Sähkötoimisten käsiproteesien nykyteknologian taso

Työssä selvitettiin sähkötoimisten käsiproteesien nykyteknologian taso. Selvitettäviä asioita olivat keskushermoston ja proteesin välisen hermokytkennän toteutustapa, sähkötoimisten käsiproteesien keskeiset tekniset ominaisuudet sekä käsiproteesin mekaaniset toteutustavat. Tutkimus suoritettiin kirjallisuustutkimuksena. Työhön valittiin esimerkkejä kaupallisesti saatavilla olevista käsiproteeseista jotka löytyivät internetistä hakemalla kaikkein edisty-neintä käsiproteesia. Työstä rajattiin pois proteesin suora kytkeminen keskushermostoon. Liikeinformaation välitys aivoilta proteesille onnistuu mittaamalla lihassähkökäyrä erilaisilla ihon ja lihasten päälle, ihon alle lihaksien yhteyteen tai suoraan hermojen yhteyteen asete-tuilla elektrodeilla. Lihassähkökäyrän mittaamisessa ihon pinnalta on ongelmana sähkömag-neettinen säteily, hiki, joka muuttaa ihon impedanssia ja elektrodien meneminen pois paikal-taan. Ihon alle asetettavat elektrodit kapseloituvat, mikä heikentää niiden toimintaa ja nii-den ihon läpi kulkevat johdot voivat altistaa kohdan infektioille tai takertua johonkin. Her-moihin suorassa kosketuksissa olevat elektrodit aiheuttavat lisäksi hermopinteen. Kohden-netulla uudelleenhermotuksella voidaan hermosyyt johtaa lihaksiin, jolloin lihaksista saa-daan biologiset vahvistimet lihassähkökäyrää varten tai korvaavalle ihoalueelle, johon koh-distuva kosketus tuottaa tuntemuksen käteen kohdistuvasta kosketuksesta. Käden menet-tämisen myötä menetettävät hermo-ohjaustiedot voivat osittain korvautua aivojen mukau-tuvuuden ansiosta, mikä mahdollistaa tekokäden käyttämisen oppimisen samalla tavoin kuin polkupyörällä ajon. Hermotakaisinkytkentä mahdollistaa proteesin paremman hallin-nan. On mahdollista valmistaa keinoihoa johon kohdistuva paine saa aikaan muutoksen sen sähköisissä ominaisuuksissa, mitä voidaan sitten käyttää varsinaisen hermoärsytyksen luo-van laitteen, kuten tynkää ärsyttävän täryttimen, ohjaamisessa. On mahdollista valmistaa keinolihaksia joiden avulla nivelten liike voidaan toteuttaa luonnollisen kaltaisilla rakenteilla ja jotka ovat jopa kymmeniä kertoja voimakkaampia kuin aidot lihakset. Nykyteknologian avulla on mahdollista rakentaa käsiproteesi joka liikeradoiltaan, voimal-taan ja hermotakaisinkytkennän osalta vastaa lähes täydellisesti aitoa ihmiskättä. Haasteena on vielä kokeiluasteella oleva teknologian taso sekä korkea hinta.

Blogit median työvälineenä

Opinnäytetyöni käsittelee blogeja median työvälineenä. Tarkoituksenani oli tutkia, miten media voi hyödyntää blogeja eli verkkopäiväkirjoja työssään. Pohdin myös, miten blogit ja internet haastavat ja muuttavat perinteistä mediaa. Työni on kirjallinen työ. Työni alussa esittelen blogit ja niiden historian lyhyesti. Blogien ja median suhdetta käsittelevä osa jakaantuu kolmeen osioon: media blogien käyttäjänä, media blogien tuottajana sekä blogien vaikutus mediaan. Aihepiiri on laaja, mutta blogikulttuuria ymmärtääkseen on tärkeää ymmärtää kokonaisuus. Työssäni huomasin, että blogeissa piilee valtavasti potentiaalia, myös median näkökulmasta, mutta Suomessa tuota potentiaalia ei tunnuta oikein ymmärtävän. Maailmalla, erityisesti USA:ssa blogeilla on jo pitkään ollut merkittävä asema ja vaikutusvaltaa yhteiskunnallisessa keskustelussa. Blogit ovat loputon tiedonlähde, ja niiden avulla löytää tietoa aiheesta kuin aiheesta. Ne myös mahdollistavat aivan uudenlaisen vuorovaikutuksen sekä yleisön että yhteistyötahojen kanssa. Median itsensä tuottamat blogit taas vapauttavat perinteisestä objektiivisuuden vaatimuksesta ja tarjoavat mahdollisuuden tuoda uusia näkökulmia uutisaiheisiin. Blogit myös haastavat perinteistä mediaa olemalla kaikille avoin julkaisukanava. Resurssiensa, kontaktiensa ja ammattitaitonsa ansiosta median ei tarvitse pelätä olemassaolonsa puolesta, mutta verkkomaailma kyllä vaikuttaa radikaalisti journalismin ja tiedonvälityksen periaatteisiin. Antoisinta on, jos media hyväksyy tilanteen ja ottaa haasteen vastaan.

Stem straightness and compression wood in a 22-year-old stand of container-grown Scots pine trees

Abstract

Effect of compression wood on surface roughness and surface absorption of medium density fiberboard

Abstract

Selecting Wavelet Filter for Compression of Spectra from Multispectral Images

The problem of selecting anappropriate wavelet filter is always present in signal compression based on thewavelet transform. In this report, we propose a method to select a wavelet filter from a predefined set of filters for the compression of spectra from a multispectral image. The wavelet filter selection is based on the Learning Vector Quantization (LVQ). In the training phase for the test images, the best wavelet filter for each spectrum has been found by a careful compression-decompression evaluation. Certain spectral features are used in characterizing the pixel spectra. The LVQ is used to form the best wavelet filter class for different types of spectra from multispectral images. When a new image is to be compressed, a set of spectra from that image is selected, the spectra are classified by the trained LVQand the filter associated to the largest class is selected for the compression of every spectrum from the multispectral image. The results show, that almost inevery case our method finds the most suitable wavelet filter from the pre-defined set for the compression.

Multispectral image compression using the wavelet transform

Multispectral images contain information from several spectral wavelengths and currently multispectral images are widely used in remote sensing and they are becoming more common in the field of computer vision and in industrial applications. Typically, one multispectral image in remote sensing may occupy hundreds of megabytes of disk space and several this kind of images may be received from a single measurement. This study considers the compression of multispectral images. The lossy compression is based on the wavelet transform and we compare the suitability of different waveletfilters for the compression. A method for selecting a wavelet filter for the compression and reconstruction of multispectral images is developed. The performance of the multidimensional wavelet transform based compression is compared to other compression methods like PCA, ICA, SPIHT, and DCT/JPEG. The quality of the compression and reconstruction is measured by quantitative measures like signal-to-noise ratio. In addition, we have developed a qualitative measure, which combines the information from the spatial and spectral dimensions of a multispectral image and which also accounts for the visual quality of the bands from the multispectral images.

Lossless compression of hyperspectral images

Technological progress has made a huge amount of data available at increasing spatial and spectral resolutions. Therefore, the compression of hyperspectral data is an area of active research. In somefields, the original quality of a hyperspectral image cannot be compromised andin these cases, lossless compression is mandatory. The main goal of this thesisis to provide improved methods for the lossless compression of hyperspectral images. Both prediction- and transform-based methods are studied. Two kinds of prediction based methods are being studied. In the first method the spectra of a hyperspectral image are first clustered and and an optimized linear predictor is calculated for each cluster. In the second prediction method linear prediction coefficients are not fixed but are recalculated for each pixel. A parallel implementation of the above-mentioned linear prediction method is also presented. Also,two transform-based methods are being presented. Vector Quantization (VQ) was used together with a new coding of the residual image. In addition we have developed a new back end for a compression method utilizing Principal Component Analysis (PCA) and Integer Wavelet Transform (IWT). The performance of the compressionmethods are compared to that of other compression methods. The results show that the proposed linear prediction methods outperform the previous methods. In addition, a novel fast exact nearest-neighbor search method is developed. The search method is used to speed up the Linde-Buzo-Gray (LBG) clustering method.

Wavelet Filter Parameterization for Compression of Spectral Images

Vaatimus kuvatiedon tiivistämisestä on tullut entistä ilmeisemmäksi viimeisen kymmenen vuoden aikana kuvatietoon perustuvien sovellutusten myötä. Nykyisin kiinnitetään erityistä huomiota spektrikuviin, joiden tallettaminen ja siirto vaativat runsaasti levytilaa ja kaistaa. Aallokemuunnos on osoittautunut hyväksi ratkaisuksi häviöllisessä tiedontiivistämisessä. Sen toteutus alikaistakoodauksessa perustuu aallokesuodattimiin ja ongelmana on sopivan aallokesuodattimen valinta erilaisille tiivistettäville kuville. Tässä työssä esitetään katsaus tiivistysmenetelmiin, jotka perustuvat aallokemuunnokseen. Ortogonaalisten suodattimien määritys parametrisoimalla on työn painopisteenä. Työssä todetaan myös kahden erilaisen lähestymistavan samanlaisuus algebrallisten yhtälöiden avulla. Kokeellinen osa sisältää joukon testejä, joilla perustellaan parametrisoinnin tarvetta. Erilaisille kuville tarvitaan erilaisia suodattimia sekä erilaiset tiivistyskertoimet saavutetaan eri suodattimilla. Lopuksi toteutetaan spektrikuvien tiivistys aallokemuunnoksen avulla.

Classification-Based compression of Multispectral Images

The purpose of this thesis is to present a new approach to the lossy compression of multispectral images. Proposed algorithm is based on combination of quantization and clustering. Clustering was investigated for compression of the spatial dimension and the vector quantization was applied for spectral dimension compression. Presenting algo¬rithms proposes to compress multispectral images in two stages. During the first stage we define the classes' etalons, another words to each uniform areas are located inside the image the number of class is given. And if there are the pixels are not yet assigned to some of the clusters then it doing during the second; pass and assign to the closest eta¬lons. Finally a compressed image is represented with a flat index image pointing to a codebook with etalons. The decompression stage is instant too. The proposed method described in this paper has been tested on different satellite multispectral images from different resources. The numerical results and illustrative examples of the method are represented too.