Jyväskylän yliopisto

Väitös 12.12.2020 Tarkempaa ihosyövän tunnistamista hyperspektrikameran avulla

Jaa

Leevi Annalan väitös käsittelee hyperspektrikuvien analysointia konvoluutioneuroverkkoa ja stokastista simulointia käyttäen. Kyseisillä menetelmillä voidaan tutkia muun muassa ihosyöpää.

- Ihosyövästä otetuista hyperspektrikuvista voi konvoluutioneuroverkon avulla esimerkiksi erotella sairaan ja terveen ihon, määritellä ihomuutosten rajat ja luokitella eri ihosyöpätyyppejä, Annala kuvailee.

Stokastisella simuloinnilla puolestaan voidaan tuottaa oikean näköistä hyperspektridataa, jota voidaan käyttää erilaisten koneoppimisalgoritmien, kuten konvoluutioneuroverkon, koulutukseen, ja sitä kautta ihosyövän tarkempaan tunnistamiseen hyperspektrikuvista.

Hyperspektrikuvantamisessa yhdistetään laite, joka päästää vain tietyn taajuista valoa lävitseen ja tavallinen konenäkökamera. Näin kameran kennolle tulevan valon aallonpituutta voidaan säädellä, ja ottaa useita kuvia, joiden välillä säädetään kennolle tulevaa aallonpituutta. Kuvausprosessin jälkeen kasassa on noin 50 - 200 valokuvaa, jotka kaikki vastaavat jotain pientä valon aallonpituusaluetta. Tällaisella menetelmällä saadaan tarkempaa tietoa kuvattavan kohteen väristä verrattuna ihmissilmään tai tavalliseen kameraan.

Konvoluutioneuroverkko on tunnettu erityisesti hahmontunnistustehtävistä. Konvoluutioneuroverkko oppii tunnistamaan kuvista tai datasta sopivia muotoja, hahmoja, tekstuuria ja muita piirteitä. Nämä tiedot voidaan yhdistää tunnistettaviin kohteisiin. Esimerkiksi jos kuvassa on auton hahmo, ja metallinen tekstuuri, kyseessä on luultavasti valokuva autosta. Jos taas tekstuuri on paperin oloinen, kyseessä saattaa olla piirros. Hyperspektridatasta voi konvoluutioneuroverkolla etsiä sekä kuvan suuntaisia piirteitä että spektrin suuntaisia piirteitä.

Väitöskirjatyössä tehty stokastinen simulointi perustuu Markovin prosessiin. Markovin prosessi voidaan mallintaa tilakaaviona, jossa tilasta toiseen siirtymiseen liittyy jokin todennäköisyys. Hyperspektridatan ja esimerkiksi ihosyöpäkuvien tapauksessa nämä todennäköisyydet voidaan laskea ihon fysikaalisten ominaisuuksien perusteella, jolloin saadaan melko tarkka malli siitä, miten valo ihon eri kerroksissa kulkee, ja kuinka suuri osa valosta eri aallonpituuksilla absorboituu ihoon.

Muita sovelluskohteita tutkituilla menetelmillä on esimerkiksi paperi- ja lääketeollisuuden laadunvalvonnassa ja maa- ja metsätaloudessa.

FM Leevi Annalan sovelletun matematiikan ja laskennallisten tieteiden väitöskirjan "Convolutional neural networks and stochastic modelling in hyperspectral data analysis" tarkastustilaisuus 12.12.2020 klo 10. Vastaväittäjänä professori Keijo Ruotsalainen (Oulun yliopisto) ja kustoksena dosentti Ilkka Pölönen (Jyväskylän yliopisto). Väitöstilaisuuden kieli on suomi. Yleisö voi seurata väitöstilaisuutta verkkovälitteisesti.

Linkki Zoom-webinaariin (suositellaan Zoom-sovellusta tai Google Chrome selainta): https://r.jyu.fi/dissertation-annala-121220

Puhelinnumero, johon yleisö voi tilaisuuden lopussa osoittaa mahdolliset lisäkysymyksensä (kustokselle): +358 400 248140

Lisätietoja:

Leevi Annala, puh. 0458903185, leevi.a.annala@jyu.fi

Kuvat

Tietoja julkaisijasta

Jyväskylän yliopisto
PL 35
40014 Jyväskylä

http://www.jyu.fi

Jyväskylän keskustassa sijaitsevan yliopiston kauniilla puistokampuksella sykkii monitieteinen ja moderni tiedeyliopisto – ihmisläheinen ja dynaaminen yhteisö, jonka 2500 asiantuntijaa ja 15 000 opiskelijaa etsivät ja löytävät vastauksia huomisen kysymyksiin. Jyväskylän yliopisto on ollut tulevaisuuden palveluksessa jo vuodesta 1863, jolloin suomenkielinen opettajankoulutus sai alkunsa täältä. Voimanlähteenämme on moniarvoinen vuoropuhelu tutkimuksen, koulutuksen ja yhteiskunnan välillä. Vaalimme tutkimuksen ja koulutuksen tasapainoa sekä ajattelun avoimuutta – sytytämme taidon, tiedon ja intohimon elää viisaasti ihmiskunnan parhaaksi. www.jyu.fi

Tilaa tiedotteet sähköpostiisi

Haluatko tietää asioista ensimmäisten joukossa? Kun tilaat mediatiedotteemme, saat ne sähköpostiisi välittömästi julkaisuhetkellä. Tilauksen voit halutessasi perua milloin tahansa.

Lue lisää julkaisijalta Jyväskylän yliopisto

Väitös 29.1.2021: Kaverisuhteet ja sosiaalinen asema koulussa määrittävät nuorten liikkumista (Rajala)14.1.2021 08:00:00 EETTiedote

Nuorten kokemus omasta sosiaalisesta asemastaan koulussa on yhteydessä nuorten liikkumiseen sekä koulussa että vapaa-ajalla. Sosiaalisen hierarkian tikapuilla itsensä korkealle sijoittavat yläkoululaiset liikkuivat enemmän ja reippaammin vapaa-ajallaan verrattuna nuoriin, joiden kokemus omasta sosiaalisesta asemastaan oli matala. Koulupäivän aikana sosiaalisen asemansa matalaksi kokevat nuoret liikkuivat välituntisin vähemmän ja olivat koulupäivän aikana enemmän paikallaan.

Uutishuoneessa voit lukea tiedotteitamme ja muuta julkaisemaamme materiaalia. Löydät sieltä niin yhteyshenkilöidemme tiedot kuin vapaasti julkaistavissa olevia kuvia ja videoita. Uutishuoneessa voit nähdä myös sosiaalisen median sisältöjä. Kaikki tiedotepalvelussa julkaistu materiaali on vapaasti median käytettävissä.

Tutustu uutishuoneeseemme