
Juan A. Nepomuceno
PERFIL INVESTIGADOR · MINERVA
Juan Antonio Nepomuceno Chamorro
Juan Antonio Nepomuceno Chamorro forma parte del equipo de Minerva, grupo de investigación en inteligencia artificial y ciencia de datos de la Universidad de Sevilla.
Investigación
Su producción científica incluye trabajos sobre ciencia de datos biomédicos, generación de datos sintéticos y aprendizaje automático aplicado a la salud.
Perfil de Juan Antonio Nepomuceno Chamorro en PRISMA · Proyectos y contratos del grupo · Equipo de Minerva
Publicaciones de Juan Antonio Nepomuceno Chamorro
Artículos, contribuciones a congresos y otras publicaciones vinculadas a este perfil. Puedes consultar también el catálogo completo de publicaciones de Minerva.
2025
CoSTI: Consistency models for (a faster) spatio-temporal imputation Artículo de revista
En: KNOWLEDGE-BASED SYSTEMS, vol. 327, 2025.
Synthetic Data Generation for Healthcare: Exploring Generative Adversarial Networks Variants for Medical Tabular Data Artículo de revista
En: International Journal of Data Science and Analytics, vol. 20, no 100546, pp. 5739–5754, 2025.
2023
Comparing artificial intelligence strategies for early sepsis detection in the ICU: an experimental study Artículo de revista
En: Applied Intelligence, vol. 53, pp. 30691-30705, 2023.
Generating Synthetic Fetal Cardiotocography Data with Conditional Generative Adversarial Networks Proceedings Article
En: Lecture Notes in Networks and Systems, pp. 111–120, 2023.
2021
De la información al conocimiento biomédico a través de la ciencia de datos Book Section
En: Lógica, conocimiento y abducción: homenaje a Ángel Nepomuceno, pp. 197–204, 2021.
2020
Using Prior Knowledge in the Inference of Gene Association Networks Artículo de revista
En: Applied Intelligence, 2020, (JCR (2018): 2.882).
Using prior knowledge in the inference of gene association networks Artículo de revista
En: Applied Intelligence, vol. 50, 2020.
2019
Graph coloring for extracting discriminative genes in cancer data Artículo de revista
En: Annals of Human Genetics, vol. 83, pp. 141-159, 2019.
2018
Pairwise gene GO-based measures for biclustering of high-dimensional expression data Artículo de revista
En: BioData mining, vol. 11, no 4, 2018, (JCR(2018): 2.301).
Pairwise gene GO-based measures for biclustering of high-dimensional expression data Artículo de revista
En: Biodata Mining, vol. 11, no 1, pp. 1-4, 2018, (JCR(2016): 1,57).
A game theoretic neighbourhood-based relevance index Proceedings Article
En: Studies in Computational Intelligence, pp. 29–40, 2018.
An application of the Shapley value to the analysis of co-expression networks Artículo de revista
En: Applied Network Science, vol. 3, no 1, 2018.
2016
Biclustering of Gene Expression Data Based on SimUI Semantic Similarity Measure Proceedings Article
En: HYBRID ARTIFICIAL INTELLIGENT SYSTEMS, pp. 685–693, 2016.
2015
Ethnic difference in risk of toxicity in prostate cancer patients treated with dynamic arc radiation therapy Artículo de revista
En: Tumori Journal, vol. 104, no 4, pp. 461-4688, 2015, (IF: 1.071, Q/213).
Integrating biological knowledge based on functional annotations for biclustering of gene expression data Artículo de revista
En: Computer Methods and Programs in Biomedicine, vol. 119, no 3, pp. 163-180, 2015, (JCR (2015): 1.862 Q1 16/105 Computer Science, Theory and Methods).
Scatter search-based identification of local patterns with positive and negative correlations in gene expression data Artículo de revista
En: Applied Soft Computing, vol. 35, pp. 635-651, 2015, (JCR(2015): Q1 16/104 Computer Science, Interdisciplinary Applications).
2011
A local search in Scatter Search for improving Biclusters Proceedings Article
En: Proceedings of the 2011 3rd World Congress on Nature and Biologically Inspired Computing, NaBIC 2011, pp. 521–526, 2011.
Biclustering of Gene Expression Data by Correlation-Based Scatter Search Artículo de revista
En: BIODATA MINING, vol. 4, no 1, 2011.
Inferring gene coexpression networks with biclustering based on scatter search Proceedings Article
En: International Conference on Intelligent Systems Design and Applications, pp. 1091–1096, 2011.
2010
Correlation-based scatter search for discovering biclusters from gene expression data Proceedings Article
En: EVOLUTIONARY COMPUTATION, MACHINE LEARNING AND DATA MINING IN BIOINFORMATICS, PROCEEDINGS, pp. 122–133, 2010.
- janepo@us.es
- +34 954 559 769
- Universidad de Sevilla. ETSII. F0.44
- https://www.lsi.us.es/~janepo/
