Search

The development of medical image analysis algorithm is a complex process including the multiple sub-steps of model training, data visualization, human–computer interaction and graphical user interface (GUI) construction. To accelerate the development process, algorithm developers need a software tool to assist with all the sub-steps so that they can focus on the core function implementation. Especially, for the development of deep learning (DL) algorithms, a software tool supporting training data annotation and GUI construction is highly desired. In this work, we constructed AnatomySketch, an extensible open-source software platform with a friendly GUI and a flexible plugin interface for integrating user-developed algorithm modules. Through the plugin interface, algorithm developers can quickly create a GUI-based software prototype for clinical validation. AnatomySketch supports image annotation using the stylus and multi-touch screen. It also provides efficient tools to facilitate the collaboration between human experts and artificial intelligent (AI) algorithms. We demonstrate four exemplar applications including customized MRI image diagnosis, interactive lung lobe segmentation, human-AI collaborated spine disc segmentation and Annotation-by-iterative-Deep-Learning (AID) for DL model training. Using AnatomySketch, the gap between laboratory prototyping and clinical testing is bridged and the development of MIA algorithms is accelerated. The software is opened at https://github.com/DlutMedimgGroup/AnatomySketch-Software.

Kudosnäytteiden mikroskooppisen anatomian tarkastelu on histopatologisen diagnostiikan kulmakivi. Nykyisen kliinisen käytännön ongelmia ovat mm. eri patologien diagnoosien epäyhdenmukaisuus sekä maailmanlaajuinen patologipula. Patologia on monilta osin säilynyt vuosikymmeniä suhteellisen muuttumattomana, mutta ala käy nyt läpi digitaalista murrosta, jossa skannerit syrjäyttävät mikroskoopit. Digitaalinen patologia mahdollistaa muiden etujen lisäksi tuotetun kuvadatan laskennallisen käsittelyn. Laskennallinen patologia voi viedä joitakin digitalisaation hyötyjä kuten lisääntynyttä tehokkuutta ja potilasturvallisuutta entistäkin pidemmälle, mutta myös mahdollistaa aivan uudenlaista analytiikkaa. Tämä väitöskirja käsittelee kahta laskennallisen patologian tekniikkaa: koneoppimista ja 3D-rekonstruktioita. Koneoppiminen on tekoälyn piiriin luettava tietotekniikan osa-alue, joka pyrkii jäljittelemään älykästä päätöksentekoa. Ala on kehittynyt nopeasti viimeisimmän vuosikymmenen aikana, pääasiassa kasvaneiden aineistojen ja nopeamman laskentakapasiteetin ansiosta. Erityisesti syväoppiminen, joka edustaa keinotekoisiksi neuroverkoiksi kutsuttujen algoritmien uutta aaltoa, on mahdollistanut ennennäkemättömät tulokset monissa eri ongelmissa. Tätä tekniikkaa pidetään mullistavana myös histopatologiaa ajatellen. Koneoppimiseen perustuvien työkalujen uskotaan voivan suoraviivaistaa patologien työtä ja siten helpottaa kestämätöntä työkuormaa ja paran- taa diagnoosien yhdenmukaisuutta. Lisäksi ne voivat auttaa löytämään uusia, kuvapohjaisia tapoja ennustaa tautien kehittymistä. Digitaalinen kuvantaminen mahdollistaa myös 3D-histologian, jossa sarjaleikattuja kudosnäytteitä rekonstruoidaan laskennallisesti. Tavanomaiset yksittäiset kudosleikkeet edustavat vain rajattua poikkileikkausta alkuperäisestä kolmiulotteisesta näytteestä. Kudoksen kolmiulotteinen tarkastelu voi auttaa kattavamman kuvan muodostamisessa sekä normaaleista että patologisista prosesseista, joissa erilaisten kudoksen rakenteiden ja solutyyppien keskinäisellä sijoittumisella on merkitystä. Suoraan 3D-kuvantamiseen verrattuna tavanomaisen mikroskopian pohjalta tehty laskennallinen rekonstruktio sallii eri histologisten ja biokemiallisten tekniikoiden monipuolisen käytön ja mahdollistaa solutason erottelukyvyn suurillekin kudosnäytteille. Teknisesti tehtävä kiteytyy kysymykseen, kuinka sarja 2D-kuvia kohdistetaan toisiinsa ilman, että syntyvään 3D-rekonstruktioon muodostuu vääristymiä. Ongelmaan esitettyjä monia algoritmeja ei toistaiseksi ole kattavasti vertailtu, mikä hankaloittaa 3D-histologian käytännön soveltamista. Tässä väitöskirjassa esitellään koneoppimisjärjestelmät rinta- ja eturauhassyöpien diagnostiikkaan. Nämä syövät edustavat kaikkialla maailmassa suurta osaa patologisista näytteistä. Rintasyöpäpotilaiden imusolmukenäytteiden arviointiin tarkoitettu järjestelmä perustuu suureen määrään kudosta kuvaavia numeerisia piirteitä sekä random forest -algoritmeihin, ja sen havaittiin kykenevän erottelemaan etäpesäkkeet normaalista kudoksesta. Järjestelmän avulla voidaan esittää visuaalisesti kunkin näytteen todennäköisesti pahanlaatuiset alueet. Eturauhaskoepaloja analysoiva järjestelmä perustuu syviin neuroverkkoihin ja gradient boosted tree -luokittelijoihin. Se saavutti kliinisesti käyttökelpoisen herkkyyden ja spesifisyyden syövän havaitsemisessa ja kykeni arvioimaan syöpäkudoksen pituuden kussakin koepalassa patologia tarkasti vastaavalla tavalla. Syövän pisteyttämisessä järjestelmä on verrat- tavissa joukkoon erikoistuneita patologeja. Kyseessä on ensimmäinen tutkimus, jossa on osoitettu asiantuntijoiden kanssa vertailukelpoinen diagnostinen suorituskyky laajalla, kliinisesti edustavalla eturauhaskoepala-aineistolla. Muissa osatöissä esitellään 3D-rekonstruktioiden tarkkuuden arviointiin kehitetty menetelmä, jonka avulla vertailtiin useaa vapaasti saatavilla olevaa sekä kahta kaupallista rekonstruktiotyökalua. Lisäksi osoitettiin ensimmäistä kertaa bayesilaisen optimoinnin toimivuus rekonstruktioalgoritmien parametrien säätämisessä. Tarkimmat rekonstruktiot saavutettiin elastisia muunnoksia käyttävillä algoritmeilla, jotka kykenevät kompensoimaan kudoksen muodonmuutoksia. Kaikissa osatöissä tutkit- tiin myös tapoja digitaalipatologisen datan tehokkaaseen käsittelyyn ja kehitettiin laskentaklustereilla grafiikkaprosessoreilla suoritettavaa rinnakkaislaskentaa. Yhteenvetona tämä väitöskirja osoittaa, että laskennallisen patologian keinoin voidaan saavuttaa asiantuntijatasoinen diagnostinen tarkkuus, mikä kannustaa vastaavien menetelmien kliiniseen käyttöönottoon. Eri 3D-rekonstruktiomenetelmien vertailu paljasti toimivia algoritmisia ratkaisuja ja voi toivon mukaan auttaa 3D- histologian jatkokehittämistä prototyypistä laajemmin käytetyksi biolääketieteellisen tutkimuksen menetelmäksi. Assessment of the microscopic anatomy of tissue samples forms the cornerstone of histopathological diagnostics. The current clinical practice is associated with challenges such as inter-observer variability and a global shortage of pathologists. Many fundamental aspects of pathology as a medical discipline have remained largely un- changed for decades, but the field is currently undergoing a transition into a digital discipline by replacing microscopes with whole slide scanners. Among other benefits, digital pathology unlocks the possibility of applying computational methods on the resulting image data. Some of the promises of computational pathology, such as improved efficiency and patient safety, take the advantages of digitization a step further, while others represent new types of analyses. This thesis focuses on two techniques in computational pathology: machine learning and 3D reconstructions. Machine learning is a branch of computer science falling under artificial intelligence, which aims at emulating intelligent decision making. The field has progressed rapidly during the last decade due to the availability of larger datasets and improved computational resources. Deep learning in particular, representing a re- naissance of artificial neural network algorithms, has demonstrated unprecedented performance across a range of problems and is seen as revolutionary for histopathology. By streamlining the work of pathologists, machine learning tools could potentially mitigate the issues with the unsustainable workload and inter-observer variability, and even enable the discovery of new image-based prognostic markers. Digital imaging also enables 3D histology, where serially sectioned tissue samples are reconstructed computationally. Conventionally, 2D tissue sections representing only limited cross-sectional views of the original 3D samples are used. Studying tis- sue in 3D holds potential for obtaining a more comprehensive view of normal and pathological processes where the spatial arrangement of different tissue structures or cell types is of relevance. Compared to direct 3D imaging using specialized instruments, computational reconstruction allows applying various histological and biochemical assays, while achieving subcellular resolution even for large tissue samples. The core methodological problem is how to align a sequence of 2D images to reconstruct a 3D volume without introducing distortions. Many algorithms have been proposed for the task, but an objective comparison of their performance has been lacking, complicating the application of 3D histology. This thesis presents machine learning based systems for diagnostics of breast and prostate cancer, which represent a considerable fraction of all samples assessed in pathology departments worldwide. The system for assessing lymph node samples of breast cancer patients was based on extracting numerical features describing the tissue as input for random forest classifiers, and it was demonstrated to be capable of distinguishing between normal and metastatic tissue. This allows visually highlighting potentially malignant regions. The system for assessing prostate biopsies was based on deep neural networks and gradient boosted trees. It achieved clinically useful sensitivity and specificity in cancer detection, and cancer length estimates closely corresponding to those performed by a pathologist. In cancer grading, the system was comparable to a panel of specialized pathologists. This marks the first time that diagnostic performance comparable to specialists has been demonstrated on a large, clinically representative dataset of prostate biopsies. The other two studies of the thesis present a framework for evaluating the quality of 3D reconstructions. The developed framework was applied to compare several publicly available algorithms and two commercial options. Moreover, the feasibility of automated hyperparameter tuning of reconstruction algorithms using Bayesian optimization was demonstrated for the first time. Algorithms relying on elastic transformation models capable of compensating for local tissue deformations were observed to achieve the most accurate reconstructions. Moreover, all of the studies in this thesis aimed at developing efficient ways of processing whole slide image data, resulting in a streamlined computational workflow utilizing parallel computing on graphics processing units on high-performance computer clusters. Taken together, this thesis demonstrates that computational pathology techniques can achieve expert-level diagnostic performance, paving the way for the clinical adoption of such tools. The comparative results concerning 3D reconstruction algorithms highlight useful algorithmic features and hopefully promote further development of 3D histology from a prototype technique to a mainstream approach in biomedical research.

In vivo measurements of muscle architecture (i.e. the spatial arrangement of muscle fascicles) are routinely included in research and clinical settings to monitor muscle structure, function and plasticity. However, in most cases such measurements are performed manually, and more reliable and time-efficient automated methods are either lacking completely, or are inaccessible to those without expertise in image analysis. In this work, we propose an ImageJ script to automate the entire analysis process of muscle architecture in ultrasound images: Simple Muscle Architecture Analysis (SMA). Images are filtered in the spatial and frequency domains with built-in commands and external plugins to highlight aponeuroses and fascicles. Fascicle dominant orientation is then computed in regions of interest using the OrientationJ plugin. Bland-Altman plots of analyses performed manually or with SMA indicates that the automated analysis does not induce any systematic bias and that both methods agree equally through the range of measurements. Our test results illustrate the suitability of SMA to analyse images from superficial muscles acquired with a broad range of ultrasound settings., Comment: 8 pages, 7 figures, 1 appendix

Wastewater treatment is facing challenges due to the stricter legislation and increasing variety in the quantity and quality of the influent. In addition, for economic reasons the use of resources should be efficient. Therefore new automated monitoring tools and methods along with intelligent use of the gathered data are required to increase knowledge on the treatment process and to receive predictive information on the quality of the effluent that can be used to assist in optimizing the process operation. Predicting the effluent quality is difficult, as the complex treatment process includes several simultaneous nonlinear mechanisms and the relevant continuous information on the floc morphology is commonly missing, even though the flocculation process holds the key role in efficient wastewater treatment. Automated optical monitoring is able to reveal new valuable information on wastewater continuously, fast, objectively, and with minimal labor contribution. The main aim of this research was to develop predictive models for the quality parameters of treated wastewater at two full-scale wastewater treatment processes utilizing optical monitoring results. The actual predictive information was enabled using the measurements from the beginning of the process in model development alone. The optimal subsets of the model variables were sought by variable selection methods. The research also shows how utilization of the process measurements and the optical monitoring variables separately and together affect the modeling accuracy. The quality of the effluent in municipal and industrial wastewater treatment processes can be predicted in varying operating conditions by utilizing optical monitoring and process measurements. The prediction accuracy is sufficient to reveal the level of and changes in effluent quality. Thus, process operation can be optimized, more efficiently purified wastewater can be achieved, and environmental damage, health-related risks, and economic losses can be minimized. Tiivistelmä Jätevedenkäsittely kohtaa tulevaisuudessa haasteita tiukentuvan lainsäädännön sekä lisääntyvän jätevesimäärän ja laatuvaihteluiden vuoksi. Lisäksi taloudellisista syistä resurssien käytön pitäisi olla mahdollisimman tehokasta. Tämän vuoksi tarvitaan uusia automaattisia monitorointivälineitä ja -menetelmiä sekä kerätyn datan älykästä käyttöä lisäämään tietoa käsittelyprosessista ja ennustamaan käsitellyn jäteveden laatua prosessin ohjauksen optimoimiseksi. Käsitellyn jäteveden laadun ennustaminen on vaikeaa, sillä monimutkainen käsittelyprosessi sisältää useita yhtäaikaisia epälineaarisia mekanismeja ja olennainen jatkuva-aikainen tieto flokkien morfologiasta puuttuu, vaikka flokkausprosessi on keskeisessä asemassa jätevedenpuhdistuksen tehokkaan toiminnan kannalta. Automaattisen optisen monitoroinnin avulla saadaan uutta hyödyllistä tietoa jätevedestä jatkuva-aikaisesti, nopeasti, objektiivisesti ja vähäisellä työpanoksella. Tämän tutkimustyön päätavoite oli kehittää ennustemalleja kahden täysikokoisen jätevesilaitoksen käsitellyn jäteveden laatuparametreille hyödyntäen automaattista optista monitorointia. Malleissa käytettiin vain prosessin alkuosan mittauksia, jotta malleilla olisi todellinen kyky ennakoida käsitellyn jäteveden laatu. Mallien optimaaliset tulomuuttujat etsittiin muuttujavalinta-algoritmeilla. Tutkimus näyttää myös, miten prosessimittausten ja optisen monitoroinnin muuttujien hyödyntäminen yhdessä ja erikseen vaikuttaa mallien tarkkuuteen. Optisen monitoroinnin hyödyntäminen yhdessä prosessimittausten kanssa mahdollistaa käsitellyn jäteveden laadun ennustamisen vaihtelevissa olosuhteissa sekä teollisessa että kunnallisessa jätevedenkäsittelylaitoksessa. Mallinnustarkkuus on riittävä laatuparametrien tason ja muutosten esittämiseen ja käytettäväksi apuna prosessin ohjauksessa. Tällöin jäteveden puhdistusprosessi tehostuu ja ympäristövahingot, terveysriskit ja taloudelliset menetykset voidaan minimoida.

Biochar pore space consists of porosity of multiple length scales. In direct water holding applications like water storage for plant water uptake, the main interest is in micrometre-range porosity since these pores are able to store water that is easily available for plants. Gas adsorption measurements which are commonly used to characterize the physical pore structure of biochars are not able to quantify this pore-size range. While pyrogenetic porosity (i.e. pores formed during pyrolysis process) tends to increase with elevated process temperature, it is uncertain whether this change affects the pore space capable to store plant available water. In this study, we characterized biochar porosity with x-ray tomography which provides quantitative information on the micrometer-range porosity. We imaged willow dried at 60 $^\circ$C and biochar samples pyrolysed in three different temperatures (peak temperatures 308, 384, 489 $^\circ$C, heating rate 2 $^\circ$C min$^{-1}$). Samples were carefully prepared and traced through the experiments, which allowed investigation of porosity development in micrometre size range. Pore space was quantified with image analysis of x-ray tomography images and, in addition, nanoscale porosity was examined with helium ion microscopy. The image analysis results show that initial pore structure of the raw material determines the properties of micrometre-range porosity in the studied temperature range. Thus, considering the pore-size regime relevant to the storage of plant available water, pyrolysis temperature in the studied range does not provide means to optimize the biochar structure. However, these findings do not rule out that process temperature may affect the water retention properties of biochars by modifying the chemical properties of the pore surfaces., Comment: 10 pages, 5 figures

Tutkielma selvittää Iso-Britannian ja Saksan poliittisten järjestelmien arvioimista ja mielikuvien luomista pilakuvissa 1900-luvun alun poliittisesti epävakaissa oloissa. Pilakuvien kautta piirtäjät toivat ilmi näkemyksiä ajan puolueista ja poliitikoista, näin vahvistaen olemassa olevia näkemyksiä, luoden uusia mielikuvia ja esittäen kritiikkiä. Tutkimuskohteina ovat valtion monarkkia, hallitusta ja poliittisia puolueita käsittelevät pilakuvat. Käyttämällä vertailevaa kuva-analyysiä, selvitetään minkälaisia käsityksiä valtioiden porvaristolle esitetään heidän poliittisista järjestelmistään ja järjestelmän sisäisten instituutioiden keskinäisestä toiminnasta. Molemmissa valtioissa monarkia, hallitus ja parlamentti olivat keskeisiä poliittisia toimijoita, mutta mielikuvat näiden välisistä voimasuhteista erosivat merkittävästi. Eri instituutioita vertailtiin toisiinsa käyttäen taustana molempien valtioiden perustuslakia ja poliittista kulttuuria, kiinnittäen huomiota siihen kuinka pilapiirtäjät kuvasivat kunkin instituution vallan perustan ja sen kuinka ne täyttivät perustuslailliset velvollisuutensa. Iso-Britannian poliittinen järjestelmä kuvattiin parlamenttivetoiseksi ja porvarilliseksi, kuninkaan edustaessa lähinnä arvovaltaa, siinä missä Saksan järjestelmässä parlamentti ja poliittiset puolueet esitettiin ennemminkin haitallisina valtion hallitsemisessa. Saksassa puoluepolitiikan ulkopuoliset valtakunnankansleri ja keisari olivat valtion päämiehiä, siinä missä Britanniassa pääministeri ja muut puolueiden johtajat kuvattiin tärkeimmiksi poliitikoiksi. Pilakuvat esittävät omien valtioidensa poliittisten järjestelmien heikkouksia ja vahvuuksia käsittelemällä konkreettista päätöksentekoa. Britanniassa äänioikeuden laajentaminen ja ylähuoneen vaikutusvallan rajoittaminen olivat vahvasti esillä. Saksassa merkittäviksi teemoiksi ajanjaksolla nousivat valtion budjetin säätäminen ja Preussin äänioikeusuudistus. Vertailevan näkökulman kautta selväksi käy brittien voimakkaampi luottamus parlamentaariseen hallintomalliin ja saksalaisten arvostus vahvoja valtiomiehiä kohtaan sekä heidän epäluulonsa puoluevetoiseen politiikkaan ennen ensimmäistä maailmansotaa. The study illustrates the representation and evaluation of British and German political systems in the beginning of the 20th century. In the cartoons, the cartoonists were able to present their views towards their parties and political leaders, thus reinforcing prevalent notions, creating new ones, and presenting critique. These were explored through the means of visual analysis. The cartoons conveyed messages to the bourgeoisie of both nations of their own political systems and the relations of the institutions within these systems. In both nations the monarch, government and their representative institution were the central political actors, but the conceptions of them had significant differences. In the study the different institutions were compared to each other, using the nations’ constitutions and political cultures as contextual background. In the main focus were how the cartoonists visualised the legitimacy and constitutionality of the institutions. The British political system was represented a Parliamentary driven with the monarch as a prestigious and passive actor, whereas the German Reichstag was presented rather as a hindrance and the emperor and chancellor were the ones in power. The strengths and weaknesses of the nations’ political systems were represented in the cartoons through visualising the government and political decision-making. In Britain the extension of franchise and the position of the House of Lords and in Germany the Prussian three-class franchise reform and national budget were key themes. With comparative perspective, it was found that the British valued their Parliamentary way of governing, whereas the Germans trusted more in their strong statesmen, and viewed their party politics with suspicion.

Flocculation plays a critical role in the activated sludge process, where flocs are removed by settling and where unsatisfactory flocculation is resulting in poor effluent quality. Control and operation of the process is also challenging as it is sensitive to external and internal disturbances. Furthermore, stricter environmental demands are also being placed on wastewater treatment and discharge quality thus solutions are needed to improve the current systems. A novel optical monitoring method employing a tube flow and a CCD camera was developed to characterize the flocs and filaments of the sludge, and the method was tested on samples from full-scale activated sludge plants. An online device operating on the same principle was also developed and this was tested over a period of eight months at municipal wastewater treatment plant. Optical monitoring was employed in the laboratory to study the breakage of activated sludge flocs. Based on the image analysis data, in the industrial plant the major breakage process was large-scale fragmentation. In the two municipal plants, it was surface erosion. The flocs had more filaments and were more irregular in shape in the industrial plant, which could be the reason for the large-scale fragmentation. The effect of floc morphology on the effluent clarity of the activated sludge process was studied in the industrial and municipal activated sludge plants by optical monitoring over periods of three months and eight months, respectively. The changes in floc morphology took place slowly in both plants. Four major factors that correlated with the purification results were the size and shape of the flocs and the quantities of small particles and filaments. The image analysis results suggested that the settling problem that occurred during the test periods in the industrial plant was caused by dispersed growth, whereas that in the municipal plant was caused by filamentous bulking. In conclusion, it is possible to use the developed method online in order to analyse the state of flocculation. Thus the method could be useful when developing online monitoring applications for quantifying floc characteristics and for diagnosing the causes of settling problems in the wastewater treatment plants. Tiivistelmä Aktiivilieteprosessissa flokkulaatiolla on merkittävä rooli, sillä muodostuneet flokit poistetaan prosessista laskeutuksen avulla. Siten huono flokkulaatio johtaa puhdistetun jäteveden kiintoainemäärän lisääntymiseen. Prosessin säätö ja operointi on kuitenkin hankalaa, sillä aktiivilieteprosessi on herkkä ulkoisille ja sisäisille häiriöille. Jätevedenpuhdistukseen liittyvät ympäristövaatimukset ja päästöehdot vesistöihin ovat myös tiukentuneet, joten uusia menetelmiä tarvitaan parantamaan nykyisiä prosesseja. Tässä työssä kehitettiin uusi, optinen kuvantamismenetelmä karakterisoimaan flokkeja ja rihmoja. Menetelmä hyödyntää putkivirtausta ja CCD-kameraa ja sitä testattiin aktiivilietelaitosten näytteillä. Lisäksi kehitettiin samaa periaatetta noudattava online-laitteisto, jota testattiin kahdeksan kuukauden ajan. Optista kuvantamista testattiin laboratoriossa flokkien hajoamistutkimuksessa. Kuva-analyysitulosten perusteella kahden kunnallisen aktiivilietelaitoksen flokit hajosivat pintaeroosioon perustuvan mallin mukaan ja teollisen aktiivilietelaitoksen flokit hajosivat fragmentaatiomallin mukaan. Teollisen aktiivilietelaitoksen flokeissa oli enemmän rihmoja ja ne olivat epäsäännöllisemmän muotoisia, mikä voi olla syynä flokkien fragmentaatioon. Flokkien morfologian vaikutus jäteveden puhdistustuloksiin tutkittiin teollisessa (kolmen kuukauden ajan) ja kunnallisessa (kahdeksan kuukauden ajan) aktiivilietelaitoksessa optisella kuvantamismenetelmällä. Molemmissa laitoksessa muutokset flokkien morfologiassa tapahtuivat hitaasti. Neljä tärkeintä tekijää, jotka korreloivat puhdistustulosten kanssa, olivat flokkien koko ja muoto sekä pienten partikkelien ja rihmojen määrä. Kuva-analyysitulosten perusteella laskeutumisongelma teollisessa jätevesilaitoksessa johtui flokinmuodostajabakteerien liian pienestä määrästä ja kunnallisessa jätevesilaitoksessa rihmamaisten bakteerien liikakasvusta. Yhteenvetona voidaan todeta, että kehitettyä menetelmää on mahdollista käyttää online-mittarina sekä sen avulla voidaan arvioida flokkulaation tilannetta. Siten menetelmää on mahdollista hyödyntää flokkien ominaisuuksien karakterisoinnissa ja arvioidessa jätevedenkäsittelylaitoksen laskeutumisongelmien aiheuttajaa.

This paper studies failure of birch pulp–polylactic acid composites. Stiffness and strength are calculated using the theory of short fibre composites and the results are compared to experimental data. The results differed from the experimental values by 0–6%. With less aligned fibres the short fibre theory is not feasible. The performance of the 40 wt% birch pulp – polylactic acid composite is predicted with X-ray microtomography based finite element modelling, and the results are compared with experiments. Stiffness results differed from experiments by 1–17% . By adding into the models a third material phase representing the interface between the fibres and the matrix, the stress–strain curve of the composite was obtained with good accuracy. The work presents finite element modelling methodology of wood plastic composites and the critical further steps needed in order to assess the stress–strain behaviour, strength and stiffness. Tools for comparing different wood plastic composite microstructures are also presented.

Images are produced, used and distributed on an enormous scale. However, the skills of understanding, interpreting and using images as well as thinking and learning in terms of images are taken for granted, and thus, they are not sufficiently taught and developed, especially in higher education. The need for introducing visual literacy into the curriculum was identified in late 1960s, but no concrete guidelines have followed. This study proposes to apply interpretation of journalistic photographs as an instrument of visual literacy education. The main focus is on the image interpretation process and the kinds of meanings viewers apply to a photograph in the interpretation process. In each of the four articles included in this study, a model or approach to photography interpretation is proposed. The first method is the model for press photograph story analysis, immersed in visual semiotics. This model was simplified and improved and became the model for the interpretation of journalistic photographs. Both models were created as a synthesis of some of the visual research methods, including classical theories (elements of visual semiotics, visual rhetoric, Barthes’ concept of studium and punctum), approaches having their roots in the analysis of paintings (Barrett’s principles for interpreting photographs, compositional interpretation, iconological context analysis), methods dedicated to analysis of photographs in the press (quantitative content analysis). The concept of context of journalistic photographs is also critically discussed, indicating a context of production, context of medium and page context, and arguing for the decontextualized interpretation of journalistic photographs (proposing an intertextual approach) with a context limited to the caption. In addition, the study compiles the genre typology of journalistic photographs as an instrument for visual education. The study calls for changes in a largely textual higher education curriculum towards a more visually oriented one, which can serve as a start point for future research on the assessment of visual literacy skills.

A novel method was developed for studying the ink-paper interface and the structural variations of a deposited layer of ink. Combining high-resolution x-ray tomography with laser ablation, the depth profile of ink (toner), i.e., its varying thickness, could be determined in a paper substrate. X-ray tomography was used to produce the 3D structure of paper with about 1 lm spatial resolution. Laser ablation combined with optical imaging was used to produce the 3D structure of the printed layer of ink on top of that paper with about 70 nm depth resolution. Ablation depth was calibrated with an optical profilometer. It can be concluded that a toner layer on a light-weight-coated paper substrate was strongly perturbed by protruding fibers of the base paper. Such fibers together with the surface topography of the base paper seem to be the major factors that control the leveling of toner and its penetration into a thinly coated paper substrate. peerReviewed

FM Sari Kuuva osoittaa väitöskirjatutkimuksessaan, että ihmiset assosioivat taideteoksiin paljon sellaista, jolle ei ole yksiselitteistä havaittavaa vastinetta kuvissa itsessään. Kuvaa tulkitessa katsojalle muodostuu siitä mentaalinen representaatio, jossa kuvan sisältämä havaintoinformaatio sulautuu katsojan persoonallisten tietojen ja tunteiden kanssa. Katsojat kuvittelevat maalauksiin esimerkiksi ylimääräisiä henkilöhahmoja ja aikaulottuvuuksia sekä käyttävät omaa ammattitietoaan apuna kuvan tulkinnassa. Kokemuksemme kuvista poikkeavatkin aina siitä, mitä kuvat puhtaasti visuaalisina ärsykkeinä ovat. – Esimerkiksi Eero Järnefeltin Koli-maisema sai osan katsojista muistelemaan omia luontokokemuksiaan, kun toiset kertoivat näkevänsä siinä kansallis-poliittista tematiikkaa 1800- ja 1900-lukujen vaihteen Suomesta, Kuuva toteaa. Myös tulkitsijoiden erilaiset taustat tulivat ilmi tulkintatapahtumassa: – Taidehistorioitsijat tulkitsivat yleensä Wassily Kandinskyn abstraktia maalausta modernismin viitekehyksessä, esimerkiksi mieltäen kuvan visuaaliseksi vastineeksi musiikille. Kokemattomat taiteen katsojat taas lähestyivät maalausta eräänlaisena musteläiskätestinä. He pyrkivät näkemään siinä esittäviä elementtejä ja jopa ärsyyntyivät, ellei kuvallinen tilanne tulkintayrityksistä huolimatta selkiytynyt, Kuuva kertoo. Visuaalisen taiteen kokemista on tutkittu monilla tieteenaloilla, mutta tieteidenvälinen keskustelu esimerkiksi psykologian ja humanistisen taiteen tutkimuksen välillä on ollut suhteellisen vähäistä. Koska taiteen kokemista on tyypillisesti lähestytty havaitsemisen käsitteen kautta, ovat havaitsemista korkeammat ja sitä ohjaavat kognitiiviset prosessit sekä katsojien väliset yksilölliset erot jääneet vähäisemmälle huomiolle. Väitöskirjatyössään Kuuva kehittää sisältöperustaista lähestymistapaa visuaalisen taiteen kokemiseen kohdistaen huomionsa katsojien mentaalisten representaatioiden sisältöihin ja kognitiivisiin prosesseihin, jotka näihin sisältöihin vaikuttavat. Kokeet osoittivat eroja paitsi tulkitsijoiden käyttämien kognitiivisten käsitteiden, myös heidän emotionaalisten kokemustensa välillä. Estetiikassa on taideteosten herättämiä tunnekokemuksia lähestytty mielihyvän käsitteen kautta. Kuuvan tutkimus osoittaa kuitenkin, että mielihyvä on taiteen kokemisesta puhuttaessa käsitteenä liian yksiulotteinen. Koetilanteissa katsojat mainitsivat yhteensä noin kaksisataa tunnetermiä, joista noin puolet oli positiivisia ja puolet negatiivisia. Lisäksi kokeet osoittivat, että tyylillisesti hyvinkin erilaisten maalausten yhteydessä saatetaan käyttää samantapaista tunneterminologiaa, mikäli teokset ovat esimerkiksi aiheiltaan riittävän samankaltaisia.Vaikka eri katsojien tulkintojen välillä oli samankaltaisuuksia, kaikki tulkitsijat värittivät kuvia aikaisempien tietojensa, elämänkokemustensa ja mielikuvituksensa avulla. Tutkimuksen perusteella vain havaitsemisen käsitteen varaan rakentunut teoreettinen kieli onkin liian kapeaa visuaalisen taiteen kokemisesta puhuttaessa. – Sisältöperustainen lähestymistapa mahdollistaa pureutumisen yksilöllisiin eroihin katsojien kokemusten välillä. Lähestymistapaa on mahdollista hyödyntää paitsi taiteen kokemista tutkittaessa, myös analysoitaessa kokemuksiamme muista arjen visuaalisista esineistä ja ilmiöistä, Kuuva sanoo. In this dissertation experiencing visual art is studied in a reference frame of content-based approach, both theoretically and empirically. Content-based approach investigates human thinking in different contexts. It focuses on information contents in mental representations and on those cognitive processes through which our mental representations are constructed. It is assumed that our mental representations of artworks include both perceivable and non-perceivable content elements, which can be either cognitive or emotional. Because experiencing visual art has typically been approached through the concept of perception, higher cognitive processes, such as apperception, restructuring, reflection and construction have received less attention. It is possible to understand these modes of thinking as sub-processes of picture interpretation, and through these concepts the problematics of mental contents can be analysed. In this thesis picture interpretation is understood as one subtype of human problem solving activities, and art historians are defined as experts in picture interpretation. Mental contents of art historians and lay spectators are investigated through seven experiments. Experiments 1-4 clarify the roles of perceivable and non-perceivable mental contents in experiencing visual art, and Experiments 5-7 focus on emotional experiences of spectators. Empirical data is studied by means of qualitative and quantitative analysis. Experiments show that non-perceivable content elements play essential role in mental representations of all spectators, and they also show some significant differences between cognitive and emotional experiences of art experts and novices. Thus, results received suggest that the concept of perception cannot exhaustively explain our experiences of visual art. Therefore it is essential to sharpen our theoretical language concerning the problematics of experiencing visual art. Through the concepts of apperception, restructuring, reflection and construction, we might come to a better understanding of spectators’ mental processes during picture interpretation.

This study draws together a number of popular issues: images, intercultural communication and Japan. In particular, Japan has been a popular topic for at least the last three decades. The Japanese Economical Miracle awoke a real boom in the Western literature at the end of 1970s, and in the 1980s the Miracle became a fashionable topic in the Western world. Because of this a great amount of studies, books and articles is available for those who want to learn about this nation. The aim of this study is to examine “images of Japan and the Japanese in the Western world” on the basis of the literature targeted at Western audiences during the big boom. Mari Suvanto selvittää väitöstutkimuksessaan populaarikirjallisuuden, lähinnä erilaisten opaskirjojen välittämää stereotyppistä kuvaa Japanista ja japanilaisista länsimaalaisille. Suvanto on tutkinut sekä perinteisiä matkaoppaita ja esitteitä että erityisesti liikemiehille suunnattuja oppaita japanilaisesta liiketapakulttuurista ja yritysmaailmasta. Suvanto pohtii tutkimuksessaan, millaisia kuvia (image) Japanista ja japanilaisista on luotu länsimaalaisille suunnatussa populaarikirjallisuudessa 1980- ja 1990- luvuilla. Hän on etsinyt materiaalista niitä kuvauksia, representaatioita, jotka toimivat rakennusaineina länsimaalaisten luodessa mielikuvaansa Japanista ja japanilaisista. Varsinaiset mielikuvat luodaan hyödyntäen tätä rakennusmateriaalia sekä aikaisempaa tietoa, kokemuksia, tunteita jne. Suvanto kuvaa Japania vastakohtien maaksi, josta syntynyt kuva on ajaton. Japani-kuva, kuvaukset eksoottisesta, erilaisesta ja vaikeasti ymmärrettävästä maasta ovat säilyneet ja toistuneet vuosisatojen ajan. Tämän päivän kuva Japanista on yhdistelmä, jossa teknologinen ja moderni yhteiskunta elää harmoniassa vanhojen traditioiden kanssa. Modernin yhteiskunnan symboleita ovat luotijuna, neonvalot, pilvenpiirtäjät, elektroniikka, vilkkaat kadut, jotka täyttyvät kiireisistä, tummiin pukeutuneista japanilaisista liikemiehistä. Vanhaa, traditionaalista yhteiskuntaa edustavat geishat tai kimonopukuiset naiset, temppelit, kirsikankukat, Fuji-vuori, teeseremoniat ja sumopainijat. Yksi lähdemateriaalissa käytetyimmistä uuden ja vanhan kohtaamisen kuvista on luotijuna ohittamassa Fuji-vuorta, toteaa Suvanto. Japania voisi myös jakaa naisten ja miesten maailmaan. Naisten maailma edustaa traditioita. Naiset kuvataan traditionaalisten symbolien kanssa ja japanilaisesta naisesta kerrotaan yhä samoin adjektiivein kuin 500 vuotta sitten. Japanilainen mies taas edustaa teknologista ja modernia Japania. Hän on tummiin pukeutunut liikemies, jonka tehtävänä on ollut valloittaa maailman markkinat ja ylläpitää Japanin mainetta korkean teknologian maana. Länsimaalaisia kuitenkin varoitetaan siitä, että japanilaisen liikemiehen nykyaikaisen ja länsimaalaisen ulkomuodon takaa voi löytyä vanhan ajan samurai. Kuva yllätyksellisestä ja myös epäluotettavasta japanilaisesta on elänyt pitkään, huomasi Suvanto tutkimuksessaan. Erityisesti liikemaailmalle suunnatun kirjallisuuden tarjoama kuva japanilaisista miehistä on "saraariman": He näyttävät samanlaisilta tummissa puvuissaan, he työskentelevät suurissa yrityksissä koko elinikänsä, he tekevät pitkiä työpäiviä ja matkustavat pitkät työmatkat ruuhkaisissa junissa, he ovat ahkeria, he työskentelevät ryhmissä ja ovat innokkaita oppimaan uutta, heidän yrityskulttuurinsa perustuu senioriitti -järjestelmään, heidän yrityksensä on ensisijaisesti yhteisö, suurperhe, joka huolehtii heistä, he ovat lojaaleja ryhmälleen, he valmistavat korkealaatuisia ja kalliita tuotteita vientiin, luettelee Suvanto tyypillisiä mielikuvia. Länsimaalaisille liikemiehille heidän japanilaiset kollegansa kuvataan Suvannon mukaan samoissa opaskirjoissa seuraavasti: He ovat käytökseltään hyvin muodollisia ja ystävällisiä, heidän kanssaan on hyvin vaikea kommunikoida, ei ainoastaan siksi, että he puhuvat huonosti vieraita kieliä, vaan siksi, että heidän kulttuurinsa on niin erilainen, heillä on tiukka protokolla ja he arvostavat täsmällisyyttä, he ovat harmoniaa kunnioittavia ihmisiä, jotka pyrkivät säilyttämään tämän harmonian välttämällä negatiivisten asioiden ilmaisemista ja kasvojen menettämistä, he ovat ihmisiä, jotka eivät puhu liikaa eivätkä asioiden oikeilla nimillä - kaikkea ei tarvitse sanoa, kuulijan on ymmärrettävä asioita myös ilman sanoja, he ovat rauhallisia ja hiljaisia ihmisiä, jotka eivät mielellään keskustele tuntemattomien kanssa.