Sensori-informatiikka ja lääketieteellinen tekniikka

Ryhmän tutkimus keskittyy sensori-informatiikkaan,  adaptiiviseen signaalinkäsittelyyn ja datafuusiojärjestelmiin erityisesti lääketieteellisissä sovelluksissa. Muita sovelluksia ovat älypuhelinten datafuusio, robotiikka, paikannusjärjestelmät ja monet muut epäsuorasti mitatut aikariippuvat järjestelmät.

Termi sensori-informatiikka (tai anturi-informatiikka) tarkoittaa menetelmiä, joilla pyritään johtamaan korkeamman tason informaatiota yhdestä tai useammasta sensorista käyttäen kehittyneitä laskennallisia menetelmiä. Useamman sensoridatavirran käyttöä yhtäaikaisesti laskennassa kutsutaan myös datafuusioksi. Laskennallisina menetelminä sensori-informatiikassa käytetään adaptiivisia signaalinkäsittelymenetelmiä, koneoppimista sekä tilastollisia menetelmiä yhdessä fysikaalisten ilmiöiden matemaattisten mallien kanssa. Tällaisia menetelmiä ovat esimerkiksi Kalmanin suotimet, partikkelisuotimet, Markov-ketju Monte Carlo (MCMC) –menetelmät, bayesilainen analyysi, ydinmenetelmät sekä epälineaariset luokittimet.

Näiden menetelmien yksi tärkeä sovelluskohde on lääketieteellinen tekniikka, jossa tarkoituksena on mitata ihmisen terveydentilaa sekä kehon toimintaa käyttäen erilaisia biosensoreita. Tällaisia biosensoreita ovat muun muassa aivokuvannusjärjestelmät kuten MEG, EEG ja fMRI, mutta myös sydänsensorit (esim. EKG), lihasaktiviteettisensorit (esim. EMG) sekä kehon liikkumisen sensorit (esim. kiihtyvyysanturit, mikrofonit tai tutkat). Ryhmämme on kehittänyt useita kehittyneitä menetelmiä biosensorien signaalinkäsittelyyn. Lääketieteellisten sovellusten lisäksi tällaista teknologiaa voidaan käyttää esimerkiksi peliohjaimissa, turvallisuussovelluksissa, etäseurannassa sekä monissa muissa sovelluksissa, joita ei vielä ole edes keksitty.

Älypuhelinten suosion kasvu on luonut uuden tarpeen kehittyneille datafuusio- ja signaalinkäsittelymenetelmille, koska ne tarjoavat laajan valikoiman liike- ja ympäristösensoreita sekä laskennallisen tehon menetelmien ajamiseen reaaliajassa. Ryhmämme on kehittänyt menetelmiä esimerkiksi älypuhelimen asennon ja paikan seurantaan käyttäen sisäisiä kiihtyvyysantureita, gyroskooppeja ja magnetometrejä samoin kuin radiopaikannukseen käyttäen RFID:tä, WLAN:ia, Bluetooth:ia, 4G:tä tai GPS:ää. Älypuhelinten sensorit sekä laskennallinen teho mahdollistavat myös monia muita käyttökohteita esimerkiksi terveydenhuollossa, pelialalla, virtuaalitodellisuusjärjestelmissä sekä monissa muissa sovelluksissa.

Robotiikka on myös yksi sensori-informatiikan ja datafuusion tärkeä sovelluskohde. Robotin yksi perustarpeista on tietää missä se on ja missä asennossa se on ympäristöönsä nähden. Teknisesti tämä on sama ongelma kuin mikä esiintyy myös älypuhelinsovelluksissa (ks. yllä). Robotin liikkumisen suunnittelussa on myös tarpeen automaattisesti määrittää minkälaisessa ympäristössä robotti on eli muodostaa kartta ympäristöstään. Tämä yhtäaikainen paikannus- ja kartoitusongelma (SLAM) myös vaatii kehittyneitä sensori-informatiikan menetelmiä. Ryhmämme on kehittänyt menetelmiä myös tätä tarkoitusta varten. Vastaavia menetelmiä käytetään nykyään esimerkiksi itsenäisesti ajavissa autoissa, lentokoneissa, avaruusaluksissa ja vasta tulevaisuus näyttää mitä muita sovelluskohteita löydetään.

Ryhmän teoreettinen tutkimus kattaa muun muassa algoritmien kehittämisen vahvasti epälineaarisiin ja ei-gaussisiin järjestelmiin. Matemaattisesti haastavimpia tutkimusaiheita ovat partikkelisuotimien konvergenssianalyysi sekä epälineaaristen Kalmanin suotimen stabiilisuusanalyysi. Matemaattisina työkaluina näissä käytetään mittateoriaa, funktionaalianalyysia, Lyapunovin stabiilisuusteoriaa sekä stokastista kalkyylia.

Tutkimusryhmää johtaa professori Simo Särkkä

Tämänhetkiset ryhmän jäsenet:
* Prof. Simo Särkkä (ryhmän johtaja)
* Dr. Roland Hostettler (tutkijatohtori, Aalto-yliopisto)
* Dr. Ángel García-Fernández (tutkijatohtori, Aalto-yliopisto)
* Juha Sarmavuori (jatko-opiskelija, Nokia Oy)
* Toni Karvonen (jatko-opiskelija, EEA/ELEC, Aalto-yliopisto)
* Filip Tronarp (jatko-opiskelija, EEA/ELEC, Aalto-yliopisto)
* Kimmo Suotsalo (jatko-opiskelija, EEA/ELEC, Aalto-yliopisto)

Sivusta vastaa: | Viimeksi päivitetty: 09.10.2016.