MEG:hen perustuvan aivo-tietokone -käyttöliittymän kehitys

Brain–computer interfaces (BCI) have recently gained interest both in basic neuroscience and clinical interventions. The majority of noninvasive BCIs measure brain activity with electroencephalography (EEG). However, the real-time signal analysis and decoding of brain activity suffer from low signal-to-noise ratio and poor spatial resolution of EEG. These limitations could be overcome by using magnetoencephalography (MEG) as an alternative measurement modality. The aim of this thesis is to develop an MEG-based BCI for decoding hand motor imagery, which could eventually serve as a therapeutic method for patients recovering from e.g. cerebral stroke. Here, machine learning methods for decoding motor imagery -related brain activity are validated with healthy subjects’ MEG measurements. The first part of the thesis (Study I) involves a comparison of feature extraction methods for classifying left- vs right-hand motor imagery (MI), and MI vs rest. It was found that spatial filtering and further extraction of bandpower features yield better classification accuracy than time–frequency features extracted from parietal gradiometers. Furthermore, prior spatial filtering improved the discrimination capability of time–frequency features. The training data for a BCI is typically collected in the beginning of each measurement session. However, as this can be time-consuming and exhausting for the subject, the training data from other subjects’ measurements could be used as well. In the second part of the thesis (Study II), methods for across-subject classification of MI were compared. The results showed that a classifier based on multi-task learning with a l2,1-norm regularized logistic regression was the best method for across-subject decoding for both MEG and EEG. In Study II, we also compared the decoding results of simultaneously measured EEG and MEG data, and investigated whether the MEG responses to passive hand movements could be used to train a classifier to detect MI. MEG yielded altogether slightly, but not significantly, better results than EEG. Training the classifiers with subject’s own or other subjects’ passive movements did not result in high accuracy, which indicates that passive movements should not be used for calibrating an MI-BCI. The methods presented in this thesis are suitable for a real-time MEG-based BCI. The decoding results can be used as a benchmark when developing other classifiers specifically for motor imagery -related MEG data.Aivo-tietokone -käyttöliittymät (brain–computer interface; BCI) ovat viime aikoina herättäneet kiinnostusta niin neurotieteen perustutkimuksessa kuin kliinisissä interventioissakin. Suurin osa ei-invasiivisista BCI:stä mittaa aivotoimintaa elektroenkefalografialla (EEG). EEG:n matala signaali-kohinasuhde ja huono avaruudellinen resoluutio kuitenkin hankaloittavat reaaliaikais-ta signaalianalyysia ja aivotoiminnan luokittelua. Nämä rajoitteet voidaan kiertää käyttämällä magnetoenkefalografiaa (MEG) vaihtoehtoisena mittausmenetelmänä. Tämän työn tavoitteena on kehittää käden liikkeen kuvittelua luokitteleva, MEG:hen perustuva BCI, jota voidaan myöhemmin käyttää terapeuttisena menetelmänä esimerkiksi aivoinfarktista toipuvien potilaiden kuntoutuk-sessa. Tutkimuksessa validoidaan terveillä koehenkilöillä tehtyjen MEG-mittausten perusteella koneoppimismenetelmiä, joilla luokitellaan liikkeen kuvittelun aiheuttamaa aivotoimintaa. Ensimmäisessä osatyössä (Tutkimus I) vertailtiin piirteenirrotusmenetelmiä, joita käytetään erottamaan toisistaan vasemman ja oikean käden kuvittelu sekä liikkeen kuvittelu ja lepotila. Ha-vaittiin, että avaruudellisesti suodatettujen signaalien taajuuskaistan teho luokittelupiirteenä tuotti parempia luokittelutarkkuuksia kuin parietaalisista gradiometreistä mitatut aika-taajuuspiirteet. Lisäksi edeltävä avaruudellinen suodatus paransi aika-taajuuspiirteiden erottelukykyä luokittelu-tehtävissä.BCI:n opetusdata kerätään yleensä kunkin mittauskerran alussa. Koska tämä voi kuitenkin olla aikaavievää ja uuvuttavaa koehenkilölle, opetusdatana voidaan käyttää myös muilta koehenkilöiltä kerättyjä mittaussignaaleja. Toisessa osatyössä (Tutkimus II) vertailtiin koehenkilöiden väliseen luo-kitteluun soveltuvia menetelmiä. Tulosten perusteella monitehtäväoppimista ja l2,1-regularisoitua logistista regressiota käyttävä luokittelija oli paras menetelmä koehenkilöiden väliseen luokitteluun sekä MEG:llä että EEG:llä. Toisessa osatyössä vertailtiin myös samanaikaisesti mitattujen MEG:n ja EEG:n tuottamia luokit-telutuloksia, sekä tutkittiin voidaanko passiivisten kädenliikkeiden aikaansaamia MEG-vasteita käyttää liikkeen kuvittelua tunnistavien luokittelijoiden opetukseen. MEG tuotti hieman, muttei merkittävästi, parempia tuloksia kuin EEG. Luokittelijoiden opetus koehenkilöiden omilla tai mui-den koehenkilöiden passiiviliikkeillä ei tuottanut hyviä luokittelutarkkuuksia, mikä osoittaa että passiiviliikkeitä ei tulisi käyttää liikkeen kuvittelua tunnistavan BCI:n kalibrointiin. Työssä esitettyjä menetelmiä voidaan käyttää reaaliaikaisessa MEG-BCI:ssä. Luokittelutuloksia voidaan käyttää vertailukohtana kehitettäessä muita liikkeen kuvitteluun liittyvän MEG-datan luokittelijoita

Comparing Features for Classification of MEG Responses to Motor Imagery

Peer reviewe

Matematiikan verkko-opetuksen saavutettavuus

Euroopan neuvostossa on yhtenäinen pyrkimys parantaa digitaalisten palveluiden saavutettavuutta. Suomessa vuonna 2019 voimaan tullut laki digitaalisten palveluiden saavutettavuudesta pyrkii takaamaan kaikille kansalaisille yhdenvertaiset palvelut eurooppalaisen linjauksen mukaisesti. Saavutettava verkko-opetus mahdollistaa oppimisympäristön, joka on kaikille opiskelijoille tasa-arvoinen ja edesauttaa parempia oppimistuloksia. Hyvässä oppimisympäristössä opiskelija tietää, mitkä asiat ovat olennaisia oppimisen kannalta ja pääsee käsiksi vaivatta kaikkeen kurssiin liittyvään sisältöön. Tässä opinnäytetyössä tutkittiin matematiikan verkko-opetuksen saavutettavuutta aluksi kirjallisuuskatsauksen avulla. Lopuksi analysoitiin Tampereen yliopiston matematiikan opintojakson Multivariable Calculus saavutettavuutta tapaustutkimuksena. Kirjallisuuskatsauksessa saavutettavuuteen perehdyttiin kolmen teorian kautta. Ensimmäinen teoria oli Universal Design for Learning -malli, joka tähtää kokonaisvaltaisesti saavutettavaan opetukseen. Toinen teoria oli verkkosisällön saavutettavuuden ohjekirja, joka on saavutettavuutta tukeva tekninen standardi. Kolmas teorioista käsittelee saavutettavuutta matematiikan opetuksen näkökulmasta. Kirjallisuustutkimuksen nojalla syntyi saavutettavan matematiikan verkko-opetuksen viitekehys ja mittaristo. Lisäksi tutustuttiin tarkemmin Multivariable Calculus -opintojaksoon liittyvään matematiikkaan. Viitekehyksen mukaan saavutettavalle matematiikan opetukselle on keskeistä asettaa tavoitteet. Tavoitteisiin pääsemistä tukee toimiva tekniikka, materiaalit, opetus, harjoittelu ja arviointi. Opiskelijalle mahdollistetaan valintoja ja tarvittaessa henkilökohtaista tukea. Saavutettavan matematiikan opetuksen mittaristo koostuu kysymyksistä. Viitekehyksen ja mittariston avulla analysoitiin Multivariable Calculus -opintojakson saavutettavuutta, jonka seurauksena saatiin muutamia kehitysideoita sen edelleen parantamiseksi

Menetelmiä MEG:hen ja liikkeen kuvitteluun perustuviin aivokäyttöliittymiin

Brain–computer interfaces (BCI) are systems that translate the user's brain activity into commands for external devices in real time. Magnetoencephalography (MEG) measures electromagnetic brain activity noninvasively and can be used in BCIs. The aim of this thesis was to develop an MEG-based BCI for decoding hand motor imagery. The BCI could eventually serve as a therapeutic method for patients recovering from e.g.cerebral stroke. Here, we validated machine-learning methods for decoding motor imagery (MI)-related brain activity with healthy subjects' MEG measurements. In addition, we studied the effect of different BCI feedback modalities on the subjects' brain function related to MI.In Study I, we compared feature extraction methods for classifying left- vs right-hand MI, and MI vs rest. We found that spatial filtering and further extraction of bandpower features yielded better classification accuracy than time–frequency features extracted from MEG channels above the parietal area. Furthermore, prior spatial filtering improved the discrimination capability of time–frequency features.The training data for a BCI are typically collected in the beginning of each measurement session. However, as this can be time-consuming and exhausting for patients, data from other subjects' measurements could be used for training as well. In Study II, methods for across-subject classification of MI were compared. The results showed that a classifier based on multi-task learning with a l2,1-norm regularized logistic regression was the best method for across-subject decoding for both MEG and electroencephalography (EEG). In Study II, we also compared the decoding results of simultaneously measured EEG and MEG data, and investigated whether MEG responses to passive hand movements could be used to train a classifier to detect MI. MEG yielded slightly better results than EEG. Training the classifiers with the subject's own or other subjects' passive movements did not result in high accuracy. Passive movements should thus not be used for calibrating an MI-BCI.In Study III, we investigated how the amplitude of sensorimotor rhythms (SMR) changes while the subjects practise hand MI with a BCI. We compared the effect of visual and proprioceptive feedback on brain functional changes during a single measurement session. In subjects receiving proprioceptive feedback, the power of SMR increased linearly over the session in motor cortical regions, while similar effect was not observed in subjects receiving purely visual feedback. According to these results, proprioceptive feedback should be preferred over visual feedback especially in BCIs aiming at recovery of hand functions.The methods presented in this thesis are suitable for an MEG-based BCI. The decoding results can be used as a benchmark when developing classifiers specifically for MI-related MEG data.Aivokäyttöliittymien avulla voidaan ohjata ulkoisia laitteita käyttäen aivoista mitattuja signaaleja. Magnetoenkefalografia (MEG) mittaa aivojen toimintaa kajoamattomasti ja sitä voidaan käyttää myös aivokäyttöliittymissä. Väitöskirjan tavoitteena oli kehittää käden liikkeen kuvittelua luokitteleva MEG-aivokäyttöliittymä, jota voidaan myöhemmin käyttää aivoinfarktipotilaiden kuntoutukseen. Työssä validoitiin terveiden koehenkilöiden MEG-mittausten perusteella koneoppimismenetelmiä aivokäyttöliittymiin sekä tutkittiin, miten eri palautemodaliteetit vaikuttavat aivotoimintaan koehenkilöiden opetellessa käyttämään aivokäyttöliittymää.Ensimmäisessä osatyössä vertailtiin piirteenirrotusmenetelmiä, joita käytetään erottamaan toisistaan vasemman ja oikean käden kuvitteluun sekä liikkeen kuvitteluun ja lepotilaan liittyvät MEG-signaalit. Spatiaalisesti suodatettujen signaalien teho luokittelupiirteenä tuotti parempia luokittelutarkkuuksia kuin parietaalisista MEG-kanavista mitatut aika-taajuuspiirteet. Edeltävä spatiaalinen suodatus paransi myös aika-taajuuspiirteiden erottelukykyä luokittelutehtävissä.Aivokäyttöliittymän opetusdata kerätään yleensä kunkin mittauskerran alussa. Koska tämä voi olla hidasta ja uuvuttavaa potilaille, opetusdatana voidaan käyttää myös muilta henkilöiltä mitattuja signaaleja. Toisessa osatyössä vertailtiin koehenkilöiden väliseen luokitteluun soveltuvia menetelmiä. Monitehtäväoppimista ja l2,1-regularisoitua logistista regressiota käyttävä luokittelija soveltui tähän parhaiten.Toisessa osatyössä vertailtiin myös MEG:n ja elektroenkefalografian (EEG) tuottamia luokittelutuloksia, sekä tutkittiin voidaanko passiivisten käden liikkeiden aiheuttamia MEG-vasteita käyttää liikkeen kuvittelua tunnistavien luokittelijoiden opetukseen. MEG tuotti hieman parempia tuloksia kuin EEG. Luokittelijoiden opetus koehenkilöiden omilla tai muiden koehenkilöiden passiiviliikkeillä ei tuottanut hyviä luokittelutuloksia.Passiiviliikkeitä ei siis tulisi käyttää liikkeen kuvittelua tunnistavan aivo-käyttöliittymän kalibrointiin.Kolmannessa osatyössä tutkittiin, miten sensorimotoristen rytmien (SMR) amplitudi muuttuu koehenkilöiden harjoitellessa käden liikkeiden kuvittelua aivokäyttöliittymän avulla. Työssä vertailtiin visuaalisen ja proprioseptiivisen palautteen aiheuttamia SMR:n muutoksia yhden harjoituskerran aikana. Proprioseptiivista palautetta saaneilla koehenkilöillä SMR:n teho kasvoi harjoittelun aikana lineaarisesti liikkeitä koordinoivilla aivoalueilla. Visuaalista palautetta saaneilla tätä ilmiötä ei havaittu. Propriosep-tiivista palautetta tulisi siten käyttää visuaalisen sijaan erityisesti käden liikkeiden kuntoutukseen tähtäävissä aivokäyttöliittymissä.Esitettyjä menetelmiä voidaan käyttää MEG:hen perustuvissa aivokäyttöliittymissä. Luokittelutuloksia voidaan käyttää vertailukohtana kehitettäessä liikkeen kuvitteluun liittyvän MEG-datan luokittelijoita

Measuring neural mechanisms of error processing with fMRI: model-based and data-driven methods

Vaikka virheenkäsittely on eräs tärkeimmistä kognitiivisista toiminnoista, on vielä epäselvää, käsittelevätkö ihmisaivot itse tehtyjä ja havaittuja toisten tekemiä virheitä samalla tavalla. Tässä tutkimuksessa tutkittiin toiminnallisella magneettikuvauksella (fMRI) mekanismeja, jotka liittyvät itse tehtyjen virheiden ja sekä kontrolloiduissa että luonnollisissa tilanteissa havaittujen virheiden käsittelyyn. Ensimmäisessä koeasetelmassa koehenkilöt pelasivat yksinkertaista peliä tehden välillä virheitä. Toisessa kokeessa katseltiin videota kyseisestä pelistä toisen pelaajan pelaamana. Kolmannessa kokeessa katseltiin lyhyitä videopätkiä erilaisista arkielämän virhetilanteista. fMRI-dataa analysoitiin yleisellä lineaarisella mallilla (GLM) ja riippumattomien komponenttien analyysilla (ICA) virhesidonnaisen aivotoiminnan ja toiminnallisen konnektiivisuuden selvittämiseksi. Luonnollisten virheiden ennakoinnin aiheuttamaa aivoaktivaatiota tutkittiin myös erikseen. Lisäksi laskettiin virheiden aiheuttamat hemodynaamiset vasteet 23:lla eri aivoalueella ja tutkittiin eri alueiden vasteiden välisiä korrelaatioita sekä eri koetilanteiden aiheuttamien vasteiden eroja. Itse tehdyt ja luonnolliset havaitut virheet aiheuttivat samanlaista aktivaatiota aivojuovion osa-alueilla (häntätumake ja linssitumakkeen pallo) sekä rostraalisen etummaisen pihtipoimun ja näköaivokuoren alueilla. Dorsaalinen etummainen pihtipoimu, alempi otsalohkon poimu ja aivosaari aktivoituivat samalla tavoin itse tehtyjen virheiden ja luonnollisten virheiden ennakoinnin aikana. Sen sijaan havaitut virheet pelissä eivät aiheuttaneet merkittäviä vasteita. Sekä ICA-tuloksien että yksittäisten aivoalueiden vasteiden korrelaatioiden perusteella virheiden aikana aktivoituneet alueet olivat toiminnallisesti yhteydessä keskenään. Nämä löydökset vahvistavat teorioita rostraalisen ja dorsaalisen etummaisen pihtipoimun erillisistä toiminnoista virheenkäsittelyn aikana ja viittaavat siihen että aivojuovio käsittelee melko samalla tavoin itse tehtyjä ja havaittuja virheitä.Even though processing of errors is one of the most fundamental cognitive functions, it is still unclear whether the human brain processes self-generated and observed errors similarly. In this study, we examined the neural mechanisms of error processing with functional magnetic resonance imaging (fMRI) during self-committed errors, as well as observed errors made by others in both controlled and naturalistic situations. In the first experiment the subjects played a simple response selection game, occasionally making errors. In the second experiment they watched a video recording of the same game played by someone else. In the third experiment they watched short video clips depicting other people failing in everyday situations. The fMRI data were analyzed with the general linear model (GLM) and independent component analysis (ICA) in order to detect error-related activation and functional connectivity. With the third task we also examined the activity caused by error anticipation. In addition, correlations between error-related BOLD responses in 23 predefined regions of interest (ROI) were calculated, and the regional responses in different experimental conditions were compared. Similar activations were detected during self-committed and observed naturalistic errors in striatal subregions (caudate nucleus and globus pallidus), rostral anterior cingulate cortex (ACC) and visual cortical regions. Dorsal ACC, inferior frontal gyrus and insula showed similar activation during self-committed errors and anticipation of naturalistic observed errors. Observed errors in the game could not produce a robust BOLD response. Both ICA and ROI-based analyses indicated high functional connectivity between the key regions of the error monitoring circuit. Together, these findings support the theories advocating distinct functions of rostral and dorsal ACC in error monitoring and suggest that the striatum processes self-generated and observed errors quite similarly

The Collaboration Management and Employee Views of Work and Skills in Services for Children and Families in Finnish Municipalities: The Collaboration Management and Employee Views of Work and Skills

The study explored how collaboration management is connected with employee views of work and skills in the health care, social welfare, and education sectors that provide services for children and families in municipalities. Collaboration management in children and family services involves increasing awareness of services, organizing agreed collaboration practices, overcoming barriers to collaboration, managing difficult relationships with coworkers, and contributing purposively to the functionality of collaboration. Data were gathered using a postal survey. The sample consisted of 457 employees working in the health care, social welfare, and educational settings in Finnish municipalities. Overall, the results suggested that collaboration management is related to employees’ positive views of work and versatile skills. Good awareness of services, well agreed-upon collaboration practices, and wellfunctioning collaboration were associated with employees’ influence over their own work, social support being received from managers, a perception of leadership justice, employee collaboration skills, and employee retention. On the other hand, barriers to collaboration seemed to reduce employees’ influence over their own work, social support, perceptions of leadership justice, collaboration skills, and employee retention. The findings indicate the need for effective collaboration management in multidisciplinary environments between the health care, social welfare, and education sectors that provide services for children and families to achieve employees’ positive views of work and versatile skills

Growth form matters-Crustose lichens on dead wood are sensitive to forest management

Lichens have a vital role in forest ecosystems and they are a threatened group in boreal forests. However, the conservation ecology of the total lichen community has very rarely been studied. Here we studied lichen species and communities, including macrolichens (=foliose and fruticose growth forms) and rarely studied crustose li-chens, on decaying wood in boreal spruce-dominated forests in Finland. We also studied obligate lignicoles that grow only on dead wood and are mostly crustose in growth form. Species richness and community composition were examined on decaying logs and natural or cut stumps of Picea abies at different decay stages (2-5) in 14 stands, half of which were natural or seminatural and half recently managed. We used thorough search to yield a species list as close to complete as possible. Our study questions were: 1) Are species richness and lichen communities different in natural and managed forests, and if so, are there differences between macrolichens, crustose lichens and obligate lignicoles in how they respond to forest management? 2) How does the decay stage and dead wood type affect the lichens, i.e. are there differences between stumps and logs? We found a total of 127 lichen species. Most (75 %) of the recorded lichen species were crustose. With a generalized linear model we found that crustose lichens and obligate lignicoles had a higher species richness in natural than managed forests, but macrolichen richness was not significantly affected by forest management. Utilizing non-metric multidi-mensional scaling we discovered that site level community composition of macrolichens, crustose lichens and obligate lignicoles was also significantly different between natural and managed forests. We found that on dead wood unit level the decay stage had a significant effect on species richness and community composition, so that the species richness of all studied groups declined during the decay process. The dead wood type (stump vs log) had a significant effect on species richness of macrolichens and obligate lignicoles, both for which species richness was higher on logs than on stumps, as well as on the communities of crustose lichens.Peer reviewe

Perhekeskukset Suomessa - Palvelut, yhteistoiminta ja johtaminen

Perhekeskuksen lähtökohtana on, että lapsen hyvinvoinnilla ja vanhempien voimavaroilla on vahva keskinäinen yhteys. Hyvää lapsuutta voidaan edistää tukemalla äitien ja isien vanhemmuutta avoin, varhain ja yhteistyössä perheiden ja palvelujen kesken. Selvitys tuottaa valtakunnallista tietoa perhekeskusten palveluista, yhteistoiminnasta, johtamisesta, perheiden osallisuudesta ja henkilöstön osaamisesta. Suomalaiset perhekeskukset voidaan tyypitellä neljään palvelukokonaisuuteen. Monialainen perhekeskus koostuu äitiysneuvolan, lastenneuvolan, avoimen varhaiskasvatuksen ja ehkäisevän sosiaalitoimen palveluista. Muita perhekeskuksen palvelukokonaisuuksia ovat hyvinvointineuvolatyyppinen perhekeskus, avoimen varhaiskasvatuksen perhekeskus ja erikoistunut perhetukikeskus. Lasten ja vanhempien osallisuus, vanhempien vertaistuki ja varhainen tuki toteutuvat parhaiten monialaisissa perhekeskuksissa, joissa on mukana kolmas sektori, perheille on tarjolla oma kohtaamispaikka ja yhteistoiminnan periaatteista on sovittu. Julkaisu tarjoaa tietoa perhekeskuksen palvelurakenteen selkiyttämiseksi, kolmannen sektorin roolin vahvistamiseksi, palvelujen välisen yhteistoiminnan ja yhteen sovittavan johtamisen toteuttamiseksi sekä perheiden varhaisen tuen ja osallisuuden kehittämiseksi

Lasten, nuorten ja perheiden palveluja yhteensovittava johtaminen

Yhteensovittavan johtamisen malli auttaa kuntia tehostamaan lasten, nuorten ja perheiden palvelujen johtamista. Sen avulla voidaan vahvistaa strategista ja hallinnonalat ylittävää johtamista sekä varmistaa, että lapset, nuoret ja perheet saavat tarvitsemansa avun ja tuen ajallaan. Oppaassa kuvataan lasten, nuorten ja perheiden palvelutoiminta, toimeenpano kunnassa sekä kriteerit toiminnan arvioimiseksi. Opas on ensisijaisesti tarkoitettu päätöksentekijöille, johtamis- ja kehittämistehtävissä toimiville sekä lasten ja perheiden kanssa työskenteleville. Lapsille, nuorille ja perheille on tarjolla monenlaisia palveluja. Näiden tavoitteiden samansuuntaisuutta ei välttämättä aina tiedetä. Sopimalla yhteisistä tavoitteista ja vastuista voidaan saada kattavampi palveluverkko