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Very experienced fellow

Jussi Tohka

Jussi Tohka

Dotorado en:
Universidad Tecnológica de Tampere, Finlandia

Departamento en la UC3M:
Bioingeniería e Ingeniería Aeroespacial

E-mail: jtohka@ing.uc3m.es 

Investigador CONEX desde 16/05/2015 al 31/10/2016

Proyecto

"El aprendizaje automático en imágenes del cerebro"

Los rápidos avances en los métodos de neuroimagen no invasivos han aumentado las posibilidades para estudiar los cambios que ocurren en el cerebro humano a través de una variedad de escalas de tiempo que van desde segundos a toda una vida. Una gran parte de estos avances se puede atribuir al desarrollo de métodos computacionales y matemáticos, que son esenciales para extraer información cuantitativa de las imágenes. Este proyecto desarrolla métodos computacionales para el análisis basado en el aprendizaje automático de grandes colecciones de imágenes cerebrales. El aprendizaje automático se refiere a la construcción y el estudio de métodos que pueden aprender modelos a partir de datos ejemplo. Estos modelos pueden usarse para hacer predicciones futuras, por ejemplo, predecir un diagnóstico precoz para un paciente. Con estos métodos desarrollados recientemente esperamos ayudar a lneurocientíficos a estudiar sobre cómo las enfermedades cerebrales alteran la estructura y función del cerebro y de esta manera contribuir a un major y precoz diagnóstico de enfermedades cerebrales, como la enfermedad de Alzheimer, el autismo y la esquizofrenia.

CV

Jussi Tohka recibió su doctorado (con honores) en Procesamiento de Señal en la Universidad Tecnológica de Tampere, Finlandia, en el año 2003. Fue becario post-doctoral en el “Laboratorio of Neuro Imaging”, Universidad de California, Los Ángeles, EE.UU. en 2004 – 2005. A partir de entonces obtuvo diversos puestos de investigación, - incluyendo la apreciada posición en la Academia de Finlandia investigador - en el Departamento de Procesamiento de Señales, Universidad Tecnológica de Tampere, Finlandia, hasta estar afiliado con el programa CONEX y UC3M. Durante más de diez años, su investigación se ha centrado en el desarrollo y evaluación de métodos de análisis de datos de imágenes cerebrales estructurales y funcionales. Ha publicado más de 80 artículos de investigación en revistas internacionales o conferencias y ha supervisado 4 tesis doctorales. Varias herramientas de software desarrolladas por él y su equipo son de uso generalizado en los laboratorios de imagen médica en todo el mundo.

Publicaciones y actividades de difusión

  • Artículos referenciados en revistas internacionales:

1. J. Tohka , E. Moradi, and H. Huttunen. Comparison of feature selection techniques in machine learning for anatomical brain MRI in dementia. Neuroinfomatics , 14(3):279 - 296, 2016. Available at http://www.cs.tut.fi/~jupeto/MRIfeature_stability_preprint.pdf

2. M. Reason, D. Reynolds, R. Kay, C. Jola, J.-P. Kauppi, M.-H. Grobras, J. Tohka , F.E. Pollick. Spectators' Aesthetic Experience of Sound and Movement in Dance Performance: A Transdisciplinary Investigation, Psychology of Aesthetics, Creativity, and the Arts Vol 10(1):42 - 55, Feb 2016. Preprint available at http://eprints.gla.ac.uk/116597/1/116597.pdf

3. E. Moradi, B Khundrakpam, J. Lewis, A.C. Evans, J. Tohka : Predicting symptom severity in autism spectrum disorder based on cortical thickness measures in agglomerative data, NeuroImage, in press, 2016. Bioxriv preprint: http://dx.doi.org/10.1101/039180

4. J. Tohka , P. Bellec, C. Grova, A. Reilhac. Editorial: Simulation and Validation in Brain Image Analysis. Computational Intelligence and Neuroscience. Article ID 1041058, 2016 (open access).

5. J. Johansson, K. Alakurtti, J. Joutsa, J. Tohka , U. Ruotsalainen, J.O. Rinne. Comparison of manual and automatic techniques for substriatal segmentation in 11C-raclopride high-resolution PET studies. Nuclear Medicine Communications, 37(10):1074-87, 2016. Available from ResearchGate

6. I.P Jääskeläinen*, J. Pajula*, J. Tohka* , H-J Lee, W-J Kuo, F-H. Lin .Brain hemodynamic activity during viewing and re-viewing of comedy movies explained by experienced humor. Scientific Reports 6, article number 27741, 2016 (open access). * Equal contribution

7. J.Pajula and J. Tohka: How Many Is Enough? Effect of Sample Size in Inter-Subject Correlation Analysis of fMRI.Computational Intelligence and Neuroscience, Volume 2016, January 2016  Article No. 2.

8. A. Herbec, J.-P. Kauppi, C. Jola, J. Tohka , F.E. Pollick: Differences in fMRI intersubject correlation while viewing unedited and edited videos of dance performance.Cortex , 71:341 - 348, 2015.

9.Khundrakpam BS*, Tohka J*, Evans AC: Prediction of brain maturity based on cortical thickness at different spatial resolutions. NeuroImage. Volume 111, 1 May 2015, Pages 350–359.

10. Moradia E.*, Hallikainenb l., Hänninenc T.,  ohka J.: Rey's Auditory Verbal Learning Test scores can be predicted from whole brain MRI in Alzheimer's disease. NeuroImage: Clinical 13 (2017) 415–427.

  • Refereed full length articles in international conferences:

11. V. Gomez-Verdojo, E. Parrado-Hernandez, J. Tohka . Voxel importance in classifier ensembles based on sign consistency patterns: Application to sMRI. IEEE International workshop on Pattern Recognition in Neuroimaging 2016. Available at http://www.cs.tut.fi/~jupeto/Verdejo_PRNI16.pdf

  • Refereed abstracts in international conferences:

12. S Huhtaniska, I Korkala, T Heikka, J Tohka, J Manjon, P Coupe, J Remes, J Moilanen, V Kiviniemi, L Björnholm, M Isohanni, J Veijola, G Murray, E Jääskeläinen, J Miettunen. Lifetime antipsychotic use and brain structures in schizophrenia and other psychoses–43-year study of the Northern Finland Birth Cohort 1966 European Psychiatry 33: S102 - 103, 2016.

13. Jussi Tohka, Elaheh Moradi, Heikki Huttunen. Feature selection stability in machine learning with anatomical brain MRI. 22nd Annual Meeting of the Organisation for Human Brain Mapping, Geneva, Switzerland, 2016.

14. Jussi Tohka, Elaheh Moradi, Heikki Huttunen. Bayesian error estimation for model selection in machine learning for brain imaging. 22nd Annual Meeting of the Organisation for Human Brain Mapping, Geneva, Switzerland, 2016.

15. Antonietta Pepe, Hamed Rabiei Jussi Tohka, Ivo Dinov, Julien Lefèvre. Modelling Growth and Tangential Expansion in the Brain Surface. A Practical Framework. 22nd Annual Meeting of the Organisation for Human Brain Mapping, Geneva, Switzerland, 2016. 6 CONEX Project Report - MACHIMA

  • Artículos enviados a revistas internacionales:

16. E. Moradi, I. Hallikainen, T. Hanninen, J. Tohka. Rey’s Auditory Verbal Learning Test scores can be predicted from whole brain MRI in Alzheimer’s disease. Minor revision submitted to NeuroImage: Clinical

17. Jukka-Pekka Kauppi, Juha Pajula, Jari A Niemi, Riitta Hari, Jussi Tohka. Functional brain segmentation using inter-subject correlation in fMRI. Under revision in Human Brain Mapping, 2016. Available at biorxiv http://dx.doi.org/10.1101/057620

Actividades de difusión:

  • Project website:

              www.jussitohka.net

  • Editorial activities:

Associate editor (Computational Intelligence and Neuroscience) Lead guest editor (Special issue: “Simulation and validation in brain image analysis” in Computational Intelligence and Neuroscience)

  • Reviewer for international journals:

1) NeuroImage, 2) IEEE Transactions on Medical Imaging, 3) PNAS, 4) Philosophical Transactions of Royal Society B 5) IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence 6) Human Brain Mapping

  • Workshop organization:

Program committee member of Patch MI 2016 workshop in Athens, Greece.

  • Conference/Workshop Participation:

Organization for Human Mapping. Annual Conference, Geneva, Switzerland, June 2016, IEEE International workshop on Pattern Recognition in Neuroimaging, Trento, Italy, June 2016. Medical Imaging and Computer Assisted Intervention (MICCAI 2015), October 5th to 9th 2015 in Munich, Germany; Patch-MI: Patch-based technique in Medical Imaging October 9th 2015 in Munich, Germany.