Neuroverkkoihin pohjautuvat koneoppimismallit aivokuvantamismenetelmien tukena

Keinotekoiset neuroverkot ovat tehokkaita laskennallisia työkaluja merkityksellisten piirteiden irroittamiseen suurista datamassoista. Aivokuvantamismenetelmien kehittyessä aivoista saadaan yhä enemmän dataa terveydenhuollon ja tieteellisen tutkimuksen tarpeisiin. Näiden datamäärien käsittely manuaa...

Full description

Bibliographic Details
Main Author: Nordlund, Tuomas
Other Authors: Informaatioteknologian tiedekunta, Faculty of Information Technology, Informaatioteknologia, Information Technology, Jyväskylän yliopisto, University of Jyväskylä
Format: Bachelor's thesis
Language:fin
Published: 2022
Subjects:
Online Access: https://jyx.jyu.fi/handle/123456789/84536
_version_ 1826225812621230080
author Nordlund, Tuomas
author2 Informaatioteknologian tiedekunta Faculty of Information Technology Informaatioteknologia Information Technology Jyväskylän yliopisto University of Jyväskylä
author_facet Nordlund, Tuomas Informaatioteknologian tiedekunta Faculty of Information Technology Informaatioteknologia Information Technology Jyväskylän yliopisto University of Jyväskylä Nordlund, Tuomas Informaatioteknologian tiedekunta Faculty of Information Technology Informaatioteknologia Information Technology Jyväskylän yliopisto University of Jyväskylä
author_sort Nordlund, Tuomas
datasource_str_mv jyx
description Keinotekoiset neuroverkot ovat tehokkaita laskennallisia työkaluja merkityksellisten piirteiden irroittamiseen suurista datamassoista. Aivokuvantamismenetelmien kehittyessä aivoista saadaan yhä enemmän dataa terveydenhuollon ja tieteellisen tutkimuksen tarpeisiin. Näiden datamäärien käsittely manuaalisesti vaatii kuitenkin suuria inhimillisiä ponnisteluja. Siitä huolimatta kaikkea sitä tietoa, joka voisi olla hyödyllistä tai tarpeellista, ei siltikään saada irti, eikä sitä välttämättä edes osata etsiä. Neuroverkkoja kehitetään jatkuvasti vastaamaan näihin kasvaviin haasteisiin, ja tutkimusten perusteella ne soveltuvat hyvin moniulotteisen aivokuvantamisdatan käsittelyyn. Neuroverkot pystyvät oppimaan monien eri sairauksien piirteitä aivoista tallennetuista signaaleista. Neuroverkot voidaan opettaa tunnistamaan terveiden aivojen eri tiloja esimerkiksi tehtävien ja koettujen tunteiden aikana. Neuroverkkoja voidaan myös hyödyntää aivokäyttöliittymäsovelluksissa, jossa ne tulkitsevat nopeasti EEG-datasta käyttäjän antaman käskyn. Artificial neural networks are powerful computational tools for extracting meaningful features from big datasets. As brain imaging techniques develop further, more and more data is being gathered from the brain to meet the needs of healthcare and scientific research. Processing all of this data manually requires great human effort. Nevertheless, all of the information which could be useful or important cannot be extracted, and some of it we do not even know to search. Neural networks are being constantly developed to meet these increasing demands, and based on research they are well suited for the processing of multidimensional brain imaging data. Neural networks are able to learn the features of many different disorders from the signals recorded from the brain. Neural networks can also be taught to recognize different states of a healthy brain, for example during tasks or experienced emotions. Neural networks can also be applied in brain-computer interface applications, where they rapidly interpret the commands of the user from EEG data.
first_indexed 2024-09-11T08:51:07Z
format Kandityö
free_online_boolean 1
fullrecord [{"key": "dc.contributor.advisor", "value": "Tiihonen, Timo", "language": "", "element": "contributor", "qualifier": "advisor", "schema": "dc"}, {"key": "dc.contributor.author", "value": "Nordlund, Tuomas", "language": "", "element": "contributor", "qualifier": "author", "schema": "dc"}, {"key": "dc.date.accessioned", "value": "2022-12-21T10:33:40Z", "language": null, "element": "date", "qualifier": "accessioned", "schema": "dc"}, {"key": "dc.date.available", "value": "2022-12-21T10:33:40Z", "language": null, "element": "date", "qualifier": "available", "schema": "dc"}, {"key": "dc.date.issued", "value": "2022", "language": "", "element": "date", "qualifier": "issued", "schema": "dc"}, {"key": "dc.identifier.uri", "value": "https://jyx.jyu.fi/handle/123456789/84536", "language": null, "element": "identifier", "qualifier": "uri", "schema": "dc"}, {"key": "dc.description.abstract", "value": "Keinotekoiset neuroverkot ovat tehokkaita laskennallisia ty\u00f6kaluja merkityksellisten piirteiden irroittamiseen suurista datamassoista. Aivokuvantamismenetelmien kehittyess\u00e4 aivoista saadaan yh\u00e4 enemm\u00e4n dataa terveydenhuollon ja tieteellisen tutkimuksen tarpeisiin. N\u00e4iden datam\u00e4\u00e4rien k\u00e4sittely manuaalisesti vaatii kuitenkin suuria inhimillisi\u00e4 ponnisteluja. Siit\u00e4 huolimatta kaikkea sit\u00e4 tietoa, joka voisi olla hy\u00f6dyllist\u00e4 tai tarpeellista, ei siltik\u00e4\u00e4n saada irti, eik\u00e4 sit\u00e4 v\u00e4ltt\u00e4m\u00e4tt\u00e4 edes osata etsi\u00e4. Neuroverkkoja kehitet\u00e4\u00e4n jatkuvasti vastaamaan n\u00e4ihin kasvaviin haasteisiin, ja tutkimusten perusteella ne soveltuvat hyvin moniulotteisen aivokuvantamisdatan k\u00e4sittelyyn. Neuroverkot pystyv\u00e4t oppimaan monien eri sairauksien piirteit\u00e4 aivoista tallennetuista signaaleista. Neuroverkot voidaan opettaa tunnistamaan terveiden aivojen eri tiloja esimerkiksi teht\u00e4vien ja koettujen tunteiden aikana. Neuroverkkoja voidaan my\u00f6s hy\u00f6dynt\u00e4\u00e4 aivok\u00e4ytt\u00f6liittym\u00e4sovelluksissa, jossa ne tulkitsevat nopeasti EEG-datasta k\u00e4ytt\u00e4j\u00e4n antaman k\u00e4skyn.", "language": "fi", "element": "description", "qualifier": "abstract", "schema": "dc"}, {"key": "dc.description.abstract", "value": "Artificial neural networks are powerful computational tools for extracting meaningful features from big datasets. As brain imaging techniques develop further, more and more data is being gathered from the brain to meet the needs of healthcare and scientific research. Processing all of this data manually requires great human effort. Nevertheless, all of the information which could be useful or important cannot be extracted, and some of it we do not even know to search. Neural networks are being constantly developed to meet these increasing demands, and based on research they are well suited for the processing of multidimensional brain imaging data. Neural networks are able to learn the features of many different disorders from the signals recorded from the brain. Neural networks can also be taught to recognize different states of a healthy brain, for example during tasks or experienced emotions. Neural networks can also be applied in brain-computer interface applications, where they rapidly interpret the commands of the user from EEG data.", "language": "en", "element": "description", "qualifier": "abstract", "schema": "dc"}, {"key": "dc.description.provenance", "value": "Submitted by Miia Hakanen (mihakane@jyu.fi) on 2022-12-21T10:33:39Z\nNo. of bitstreams: 0", "language": "en", "element": "description", "qualifier": "provenance", "schema": "dc"}, {"key": "dc.description.provenance", "value": "Made available in DSpace on 2022-12-21T10:33:40Z (GMT). No. of bitstreams: 0\n Previous issue date: 2022", "language": "en", "element": "description", "qualifier": "provenance", "schema": "dc"}, {"key": "dc.format.extent", "value": "34", "language": "", "element": "format", "qualifier": "extent", "schema": "dc"}, {"key": "dc.language.iso", "value": "fin", "language": null, "element": "language", "qualifier": "iso", "schema": "dc"}, {"key": "dc.rights", "value": "In Copyright", "language": "en", "element": "rights", "qualifier": null, "schema": "dc"}, {"key": "dc.subject.other", "value": "keinotekoinen neuroverkko", "language": "", "element": "subject", "qualifier": "other", "schema": "dc"}, {"key": "dc.subject.other", "value": "aivokuvantaminen", "language": "", "element": "subject", "qualifier": "other", "schema": "dc"}, {"key": "dc.subject.other", "value": "neuroni", "language": "", "element": "subject", "qualifier": "other", "schema": "dc"}, {"key": "dc.subject.other", "value": "aivos\u00e4hk\u00f6k\u00e4yr\u00e4", "language": "", "element": "subject", "qualifier": "other", "schema": "dc"}, {"key": "dc.subject.other", "value": "konvoluutioverkko", "language": "", "element": "subject", "qualifier": "other", "schema": "dc"}, {"key": "dc.title", "value": "Neuroverkkoihin pohjautuvat koneoppimismallit aivokuvantamismenetelmien tukena", "language": "", "element": "title", "qualifier": null, "schema": "dc"}, {"key": "dc.type", "value": "bachelor thesis", "language": null, "element": "type", "qualifier": null, "schema": "dc"}, {"key": "dc.identifier.urn", "value": "URN:NBN:fi:jyu-202212215782", "language": "", "element": "identifier", "qualifier": "urn", "schema": "dc"}, {"key": "dc.type.ontasot", "value": "Bachelor's thesis", "language": "en", "element": "type", "qualifier": "ontasot", "schema": "dc"}, {"key": "dc.type.ontasot", "value": "Kandidaatinty\u00f6", "language": "fi", "element": "type", "qualifier": "ontasot", "schema": "dc"}, {"key": "dc.contributor.faculty", "value": "Informaatioteknologian tiedekunta", "language": "fi", "element": "contributor", "qualifier": "faculty", "schema": "dc"}, {"key": "dc.contributor.faculty", "value": "Faculty of Information Technology", "language": "en", "element": "contributor", "qualifier": "faculty", "schema": "dc"}, {"key": "dc.contributor.department", "value": "Informaatioteknologia", "language": "fi", "element": "contributor", "qualifier": "department", "schema": "dc"}, {"key": "dc.contributor.department", "value": "Information Technology", "language": "en", "element": "contributor", "qualifier": "department", "schema": "dc"}, {"key": "dc.contributor.organization", "value": "Jyv\u00e4skyl\u00e4n yliopisto", "language": "fi", "element": "contributor", "qualifier": "organization", "schema": "dc"}, {"key": "dc.contributor.organization", "value": "University of Jyv\u00e4skyl\u00e4", "language": "en", "element": "contributor", "qualifier": "organization", "schema": "dc"}, {"key": "dc.subject.discipline", "value": "Tietotekniikka", "language": "fi", "element": "subject", "qualifier": "discipline", "schema": "dc"}, {"key": "dc.subject.discipline", "value": "Mathematical Information Technology", "language": "en", "element": "subject", "qualifier": "discipline", "schema": "dc"}, {"key": "yvv.contractresearch.funding", "value": "0", "language": "", "element": "contractresearch", "qualifier": "funding", "schema": "yvv"}, {"key": "dc.type.coar", "value": "http://purl.org/coar/resource_type/c_7a1f", "language": null, "element": "type", "qualifier": "coar", "schema": "dc"}, {"key": "dc.rights.accesslevel", "value": "openAccess", "language": null, "element": "rights", "qualifier": "accesslevel", "schema": "dc"}, {"key": "dc.type.publication", "value": "bachelorThesis", "language": null, "element": "type", "qualifier": "publication", "schema": "dc"}, {"key": "dc.subject.oppiainekoodi", "value": "602", "language": "", "element": "subject", "qualifier": "oppiainekoodi", "schema": "dc"}, {"key": "dc.subject.yso", "value": "hermosolut", "language": null, "element": "subject", "qualifier": "yso", "schema": "dc"}, {"key": "dc.subject.yso", "value": "syv\u00e4oppiminen", "language": null, "element": "subject", "qualifier": "yso", "schema": "dc"}, {"key": "dc.subject.yso", "value": "neuroverkot", "language": null, "element": "subject", "qualifier": "yso", "schema": "dc"}, {"key": "dc.subject.yso", "value": "aivot", "language": null, "element": "subject", "qualifier": "yso", "schema": "dc"}, {"key": "dc.subject.yso", "value": "magneettikuvaus", "language": null, "element": "subject", "qualifier": "yso", "schema": "dc"}, {"key": "dc.subject.yso", "value": "koneoppiminen", "language": null, "element": "subject", "qualifier": "yso", "schema": "dc"}, {"key": "dc.subject.yso", "value": "EEG", "language": null, "element": "subject", "qualifier": "yso", "schema": "dc"}, {"key": "dc.rights.url", "value": "https://rightsstatements.org/page/InC/1.0/", "language": null, "element": "rights", "qualifier": "url", "schema": "dc"}]
id jyx.123456789_84536
language fin
last_indexed 2025-02-18T10:56:35Z
main_date 2022-01-01T00:00:00Z
main_date_str 2022
online_boolean 1
online_urls_str_mv {"url":"https:\/\/jyx.jyu.fi\/bitstreams\/0e99d640-f6cd-4879-b14d-f55728a42358\/download","text":"URN:NBN:fi:jyu-202212215782.pdf","source":"jyx","mediaType":"application\/pdf"}
publishDate 2022
record_format qdc
source_str_mv jyx
spellingShingle Nordlund, Tuomas Neuroverkkoihin pohjautuvat koneoppimismallit aivokuvantamismenetelmien tukena keinotekoinen neuroverkko aivokuvantaminen neuroni aivosähkökäyrä konvoluutioverkko Tietotekniikka Mathematical Information Technology 602 hermosolut syväoppiminen neuroverkot aivot magneettikuvaus koneoppiminen EEG
title Neuroverkkoihin pohjautuvat koneoppimismallit aivokuvantamismenetelmien tukena
title_full Neuroverkkoihin pohjautuvat koneoppimismallit aivokuvantamismenetelmien tukena
title_fullStr Neuroverkkoihin pohjautuvat koneoppimismallit aivokuvantamismenetelmien tukena Neuroverkkoihin pohjautuvat koneoppimismallit aivokuvantamismenetelmien tukena
title_full_unstemmed Neuroverkkoihin pohjautuvat koneoppimismallit aivokuvantamismenetelmien tukena Neuroverkkoihin pohjautuvat koneoppimismallit aivokuvantamismenetelmien tukena
title_short Neuroverkkoihin pohjautuvat koneoppimismallit aivokuvantamismenetelmien tukena
title_sort neuroverkkoihin pohjautuvat koneoppimismallit aivokuvantamismenetelmien tukena
title_txtP Neuroverkkoihin pohjautuvat koneoppimismallit aivokuvantamismenetelmien tukena
topic keinotekoinen neuroverkko aivokuvantaminen neuroni aivosähkökäyrä konvoluutioverkko Tietotekniikka Mathematical Information Technology 602 hermosolut syväoppiminen neuroverkot aivot magneettikuvaus koneoppiminen EEG
topic_facet 602 EEG Mathematical Information Technology Tietotekniikka aivokuvantaminen aivosähkökäyrä aivot hermosolut keinotekoinen neuroverkko koneoppiminen konvoluutioverkko magneettikuvaus neuroni neuroverkot syväoppiminen
url https://jyx.jyu.fi/handle/123456789/84536 http://www.urn.fi/URN:NBN:fi:jyu-202212215782
work_keys_str_mv AT nordlundtuomas neuroverkkoihinpohjautuvatkoneoppimismallitaivokuvantamismenetelmientukena