Väitös 2.12.2022: Uusi menetelmä ihosyövän tunnistamiseen yhdistää tekoälyä ja hyperspektrikuvantamista - pienikokoinen kamera mahdollistaa aiempaa haastavampien ihomuutosten löytämisen
Jyväskylän yliopiston tutkijat ovat osana Suomen Akatemian rahoittamaa SICSURFIS-hanketta kehittäneet uudenlaista ihosyöpäkuvantamiskonseptia, jossa yhdistyvät uusi hyperspektrikuvia kuvaava erikoiskamera sekä useita erilaisia tekoälymenetelmiä ihon 3D-pintamallien ja hyperspektrikuvien analysoimiseen.
Tutkimuksessa pyrittiin tunnistamaan ja rajaamaan ihosta aiempaa tarkemmin erilaisia syöpätyyppejä, ja kuvantamaan aiemmille kameroille haastavia ihonpintoja, kuten nenänpäätä tai korvanlehteä.
Väitöstutkimuksensa hankkeeseen tehneen FM, tradenomi YAMK Anna-Maria Raita-Hakolan mukaan terveen ja sairaan ihon raja voidaan määritellä analysoimalla 3D-spektridataa tekoälyn avulla. Samalla voidaan tunnistaa erilaisia ihosyöpätyyppejä ja hyvänlaatuisia leesioita.
– Hyperspektrikameralla saadaan solutason tietoa sekä ihon pinnalta että ihon pinnan alapuolelta. Kamera kuvaa hyperspektrikuvia erityisvalaistuksella. Ihon pinnasta lasketaan 3D-malli, joka yhdistetään spektridatan kanssa. Tekoäly analysoi datan ja tulokset voi nähdä visualisoituna, Raita-Hakola kertoo.
Hyperspektrikamera havaitsee ihon pintamuutoksien lisäksi myös ihon alla olevia muutoksia, esimerkiksi niin kutsuttuja satelliittisoluja, jotka levittävät leesiota eivätkä näy ihonpinnalla.
Raita-Hakolan mukaan tekoälyn tuottamat analyysitulokset voivat antaa tulevaisuudessa tärkeää tietoa lääkäreille lähes reaaliaikaisesti, ilman tarvetta perinteiselle koepalatutkimukselle.
– Ihosyövät ovat maailman kolmanneksi yleisimpiä syöpiä, joten tämän kaltainen menetelmä, eli optinen biopsia, voi tullessaan nopeuttaa päätöksentekoa, lyhentää hoitoketjua, ja vähentää diagnosoinnin työvaiheita. Tämä vähentää terveydenhoidon kustannuksia, Raita-Hakola toteaa.
Tavalliseen kuvaan verrattuna spektrikamera kerää valtavan määrän informaatiota
Hyperspektrikuvantamisessa kohdetta kuvataan spektrikameralla, joka erottelee optisen komponentin avulla kameralle valon eri aallonpituuksia.
– Hyperspektrikuva voidaan ajatella jopa sadoista yksittäisitä kuvista kootuksi pinoksi. Jokaiseen kuvaan on kuvattu yksi valon aallonpituus. Kuvasta valitaan yksi pikseli tai alue, johon kuvapinosta muodostuu koko valon aallonpituuksien spektri, Raita-Hakola kuvailee.
Kuvatessaan eri aallonpituuksia spektrikamera kerää valtavan määrän dataa, josta osa on väistämättä turhaa. Tässä tutkimuksessa suunniteltu kamera on kuitenkin rakennettu kuvaamaan ainoastaan niillä valon aallonpituuksilla, jotka ovat merkityksellisiä ihosyöpien havaitsemisen kannalta.
Tavalliseen kännykkäkuvaan verrattuna, spektrikuvassa on huomattavasti tarkempaa väri-informaatiota. Tutkimuksessa käytetyillä aallonpituuksilla näkymä ihon pinnan alle on 0–6 mm. Tämä on mahdollista siksi, että spektrikamera kuvaa myös ihmissilmän havaitsemattomia valon aallonpituusalueita kuten lähi-infrapunavaloa, pysytellen kuitenkin turvallisilla sähkömagneettisen säteilyn aallonpituuksilla.
Väitöstutkimus tehtiin monitieteellisenä yhteistyönä, ja sen olennainen osa oli VTT:n tekemä laitekehitys, sekä HUS:n ihotautilääkärien lääketieteellinen tutkimusyhteistyö.
– On hienoa olla mukana hankkeessa, jossa kehitetään maailman mittakaavassa huipputason optisia laitteita, ja joiden tekoälyn koulutusmateriaalin on varmistanut patologi, toteaa Raita-Hakola.
Lisätietoja
Anna-Maria Raita-Hakola
anna.m.hakola@jyu.fi
040 549 2120
Anna-Maria Raita-Hakolan ohjelmisto- ja tietoliikennetekniikan väitöskirja From sensors to machine vision systems: Exploring machine vision, computer vision and machine learning with hyperspectral imaging applications tarkastetaan perjantaina 2.12.2022 klo 10 Jyväskylän yliopiston Agora-rakennuksen Lea Pulkkinen -salissa. Yleisö voi seurata tilaisuutta myös verkkovälitteisesti osoitteessa: https://r.jyu.fi/dissertation-raita-hakola-021222
Vastaväittäjänä toimii apulaisprofessori, tohtori Arto Klami (Helsingin yliopisto) ja kustoksena apulaisprofessori, tohtori Ilkka Pölönen (Jyväskylän yliopisto). Väitöstilaisuus on suomenkielinen. Väitöskirja on julkaistu Jyväskylän yliopiston väitöstutkimusten JYU Dissertations-sarjassa osoitteessa: http://urn.fi/URN:ISBN:978-951-39-9240-8.
Avainsanat
Yhteyshenkilöt
Teemu RahikkaViestinnän asiantuntija
Puh:+358 50 469 9377teemu.m.rahikka@jyu.fiKuvat
Tietoja julkaisijasta
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 tiedotteemme, saat ne sähköpostiisi välittömästi julkaisuhetkellä. Tilauksen voit halutessasi perua milloin tahansa.
Lue lisää julkaisijalta Jyväskylän yliopisto
Kokkolan yliopistokeskus Chydenius suuntaa katseensa merelle18.9.2025 15:00:00 EEST | Kutsu
Puhdas energiasiirtymä muuttaa muun muassa sellaisten yritysten liiketoimintaympäristöä, joiden asiakkaat toimivat merialueilla tai meriliikenteeseen sidoksissa olevilla aloilla. Siksi Kokkolan yliopistokeskus Chydenius on suunnannut katseensa myös merelle kehittäessään yritysten liiketoimintaa.
Väitös: Suomalaisten soiden karhukaiset: sitkeimmätkään eläimet eivät selviä kaikkialla (Mäenpää)18.9.2025 14:00:00 EEST | Tiedote
Jyväskylän yliopiston vastavalmistuneessa väitöskirjassa tutkittiin karhukaisia, mikroskooppisen pieniä ja sitkeydestään tunnettuja eläimiä, suomalaisissa soissa. Tutkimus on ensimmäinen, jossa tarkastellaan, miten karhukaisyhteisöt vaihtelevat eri suotyypeissä sekä luonnontilaisilla, ojitetuilla ja ennallistetuilla soilla.
Väitös: Kontekstisidonnaiset mallit ennustavat, milloin kuljettajan tarkkaamattomuus voi johtaa onnettomuuksiin18.9.2025 08:30:00 EEST | Tiedote
Abhishek Sarkar kehitti väitöstutkimuksessaan kontekstisensitiivisiä malleja, jotka auttavat tunnistamaan kuljettajan keskittymisen herpaantumisen eri ajotilanteissa. Mallit osaavat ottaa huomioon ajoympäristön, kuljettajan omat kyvyt ja erilaiset poikkeustilanteet. Tuloksia voidaan hyödyntää ajoneuvojen valvontajärjestelmien ja käyttöliittymien suunnittelussa ja kuljettajakoulutuksessa.
Väitöstutkimus selvitti adaptiivisten menetelmien hyötyä sensoriverkkopaikannuksessa – apua paikannuksen haasteisiin vaihtelevissa ulko-olosuhteissa18.9.2025 08:15:00 EEST | Tiedote
FM Jari Luomala käsitteli väitöstutkimuksessaan referenssi- ja etäisyysperusteista paikannusta ulkona toimiville langattomille sensoriverkoille. Tutkimuksessa esitetään ratkaisuja sensoriverkon laitteiden eli noodien paikannustarkkuuden parantamiseksi vaihtelevissa olosuhteissa.
Raportti: SOTE-rahoitusmalli ei vastaa todellisuutta – tutkijat vaativat huomiota alueiden välisiin eroihin17.9.2025 08:00:00 EEST | Tiedote
Jyväskylän yliopiston ja Helsingin yliopiston tutkijoiden tuoreessa raportissa tarkasteltiin demografisten ja sosioekonomisten tekijöiden vaikutusta SOTE-palveluiden tarpeeseen ja kustannuksiin hyvinvointialueilla. Tutkijoiden mukaan nykyinen rahoitusmalli ei vastaa todellista tarvetta, eikä ota huomioon väestön rakenteellisia ja sosiaalisia eroja. Rahoitusmallia tulisi tutkijoiden mukaan uudistaa, jotta se ei johtaisi alueelliseen eriarvoisuuteen.
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