Theoretical Interpretations and Applications of Radial Basis Function Networks

Medical applications usually used Radial Basis Function Networks just as Artificial Neural Networks. However, RBFNs are Knowledge-Based Networks that can be interpreted in several way: Artificial Neural Networks, Regularization Networks, Support Vector Machines, Wavelet Networks, Fuzzy Controllers, Kernel Estimators, Instanced-Based Learners. A survey of their interpretations and of their corresponding learning algorithms is provided as well as a brief survey on dynamic learning algorithms. RBFNs' interpretations can suggest applications that are particularly interesting in medical domains

Towards retrieving force feedback in robotic-assisted surgery: a supervised neuro-recurrent-vision approach

Robotic-assisted minimally invasive surgeries have gained a lot of popularity over conventional procedures as they offer many benefits to both surgeons and patients. Nonetheless, they still suffer from some limitations that affect their outcome. One of them is the lack of force feedback which restricts the surgeon's sense of touch and might reduce precision during a procedure. To overcome this limitation, we propose a novel force estimation approach that combines a vision based solution with supervised learning to estimate the applied force and provide the surgeon with a suitable representation of it. The proposed solution starts with extracting the geometry of motion of the heart's surface by minimizing an energy functional to recover its 3D deformable structure. A deep network, based on a LSTM-RNN architecture, is then used to learn the relationship between the extracted visual-geometric information and the applied force, and to find accurate mapping between the two. Our proposed force estimation solution avoids the drawbacks usually associated with force sensing devices, such as biocompatibility and integration issues. We evaluate our approach on phantom and realistic tissues in which we report an average root-mean square error of 0.02 N.Peer ReviewedPostprint (author's final draft

Koneoppimiskehys petrokemianteollisuuden sovelluksille

Machine learning has many potentially useful applications in process industry, for example in process monitoring and control. Continuously accumulating process data and the recent development in software and hardware that enable more advanced machine learning, are fulfilling the prerequisites of developing and deploying process automation integrated machine learning applications which improve existing functionalities or even implement artificial intelligence. In this master's thesis, a framework is designed and implemented on a proof-of-concept level, to enable easy acquisition of process data to be used with modern machine learning libraries, and to also enable scalable online deployment of the trained models. The literature part of the thesis concentrates on studying the current state and approaches for digital advisory systems for process operators, as a potential application to be developed on the machine learning framework. The literature study shows that the approaches for process operators' decision support tools have shifted from rule-based and knowledge-based methods to machine learning. However, no standard methods can be concluded, and most of the use cases are quite application-specific. In the developed machine learning framework, both commercial software and open source components with permissive licenses are used. Data is acquired over OPC UA and then processed in Python, which is currently almost the de facto standard language in data analytics. Microservice architecture with containerization is used in the online deployment, and in a qualitative evaluation, it proved to be a versatile and functional solution.Koneoppimisella voidaan osoittaa olevan useita hyödyllisiä käyttökohteita prosessiteollisuudessa, esimerkiksi prosessinohjaukseen liittyvissä sovelluksissa. Jatkuvasti kerääntyvä prosessidata ja toisaalta koneoppimiseen soveltuvien ohjelmistojen sekä myös laitteistojen viimeaikainen kehitys johtavat tilanteeseen, jossa prosessiautomaatioon liitettyjen koneoppimissovellusten avulla on mahdollista parantaa nykyisiä toiminnallisuuksia tai jopa toteuttaa tekoälysovelluksia. Tässä diplomityössä suunniteltiin ja toteutettiin prototyypin tasolla koneoppimiskehys, jonka avulla on helppo käyttää prosessidataa yhdessä nykyaikaisten koneoppimiskirjastojen kanssa. Kehys mahdollistaa myös koneopittujen mallien skaalautuvan käyttöönoton. Diplomityön kirjallisuusosa keskittyy prosessioperaattoreille tarkoitettujen digitaalisten avustajajärjestelmien nykytilaan ja toteutustapoihin, avustajajärjestelmän tai sen päätöstukijärjestelmän ollessa yksi mahdollinen koneoppimiskehyksen päälle rakennettava ohjelma. Kirjallisuustutkimuksen mukaan prosessioperaattorin päätöstukijärjestelmien taustalla olevat menetelmät ovat yhä useammin koneoppimiseen perustuvia, aiempien sääntö- ja tietämyskantoihin perustuvien menetelmien sijasta. Selkeitä yhdenmukaisia lähestymistapoja ei kuitenkaan ole helposti pääteltävissä kirjallisuuden perusteella. Lisäksi useimmat tapausesimerkit ovat sovellettavissa vain kyseisissä erikoistapauksissa. Kehitetyssä koneoppimiskehyksessä on käytetty sekä kaupallisia että avoimen lähdekoodin komponentteja. Prosessidata haetaan OPC UA -protokollan avulla, ja sitä on mahdollista käsitellä Python-kielellä, josta on muodostunut lähes de facto -standardi data-analytiikassa. Kehyksen käyttöönottokomponentit perustuvat mikropalveluarkkitehtuuriin ja konttiteknologiaan, jotka osoittautuivat laadullisessa testauksessa monipuoliseksi ja toimivaksi toteutustavaksi