Eye Fundus Image Analysis for Automatic Detection of Diabetic Retinopathy

Diabetes is a rapidly increasing worldwide problem which is characterised by defective metabolism of glucose that causes long-term dysfunction and failure of various organs. The most common complication of diabetes is diabetic retinopathy (DR), which is one of the primary causes of blindness and visual impairment in adults. The rapid increase of diabetes pushes the limits of the current DR screening capabilities for which the digital imaging of the eye fundus (retinal imaging), and automatic or semi-automatic image analysis algorithms provide a potential solution. In this work, the use of colour in the detection of diabetic retinopathy is statistically studied using a supervised algorithm based on one-class classification and Gaussian mixture model estimation. The presented algorithm distinguishes a certain diabetic lesion type from all other possible objects in eye fundus images by only estimating the probability density function of that certain lesion type. For the training and ground truth estimation, the algorithm combines manual annotations of several experts for which the best practices were experimentally selected. By assessing the algorithm’s performance while conducting experiments with the colour space selection, both illuminance and colour correction, and background class information, the use of colour in the detection of diabetic retinopathy was quantitatively evaluated. Another contribution of this work is the benchmarking framework for eye fundus image analysis algorithms needed for the development of the automatic DR detection algorithms. The benchmarking framework provides guidelines on how to construct a benchmarking database that comprises true patient images, ground truth, and an evaluation protocol. The evaluation is based on the standard receiver operating characteristics analysis and it follows the medical practice in the decision making providing protocols for image- and pixel-based evaluations. During the work, two public medical image databases with ground truth were published: DIARETDB0 and DIARETDB1. The framework, DR databases and the final algorithm, are made public in the web to set the baseline results for automatic detection of diabetic retinopathy. Although deviating from the general context of the thesis, a simple and effective optic disc localisation method is presented. The optic disc localisation is discussed, since normal eye fundus structures are fundamental in the characterisation of DR.

Hallinnollinen sanktiointi

Tausta Suomessa lainsäätäjä reagoi helposti yhteiskunnalliseen häiriötekijään rikosoikeuden keinoin. Tästä on osoituksena se, että syksyllä 2010 varsinaisen rikoslain lisäksi rikoksesta oli säädetty 256 eri laissa. Suomalainen, lähtökohdiltaan maltillinen kontrolli- ja kriminaalipolitiikka on 1970-luvulla linjatun vastaisesti johtanut 2000-luvulle tultaessa rikosoikeudellisen kontrollin lisääntymiseen ja jopa kiristymiseen. Raja rikosten ja rikkomusten välillä on liudentunut ja paikoitellen kadonnut ja erityisesti turvallisuudesta on kehittynyt – käsitteeseen liittyvistä oikeudellisista jännitteistä huolimatta – keskeinen rikosoikeudellisen sääntelyn oikeutusperuste. Rikosoikeuden käyttäminen vähäisten rikosten kontrollointiin on aiheuttanut Suomeen viivästymisen ongelman. Yleisessä tiedossa on se, että Euroopan ihmisoikeustuomioistuin on antanut 2000-luvulla Suomelle kymmeniä tuomioita siksi, että rikosjuttuja on käsitelty viranomaisissa ja tuomioistuimissa liian kauan. Vähemmän on sen sijaan keskusteltu siitä, että myös vähäiset rikokset viivästyvät rikosoikeuden alan laajetessa ja viranomaisten voimavarojen ehtyessä. Suomessa ongelmaa on pyritty hoitamaan rikosoikeudellista toimivaltaa hallintoviranomaisille delegoimalla tilanteen ollessa nyt se, että uuden sakkomenettelylain voimaan tullessa noin 90 % rikosoikeudellisesta kompetenssista on poliisilla ja muilla hallintoviranomaisilla. Se taasen on ongelmallista perustuslain 3 §:ssä säädetyn vallanjakoperiaatteen kannalta. Välttämätöntä on korostaa myös sitä, että pääosin rikosoikeudelliseen kontrolliin perustuva systeemi aiheuttaa rikosoikeuden inflaatiota: rikosoikeuden arvostuksen vähenemisestä aiheutuvia ei-mittavissa olevia kuluja. Rikosoikeuden laajenemista vastaan esitetään kuitenkin harvoin kritiikkiä. Rikosoikeustieteen piirissäkään sille ei ole esitetty vakavasti otettavaa vaihtoehtoa. Esimerkiksi hallinnollisia sanktioita ei ole Suomessa – ei tosin muissa Pohjoismaissakaan – koettu rikosoikeuden vaihtoehtona, vaan usein rikosoikeutta täydentävänä järjestelmänä. Hallinnollisten sanktioiden käyttäminen rikosoikeuden ohessa ei ole ollut yksiselitteistä ja jäsenneltyä, yleisiin oppeihin perustuvaa. Kontrollin erityisille alueille, esimerkiksi sotilaskontrolliin, on lisäksi kehittynyt rikos- ja hallinto-oikeuden sekajärjestelmiä. Tutkimuskysymykset Käsillä olevassa artikkelimuotoisessa väitöskirjatutkimuksessa pyritään hahmottelemaan rikos- ja hallinto-oikeudellisten rangaistusjärjestelmien välisiä eroavaisuuksia Suomessa. Tutkimuksen keskeisin tehtävä on sen pohtiminen, millä tavalla 2010-luvulle tultaessa olisi tutkimuksen empiiriset ja teoreettiset lähtökohdat huomioon ottaen järkevää ja tarkoituksenmukaista rangaista. Tällä perusteella kehitetään yksikertaista hallintosanktiointiteoreettista mallia, että sitä hyväksikäyttäen lainvalmisteluprosessin sanktiointitilanteessa, sanktiosta päätettäessä, olisi mahdollista asettaa oikeusturvan vähimmäistakeet täyttävällä tavalla oikeus- ja muilta vaikutuksiltaan rationaalinen seuraamus sekä säätää sen määräämiseksi yhteiskunnallisilta vaikutuksiltaan tehokas ja riittävän oikeusturvallinen menettely. Tutkimustehtävä on tiivistetysti 1) hallinnollisten sanktioiden ja rikosoikeudellisten rangaistusten ja niiden alan määrittäminen, 2) hallinnollisten sanktioiden sääntelymallien valintaperusteluiden selvittäminen, 3) hallintosanktioteoreettisen mallin kehittäminen lainvalmisteluprosessia varten sekä 4) de lege ferenda -suositusten tekeminen rangaistavuuden hyväksyttävyyden ja joutuisuuden parantamiseksi. Menetelmä ja aineistot Tutkimus kytkeytyy teoreettisen rikosoikeustieteen, hallinto-oikeustieteen ja prosessioikeustieteen alalle ja se on luonteeltaan ongelmakeskeinen. Tieteenalojen väliset painotukset ja niiden vaikutus vaihtelevat tutkimuksessa. Vaikka tutkimus on monella tavalla luonteeltaan teoreettinen, siinä rakennetaan nimenomaan lainsäädäntötyötä ja lainvalmistelua tukevaa tutkimusta ja teoriaa. Tältä osin näkökulma liittyy kriminalisointiteoreettisessa tutkimuksessa hahmotettuun lainsäätäjän oikeuslähdeoppia koskevaan uuteen näkökulmaan, jolla on yhteyksiä lainsäädäntötutkimukseen ja oikeusteoriassa hahmotettuun legisprudence-tutkimusuuntaukseen, näkökulman suuntautuessa lainsäädäntötasolle. Tutkimuksen lähteistä suurin osa on oikeustieteellistä kirjallisuutta, jonka pääosa muotoutuu suomalaisesta oikeustieteellisestä kirjallisuudesta. Myös pohjoismaalaista, saksalaista ja hieman myös anglosaksista kirjallisuutta on käytetty. Kansainvälisten kirjallisuuslähteiden merkitys ei ole ollut merkittävä, koska kattava eurooppalainen näkemys aihepiiristä on pyritty saamaan Euroopan ihmisoikeustuomioistuimen ratkaisukäytäntöä hyödyntäen. Tutkimuksen lähteinä on käytetty laajasti myös kansallista lainvalmisteluaineistoa, erityisesti hallituksen esityksiä ja perustuslakivaliokunnan lausuntokäytäntöä. Johtopäätökset Kriminaali- ja/tai kontrollipolitiikassa on juuri nyt tärkeää pohtia, millä tavalla 2010-luvulle tultaessa on järkevää ja tarkoituksenmukaista rangaista. Tähän voisi olla mahdollista vastata tutkimuksessa kehitettävällä hallintosanktiointiteoreettisella mallilla. Mallin kehittäminen on edellyttänyt yhteiskunnallisten sanktiokäytäntöjen oikeusvaltioopillista tarkastelua, jolloin sanktioiden yhteiskunnalliseen merkitykseen pureutuminen kuvailee myös sitä, millainen modernin oikeusvaltion tila tällä hetkellä on. Perinteisten oikeusvaltioiden paradigmojen käyttäminen ei välttämättä edistä relevantin oikeusvaltiollisen sanktiointiteoreettisen mallin kehittämistä. Voi olla niinkin, että klassinen oikeusvaltio-oppi ja oletetunlaiset rikosoikeuden erityiset elementit eivät enää vastaa yhteiskuntatodellisuutta. Näin rankaisemisen yleiset opit voivat nousta kehittämisen kohteeksi oikeusvaltiollisuuden elementtien toteuttamiseksi valtavasta kasvaneessa hallintoyhteiskunnassa – hallinto-johtoisessa yhteiskunnallisessa todellisuudessa. Suomen rikoslaki sisältää laajassa merkityksessä sadoittain erilaatuisia kriminalisointeja, joiden merkitys on usein hallinnon toimintaa subventoiva, symbolinen tai jonkin toisen kriminalisoinnin vaikutusta tehostamaan pyrkivä. Tällainen rikoslaki on tehtävänsä, vaikuttavuutensa ja hyväksyttävyytensä kannalta ongelmallinen. Suomalainen hallinnollisten sanktioiden järjestelmä ei sekään ole järkevä ja tarkoituksenmukainen, yleisiin oppeihin perustuva systeemi. Myös yleiseurooppalainen kehitys näyttäisi viittaavan siihen, että Suomessa on tarve kehittää sekä rikosoikeutta että sille vaihtoehtoista hallintosanktioiden järjestelmää, sanktio-oikeutta. Tämä edellyttää lainsäädäntöuudistuksia.

Saksan opiskelijasta saksan opettajaksi. Aineenopettajaopiskelijan ammatillinen kasvu ohjatussa harjoitttelussa

Tutkimuksessani tarkastelin, miten ammatillinen kasvu ilmenee saksan opetusharjoittelijoiden näkemyksissä ja toiminnassa opettajan pedagogisiin opintoihin kuuluvan ohjatun harjoittelun aikana. Keräsin tutkimusaineiston lukuvuosina 2007–2010 kaikilta saksan opetusharjoittelijoilta, jotka suorittivat ohjatussa harjoittelussa vähintään 15 op Turun normaalikoulussa. Tutkimusaineistona käytin henkilökohtaisia harjoittelusuunnitelmia (HOPS) ja reflektiovihkoja, jotka ovat ohjatun harjoittelun normaaleja työvälineitä. Täydensin aineistoa ohjatun harjoittelun alussa toteutetulla kyselyllä ja harjoittelun päätteeksi tehdyllä puolistrukturoidulla teemahaastattelulla. Toimin tutkimuksen aikana Turun normaalikoulussa saksan opettajana ja aineryhmän harjoittelusta vastaavana opettajana. Tutkimuskysymykset tarkentuivat aineistolähtöisesti. Ensimmäinen tutkimuskysymys liittyi siihen, miten harjoittelijoiden ideaalit hyvästä vieraan kielen opetuksesta ja henkilökohtaiset tavoitteet toteutuivat ohjatun harjoittelun aikana. Alkukyselyn pohjalta ideaaleiksi nousivat vuorovaikutus ja monipuoliset työtavat, kulttuurin opettaminen, tavoitekielen käyttö luokkakielenä sekä selkeä kieliopin opetus. Tutkimuksessa kävi ilmi, että alkukyselyssä esiin tullut hyvän opettajan tai vieraan kielen opetuksen ideaali ei välttämättä näy opettajaksi opiskelevan HOPSeihin kirjatuissa henkilökohtaisissa tavoitteissa tai toteudu hänen harjoitustunneillaan. Parhaiten opetusharjoittelijat kokivat onnistuneensa vuorovaikutuksen luomisessa oppilaisiin ja opiskelijoihin sekä monipuolisten työtapojen käytössä. Eriyttäminen ja oppimaan oppimisen ohjaaminen koettiin hankalina. Suurin osa harjoittelijoista oli tyytyväisiä siihen, miten he onnistuivat tuomaan kulttuuria opetukseensa, kun taas tavoitekielen käyttö luokkakielenä ja kieliopin opetus koettiin haasteellisiksi. Toisessa tutkimuskysymyksessä tarkasteltiin, millainen ammatillinen näkemys vieraan kielen opiskelijalla on ohjatun harjoittelun jälkeen. Opetusharjoittelijat korostivat opettajan kasvatustyötä ja opettajien välistä yhteistyötä. Ajatus toimia saksan tai vieraan kielen opettajana oli vahvistunut pedagogisten opintojen aikana. Kolmas tutkimuskysymys kohdistui sen selvittämiseen, miten HOPS ja reflektiovihko toimivat harjoittelijoiden kasvun tukena. Harjoittelijoiden kirjallinen itsereflektio vaihteli syvällisistä pohdinnoista niukkiin merkintöihin. Suurimmassa osassa reflektiovihoista harjoittelijat olivat miettineet palautteissa esille tulleita asioita. HOPS ja reflektiovihko ovat tämän tutkimuksen perusteella toimivia harjoittelun ohjauksen välineitä, kunhan harjoittelijoita ohjataan niiden käytössä. Itsereflektion merkityksen puolesta puhuu se, että harjoittelijat, jotka olivat myös kirjallisesti pohtineet saksan käyttöä luokkakielenä, olivat muita tyytyväisempiä siihen, miten he kokivat onnistuneensa luokkakielen käytössä.

Filosofinen materialismi, nyt

Kirjallisuusarvostelu

Palveluliiketoiminnan kehittäminen tuoteorientoituneessa teollisuuden yrityksessä

Työn tavoitteina oli (1) laatia prosessimalli teollisuuden palveluliiketoiminnan mahdollisuuksien kartoittamiseen sekä (2) rakentaa tuoteorientoituneelle yritykselle soveltuva palveluliiketoimintapolku, jota seuraamalla tunnistettu palveluliiketoiminnan potentiaali pystytään muuntamaan tulokselliseksi liiketoiminnaksi. Diplomityö toteutettiin Savonia-ammattikorkeakoulun hallinnoiman LEKA-hankkeen palveluliiketoiminnan tutkimusalueelle Pohjois-Savon teollisuusyrityssektorin tarpeet huomioiden. Työn teoreettisessa osiossa tarkasteltiin teollisuuden palveluliiketoiminnan perusteita, palveluliiketoiminnan kehittämistä tuoteorientoituneen yrityksen näkökulmasta sekä tunnettuja palvelujen kehittämisprosesseja ja työkaluja erityisesti konseptoinnin osalta. Empiirinen osuus keskittyi palveluliiketoiminnan kehittämiseen tapaustutkimuskohteena toimineessa tuoteorientoituneessa yrityksessä. Tutkimuksen tuloksena syntyi tapauskohtaisesti räätälöityvä konseptointiprosessimalli työkaluineen. Asiakkaat, työntekijät ja verkostokumppanit osallistuttavalla prosessilla palveluliiketoiminnan mahdollisuudet pystytään selvittämään luotettavasti riskit minimoiden. Lisäksi työn tuloksena luotiin tuoteorientoituneille yrityksille soveltuva palveluliiketoiminnan kehittämispolku, jossa palvelukonseptit toimivat alustana polun eri vaiheissa tehtäville päätöksille ja valinnoille sekä tarvittaville muutostoimenpiteille.

Hiljaisen tiedon siirtämisen prosessi mentoroinnissa – näkökulmana kognitiivinen oppipoikamalli

Hiljainen tieto muodostaa organisaatioiden keskeisen kilpailutekijän, sillä sitä on vaikea kopioida. Hiljaista tietoa pyritään siirtämään erilaisia osaamisen kehittämisen menetelmiä hyödyntäen. Tässä tutkielmassa tutkitaan, miten hiljaista tietoa siirretään mentoroinnissa. Mentorointiin liittyvissä tutkimuksissa ei ole tutkittu sitä vuorovaikutukseen perustuvaa prosessia, jonka aikana hiljaista tietoa siirretään mentorilta aktorille. Tämä tutkielma toi lisää tietoa tähän tutkimusaukkoon. Tutkielman teoreettisessa osiossa esiteltiin kolme näkökulmaa, jotka muo-dostivat tutkielman viitekehyksen: hiljainen tieto ja sen siirtäminen, mentorointi sekä kognitiivinen oppipoikamalli. Tutkimusmenetelmänä käytettiin fenomenografista tapaustutkimusta. Tutkimuksen kohderyhmän muodostivat neljä mentori-aktori –paria, joita haastateltiin teemahaastattelulla. Empiiriset tulokset osoittivat, että hiljaisen tiedon siirtäminen mentoroinnissa tapahtui kognitiivisen oppipoikamallin vaiheita hyödyntäen. Kaikki kognitiivisen oppipoikamallin vaiheet esiintyivät mentorointiprosessissa. Siirrettävässä hiljaisessa tiedossa näyttäytyivät tiedon toiminnallinen, situationaalinen ja sosiaalinen luonne. Keskeisimmiksi hiljaisen tiedon siirtämisen menetelmiksi osoittautuivat mentorin läsnäolo, kuuntelu, kysymysten tekeminen ja aktorin oivalluttaminen. Tutkielman keskeisenä tuloksena ja toimenpide-ehdotuksena esitettiin hiljaisen tiedon siirtämisen malli mentoroinnissa, joka kehitettiin tutkimuksen teoreettisen viitekehyksen ja tutkimuksesta saatujen tulosten pohjalta.

Pennförare i periferin : österbottniska sockenskrivare 1721-1868

Modern research on literacy, the scriptualization of the administration and the interaction between the governing and the governed as part of the political culture, has brought to the fore the issue of different scripts and their terms. The present dissertation focuses on the parish scribes in the county of Ostrobothnia during the period 1721–1868. The peasantry had been given the right to pay parish scribes in 1624. The parish scribes who were to assist the peasants in connection with the collection of taxes simultaneously supervised the bailiffs who collected the taxes. Their writing skills made the scribes indispensable also in many other contexts. In Ostrobothnia, the peasantry had use for parish scribes, who worked as mediators between Swedish and Finnish, between the oral and the written and vice versa. The aim of this dissertation is on the one hand to explore the recruitment of parish scribes, and on the other to examine the parish scribes as a professional and social group. The parish scribes’ significance for the peasantry in everyday life, local decision-making and in connection with political processes will be analyzed by examining their work and professional activities. The recruitment of parish scribes and has been analyzed as a decision process where different actors were able to influence the election. The parish scribes’ competence requirements and terms of employment have been analyzed. The parish scribes as a professional body or a social group has not previously been explored. The examination of the 154 parish scribes as a professional and social group has been carried out in the form of a collective biography. Parish scribes’ tasks originally consisted of the collection of taxes, but the duties within the parish administration increased in the eighteenth and nineteenth centuries. The private writing assignments consisted of many different documents: bills of sale, probate inventories and estate distributions, wills, land tenancy agreements, life annuity and crofter agreements, promissory notes, auction records and different survey documents. The interaction with state power has been analyzed by examining five political decision-making processes that the peasants actively participated in.

Possibility of press forming wood films into primary packaging

In recent times the packaging industry is finding means to maximize profit. Wood used to be the most advantageous and everyday material for packaging, worktables, counters, constructions, interiors, tools and as materials and utensils in the food companies in the world. The use of wood has declined vigorously, and other materials like plastic, ceramic, stainless steel, concrete, and aluminum have taken its place. One way that the industry could reduce its cost is by finding possibilities of using wood for primary packaging after which it can be safely recycled or burned as a carbon source for energy. Therefore, the main objective of this thesis is to investigate the possibility of press-forming a wood film into primary packaging. In order to achieve the stated objectives, discussion on major characteristics of wood in terms of structure, types and application were studied. Two different wood species, pine and birch were used for the experimental work. These were provided by a local carpentry workshop in Lappeenranta and a workshop in Ruokolahti supervised by Professor Timo Kärki. Laboratory tests were carried out at Lappeenranta University of Technology FMS workshop on Stenhøj EPS40 M hydraulic C-frame press coupled with National Instruments VI Logger and on the Adjustable packaging line machine at LUT Packaging laboratory. The tests succeeded better on the LUT packaging line than on the Stenhoj equipment due to the integrated heating system in the machine. However, there is much work to be done before the quality of a tray produced from the wood film is comparable to that of the wood plastic composite tray.

Deep generative models for facial keypoints detection

A new area of machine learning research called deep learning, has moved machine learning closer to one of its original goals: artificial intelligence and general learning algorithm. The key idea is to pretrain models in completely unsupervised way and finally they can be fine-tuned for the task at hand using supervised learning. In this thesis, a general introduction to deep learning models and algorithms are given and these methods are applied to facial keypoints detection. The task is to predict the positions of 15 keypoints on grayscale face images. Each predicted keypoint is specified by an (x,y) real-valued pair in the space of pixel indices. In experiments, we pretrained deep belief networks (DBN) and finally performed a discriminative fine-tuning. We varied the depth and size of an architecture. We tested both deterministic and sampled hidden activations and the effect of additional unlabeled data on pretraining. The experimental results show that our model provides better results than publicly available benchmarks for the dataset.

Spectral Analysis of Symmetric and Anti-Symmetric Pairwise Kernels

This work investigates theoretical properties of symmetric and anti-symmetric kernels. First chapters give an overview of the theory of kernels used in supervised machine learning. Central focus is on the regularized least squares algorithm, which is motivated as a problem of function reconstruction through an abstract inverse problem. Brief review of reproducing kernel Hilbert spaces shows how kernels define an implicit hypothesis space with multiple equivalent characterizations and how this space may be modified by incorporating prior knowledge. Mathematical results of the abstract inverse problem, in particular spectral properties, pseudoinverse and regularization are recollected and then specialized to kernels. Symmetric and anti-symmetric kernels are applied in relation learning problems which incorporate prior knowledge that the relation is symmetric or anti-symmetric, respectively. Theoretical properties of these kernels are proved in a draft this thesis is based on and comprehensively referenced here. These proofs show that these kernels can be guaranteed to learn only symmetric or anti-symmetric relations, and they can learn any relations relative to the original kernel modified to learn only symmetric or anti-symmetric parts. Further results prove spectral properties of these kernels, central result being a simple inequality for the the trace of the estimator, also called the effective dimension. This quantity is used in learning bounds to guarantee smaller variance.

Evaluation of Machine Learning Classifiers for Mobile Network Intrusion Detection Systems

Mobile malwares are increasing with the growing number of Mobile users. Mobile malwares can perform several operations which lead to cybersecurity threats such as, stealing financial or personal information, installing malicious applications, sending premium SMS, creating backdoors, keylogging and crypto-ransomware attacks. Knowing the fact that there are many illegitimate Applications available on the App stores, most of the mobile users remain careless about the security of their Mobile devices and become the potential victim of these threats. Previous studies have shown that not every antivirus is capable of detecting all the threats; due to the fact that Mobile malwares use advance techniques to avoid detection. A Network-based IDS at the operator side will bring an extra layer of security to the subscribers and can detect many advanced threats by analyzing their traffic patterns. Machine Learning(ML) will provide the ability to these systems to detect unknown threats for which signatures are not yet known. This research is focused on the evaluation of Machine Learning classifiers in Network-based Intrusion detection systems for Mobile Networks. In this study, different techniques of Network-based intrusion detection with their advantages, disadvantages and state of the art in Hybrid solutions are discussed. Finally, a ML based NIDS is proposed which will work as a subsystem, to Network-based IDS deployed by Mobile Operators, that can help in detecting unknown threats and reducing false positives. In this research, several ML classifiers were implemented and evaluated. This study is focused on Android-based malwares, as Android is the most popular OS among users, hence most targeted by cyber criminals. Supervised ML algorithms based classifiers were built using the dataset which contained the labeled instances of relevant features. These features were extracted from the traffic generated by samples of several malware families and benign applications. These classifiers were able to detect malicious traffic patterns with the TPR upto 99.6% during Cross-validation test. Also, several experiments were conducted to detect unknown malware traffic and to detect false positives. These classifiers were able to detect unknown threats with the Accuracy of 97.5%. These classifiers could be integrated with current NIDS', which use signatures, statistical or knowledge-based techniques to detect malicious traffic. Technique to integrate the output from ML classifier with traditional NIDS is discussed and proposed for future work.

Pretraining Convolutional Neural Networks for Visual Recognition

Convolutional Neural Networks (CNN) have become the state-of-the-art methods on many large scale visual recognition tasks. For a lot of practical applications, CNN architectures have a restrictive requirement: A huge amount of labeled data are needed for training. The idea of generative pretraining is to obtain initial weights of the network by training the network in a completely unsupervised way and then fine-tune the weights for the task at hand using supervised learning. In this thesis, a general introduction to Deep Neural Networks and algorithms are given and these methods are applied to classification tasks of handwritten digits and natural images for developing unsupervised feature learning. The goal of this thesis is to find out if the effect of pretraining is damped by recent practical advances in optimization and regularization of CNN. The experimental results show that pretraining is still a substantial regularizer, however, not a necessary step in training Convolutional Neural Networks with rectified activations. On handwritten digits, the proposed pretraining model achieved a classification accuracy comparable to the state-of-the-art methods.

Oppisopimuskoulutus yritysten tuottamana koulutuspalveluna: tavoitteista vaikutuksiin

Työpaikoilla tapahtuvan koulutuksen merkitys korostuu yhteiskunnassa kaikilla tasoilla nyt ja tulevaisuudessa. Tämä väitöstutkimus määrittelee oppisopimuskoulutuksen yritysten tuottamana koulutuspalveluna osana ammatillista tutkintoon johtavaa koulutusta, jota tuotetaan työpaikoilla ja yrityksissä. Väitöstutkimuksessa tarkastellaan niitä tavoitteita, joita yrityksissä oppisopimuskoulutukseen liittyy ja vaikutuksia, joita koulutusta tuottamalla yrityksessä syntyy. Tutkimuksen kohteena ovat eri alojen pienet ja keskisuuret yritykset (pk-yritykset), jotka ovat tuottaneet oppisopimuskoulutusta ja joilla on siitä vuosien kokemus. Lisäksi tutkimukseen osallistui pk-yrityksiä, joille oppisopimuskoulutus ja siihen liittyvä toiminta on vierasta. Tutkimus tuo uutta tietoa vain vähän tutkittuun aikuisten oppisopimuskoulutukseen, mutta ei sulje pois nuorten oppisopimuskoulutukseen liittyviä kysymyksiä. Tutkimus yhdistää oppisopimuskoulutuksen ja koulutuksen tuottamisen yrityksissä, mikä uudistaa sekä oppisopimuskoulutukseen, ammatilliseen koulutukseen, palvelun tuottamiseen että osaamiseen liittyvää teoreettista viitekehystä. Lisäksi tutkimus tuo yrityksille sekä oppisopimuskoulutuksen hallinnollisille tahoille palvelun tuottamisen ja siihen liittyvien tavoitteiden ja vaikutusten näkökulman. Väitöstutkimuksen teoreettinen viitekehys perustuu ja jakautuu kolmeen osaan: palveluun ja sen tuottamiseen, osaamispääomiin ja niiden eri muotoihin sekä vaikutuksiin palvelutuotannossa. Teoreettinen viitekehys kuvaa monimuotoisesti oppisopimuskoulutuksen ilmiötä, jonka olemus muuttuu sen mukaan, miten, kuka tai mikä taho sitä arvioi tai tarkastelee. Väitöstutkimus on empiiriseltä luonteeltaan kvalitatiivinen tutkimus, jonka aineisto on kerätty teemahaastatteluilla vuoden 2013 lopulla ja vuoden 2014 alussa. Aineisto on analysoitu sisällönanalyysillä aineistolähtöisesti. Tutkimusote pohjautuu abduktiiviseen päättelyyn. Tutkimustulokset esitetään ja luokitellaan niin tavoitteiden kuin vaikutusten osalta inhimillisen, rakenteellisen ja suhdepääoman kautta. Tutkimuksen mukaan oppisopimuskoulutuksen vaikutukset nähdään positiivisina ja neutraaleina, eikä alakohtaisia eroja vaikutusten osalta juuri ole. Myönteisten vaikutusten saavuttamiseen liittyy tärkeänä osana arvon luomisen ja tuottamisen kokemus molemmilla koulutukseen osallistuvilla osapuolilla. Lisäksi myönteisten vaikutusten taustalla ovat yrityksen sitoutuminen sekä työn ja koulutuksen johtamisosaaminen. Yrityksissä on tärkeää, että imago kouluttajana on hyvä. Oppisopimuskoulutuksen tuottamisesta syntyneet vaikutukset ovat asetettuja tavoitteita laajemmat, erityisesti rakenteelliseen pääomaan liittyvien vaikutusten osalta. Oppisopimuskoulutuksen vaikuttavuus yrityksessä syntyy asetettujen tavoitteiden ja vaikutusten välisestä suhteesta. Kokonaisuutena voidaan todeta, että oppisopimuskoulutuksen vaikuttavuus ja suorituskyky yrityksissä ovat hyvät, vaikka koulutuksen laatu vaihtelee jonkin verran. Oppisopimuskoulutuksen käynnistäminen, aloittaminen ja tuottaminen liittyvät usein niin sanottuihin oppisopimusagentteihin eli sellaisiin kehityshakuisiin henkilöihin, joilla jossakin elämäntilanteessa on ollut myönteisiä kokemuksia oppisopimuskoulutuksen mahdollisuuksista. Tutkimuksen mukaan oppisopimuskoulutuksen kustannukset koostuvat työsuhteesta, tietopuolisen koulutuksen aikaisesta työstä poissaolosta sekä ohjauksesta ja arvioinnista, mutta koulutusta pidetään taloudellisesti kannattavana. Oppisopimuskoulutuksen tuottamista estävät pääasiassa viestinnän ja tiedottamisen puute, koulutusmahdollisuuden tunnistamatta jääminen, yritysten heikko koulutuskulttuuri sekä epäselvät mielikuvat ja käsitykset. Nuorten oppisopimuskoulutuksen toteuttamisen hidasteina ovat tutkimuksen mukaan työsuhteeseen ja talouteen liittyvät seikat, nuorten kasvun vaiheeseen sisältyvät tekijät sekä monenlaiset pedagogiset ja eettiset kysymykset. Lisäksi tutkimuksessa havaittiin, että nuori on käsitteenä ja viiteryhmänä epämääräinen. Ammatillisen koulutuksen ja oppisopimuskoulutuksen eri muodot ja monet käsitteet myös aiheuttavat epäselvyyttä molemmissa tutkimuksen konteksteissa eli yrityksissä, joissa oppisopimuskoulutusta tuotetaan sekä yrityksissä, joissa sitä ei tuoteta.

Spectral retinal image processing and analysis for ophthalmology

Diabetic retinopathy, age-related macular degeneration and glaucoma are the leading causes of blindness worldwide. Automatic methods for diagnosis exist, but their performance is limited by the quality of the data. Spectral retinal images provide a significantly better representation of the colour information than common grayscale or red-green-blue retinal imaging, having the potential to improve the performance of automatic diagnosis methods. This work studies the image processing techniques required for composing spectral retinal images with accurate reflection spectra, including wavelength channel image registration, spectral and spatial calibration, illumination correction, and the estimation of depth information from image disparities. The composition of a spectral retinal image database of patients with diabetic retinopathy is described. The database includes gold standards for a number of pathologies and retinal structures, marked by two expert ophthalmologists. The diagnostic applications of the reflectance spectra are studied using supervised classifiers for lesion detection. In addition, inversion of a model of light transport is used to estimate histological parameters from the reflectance spectra. Experimental results suggest that the methods for composing, calibrating and postprocessing spectral images presented in this work can be used to improve the quality of the spectral data. The experiments on the direct and indirect use of the data show the diagnostic potential of spectral retinal data over standard retinal images. The use of spectral data could improve automatic and semi-automated diagnostics for the screening of retinal diseases, for the quantitative detection of retinal changes for follow-up, clinically relevant end-points for clinical studies and development of new therapeutic modalities.