Tuore professori Jan Kujala tuo edistysaskeleita aivokuvantamisen analyyseihin
Jyväskylän yliopiston rehtori Jari Ojala on kutsunut Jan Kujalan aivojen kehityksen professorin tehtävään 1.2.2025 alkaen. Professuuri sijoittuu kasvatustieteiden ja psykologian tiedekuntaan psykologian laitokseen.
Helmikuun alussa uuteen virkaansa astunut professori Jan Kujala on työskennellyt Jyväskylän yliopistolla apulaisprofessorina vuodesta 2019. Hän keskittyy tutkimuksissaan etenkin kehittyneiden analyysimenetelmien käyttöön erilaisissa magnetoenkefalografialla (MEG) mitatuissa aineistoissa.
Erilaiset aivokuvantamisen metodit ovat keskeinen työkalu neuropsykologisissa tutkimuksissa. Kuvantamismenetelmien avulla voidaan muun muassa tarkastella aivojen toimintaa ja erilaisten neuraalisten prosessien yhteyksiä käyttäytymiseen. Näin voidaan selvittää esimerkiksi mitkä aivoalueet ovat kriittisiä erilaisille toiminnoille ja miten aivoalueiden väliset vuorovaikutukset tukevat kognitiivisia prosesseja.
Signaalinkäsittely- ja analyysimenetelmiä kehittämällä parannetaan sekä mittausten tarkkuutta ja luotettavuutta että mahdollistetaan uusien yhteyksien ja ilmiöiden havaitseminen.
”Pyrin tutkimuksissani ymmärtämään, miten aivojen paikalliset ja aivoalueiden väliset neuraaliset prosessit tukevat ihmisen kognitiivisia toimintoja. Kehitän tutkimuksissani erilaisia signaalinkäsittely- ja analyysimenetelmiä, joita sitten sovelletaan niin terveiltä kuin potilasryhmiin kuuluvilta ihmisiltä kerättyihin aivokuvantamisaineistoihin. Yhdessä nämä kaksi osa-aluetta mahdollistavat erilaisten neuraalisten prosessien ja ihmisen käyttäytymisen välisten yhteyksien määrittämisen”, Kujala kertoo.
Datasta enemmän irti uudenlaisilla analyysimenetelmillä
Kuvantamisista saadun datan kokonaisvaltaisempi, erilaisia metodeja yhdistelevä analyysi on osoittautunut Kujalan tutkimuksissa hedelmälliseksi tavaksi tarkastella aivokuvantamisaineistoja.
”On kuitenkin edelleen epäselvää, miten eri neuraaliset prosessit yhdessä tukevat ihmisen käyttäytymistä. Aion tutkia tätä ongelmaa tarkemmin yhdistämällä aivojen aktiivisuuden ja yhteyksien mittaukset laskennallisiin malleihin. Tavoitteena on selvittää, miten nämä tekijät yhdessä vaikuttavat käyttäytymiseen ja esimerkiksi erilaisiin aivosairauksiin”, Kujala sanoo.
”Yksi tärkeä tavoite tällä saralla on edistää neurodegeneratiivisten sairauksien varhaista diagnostiikkaa hyödyntämällä koneoppimista laajojen aivokuvantamisaineistojen analysoinnissa.”
Jan Kujala on väitellyt tekniikan tohtoriksi Teknillisestä korkeakoulusta vuonna 2008 ja tätä ennen valmistunut diplomi-insinööriksi teknillisen fysiikan alalta vuonna 2001.
Kujala on työskennellyt psykologian laitoksella apulaisprofessorina vuodesta 2019. Ennen Jyväskylän yliopistoon saapumistaan hän työskenteli tutkijana Teknillisessä korkeakoulussa ja sittemmin Aalto-yliopistossa.
Avainsanat
Yhteyshenkilöt
Professori Jan Kujala
jan.j.kujala@jyu.fi
Kirke HassinenViestinnän asiantuntija
Puh:+359 50 462 1525kirke.m.hassinen@jyu.fiKuvat
Jyväskylän keskustassa sijaitsevan yliopiston kauniilla puistokampuksella sykkii monitieteinen ja moderni tiedeyliopisto – ihmisläheinen ja dynaaminen yhteisö, jonka 2500 asiantuntijaa ja 15 000 opiskelijaa etsivät ja löytävät vastauksia huomisen kysymyksiin. Jyväskylän yliopisto on ollut tulevaisuuden palveluksessa jo vuodesta 1863, jolloin suomenkielinen opettajankoulutus sai alkunsa täältä. Voimanlähteenämme on moniarvoinen vuoropuhelu tutkimuksen, koulutuksen ja yhteiskunnan välillä. Vaalimme tutkimuksen ja koulutuksen tasapainoa sekä ajattelun avoimuutta – sytytämme taidon, tiedon ja intohimon elää viisaasti ihmiskunnan parhaaksi. www.jyu.fi
Tilaa tiedotteet sähköpostiisi
Haluatko tietää asioista ensimmäisten joukossa? Kun tilaat tiedotteemme, saat ne sähköpostiisi välittömästi julkaisuhetkellä. Tilauksen voit halutessasi perua milloin tahansa.
Lue lisää julkaisijalta Jyväskylän yliopisto
Väitös: Tietokonesimuloidut metsät apuna kasvillisuuden hyvinvointia seuraavan tekoälyn kouluttamisessa4.3.2025 08:00:00 EET | Tiedote
Kimmo Riihiaho kehitti osana väitöstutkimuksessaan simulaattorin, jonka avulla voidaan luoda tarkkoja kasvillisuussimulaatioita esimerkiksi metsistä. Simulaatiometsistä saatua dataa voidaan hyödyntää tekoälyn kouluttamisessa. Tekoälyllä voidaan analysoida spektrikameralla otetuista ilmakuvista metsän kasvillisuuden hyvinvoinnin tilaa ja esimerkiksi mahdollisia tuholaisvahinkoja.
Miksi miehet liikkuvat naisia enemmän? Selittävänä tekijänä on fyysinen kunto - kehonkoostumus, lihasvoima ja kestävyys3.3.2025 07:00:00 EET | Tiedote
Jyväskylän yliopiston liikuntatieteellisessä tiedekunnassa ja Gerontologian tutkimuskeskuksessa tehdyssä tutkimuksessa havaittiin, että sukupuoli ei itsessään ole yhteydessä liikkumisen määrään vanhuudessa. Miehet liikkuvat aktiivisuusmittarien mukaan naisia enemmän, koska heillä on parempi fyysinen kunto. Tutkimuksen tulos korostaa fyysisen kunnon tärkeyttä aktiivisen elämän ylläpitämisessä vanhemmalla iällä.
Kehityspuheesta ilmastoväittämiin: Uusi tutkimus Kongon strategisesti tärkeistä koboltista ja kuparista28.2.2025 09:41:23 EET | Tiedote
Tuoreessa kirjassa Mining and Financial Imperialism: The Central African Copper Bonanza Jyväskylän yliopiston yliopistotutkija, globaalin talouden historian dosentti Timo Särkkä tutki Kongon demokraattisen tasavallan eteläisestä osassa sijaitsevan Katangan kaivannaisteollisuuden historiaa ja selvitti tekijöitä, jotka ovat vaikuttaneet Kongosta kaivettavien strategisesti tärkeiden maametallien kuten koboltin ja kuparin kysynnän kasvuun.
Väitös: Korona-ajan etätyö opetti uutta työyhteisöjen vuorovaikutuksesta27.2.2025 08:50:00 EET | Tiedote
Laajamittainen etätyö koronaviruspandemian aikana nosti esiin uusia piirteitä työyhteisöjen teknologiavälitteisessä vuorovaikutuksessa. FM Rasa Jämsenin väitöskirjassa tarkasteltiin, miten teknologiavälitteinen vuorovaikutus vaikutti työntekijöiden kokemuksiin ja odotuksiin etä- ja hybridityöstä. Tutkimus pandemia-ajan etätyökokemuksista auttaa ymmärtämään etä- ja hybridityöhön liittyviä neuvotteluja tänä päivänä.
Uusi tekoälypohjainen paksusuolensyöpänäytteiden analyysityökalu suoriutuu edeltäjiään paremmin27.2.2025 07:45:00 EET | Tiedote
Jyväskylän yliopistossa on kehitetty uusi tekoälypohjainen työkalu paksusuolensyövän tunnistamiseen kudosnäyteanalyysista. Neuroverkkomalli ohitti luokittelukyvyssään kaikki aiemmin käytetyt mallit. Työkalu on julkaistu myös vapaasti saataville.
Uutishuoneessa voit lukea tiedotteitamme ja muuta julkaisemaamme materiaalia. Löydät sieltä niin yhteyshenkilöidemme tiedot kuin vapaasti julkaistavissa olevia kuvia ja videoita. Uutishuoneessa voit nähdä myös sosiaalisen median sisältöjä. Kaikki tiedotepalvelussa julkaistu materiaali on vapaasti median käytettävissä.
Tutustu uutishuoneeseemme