fi=1. Kirjat ja opinnäytteet|en=1. Books, dissertations and theses|

Computationally Efficient AI in Brain-Tumour MRI and Physiological Signals in Sleep and Emotion Analysis

2026-04-10T11:06:48Z

Computationally Efficient AI in Brain-Tumour MRI and Physiological Signals in Sleep and Emotion Analysis Irfan, Muhammad In healthcare, diagnosing neurological and behavioural disorders depends on AI models that efficiently process complex data. However, many artificial intelligence (AI) models are too complex and resource-intensive, limiting their use in settings with limited computational power, battery capacity, or bandwidth. This thesis aims to develop AI that is both reliable and efficient in resource-limited environments, thereby maximising patient benefit. This thesis presents three contributions in medical imaging and signal analysis. First, it introduces two convolutional operators, Fuzzy Atrous Convolution (FAC) and Fuzzy Sigmoid Convolution (FSC), for binary brain-tumour classification from magnetic resonance imaging (MRI). Both methods improve feature extraction while reducing the number of parameters compared to standard CNNs. Despite their compactness, both models achieve state-of-the-art (SOTA) results. The FSC model achieves 0.9917, 0.9975, and 0.9989 in binary classification accuracy on three datasets, with 100 times fewer parameters than transferlearning models. The FAC model achieves 0.9883, 0.9967, and 0.9956, outperforming SOTA models with 300 times fewer parameters, showing efficiency in inference time and size. Second, the thesis examines whether accurate neonatal sleep-stage classification can be achieved with reduced-channel EEG. Through multiview feature extraction, AdaptiSelect, and a data-reduction module, it reduces data transmission by 153.6 times while enabling full data reconstruction. On a four-year dataset, it achieves classification accuracy of 0.8116 )Kappa = 0.7217) with one EEG channel and 0.8279 (Kappa = 0.7470) with two channels under cross-validation. Leave-one-subject-out validation confirms its generalisability. It outperforms SOTA approaches in neonatal sleep analysis. Third, the thesis explores lightweight emotion-recognition models using single-modality electrocardiography. Accurate emotiondetection is vital in human-computer interaction, mental health, and neurorehabilitation, where continuous, reliable evaluation improves outcomes. For edge monitoring,models must be computationally efficient. The approach employs multidomain feature extraction & fusion, and a voting model for low-power, real-time emotion tracking, ideal for wearables. The tailored model achieves an average accuracy of 0.9559 on the POPANE dataset, outperforming the general model’s 0.6992. Comparisons show consistent improvement over past research.

Ageing in the wild: insights on the diversity and determinants in two long-lived vertebrates

2026-04-07T11:00:52Z

Ageing in the wild: insights on the diversity and determinants in two long-lived vertebrates Moullec, Héloïse Ageing, the phenotypic and physiological changes with age, is widespread across taxa. Yet, the patterns of ageing and lifespan vary remarkably both within and among species. Understanding the sources of this diversity remains a central challenge in evolutionary biology, particularly in natural populations exposed to fluctuating environments. In this thesis, I used exceptionally detailed long-term data from two long-lived vertebrates, the Asian elephant (Elephas maximus) and the Alpine swift (Apus melba), to investigate the determinants of ageing diversity in the wild. I first determined the age-related changes in biometric traits, reproductive traits, and parasite load in the Alpine swift, revealing clear senescence across multiple traits, but also pronounced asynchrony in the onset and rate of senescence between traits and between sexes. Then, I investigated the transgenerational effects of senescence by examining how parental age at conception shapes offspring life histories in the same population. I revealed sex-specific effects: while older mothers and fathers produced larger offspring before fledging, older fathers produced sons with higher parasite loads and shorter lifespans. Finally, I investigated the genetic basis of lifespan and survival variation in the Asian elephant population. I found substantial additive genetic variance and heritability for lifespan in both sexes, and for survival early in life (0 to 5 years old), which declined to near zero thereafter. I also found low cross-sex genetic correlation, suggesting sex-specific genetic architecture for lifespan. Across all chapters, environmental conditions emerged as a major modulator of ageing. Adverse early-life environments in Alpine swifts and spatiotemporal environmental variation in Asian elephants each explained significant variation in lifespan. Overall, this thesis provides an integrative perspective on ageing in the wild, demonstrating that ageing diversity arises from the combined influence of genetic factors, parental effects, life-history strategies, sex differences, and environmental conditions experienced across the lifespan.; Ikääntyminen luonnossa: näkökulmia monimuotoisuuteen ja taustalla vaikuttaviin tekijöihin kahdella pitkäikäisellä selkärankaisella Vanheneminen, joka tuo mukanaan fenotyyppisiä ja fysiologisia muutoksia, on laajalle levinnyt biologinen ilmiö eri taksoneissa. Ikääntymisen kulku ja elinikä vaihtelevat kuitenkin huomattavasti eri eliöryhmissä sekä lajien välillä että niiden sisällä. Ikääntymisen vaihtelua selittävät tekijät ovat keskeisiä evoluutiobiologisia kysymyksiä erityisesti ympäristöolosuhteiltaan vaihtelevissa oloissa elävissä luonnonpopulaatioissa. Hyödynnän väitöskirjassani kahdesta pitkäikäisestä selkä rankaisesta, aasiannorsusta (Elephas maximus) ja alppikiitäjästä (Apus melba), olevia poikkeuksellisen yksityiskohtaisia pitkittäisaineistoja tutkiakseni ikääntymisen monimuotoisuuden taustalla olevia tekijöitä. Ensimmäisessä osatyössä tarkastelin ikääntymisen aiheuttamia muutoksia alppikiitäjän biometrisissä muuttujissa, lisääntymisessä ja loisten määrässä. Monet tutkitut piirteet muuttuivat iän myötä, mutta ikääntymisen alkamisajankohta ja etenemisnopeus vaihtelivat paljon eri piirteiden ja sukupuolten välillä. Seuraavaksi tutkin ikääntymisen ylisukupolvisia vaikutuksia analysoimalla, miten alppikiitäjävanhempien ikä hedelmöityksen hetkellä heijastuu jälkeläisten elämänkulkuun samassa populaatiossa. Sukupuolet erosivat toisistaan siten, että vaikka sekä vanhemmat äidit että isät tuottivat poikasia, jotka olivat suurempia ennen pesästä lähtöä, vanhemmat isät tuottivat poikia, joilla oli enemmän loisia ja jotka kuolivat nuorempina. Lopuksi tarkastelin eliniän ja elossapysymisen periytyvyyttä aasiannorsuyhteisössä. Additiivinen geneettinen vaihtelu ja periytyvyys selittivät merkittävästi koko eliniän pituutta sekä varhaiselämän (0–5 vuoden iässä) eloonjäämistä molemmilla sukupuolilla, mutta vaikutukset vähenivät tämän jälkeen lähes nollaan. Sukupuolten välinen geneettinen korrelaatio oli heikko, mikä viittaa urosten ja naaraiden erilaiseen eliniän geneettiseen säätelyyn. Kaikissa osatöissä merkittävä ikääntymistä muokkaava tekijä olivat ympäristöolosuhteet. Alppikiitäjillä epäsuotuisat olosuhteet elämän alussa ja aasiannorsuilla ajallisesti ja paikallisesti vaihtelevat ympäristöolot selittivät merkittävän osan eliniän pituuden vaihtelusta. Väitöskirjassani osoitan, että luonnonpopulaatioiden ikääntymisen moninaisuus koostuu geneettisten tekijöiden, vanhemmuuden vaikutusten ja ympäristöolosuhteiden yhteisvaikutuksesta.

War Machine Learning - AI in Defence

2026-04-08T07:00:22Z

War Machine Learning - AI in Defence Vasankari, Lauri This dissertation examines the development and integration of machine learning within the military domain, arguing that the primary constraint and greatest opportunity for advancing military Artificial Intelligence (AI) is the data ecosystem. Across research in computer vision (CV), reinforcement learning (RL), federated learning (FL), and generative AI (GenAI), the analyses consistently show that progress is limited by systemic issues related to data availability, quality, and infrastructure.The work synthesizes findings from six original publications to demonstrate that practical military AI requires a shift from an algorithm-centric view to a holistic, system-focused perspective that treats data as a first-class operational capability. To bridge the gap between high-level strategy and granular technical research, this dissertation adapts the Cross-Industry Standard Process for Data Mining (CRISP-DM) as a framework for assessing military AI applications.Key findings from the studies validate this thesis. A CV study on sonar imagery highlighted model failure due to poor-quality sensor data, underscoring the need for integrated data pipelines. RL research revealed that a lack of high-fidelity simulators and operational data hampers real-world transfer. The investigation into GenAI identified a dependency on proprietary models misaligned with military needs, proposing FL as a secure, collaborative paradigm for developing military-specific foundation models. Finally, an ethical analysis addresses the "reliability-oversight paradox" in autonomous systems, proposing a new human-machine teaming model of human support rather than simple oversight.In conclusion, this dissertation claims that the effective integration of AI into military forces depends on building a robust data ecosystem that includes expertise and understanding on doctrinal and policy-making levels, data and algorithm understanding on the technical level as well as governance, operator-in-the-loop feedback and annotation mechanisms, and an interoperable infrastructure.

Natal Dispersal and Habitat Selection of the White-tailed Eagle – Causes and Consequences of First Breeding Site Choice

2026-04-02T06:00:49Z

Natal Dispersal and Habitat Selection of the White-tailed Eagle – Causes and Consequences of First Breeding Site Choice Penttinen, Ida Natal dispersal refers to the movement of an individual from its birth site to its first breeding site. The choice of a breeding habitat is critical for fitness, and the consequences can be lifelong if the species exhibits high fidelity to breeding sites. However, individuals selecting their first breeding site have no experience with the fitness prospects of different habitats and must, therefore, base their decision on other cues. Whether these cues are reliably linked to reproductive success in those habitats remains unclear. In this thesis, I investigated natal dispersal and habitat selection of the white tailed eagle (Haliaeetus albicilla), a long-lived raptor with high breeding-site fidelity. Using a dataset of genetically and visually identified breeding individuals with known natal sites, I studied whether population density and habitat imprinting affect the settlement of white-tailed eagles, and whether these factors are associated with subsequent breeding success. I show that white-tailed eagles use conspecific density and natal habitat similarity as cues when choosing their breeding site. Eagles born in high-density areas tend to settle in lower-density areas in comparison, but dispersed over shorter distances. Breeding success was higher when the local breeder density was lower. White-tailed eagles also prefer their natal habitat type when choosing a breeding habitat, but this is not associated with improved breeding success. Since there were no effects of settling in natal-like habitats, this is likely a neutral behavioural pattern, or the benefits are gained in other ways. The habitat type seems to play a greater direct role in reproductive performance, since breeding success was higher in territories with a smaller proportion of water. I also found that older individuals seem to be more successful breeders than young ones. The results shed light on the relationships between habitat selection mechanisms and the fitness prospects of chosen breeding habitats. Understanding these relationships is particularly important for long-lived species with high breeding site fidelity, such as large raptors. Many raptor populations are still recovering from past population declines or being reintroduced to their former range. Knowledge of the factors influencing movement and settlement can improve the success of reintroduction programmes and aid in predicting population growth and range expansion.; Merikotkien synnyindispersaali ja elinympäristön valinta – Ensimmäisen pesimäpaikan valinnan syyt ja seuraukset Synnyindispersaali tarkoittaa yksilön siirtymistä syntymäpaikaltaan ensimmäiselle lisääntymispaikalle. Kelpoisuuden kannalta on olennaista, millaisen elinympäristön yksilö valitsee lisääntymiseen. Jos laji on lisääntymispaikkauskollinen, ensimmäisen paikan valinnalla voivat olla elinikäiset seuraukset. Ensimmäistä lisääntymispaikkaa valitessa yksilöillä ei vielä ole kokemusta eri elinympäristöjen kelpoisuusnäkymistä, vaan valinnan on perustuttava vihjeisiin, kuten samanlaisuuteen synnyinympäristön kanssa tai lajitovereiden läsnäoloon. On kuitenkin epäselvää, ennustavatko vihjeet lisääntymismenestystä valituissa ympäristöissä. Tutkin väitöskirjassani, miten pesimäpopulaation tiheys ja habitaattileimautu minen vaikuttavat merikotkan (Haliaeetus albicilla) lisääntymispaikan valintaan ja ovatko ne yhteydessä myöhempään lisääntymismenestykseen. Tutkimus perustui aineistoon geneettisin ja visuaalisin menetelmin tunnistetuista yksilöistä, joiden synnyinpaikka tunnetaan. Pesimäpopulaation tiheys ja synnyin- ja pesimäympä ristön samankaltaisuus ovat yhteydessä merikotkien lisääntymispaikan valintaan. Kun synnyinalueen tiheys on korkea, kotkat asettuvat suhteessa harvemman tihey den alueille, mutta dispersoivat lyhyempiä matkoja. Lisääntymismenestys oli parem pi alueilla, joilla pesimäpopulaation tiheys oli alhaisempi. Merikotkat näyttäisivät suosivan synnyinympäristöään muistuttavia pesimäympäristöjä. Tämä ei kuitenkaan johda parempaan lisääntymismenestykseen. Kyseessä on siis todennäköisesti neutraali käyttäytymismalli tai hyödyt ilmenevät muilla tavoin. Elinympäristöllä näyttää olevan suurempi vaikutus lisääntymismenestykseen, joka oli parempi reviireillä, joilla vesialueen osuus oli pienempi. Lisäksi havaitsin, että vanhemmat yksilöt vaikuttavat olevan menestyksekkäämpiä lisääntyjiä kuin nuoret yksilöt. Tulokseni selventävät elinympäristön valinnan mekanismien ja ympäristön kelpoisuusnäkymien välisiä yhteyksiä. Näiden tunteminen on tärkeää pitkäikäisten ja lisääntymispaikkauskollisten lajien, kuten suurten petolintujen, kohdalla. Monet petolintupopulaatiot toipuvat yhä menneistä populaatioromahduksista tai niitä ollaan palauttamassa alueille, joilta ne ovat hävinneet. Tieto liikkumiseen ja asettumiseen vaikuttavista tekijöistä auttaa parantamaan palautusistutusten onnistumista sekä ennustamaan populaatioiden ja levinneisyysalueiden laajenemista.