Uudenlaista datan analyysia ja visualisointia Kajaanissa

Datan louhinta (data mining) on tämän ajan eniten käytettyjä muotitermejä niin verkossa kuin verkon ulkopuolellakin, kuten mittaustekniikassa. Tätä dataa ei kuitenkaan "louhita" hakuilla ja lapioilla, vaan kuhunkin sovellukseen tarvitaan tarkasti harkittu menetelmä, missä tarvitaan matemaattisen, laskennallisen ja tietoteknisen osaamisen lisäksi myös niin tärkeää sovellusosaamista.

Mittaustekniikan yksikön tutkija Kyösti Karttunen jatkaa muutama vuosi sitten aloittamaansa tutkimustyötä uuden nk. LST-menetelmän (Level Set Tree -methods) soveltamisessa kompleksisen datan analyysiin ja visualisointiin. Menetelmän nykyisen kehitysversion LST/RAKE:n sovellustesteissä on vuorossa veren solujen tarkennettu automaattinen ryhmittely eli klusterointi eri luokkiin, kun mittaus on ensin tehty virtaussytometri-solumittauslaitteella (FCM). Verenkuva-analyysien lisäksi FCM-mittausmenetelmän ja LST-analyysin yhdistelmää voidaan hyödyntää sairauksien ja esim. syöpäsolujen ja HIV:in havainnoissa.

LST-menetelmäperheen sovelluskohteita tulevaisuudessa ovat mm. teollisuuden monet mittaukset, ihmisen ja ihmisryhmien terveys, uudenlaiset tilastoanalyysit ja Big Data.

TEKES (nyk. Business Finland) on ollut tukemassa LST-menetelmäperheen pitkäjänteisen kehitystyön strategista suuntaamista sovelluksiin. Projektin aikana menetelmää kehitettiin sovellusten ”kynnykselle” asti. LST-menetelmäperheen kehitystyön laajentuessa vuosien 2018 ja 2019 aikana myös uusiin sovelluksiin etsitään yhteistyökumppaneita niin kotimaasta kuin ulkomailtakin. Hyödyntämispotentiaalin odotusarvo on suuri, mutta onnistuminen jatkossa edellyttää vielä panostusta aiheen tutkimuksen useaan osa-alueeseen.

Viimeksi päivitetty: 26.4.2018