LEAD FIELD BASED SIMULATION TOOL FOR DIPOLAR BIOELECTRIC FIELDS    

Electrocardiography (ECG) and body surface potential mapping (BSPM) can be used to examine the heart and its operation. Different variations are signs of different conditions that may affect the function of the heart. For example ST segment elevation or depression can be a sign of myocardial ischemia. Modelling these phenomena gives the study some direction and acts as a testing platform for theories presented. Lead field theory gives an easy approach for modelling.
In this thesis, modelling software, FDMSimu, was produced and tested. FDMSimu is a simulation tool which uses finite difference method (FDM) model as anatomical volume data and lets user insert dipoles inside it as sources. The software calculates BSPMs for given sources. The testing part was divided in three sections in which different ischemia simulations were performed. In the first section a double layer was studied. The layer was approximated as various dipoles and the differences between different numbers of dipoles were examined. In the second section the effect of the size of the ischemic area to BSPMs was studied. The third simulation consisted of simulation of subendocardial ischemia that developed through the myocardium to be transmural ischemia. The scheme was approximated roughly as a dome.The software produced could be verified to work well on the model provided for the study. The model was a pre-constructed FDM model that has been used previously in RGI. The model resolution for such simulations as performed in this study was low. However, the simulations were successfully committed.
The results of this study indicate that even a very low number of dipoles is fairly good approximation of a double layer in inhomogeneous media. The BSPMs produced prove that using four or more dipoles to represent the selected double layer of %th of the size of the left chamber approximates the layer well.
The effect of increasing the area of ischemia has major effects on BSPMs. In case of multiple different sized ischemia with the same center-point, the potential maximums and minimums the located in the same areas, only the amplitudes change. As the ischemia becomes larger, positive values become stronger on upper right torso while negative values remain approximately in the same scale between simulations.
Subendocardial ischemia was simulated only to study it qualitatively. The result was that the model actually produces BSPMs with same trend as predicted - the depression of ST segment becomes greater as the ischemia becomes more severe and a sudden elevation is observed due to the breakthrough of ischemia in the myocardium.
The software was successfully produced and includes far more features than initially planned. FDMSimu acts as a good platform for future development for different types of FDM based simulation tools.

ESTIMATION OF THE THERMAL PARAMETERS IN TISSUE WITH FOCUSED ULTRASOUND AND MRI TEMPERATURE MAPPING

One of the therapeutical applications of ultrasound is hyperthermia treatment. In hyperthermia treatment ultrasound is used to heat cancerous tissue so that response to radiotherapy or chemotherapy will be enhanced. Ultrasound can also be used to destroy tumours noninvasively. In ultrasound surgery  high intensity focused ultrasound (HIFU) is absorbed to cancerous tissue so that temperature in cancer raises to level that causes necrosis.
Clinically ultrasound surgery is carried out by using sharply focusing ultrasound transducers. With these transducers accurately focused temperature elevation is induced to different depths of body and by moving this focus point the whole target volume can be ablated. Furthermore, treatment is monitored by using MR temperature imaging. However, this method is not necessary the best possible procedure to carry out ultrasound surgery. For example, the treatment can be carried out so that temperature elevation in healthy tissue and treatment time will be minimal. For example, this kind of treatment can be planned by using model-based optimal control.
To use optimal control it is crucial to known acoustic and thermal properties of tissue. In this thesis we discuss how the tissue parameters can be determined by using same equipment as with the ultrasound surgery. We will discuss how numerical estimation methods can be used with the estimation of tissue parameters. The mathematical models of the thermal evolution  required by estimations methods are constructed by using  the Pennes bioheat equation, the finite element method and Euler methods. The computation of ultrasound pressure field in tissue is beyond the scope of this work.
In this thesis simulations are used to verify used estimation methods. In simulations computations are carried out in two different 2D domain and for parameters the least square (LS) and the maximum posterior (MAP) estimates are computed. The main result from simulations are that the MAP estimates were more accurate than the LS -estimates. Estimates for perfusion coefficient were not accurate. This is caused by fact that the measurements used in this thesis produce such an observation model which is not sensitive with respect to the perfusion coefficient. 

Tässä työssä tutkittiin paineherkän EMFi-lattian hyödyntämistä kävelijän paikantamisessa. Elektromekaaninen kalvo (EMFi) on ohut, pysyvästi varattu muovikalvo joka on päällystetty molemmilta pinnoiltaan sähköä johtavilla kerroksilla. Kalvoon kohdistuva ulkoinen paine (esim. kävelijän askel) voidaan havaita kalvon tuottamana jännitesignaalina. Työssä keskityttiin kävelijän askelten detektointiin ja paikannukseen EMFi-lattialla signaalinkäsittelymenetelmiä käyttäen. Tavoitteena on EMFi-lattian hyödyntäminen sairaalaympäristössä ja vanhusten hoivakodeissa, missä EMFi-lattiaan perustuvan järjestelmän avulla voidaan monitoroida mahdollisia vaaratilanteita (esim. vanhus kaatuu huoneessaan). Vaaratilanteen havaitessaan järjestelmä tekee tästä ilmoituksen, jolloin paikalle saadaan apua mahdollisimman nopeasti.
Toteutetussa järjestelmässä EMFi-kalvo on asennettu tutkimuslaboratorion lattiapinnoitteen alle 10 m pitkinä ja 30 cm leveinä liuskoina, joista 30 kulkee huoneen pitkittäissuunnassa ja 34 poikittaissuunnassa. Kaikkien 64:n EMFi-liuskan tuottamasta signaalista pyrittiin detektoimaan askelten aiheuttamat signaaliprofiilit. Lattialla liikkuva kävelijä saatiin paikannettua kullakin ajanhetkellä niiden liuskojen risteyskohtaan, joiden tuottamasta signaalista askelprofiileja havaittiin. Askelten detektointi toteutettiin kahdella eri menetelmällä. Toisessa menetelmässä EMFi-signaalit esikäsiteltiin FIR-mediaanihybridisuodattimilla, minkä jälkeen käytettiin 1. differentiaalin laskentaan perustuvaa reunanilmaisua askelten EMFi-signaaliin aiheuttamien nopeiden muutosten havaitsemiseksi. Toinen toteutettu menetelmä taas perustui askelprofiilien tilastolliseen mallinnukseen. Askelsignaalista muodostettiin aluksi segmentoitu semi-Markovin malli, jossa askelaaltomuodon kutakin segmenttiä kuvattiin lineaarisen regressiofunktion avulla. Luotua mallia vastaavat aaltomuodot saatiin sitten ilmaistua EMFi-liuskojen tuottamista aikasarjoista Viterbi-algoritmin avulla.
Toteutettu järjestelmä testattiin kymmenen henkilön testiaineistolla. Jokainen testihenkilö käveli EMFi-lattialla kahden minuutin jakson, miltä ajalta EMFi-data tallennettiin tiedostoon. Askeleita kertyi hieman yli sata jokaista kävelijää kohti. Molemmat toteutetut askeldetektorit toimivat testiaineistolle hyvin. Segmentoituihin semi-Markovin malleihin perustuva menetelmä osoittautui näistä paremmaksi, sillä se huomioi myös tunnistettavan askelprofiilin muodon. Tämä paransi askeldetektoinnin tarkkuutta. EMFi-lattian paikannustarkkuudeksi yhdelle kävelijälle saatiin noin 30 cm, mikä määräytyy pääasiassa liuskojen leveyden mukaan. Saavutettu paikannustarkkuus oli erittäin hyvä ajatellen mahdollisia sovelluskohteita.Tässä työssä tutkittiin paineherkän EMFi-lattian hyödyntämistä kävelijän paikantamisessa. Elektromekaaninen kalvo (EMFi) on ohut, pysyvästi varattu muovikalvo joka on päällystetty molemmilta pinnoiltaan sähköä johtavilla kerroksilla. Kalvoon kohdistuva ulkoinen paine (esim. kävelijän askel) voidaan havaita kalvon tuottamana jännitesignaalina. Työssä keskityttiin kävelijän askelten detektointiin ja paikannukseen EMFi-lattialla signaalinkäsittelymenetelmiä käyttäen. Tavoitteena on EMFi-lattian hyödyntäminen sairaalaympäristössä ja vanhusten hoivakodeissa, missä EMFi-lattiaan perustuvan järjestelmän avulla voidaan monitoroida mahdollisia vaaratilanteita (esim. vanhus kaatuu huoneessaan). Vaaratilanteen havaitessaan järjestelmä tekee tästä ilmoituksen, jolloin paikalle saadaan apua mahdollisimman nopeasti.
Toteutetussa järjestelmässä EMFi-kalvo on asennettu tutkimuslaboratorion lattiapinnoitteen alle 10 m pitkinä ja 30 cm leveinä liuskoina, joista 30 kulkee huoneen pitkittäissuunnassa ja 34 poikittaissuunnassa. Kaikkien 64:n EMFi-liuskan tuottamasta signaalista pyrittiin detektoimaan askelten aiheuttamat signaaliprofiilit. Lattialla liikkuva kävelijä saatiin paikannettua kullakin ajanhetkellä niiden liuskojen risteyskohtaan, joiden tuottamasta signaalista askelprofiileja havaittiin. Askelten detektointi toteutettiin kahdella eri menetelmällä. Toisessa menetelmässä EMFi-signaalit esikäsiteltiin FIR-mediaanihybridisuodattimilla, minkä jälkeen käytettiin 1. differentiaalin laskentaan perustuvaa reunanilmaisua askelten EMFi-signaaliin aiheuttamien nopeiden muutosten havaitsemiseksi. Toinen toteutettu menetelmä taas perustui askelprofiilien tilastolliseen mallinnukseen. Askelsignaalista muodostettiin aluksi segmentoitu semi-Markovin malli, jossa askelaaltomuodon kutakin segmenttiä kuvattiin lineaarisen regressiofunktion avulla. Luotua mallia vastaavat aaltomuodot saatiin sitten ilmaistua EMFi-liuskojen tuottamista aikasarjoista Viterbi-algoritmin avulla.
Toteutettu järjestelmä testattiin kymmenen henkilön testiaineistolla. Jokainen testihenkilö käveli EMFi-lattialla kahden minuutin jakson, miltä ajalta EMFi-data tallennettiin tiedostoon. Askeleita kertyi hieman yli sata jokaista kävelijää kohti. Molemmat toteutetut askeldetektorit toimivat testiaineistolle hyvin. Segmentoituihin semi-Markovin malleihin perustuva menetelmä osoittautui näistä paremmaksi, sillä se huomioi myös tunnistettavan askelprofiilin muodon. Tämä paransi askeldetektoinnin tarkkuutta. EMFi-lattian paikannustarkkuudeksi yhdelle kävelijälle saatiin noin 30 cm, mikä määräytyy pääasiassa liuskojen leveyden mukaan. Saavutettu paikannustarkkuus oli erittäin hyvä ajatellen mahdollisia sovelluskohteita.

Diplomityöni tarkoituksena oli funktionaalisesti erillisten aivoalueiden automaattinen erottaminen toisistaan PET-potilastutkimuskuvista ja löydettyjen alueiden nimeäminen. Luokiteltavat positroniemissiotomografiakuvat (PET) kuvaavat ihmisen aineenvaihduntaa. Uutta luokittelussa on luokiteltavien kuvien dynaamisuus. Tarkastelemalla merkkiainejakaumaa ajan suhteen voidaan erotella erilailla käyttäytyvät aivorakenteet, vaikka niitä ei voi erotella yksittäisistä kuvista. Tarkoituksena on segmentoida kuvista erityisesti striatum ja pikkuaivot, koska merkkiaineena käytetään näihin alueisiin sitoutuvaa Raklopridia. Automatisointi on tarpeen, koska luokiteltavat kuvat ovat kolmiulotteisia ja funktionaalisia, ja ihminen ei pysty tutkimaan näin moniulotteista tietoa. Alueiden tunnistamista vaikeuttaa myös tutkittavien kuvien kohinaisuus ja kuvissa esiintyvät yksilölliset erot eri potilaiden välillä.
Erotteluun käytettäviä algoritmeja ovat estimointi-maksimointi (EM), sumea C-means (FCM) ja nopea riippumattomien komponenttien analyysi (FastICA). EM- ja FCM-algoritmi luokittelevat vokselit niiden aika-aktiivisuuskäyrien perusteella ja antavat segmentointituloksena erotetut alueet. FastICA antaa tuloksena toisistaan tilastollisesti riippumattomimmat alueelliset komponentit. Algoritmeja sovellettiin fantomi- ja potilastutkimuskuville.
Fantomeille EM- ja FCM-algoritmi saivat suunnilleen samanlaisia tuloksia, mutta FCM ei erottanut striatumia omaan luokkaansa. FastICA:n tulokset olivat tarkimpia eli erotettujen alueiden rajat olivat selkeimmät. Tuloksia arvioitiin kvantitatiivisesti kirjoittamallani ohjelmalla, joka laski Tanimoto-kertoimet ja väärinluokittelusuhteen erottelutulosten luokille. Fantomien tuloksille nämä arvot osoittivat, että FCM:n tulokset olivat hieman parempia kuin EM:n. Kirjoittamani erottelutulosten nimeämisohjelma pystyi nimeämään fantomien tuloksista suurimman osan alueista ja potilastutkimuskuvien tuloksista ainakin striatumin ja taustan. Potilastutkimuskuville EM- ja FCM-algoritmilla saadaan kohtuullisia erottelutuloksia ja FastICA:lla lähes yhtä tarkkoja komponentteja kuin fantomeille.
Erottelu- ja nimeämistulokset olivat erittäin lupaavia. Kaikilla menetelmillä oli kuitenkin yhteisenä piirteenä tunnistettavuusongelma. Erotellut alueet eivät luokitu aina samaan riippumattomaan komponenttiin tai luokkaan, joten automatisointi ja nimeäminen vaikeutuvat. Erottelutulokset antavat aihetta yrittää käytettyjen menetelmien yhdistämistä. FastICA:n tarkat ja EM:n nimettävät erottelutulokset yhdistämällä voisi saada tarkempia nimettäviä tuloksia.

Tässä diplomityössä selvitetään ja mallinnetaan hermosolun solunsisäisiä toimintoja. Modernin neurotieteellisen tietämyksen perusteella solunsisäisillä toiminnoilla oletetaan olevan merkitystä hermosolun viestien käsittelyominaisuuksien muotoutumiselle erilaisissa tilanteissa. Mallinnusosiossa esitetään ja johdetaan matemaattisesti solunsisäisiä, viestien käsittelyn kannalta tärkeitä toimintoja. Näitä ovat solukalvon ionikanavien ja kuljettajien toiminta, solunsisäinen diffuusio ja puskurointi sekä solunsisäisten varastojen toiminta. Näille toiminnoille esitetään malleja differentiaaliyhtälöiden avulla liittyen erityisesti kalsiumionien liikkumiseen ja käsittelyyn.
Työn simulointiosiossa johdetaan yleiseen kemialliseen reaktioon perustuva matemaattinen esitys eräälle hermosolussa esiintyvälle signalointiverkolle, proteiinikinaasi-C (PKC) -verkolle, jonka on todettu olevan merkittävä tekijä muun muassa muistin muodostumiselle hermosolussa. Signalointiverkon malli muodostuu reaktioista, reaktioiden nopeuksista ja reagoivien molekyylien pitoisuuksista. Riippuvuussuhteet kuvataan differentiaaliyhtälöiden avulla. Verkko implementoidaan GENESIS-simulointiohjelmiston yhteydessä toimivaa Kinetikit-käyttöliittymää käyttäen ja sen toimintaa simuloidaan erilaisilla herätteillä.
Työn tuloksena esitetään ja johdetaan matemaattisia malleja erilaisille solunsisäisille toiminnoille kirjallisuuden avulla. Lisäksi työn kuluessa todetaan, että hermosolumalli on jaettava useampaan laskennalliseen lohkoon, jotta työn mallinnusosiossa esitetyt kalsiumin liikkeisiin liittyvät toiminnot voidaan kuvata. Toiminnot on mallinnettava perustuen kokeellisesti havaittuun mittausdataan kussakin lohkossa. Simuloinneissa todetaan, että PKC-verkolle annetun kalsiumherätteen on oltava 0 – 10 µM välillä, jotta verkko toimii. Kanttiaaltoheräte ja sinimuotoinen heräte aiheuttavat selviä muutoksia konsentraatioissa kaikkien molekyylien osalta. Mitä pidempi kalsiumherätteen jaksonaika on, sitä selvemmin on havaittavissa herätteen vaikutus molekyylien konsentraatioissa ja sitä pidempi on PKC:n aktivoitumisviive.
Diplomityössä esiteltyjä matemaattisia toimintojen kuvauksia tullaan käyttämään hyväksi luotaessa kehittyneempiä malleja pikkuaivojen jyväshermosolun toiminnalle. Mallinnusosion erilaisten toimintojen tuottamaa kalsiumpitoisuuden aikasarjadataa voidaan käyttää herätteenä simulointiosiossa kuvatulle solunsisäiselle signaloinnille. Tutkimus luo pohjaa ymmärtää kompleksisia solubiologisia ilmiöitä ja soveltaa koneoppimisen menetelmiä laskennallisen neurotieteen ja systeemibiologian aloille.

Pro Gradu –työssäni tutkin funktionaalisten magneettikuvien analysointiin tarkoitetun SPM99 (Statistical Parametric Mapping) –tietokoneohjelman matemaattisia laskentamenetelmiä. SPM99 on yksi eniten käytetyistä fMRI-aineiston analysointiohjelmista maailmassa tällä hetkellä. Ohjelman matemaattisista menetelmistä on kirjoitettu useita tieteellisiä artikkeleita, mutta missään ei ohjelman koko teoriaa ole esitetty yksissä kansissa. Pro Gradu –tutkielmassani onkin kyseisen ohjelman estimointimenetelmät ja tilastollinen analyysi esitetty samassa koskien yksilötason analyysiä ja esikäsittelyitä.
Tutkielmassani esitetyt analyysimenetelmät testattiin simulaatioilla. Tutkielmaa varten kuvattiin funktionaalista MRI-aineistoa käyttäen yhtä vapaaehtoista henkilöä. Kuviin lisättiin jälkeen päin keinotekoista aktivaatiota SPM99:n menetelmien testaamista varten. Tutkielman teossa käytettiin oikeita fMRI-kuvia, jotta kuviin saataisiin oikeat artefaktat ja tulosten vertaaminen olisi todenmukaisempaa. Aineisto esikäsiteltiin SPM99:n esikäsittelymenetelmillä, koska tarkoituksena oli testata ainoastaan ohjelman analyysivaihetta. Tietyt esikäsittelyvaiheet myös muokkaavat kuvia siten, että keinotekoisten aktivaatioiden paikka olisi muuttunut vokselitasolla alkuperäisestä, mikäli ne olisi lisätty kuviin ennen esikäsittelyjä. Kuvattuun esikäsiteltyyn aineistoon lisättiin keinotekoista aktivaatiota tietyille aivoalueille vaihdellen aktivoituneen alueen kokoa ja aktivaation voimakkuutta. Tämän jälkeen aineistolle suoritettiin normaali SPM99 analyysi, sekä analyysi käyttäen pelkästään Matlabia. Saatuja tuloksia verrattiin keskenään.
SPM99 käyttää estimoinnissaan pienimmän neliösumman menetelmää yhdistettynä tilastolliseen testaukseen (t-testi, F-testi, ANOVA). Funktionaaliselle MRI-aineistolle tehdään ennen varsinaista analyysiä esikäsittelyjä mm. liikkeenkorjaus, normalisointi ja suodatus, jotta aikasarjat vastaisivat paremmin ohjelman tilastolliseen testaukseen liittyviä gaussisia oletuksia. Simulaatiot osoittivat, että analysointivaiheessa käytettävät aikatason suodatukset vaikuttavat merkittävästi aktivaatioiden paikannukseen. Tällaiset seikat huomioon ottaen simulaatioissa Matlabilla saadut tulokset vastasivat SPM99:llä saatuja tuloksia.
SPM99:n matemaattinen tausta on esitetty eri tieteellisissä julkaisuissa periaatetasolla. Pro Gradu -työssäni esitettiin yksilötason analyysin teoria esikäsittelyistä analyysiin. Selvitetty teoria testattiin simulaatioilla, jotka vahvistivat SPM99:n käyttävän työssäni esitettyjä menetelmiä.

Monet kaapelit ja letkut kytkevät kriittisesti sairaan potilaan potilasmonitoriin teho-osastolla ja leikkaussalissa. Kaapelit vaikeuttavat hoitohenkilökunnan työskentelyä ja estävät potilaan vapaata liikkumista sairaalassa. Nopeasti kehittyvästä langattomasta teknologiasta odotetaan helpotusta tähän ongelmaan.
Tässä työssä selvitettiin nykyisen potilasmonitoroinnin ongelmakohtia, tärkeimpiä potilaasta mitattavia parametreja sekä etsittiin käyttökelpoisia langattomia tekniikoita sairaalassa tapahtuvaan lyhyen kantaman tiedonsiirtoon. Työssä selviteltiin myös nykyiset langattomuuden sovellukset sairaalaolosuhteissa. Lisäksi ideoitiin sekä invasiivinen että noninvasiivinen langaton potilasmonitorointiratkaisu käytettäväksi teho-osastolla ja vuodeosastolla.
Tärkeimmiksi potilaasta mitattaviksi parametreiksi osoittautuivat verenpaineet, elektrokardiogrammi, pulssioksimetri, hengitystaajuus, syke ja lämpötila muutamien muiden lisäksi.
Tällä hetkellä käytössä olevia langattomia tekniikoita sairaalassa ovat lähinnä WMTS- ja WLAN-standardeihin perustuvat tekniikat. Lyhyen kantaman tiedonsiirtoon, eli potilaan antureilta potilasmonitorille, ei vielä ole olemassa toimivia ratkaisuja. Tulevaisuudessa lyhyen kantaman tiedonsiirtoon mahdollisesti käytettävissä olevia muita langattomia tekniikoita ovat WPAN-standardiin liittyvät teknologiat. Näitä ovat Bluetooth, ZigBee sekä impulssiradio UWB. Lisäksi soveltuvia teknologioita voisivat olla kapasitiiviseen ja induktiiviseen kytkentään perustuvat lyhyen kantaman tiedonsiirtomenetelmät.
Ratkaistavia ongelmia ovat tiedonsiirron varmuus ja häiriintymättömyys muista langattomista laitteista, potilaan tietosuoja, potilasturvallisuus, virrankulutus- ja hintakysymykset.

New ambulatory ECG applications may need a reduced electrode size and distance. In this thesis project, the effect of changing the interelectrode distance (IED) of ECG precordial leads was studied by Finite Difference Method (FDM) modelling and by body surface potential map (PSM) data. The objective was to model how reducing the interelectrode distance affects the signal strength in ECG, and to evaluate how well the modelling results correspond to clinical situations.  A 2D thorax model based on Visible Human Man data was used, and on this model electrodes’ sensitivity to measure the electric field of the heart, was derived. The results were compared to clinical 120 channel PSM data recorded from 236 normal cases.
It was found out that reducing the IED obviously decreases the signal strenght; however, the magnitude of this effect depends on the electrode location. Furthermore, the results obtained from the model represent fairly well the clinical data. Hence, the model calculations give an indicative of the obtained signal level.
To conclude, the results suggest that the model’s lead field can be used to predict the signal strength and thus to optimize the electrode distance and location.

TPX-teknologia soveltuu erityisesti kliinisen diagnostiikan vaatimien rutiininomaisten bioaffiniteettimääritysten tekemiseen. Sillä on monia tärkeitä etuja perinteisiin menetelmiin nähden, mittaukset voidaan tehdä mikrotilavuuksissa eikä näytteen tilavuus vaikuta mittaustulokseen. Työvaiheita, kuten pesuja, tarvitaan vähemmän, samasta näytteestä voidaan kerrallaan mitata useampia analyyttejä ja lisäksi menetelmä on hyvin herkkä. Kaksoisfotoniviritykseen perustuvissa sovelluksissa käytetään viritysvalon lähteenä yleensä muutaman sadan femtosekunnin mittaisia pulsseja tuottavia lasereita. Niissä säteen ominaisuudet ovat erinomaiset, mutta ne ovat suurikokoisia ja kalliita. TPX- teknologiassa tällaiset ultranopeat laserit on pystytty korvaamaan edullisilla ja pienikokoisilla mikrokidelasereilla. Pulssitettua lasersädettä kuvaavien parmetrien tunteminen on tekniikan toiminnan ja luotettavuuden kannalta välttämätöntä ja siksi laserin karakterisoimiseen tarvitaan tehokas työkalu. Erityisen tärkeää tämä on mikrokidelasereita käytettäessä, koska niiden ominaisuudet vaihtelevat huomattavasti laiteyksilöstä toiseen. Karakterisointiin on viime vuosina kehitetty monia uusia menetelmiä, jotka tarjoavat aikaisempaa enemmän informaatiota pulssin ominaisuuksista. Epäsuorissa menetelmissä käytetyt spektrometrit ja reaaliaikaisen mittauksen mahdollistavat optiset järjestelmät rajoittavat kuitenkin mittausalueen femtosekuntipulsseihin. Toisaalta suorissa menetelmissä käytettyjen laitteiden nopeus ei yleensä riitä muutamaa nanosekuntia lyhyempien pulssien mittaukseen. Mikrokidelaserit ovat tyypillisesti näiden menetelmien kattamien pulssinpituusalueiden välissä, joten niiden karakterisointiin ei ole saatavissa tehokasta ja edullista laitteistoa.
Ongelma ratkaistiin Michelsonin interferometrin rakenteeseen perustuvalla optisella auto-korrelaattorilla. Laaja mittausalue (10 ps - 3 ns) vaatii suuren säätövaran osasäteiden kulkemien polkujen optisten pituuksien väliseen erotukseen. Edestakaisilla heijastuksilla toiselle polulle sijoitetun liikuteltavan retroreflektorin ja kiinteän peilin välillä saatiin nelinkertaistettua translaation vaikutus polun optiseen pituuteen. Tällä järjestelyllä saavutettiin toinenkin merkittävä etu, translaation epäideaalisuudet kompensoituvat mikä on erityisen tärkeää interferenssiin perustuvassa laitteessa. Mittaus tapahtuu kokonaan automatisoidusti ja mittaustulokset sovitetaan oletettuun normaalijakauman muotoon pienimmän neliösumman laskemiseen perustuvalla menetelmällä. Sovituksen avulla voitiin laajentaa luotettavasti mitattavien pulssinpituuksien alue noin kolmeen nanosekuntiin asti.
Autokorrelaattorin rakenne suunniteltiin siten, että mittaus olisi mahdollisimman helppo ja systemaattinen prosessi. Linjaus mittausta varten kestää tavallisesti noin kymmenen minuuttia ja itse mittaus noin minuutin, halutusta resoluutiosta riippuen. Laitteella on suoritettu runsaasti mittauksia, jotka on todettu hyvin toistettaviksi. Pulssin muotoa ei voida analyyttisesti ratkaista näiden mittausten perusteella, mutta käytännössä pulssituksen epästabiiliudet voidaan todeta erilaisina vääristyminä autokorrelaatiofunktion muodossa.
Autokorrelaattori on todettu käyttökelpoiseksi välineeksi mikrokidelasereiden pulssinpituuden mittaukseen. Tällä hetkellä se on rutiinikäytössä TPX- laitteisiin tulevien uusien lasereiden karakterisoinnissa ja vanhojen laitteiden vikadiagnostiikassa.

In medical diagnostics and monitoring, electrocardiogram (ECG) is an essential signal revealing the function of the heart. At the same time, because of its good image quality and superior resolution power, MRI (Magnetic Resonance Imaging) is increasingly used in diagnostic imaging as well as during therapeutic operations. Several imaging techniques require synchronization with ECG. However, the operation of MRI unit rules out the use of a normal ECG monitor. The main problems emerge from radio frequency signal pick-up by electrode wires and high common mode (CM) currents which jam the measurement and causes temperature rise or even burn marks on the patient’s skin at electrodes where the impedance is highest.
To facilitate the ECG during MRI, the cabling should be minimized and the CM current path should be high impedance isolated at several MHz. An application of SAN (Specific Application Network) system for isolated measurements has been developed to fulfil these requirements. The system is built as a tree where the registration modules are branch connected to a single coaxial cable leading to the central unit. Thus the amount of cabling is significantly reduced.
The aim of this work was to design an ECG amplifier unit to the SAN-MRI application. The key issues were a reduced amount of components and small power consumption. For MRI use, the registration unit is to be placed physically near the patient. The mains (50/60Hz) noise should be filtered away as well as disturbance from other applications in the operation room, e.g. the electric knife, and the circuit must function optimally in the bandwidth and the amplitude range of the ECG-signal. A good common mode rejection ratio (CMRR) is of high importance.
The function of the ECG circuit was analyzed; the connection of the common mode voltages was studied and the common mode rejection ratio was calculated. The bandwidth and the input voltage range were studied as well. For the purpose of these studies a model circuit simulating the human body was built. All tests were done using this simulation circuit.
An ECG amplifier unit has now been designed using ten electrodes: six chest leads, three limb leads and one reference lead. A good CMRR was achieved and the results were as expected.  

Electrical impedance tomography (EIT) is a diffuse imaging modality in which the resistivity distribution inside the object is estimated in fixed elements based on electrical measurements made on the boundary. Usually resistivity distribution is computed in fixed elements. Several applications can be found in medicine and in industry. Image reconstruction is an iterative procedure in which the norm between the measured and computed voltages is minimized. Also, due to the ill-posedness of the problem, an additional regularization term is included in the minimized functional. In the reconstruction process it is usually assumed that the geometry of the object is known. However, there are many cases in which the shape of the domain, on which the electrodes are attached, is unknown. There may be ”voids” inside the object having zero conductivity. In that case, detection of the shapes and locations of the voids is the interest. In this thesis two approaches for estimating the free surface of the domain in electrical impedance tomography were developed.
The approaches were based on the finite element method and the solution of the inverse problem with regularized output least squares. The aim was to represent the free surface of an object using nodal coordinates of the finite element mesh and, in addition, represent the free surface using Bézier curve. The Bézier approach is advantageous because it enables the reduction of the number of parameters to be estimated. This can make the problem less ill-posed.
In the simulations both reconstruction methods performed well. In the tank measurements, it was found that Bézier approach performed better than nodal approach. This is because of the smaller number of parameters to be estimated when the Bézier approach was used. However, the Bézier approach is a global presentation of the surface and, therefore, it cannot represent very complicated shapes.
In conclusion, it can be said that parametrized representations provide a good approach for estimating the shapes of surfaces. Possibly, the Bézier approach could be extended into three dimensional cases.

In many species vision acts as the main source for receiving information from the surrounding world and can therefore be thought of as a highly optimised system for collecting and processing information. Insect photoreceptors have provided a model system for examining specific molecular mechanisms involved in information processing with voltage signals. These include ion channels, which act as a fundamental element in electrical signaling. In this study we wanted to clarify the role of prototypical inactivating K⁺-channel, Shaker, in information capacity of Drosophila photoreceptors.
As methods we used a combination of experimental work and modeling. Patch-clamp method was used for defining voltage-dependent properties of ion channels. Intracellular recordings were performed in vivo to obtain other biophysical properties of photoreceptors. Versatile experimental data allowed deriving Hodgkin-Huxley type model with small number of free parameters.  
Intracellular recordings showed that the loss of the Shaker K⁺-conductance produces a dramatic reduction in the signal-to-noise ratio of photoreceptors generating a 50% drop in the information capacity of these cells. The model was used to show that the inactivation of Shaker K⁺-channels amplifies voltage signals and enables photoreceptors to use their available voltage range more effectively. This mechanism can explain only part of the observed reduction in information capacity. Experiments also show a drop in impedance following from the loss of the Shaker, which could be explained by using the model with the compensatory increase in leak conductances. Simulations suggest that this increase in leak enables optimised compensation for the compression and saturation of the responses.
By combining these two findings, this study demonstrates the importance of the Shaker K⁺-conductance for neural coding precision and as a mechanism for selectively amplifying graded signals in neurons and also highlights the effect of compensatory mechanisms upon neuronal information processing.

Hoito- ja tutkimusmenetelmien kehittymisen seurauksena kiinnostus eteisperäisiä sydänsairauksia kohtaan on viime vuosina kasvanut. Pienten amplitudien muutoksien tutkimiseen elektrokardiogrammissa (EKG) ja vektorikardiogrammissa (VKG) tarvitaan tehokkaita analyysiohjelmistoja.
Tämä diplomityö toteutettiin osana Tampereen Yliopistollisen sairaalan ja Ragnar Granit instituutin yhteistyöprojektia, jonka tarkoituksena on tutkia EKG:n P-aallossa tapahtuvia dynaamisia muutoksia. Projektin ensimmäinen vaihe käynnistettiin vuonna 2001. Alkuvaiheessa kehitettiin parametreja, jotka kuvaavat P-aallon ominaisuuksia ja niissä pitkällä aikavälillä tapahtuvia muutoksia. Osa parametreistä on yleisesti tunnettuja, kuten P-aallon kesto ja pinta-ala, mutta mukana on myös uusia parametreja, joiden toivotaan ilmentävän eteisperäisiä sydänsairauksia. Osana ensimmäistä vaihetta kehitettiin ohjelma, joka tunnisti EKG:stä P-aallot ja laski aalloista niille ominaisia parametreja.
Parametrit jaetaan neljään ryhmään: 1-dimensionaaliset, 2-dimensionaaliset, 3-dimensionaaliset parametrit, sekä magnitude(itseisarvo)-parametrit. Ryhmät sisältävät parametreja, jotka kuvastavat mm. P-aallon pinta-aloja eri dimensioissa ja niiden suhteellisia muutoksia ajan suhteen.
Tämä diplomityö oli osa projektin toista vaihetta ja sen tavoitteena oli kehittää ensimmäisen vaiheen ohjelman pohjalta tehokas ohjelmisto, jolla voitaisiin tutkia P-aallossa pitkällä aikavälillä tapahtuvia dynaamisia muutoksia. Ohjelmiston tuli sisältää parametrien laskenta sekä käyttöliittymä, jonka avulla tutkijat voivat tehokkaasti analysoida parametreja.
Projektin ensimmäisessä vaiheessa kehitetystä ohjelmasta puuttui graafinen käyttöliittymä, joka lisättiin siihen tämän työn aikana. Sen avulla käyttäjä voi suorittaa parametrien laskennan ja analysoida saatuja tuloksia. Käyttöliittymän suunnittelussa ja toteutuksessa käytettiin hyödyksi yleisesti tunnettuja käytettävyysmetodeja, joilla voidaan parantaa ohjelmiston toimintaa ja tehokkuutta. Ohjelmistolla analysoitava EKG-data saadaan kaupallisesta MIDA™- järjestelmästä. Data voi sisältää EKG.tä muutamasta minuutista aina 24 tuntiin.
Parametrien laskennan pohjana käytettiin ensimmäisessä vaiheessa kehitettyä ohjelmaa. Siinä havaittiin puutteita, joihin tehtiin muutoksia ja lisäyksiä. Suurimmat muutokset kohdistuivat tunnistusmenetelmiin, koska parametrien laskennassa keskeisintä on kahden erillisen EKG:n osan, R-piikin ja P-aallon, tunnistus.  Ne ovat tärkeitä ohjelmiston tehokkuuden ja luotettavuuden kannalta. Parannusten jälkeen saavutettiin taso, jota voidaan pitää riittävänä tähän sovellukseen. Tunnistukset pohjautuvat template-menetelmään, jossa vertaillaan kahden signaalin yhteneväisyyttä.
Työn tuloksena toimitettiin ohjelmisto, jota voidaan käyttää P-aallon dynaamisten muutosten tieteellisessä tutkimuksessa.

In addition to textual information, speech signal includes prosodic information such as intonation and speaking rate. This implicit information, which includes cues for example about persons affectual state can be accurately analysed for many speech processing applications. In this work, signal processing methods are developed for speech prosody calculation for the purpose of emotional speech content classification.
Methods for automatic speaker independent global cepstrum and energy thresholding based voiced/unvoiced (V/UV) decision and time-domain F0 contour estimation were developed and implemented for the Matlab computing environment. More than 40 prosodic features were derived and automatically computed for the speech samples. These include mean, median, max, min, range, fractiles, derivatives and variance of F0 and RMS intensity. Also distributions, ratios, mean and max of silent, nonvoiced and voiced segment lengths and higher level prosodic parameters such as shimmer and jitter were calculated.
An emotional speech corpus of Finnish was collected that includes hours of short emotional speech utterances spoken by professional actors in four basic emotional states (neutral, sad, angry and happy). Human listening tests were performed to verify emotional content and to form a base for comparison.
The statistical method of forwards/backwards step search algorithm was applied in order to select an optimal prosodic parameter vector for the kNN classifier. Statistical classification experiments show that an average performance of 71.4% was achieved in the automatic recognition of emotional content of each utterance. For comparison a performance of 76.9% was achieved in the forced choice human listening tests.
Classification results indicate that emotion recognition performance comparable to human listeners can be achieved using prosodic speech parameters. However it should be pointed out that the emotional content of our samples was relatively pure and intense: as professional actors produced the emotional speech material, effective vocal portrayals of emotions could be expected. The quality was not perfect, however, as only a range of 57-93% classification accuracy was achieved with human listeners.