski - pierwsza afiliacja: University of Pennsylvania, Philadelphia, USA

    orcid iD
  • keywords: machine learning, benchmarking, genetic programming, dimensionality reduction, manifold learning

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

8
  • Considerations for automated machine learning in clinical metabolic profiling: Altered homocysteine plasma concentration associated with metformin exposure / Alena Orlenko, Jason H. Moore, Patryk ORZECHOWSKI, Randal S. Olson, Junmei Cairns, Pedro J. Caraballo, Richard M. Weinshilboum, Liewei Wang, Matthew K. Breitenstein // W: Pacific Symposium on Biocomputing 2018 [Dokument elektroniczny] : 3–7 January 2018, Kohala Coast, USA / eds. Russ B. Altman, [et al.]. — Wersja do Windows. — Dane tekstowe. — Singapore : World Scientific Publishing Co. Pte. Ltd., [2018]. — (Pacific symposium on biocomputing...(Online) ; ISSN 2335-6936). — e-ISBN: 978-981-3235-53-3. — S. 460–471. — Wymagania systemowe: Adobe Reader. — Bibliogr. s. 471. — Patryk Orzechowski – dod. afiliacja: University of Pennsylvania. — tekst: https://www.worldscientific.com/doi/pdf/10.1142/9789813235533_0042

    orcid iD
  • keywords: metabolomics, homocysteine, clinical metabolic profiling, automated machine learning, confounding, pharmacometabolomics, biobank, precision medicine, metformin

    cyfrowy identyfikator dokumentu: 10.1142/9789813235533_0042

9
  • EBIC: a scalable biclustering method for large scale data analysis / Patryk ORZECHOWSKI, Jason H. Moore // W: GECCO 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. — Wersja do Windows. — Dane tekstowe. — USA : ACM, cop. 2019. — e-ISBN: 978-1-4503-6748-6. — S. 31–32. — Wymagania systemowe: Adobe Reader. — Tryb dostępu: https://dl.acm.org/ft_gateway.cfm?id=3326762&ftid=2071089&dwn=1&CFID=159232094&CFTOKEN=31a5d05962667e84-AB0E577E-F6FB-4DE0-0CE2E4AC5C75B130 [2019-09-18]. — Bibliogr. s. 32, Abstr.. — P. Orzechowski – dod. afiliacja: University of Pennsylvania

    orcid iD
  • keywords: evolutionary computation, biclustering, data mining, genetic programming, unsupervised machine learning

    cyfrowy identyfikator dokumentu: 10.1145/3319619.3326762

10
  • EBIC: an evolutionary-based parallel biclustering algorithm for pattern discovery / Patryk ORZECHOWSKI, Moshe Sipper, Xiuzhen Huang, Jason H. Moore // Bioinformatics ; ISSN 1367-4803. — 2018 vol. 34 iss. 21, s. 3719–3726. — Bibliogr. s. 3726, Abstr.. — Publikacja dostępna online od: 2018-05-22. — P. Orzechowski - pierwsza afiliacja: University of Pennsylvania, USA

    orcid iD
  • brak zdefiniowanych słów kluczowych

    cyfrowy identyfikator dokumentu: 10.1093/bioinformatics/bty401

11
  • EBIC: an open source software for high-dimensional and big data analyses / Patryk ORZECHOWSKI, Jason H. Moore // Bioinformatics ; ISSN 1367-4803. — 2019 vol. 35 iss. 17, s. 3181–3183. — Bibliogr. s. 3183, Abstr.. — Publikacja dostępna online od: 2019-01-14. — P. Orzechowski – dod. afiliacja: University of Pennsylvania, United States

    orcid iD
  • brak zdefiniowanych słów kluczowych

    cyfrowy identyfikator dokumentu: 10.1093/bioinformatics/btz027

12
  • EBIC.JL - an efficient implementation of evolutionary biclustering algorithm in Julia / Paweł Renc, Patryk ORZECHOWSKI, Aleksander BYRSKI, Jarosław WĄS, Jason H. Moore // W: GECCO'21 [Dokument elektroniczny] : Genetic and Evolutionary Computation Conference Companion : July 10-14, 2021, Lille, France : proceedings. — Wersja do Windows. — Dane tekstowe. — USA : Association for Computing Machinery, cop. 2021. — e-ISBN: 987-1-4503-8351-6. — S. 1540–1548. — Wymagania systemowe: Adobe Reader. — Tryb dostępu: https://dl.acm.org/doi/pdf/10.1145/3449726.3463197 [2021-07-22]. — Bibliogr. s. 1547–1548, Abstr.. — P. Orzechowski - dod. afiliacja: University of Pennsylvania, Philadelphia, USA

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

    cyfrowy identyfikator dokumentu: 10.1145/3449726.3463197

13
  • Effective biclustering on GPU - capabilities and constraintsEfektywna biklasteryzacja z wykorzystaniem GPU - możliwości i ograniczenia / Patryk ORZECHOWSKI, Krzysztof BORYCZKO // Przegląd Elektrotechniczny / Stowarzyszenie Elektryków Polskich ; ISSN 0033-2097. — 2015 R. 91 nr 8, s. 131–134. — Bibliogr. s. 134, Abstr., Streszcz.. — 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
15
  • Genetic programming benchmarks: looking back and looking forward / James McDermott, Gabriel Kronberger, Patryk ORZECHOWSKI, Leonardo Vanneschi, Luca Manzoni, Roman Kalkreuth, Mauro Castelli // SIGEVOlution [Dokument elektroniczny]. — Czasopismo elektroniczne ; ISSN 1931-8499. — 2022 vol. 15 iss. 3 art. no. 1, s. [1–19]. — Wymagania systemowe: Adobe Reader. — Bibliogr. s. [16–19]. — Publikacja dostępna online od: 2022-12-23. — P. Orzechowski – dod. afiliacja: University of Pennsylvania, USA. — tekst: https://dl.acm.org/doi/pdf/10.1145/3578482.3578483

    orcid iD
  • brak zdefiniowanych słów kluczowych

    cyfrowy identyfikator dokumentu: 10.1145/3578482.3578483

16
  • Hybrid biclustering algorithms [Dokument elektroniczny] / Patryk ORZECHOWSKI. — Wersja do Windows. — Dane tekstowe. — Kraków : AGH University of Science and Technology Press, 2016. — 1 dysk optyczny. — XII, 163 s.. — (Rozprawy Doktorskie. Monografie / Akademia Górniczo-Hutnicza). — Wymagania systemowe: Adobe Reader ; napęd CD-ROM. — Bibliogr. s. 126–143. — e-ISBN: 978-83-7464-891

  • brak zdefiniowanych słów kluczowych

    cyfrowy identyfikator dokumentu:

17
  • Hybrid biclustering algorithms for data mining / Patryk ORZECHOWSKI, Krzysztof BORYCZKO // W: Applications 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. — (Lecture Notes in Computer Science ; ISSN 0302-9743 ; LNCS 9597. Theoretical Computer Science and General Issues ; ISSN 2512-2010). — ISBN: 978-3-319-31203-3 ; e-ISBN: 978-3-319-31204-0. — S. 156–168. — Bibliogr. s. 166–168, Abstr.. — Publikacja dostępna online od: 2016-03-15

  • keywords: data mining, microarray analysis, gene expression data, biclustering techniques

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

18
  • Mapping patient trajectories using longitudinal extraction and deep learning in the MIMIC-III critical care database / Brett K. Beaulieu-Jones, Patryk ORZECHOWSKI, Jason H. Moore // W: Pacific Symposium on Biocomputing 2018 [Dokument elektroniczny] : 3–7 January 2018, Kohala Coast, USA / eds. Russ B. Altman, [et al.]. — Wersja do Windows. — Dane tekstowe. — Singapore : World Scientific Publishing Co. Pte. Ltd., [2018]. — (Pacific symposium on biocomputing...(Online) ; ISSN 2335-6936). — e-ISBN: 978-981-3235-53-3. — S. 123–132. — Wymagania systemowe: Adobe Reader. — Bibliogr. s. 131–132. — Patryk Orzechowski – dod. afiliacja: Perelman School of Medicine. — tekst: https://www.worldscientific.com/doi/pdf/10.1142/9789813235533_0012

  • keywords: deep learning, electronic health records, patient trajectories, longitudinal, unsupervised, autoencoders, long short-term memory networks

    cyfrowy identyfikator dokumentu: 10.1142/9789813235533_0012

19
  • Metoda deterioracji funkcji celu dla algorytmów poszukiwań ewolucyjnych z miękką selekcjąMethod of fitness function deterioration for evolutionary algorithms with soft selection / Patryk ORZECHOWSKI // Automatyka : półrocznik Akademii Górniczo-Hutniczej im. Stanisława Staszica w Krakowie ; ISSN 1429-3447. — 2009 t. 13 z. 3 [cz.] 1, s. 1171–1179. — Bibliogr. s. 1178–1179, Streszcz., Summ.. — 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:

20
  • Metoda wyodrębniania frakcji na podstawie analizy obrazu białek osocza ludzkiej krwiMethod of fraction differentiation basing on image analysis of human serum proteins / Patryk ORZECHOWSKI, Marcin Waśko // Automatyka : półrocznik Akademii Górniczo-Hutniczej im. Stanisława Staszica w Krakowie ; ISSN 1429-3447. — 2008 t. 12 z. 3, s. 709–722. — Bibliogr. s. 720–722, Streszcz., Summ.. — tekst: http://journals.bg.agh.edu.pl/AUTOMATYKA/2008-03/Auto12.pdf

  • brak zdefiniowanych słów kluczowych

    cyfrowy identyfikator dokumentu:

21
  • Mining a massive RNA-seq dataset with biclustering: are evolutionary approaches ready for big data? / Patryk ORZECHOWSKI, Jason H. Moore // W: GECCO 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. — Wersja do Windows. — Dane tekstowe. — USA : ACM, cop. 2019. — e-ISBN: 978-1-4503-6748-6. — S. 304–305. — Wymagania systemowe: Adobe Reader. — Tryb dostępu: https://dl.acm.org/ft_gateway.cfm?id=3321916&ftid=2071065&dwn=1&CFID=159222870&CFTOKEN=17d434429a76e8de-A9BAA9D5-9D0C-E8B3-ADB384BB42F57014 [2019-09-18]. — Bibliogr. s. 305, Abstr.. — P. Orzechowski – dod. afilicja: University of Pennsylvania

    orcid iD
  • keywords: evolutionary computation, big data, biclustering, data mining

    cyfrowy identyfikator dokumentu: 10.1145/3319619.3321916

22
  • Parallel approach for visual clustering of protein databases / Patryk ORZECHOWSKI, Krzysztof BORYCZKO // Computing and Informatics / Slovak Academy of Sciences. Institute of Informatics ; ISSN 1335-9150. — Tytuł poprz.: Computers and Artificial Intelligence. — 2010 vol. 29, s. 1221–1231. — Bibliogr. s. 1229–1231, Abstr.

  • keywords: clustering algorithms, proteins, sequence alignment, ltidimensional scaling

    cyfrowy identyfikator dokumentu:

23
  • Parallel approach for visualizing protein databases / Patryk ORZECHOWSKI, Krzysztof BORYCZKO // W: KU KDM 2009 : druga konferencja użytkowników komputerów dużej mocy : Zakopane, March 12–13, 2009 : abstracts / ACK Cyfronet AGH. — Kraków : ACK Cyfronet AGH, 2009. — Opis częśc. wg okł.. — S. 31–34. — Bibliogr. s. 33–34

  • brak zdefiniowanych słów kluczowych

    cyfrowy identyfikator dokumentu:

24
  • Personalized medicine / Patryk ORZECHOWSKI, Michael Stauffer, Jason H. Moore, Mary Regina Boland // W: Simulations in medicine : computer-aided diagnostics and therapy / ed. Irena Roterman-Konieczna. — Berlin ; Boston : Walter de Gruyter GmbH, cop. 2020. — Dod. e-ISBN (EPUB) 978-3-11-067691-4. — ISBN: 978-3-11-066687-8 ; e-ISBN: 978-3-11-066721-9. — S. 1–14. — Bibliogr. s. 12–14. — P. Orzechowski - dod. afiliacja: University of Pennsylvania. — tekst: https://www.degruyter.com/downloadpdf/title/561095

    orcid iD
  • brak zdefiniowanych słów kluczowych

    cyfrowy identyfikator dokumentu: 10.1515/9783110667219-001

25
  • PMLB: a large benchmark suite for machine learning evaluation and comparison / Randal S. Olson, William La Cava, Patryk ORZECHOWSKI, Ryan J. Urbanowicz, Jason H. Moore // BioData Mining [Dokument elektroniczny]. - Czasopismo elektroniczne ; ISSN 1756-0381. — 2017 vol. 10 iss. 1 art. no. 36, s. 1–13. — Wymagania systemowe: Adobe Reader. — Bibliogr. s. 12–13, Abstr.. — Publikacja dostępna online od: 2017-12-11. — P. Orzechowski – dod. afiliacja: University of Pennsylvania. — tekst: https://biodatamining.biomedcentral.com/track/pdf/10.1186/s13040-017-0154-4

    orcid iD
  • keywords: machine learning, benchmarking, model evaluation, data repository

    cyfrowy identyfikator dokumentu: 10.1186/s13040-017-0154-4