A Latent Variable Approach to Multivariate Quantitative Trait Loci

A novel approach based on latent variable modelling is presented for the analysis of multivariate quantitative and qualitative trait loci. The approach is general in the sense that it enables the joint analysis of many kinds of quantitative and qualitative traits (including count data and censored traits) in a single modelling framework. In the framework, the observations are modelled as functions of latent variables, which are then affected by quantitative trait loci. Separating the analysis in this way means that measurement errors in the phenotypic observations can be included easily in the model, providing robust inferences. The performance of the method is illustrated using two real multivariate datasets, from barley and Scots pine

A novel measure of reliability in Diffusion Tensor Imaging after data rejections due to subject motion

Diffusion Tensor Imaging (DTI) is commonly challenged by subject motion during data acquisition, which often leads to corrupted image data. Currently used procedure in DTI analysis is to correct or completely reject such data before tensor estimations, however assessing the reliability and accuracy of the estimated tensor in such situations has evaded previous studies. This work aims to define the loss of data accuracy with increasing image rejections, and to define a robust method for assessing reliability of the result at voxel level. We carried out simulations of every possible sub-scheme (N=1,073,567,387) of Jones30 gradient scheme, followed by confirming the idea with MRI data from four newborn and three adult subjects. We assessed the relative error of the most commonly used tensor estimates for DTI and tractography studies, fractional anisotropy (FA) and the major orientation vector (V1), respectively. The error was estimated using two measures, the widely used electric potential (EP) criteria as well as the rotationally variant condition number (CN). Our results show that CN and EP are comparable in situations with very few rejections, but CN becomes clearly more sensitive to depicting errors when more gradient vectors and images were rejected. The error in FA and V1 was also found depend on the actual FA level in the given voxel; low actual FA levels were related to high relative errors in the FA and V1 estimates. Finally, the results were confirmed with clinical MRI data. This showed that the errors after rejections are, indeed, inhomogeneous across brain regions. The FA and V1 errors become progressively larger when moving from the thick white matter bundles towards more superficial subcortical structures. Our findings suggest that i) CN is a useful estimator of data reliability at voxel level, and ii) DTI preprocessing with data rejections leads to major challenges when assessing brain tissue with lower FA levels, such as all newborn brain, as well as the adult superficial, subcortical areas commonly traced in precise connectivity analyses between cortical regions.Peer reviewe

Anomalien havaitseminen GNSS signaaleissa kompleksiarvoisilla LSTM neuroverkoilla

Today, Global Navigation Satellite Systems (GNSS) provide services that many critical systems [1] as well as normal users, need in everyday life. These signals are threatened by unintentional and intentional interference. The received satellite signals are complex-valued by nature, however, state-of-the-art anomaly detection approaches operate in the real domain. Changing the anomaly detection into the complex domain allows for preserving the phase component of the signal data. In this thesis, I developed and tested a fully complex-valued Long Short-Term Memory (LSTM) based autoencoder for anomaly detection. I also developed a method for scaling of complex-numbers that forces both real and imaginary units into the range [-1,1] and does not change the direction of a complex vector. The model is trained and tested both in the time and frequency domains, and the frequency domain is divided into two parts: real and complex domain. The developed model’s training data consists only of clean sample data, and the output of the model is the reconstruction of the model’s input. In testing, it can be determined whether the output is clean or anomalous based on the reconstruction error and the computed threshold value. The results show that the autoencoder model in the real domain outperforms the model trained in the complex domain. This does not indicate that the anomaly detection in the complex domain does not work; rather, the model’s architecture needs improvements, and the amount of training data must be increased to reduce the overfitting of the complex domain and thus improve the anomaly detection capability. It was also investigated that some anomalous sample sequences contain a few large valued spikes while other values in the same data snapshot are smaller. After scaling, the values other than in the spikes get closer to zero. This phenomenon causes small reconstruction errors in the model and yields false predictions in the complex domain

Vanhempien uupumisen ennaltaehkäisy lapsen käyttäytyessä väkivaltaisesti

Vanhemmuuden uupumusta on tutkittu laajasti, ja sen on todettu liittyvän esimerkiksi psyykkiseen kuormitukseen, sosiaalisiin paineisiin ja riittämättömyyden kokemuksiin. Uupumus on moniulotteinen ilmiö, jota voivat pahentaa lapsen haastava käyttäytyminen ja perheen rakenteelliset riskitekijät. Erityisesti lapsen väkivaltaisuus vanhempaa kohtaan on herättänyt kasvavaa huomiota yhteiskunnassamme. Tämän opinnäytetyön tarkoituksena oli kuvata vanhemmuuden haasteita tilanteissa, joissa alakouluikäinen lapsi käyttäytyy väkivaltaisesti ja vanhemmat kokevat uupumusta. Tavoitteena oli selvittää, mitkä tekijät aiheuttavat vanhempien uupumista tällaisissa tilanteissa sekä millaista tukea vanhemmat toivovat saavansa neuvolasta. Tutkimus toteutettiin kuvailevana kirjallisuuskatsauksena. Aineisto koostui vuosina 2014–2024 julkaistuista suomen- ja englanninkielisistä tutkimusartikkeleista, pro gradu -töistä ja väitöskirjoista. Aineisto analysoitiin induktiivisella sisällönanalyysillä. Tulosten mukaan vanhempien uupumista lisäsivät erityisesti psyykkinen ja emotionaalinen kuormitus, perheen rakenteelliset ja sosiaaliset riskitekijät sekä vuorovaikutuksen kuormittuminen. Neuvolalta toivottu tuki kiteytyi kolmeen teemaan: emotionaalisesti turvallinen kohtaaminen, konkreettinen ja ennaltaehkäisevä apu sekä perhekeskeisyys ja palveluiden saavutettavuus. Johtopäätöksenä voidaan todeta, että vanhempien uupumus on moniulotteinen ilmiö, johon liittyvät sekä yksilölliset että yhteiskunnalliset tekijät. Neuvolalla on keskeinen rooli ennaltaehkäisevän ja syyllistämättömän tuen tarjoamisessa. Tuen tulisi olla oikea-aikaista, yksilöllistä ja herkästi reagoivaa. Jatkotutkimuksessa olisi tarpeen selvittää, millaisia käytännön tukikeinoja vanhemmat pitävät erityisen vaikuttavina ja kuinka neuvolan henkilöstö kokee valmiutensa kohdata vanhempia väkivaltaisesti käyttäytyvien lasten tilanteissa

Analysis of expression patterns of candidate genes for bud set and cold tolerance in scots pine (Pinus sylvestris l.)

International audienc

Dual-Stage Deep Learning Approach for Efficient Interference Detection and Classification in GNSS

Radio-frequency interference (RFI) can degrade performance or completely prevent the estimation of position, velocity, and time by the receiver. Recently, there has been an increasing trend of jamming events and at the same time, our society is relying heavily on GNSS-based solutions in a wide range of different application domains. To ensure the reliability of these solutions, it is crucial to recognize the possible interference even in low power levels and in the early phase of the signal processing. This can lead to applying the mitigation techniques correctly, by identifying the type and power of the interference. In this article, we introduce a novel approach that operates at the raw signal level (In-phase/Quadrature signal samples) and combines the strengths of two network architectures. The proposed dual-stage architecture consists of a Long Short-Term Memory based autoencoder for GNSS interference detection and Convolutional Neural Networks for classification. This selective approach minimizes the inference and processing time in the real-time monitoring system by computing a spectrogram and extracting the statistical signal features for classification only after detecting the interference in the first stage. Our proposed monitoring system is designed to recognize 16 types of RFI and further classify the power of received interference. Our detection and classification models achieved overall accuracies of 100% and 98.26%, respectively

Rakastavaa katsetta etsimässä - Voimauttavan valokuvan menetelmä aikuisten syömishäiriöiden hoidossa

The aim of this study was to determine what benefits Empowering photography and its dialogical approach that involves the abandonment of professional authority could bring to the treatment of adult eating disorder patients and to the work of health care staff. The research methods included: initial interviews of the participants, a five-session workshop applying the Empowering photography method and feedback questionnaires and interviews concerning the workshops. In addition, we investigated the perceptions of health care staff about the use of the Empowering photography in clinical work. People with an eating disorder perceive social support, mental skills as well as cognitive understanding and skills as factors promoting their recovery. The working approach used in Empowering photography aims to promote patients’ emotional skills, enable self-compassionate identity work that supports gaining a sense of meaning, and strengthen close interpersonal relationships and related interactions that promote mentalization. Alongside the patient’s process, of equal importance are the professionals’ emotional skills and ability to encounter patients without attempting to define their individual world of experience based on their illness and symptoms or treatment goals. This transforms the traditional, professional- and evaluation-oriented approach in care into an appreciative dialogue based on an emotional bond, in which patients can define their own illness, recovery, and the meanings of these as part of their wider life experience. As a result, there is an improvement of the interaction, understanding, trust and cooperation between health care providers and patients. All participants in the workshops were generally satisfied with the workshops and felt that the workshop process had contributed to their recovery from the eating disorder. Participants felt that the workshops brought a new way of thinking and helped them to accept themselves. All participants would recommend participation in similar groups for others with an eating disorder. The participants felt that taking part in the workshop process utilising the Empowering photography method can promote recovery from an eating disorder. According to the participants, Empowering photography could be utilized in the treatment of eating disorders and in the work of registered dietitians as one way of working and as a form of self-examination among other ways of working.Syömishäiriöt ovat moniammatillista ja monimuotoista hoitoa vaativia mielenterveyden häiriöitä, joihin liittyy kohonnut kuolleisuuden riski. Niiden hoito ja tulokset eivät ole optimaaliset, minkä vuoksi tarvitaan potilaslähtöisempää hoitoa. Tutkimuksemme tavoite oli selvittää, mitä apua voimauttavan valokuvan menetelmä voisi tuoda syömishäiriöiden hoitoon. Kyseessä on työpajoista ja teemahaastatteluista koostuva, toimintatutkimuksena toteutettu mini-interventio syömishäiriötä sairastaville tai siitä toipuville. Lisäksi selvitimme terveydenhuollon ammattilaisten käsityksiä voimauttavan valokuvan menetelmän käytöstä kliinisessä työssä. Voimauttavan valokuvan menetelmän työotteessa huomio on potilaan ja hänen läheistensä mentalisaatiota edistävissä tunnevuorovaikutustaidoissa sekä autonomiaa tukevassa identiteettityössä. Ammattilaiselle menetelmätaidoissa keskeistä on herkkyys kohdata potilas turvalliseen katseyhteyteen perustuvassa prosessissa, jota potilas johtaa. Muuttamalla hoitotyötä molemminpuoliseen tunnesiteeseen perustuvaksi dialogiksi, jossa potilas saa itse määritellä sairauttaan, paranemistaan sekä näiden merkityksiä, luodaan toipumista edistävää toivon kokemusta sekä parannetaan yhteistyötä hoitosuhteessa. Interventioon osallistuneiden suhde omakuvaan helpottui ja muuttui syvällisemmäksi. Kaikkien tapa katsoa itseään muuttui rakastavammaksi ja lempeämmäksi. Osallistujat kokivat, että syömishäiriöiden hoidossa olisi oleellista huomioida ihmisen nähdyksi tulemisen tarve ja oma sisäinen kokemus itsestä. Ammattilaiset kokivat menetelmän mahdollistavan potilaan kohtaamisen tasavertaisena, läsnä olevana ja tämän itsemääräämisoikeutta kunnioittaen. Voimauttavan valokuvan menetelmä voi edistää syömishäiriöstä toipumista esimerkiksi tuomalla ihmiselle uutta ajattelutapaa sekä auttamalla häntä itsensä hyväksymisessä. Ammattilaisia voimauttavan valokuvan menetelmä voi tukea edistämällä potilaan hoidon kokonaisvaltaisuutta sekä potilaan ja ammattilaisen vuorovaikutusta

Mikä vernakulaari?

Tämän teemanumeron aihe on vernakulaarin käsite. Numeron neljässä artikkelissa vernakulaaria lähestytään käsitehistoriallisesta ja tapaustutkimusten näkökulmasta. Artikkeleissa tarkastellaan ensinnäkin sitä, minkälaisia merkityksiä vernakulaarin käsitteellä on ollut eri aikoina. Toiseksi niissä eritellään, minkälainen asema vernakulaarin käsitteellä sekä sille annetuilla merkityksillä on ollut eri tieteenaloilla ja niiden tutkimuskohteiden määrittelyssä. Kolmanneksi teemanumeron artikkeleissa analysoidaan useita tapaustutkimuksia vernakulaarin käsitteen ja sen tarjoamien näkökulmien kautta samalla käsitettä pohtien. Teemanumeron tavoitteena on tuoda monipuolisesti esiin, miten vernakulaarin käsitettä on tutkimuksessa käytetty, ja mikä sen anti on perinteen- ja kulttuurien tutkimukselle.  Tässä johdannossa esittelemme teemanumeron koostavien artikkeleiden lisäksi vernakulaarin käsitteen taustoja. Käymme läpi myös vernakulaarin käyttöä erityisesti folkloristiikan näkökulmasta, käsitteeseen kytkeytyviä ongelmia ja sen analyyttistä potentiaalia

Lasten ja nuorten terveys ja hyvinvointi – tiedonhankinta ja -tarve kunnallisessa päätöksenteossa

Tutkimuksen tarkoituksena oli kuvata millaisia tiedonhankintakanavia kuntien lautakunnissa käytetään ja millaista tietoa lautakuntien luottamushenkilöt ja viranhaltijat kokevat tarvitsevansa lasten ja nuorten terveyteen ja hyvinvointiin liittyvissä politiikkatoimissa. Tutkimusaineisto (n=13) kerättiin laadullisilla teemahaastatteluilla ja analysoitiin induktiivisella sisällönanalyysilla.Tulosten mukaan pääasiallisina tiedonhankintakanavina käytettiin valtion ja julkisen sektorin sekä kolmannen sektorin organisaatioita, mediaa ja verkostoja. Luottamushenkilöt ja viranhaltijaterosivat toisistaan sekä tiedonhankinnan että tiedon tarpeen suhteen. Luottamushenkilöt luottivat tiedonhankinnassa suuressa määrin viranhaltijoiden valmisteluun ja esittelymateriaaliin,eikä muun omatoimisen tiedonhankinnan katsottu kuuluvan keskeisesti luottamushenkilön tehtäviin. Viranhaltijat puolestaan hankkivat tietoa monista eri lähteistä. Luottamushenkilöidenja viranhaltijoiden työskentelyssä ja päätöksenteossa yhdistyivät virallinen ja epävirallinen tieto. Terveyteen ja hyvinvointiin liittyvän tiedon välittämisessä tulisikin hyödyntää monipuolisiatiedonvälityskanavia ja -menetelmiä, jotta informaatio tavoittaisi poliittiset päättäjät