Go to Header Go to Main Navigation Go to Content Go to Footer

Ilkka Pölönen

Henkilökunnan yhteystiedot saatavilla yliopiston yhteystietohausta.

ORCID-linkki: http://orcid.org/0000-0002-5129-7364

Aktiiviset JYU-affiliaatiot

Informaatioteknologian tiedekunta, Tutkijatohtori

Aiemmat tai muut työsuhteet

Ilkka Pölönen, Tietotekniikan laitos (Jyväskylän yliopisto), Tutkijatohtori

Ilkka Pölönen, Informaatioteknologian tiedekunta (Jyväskylän yliopisto), Tutkijatohtori

Tutkimuskuvaus

Tutkin laskennallisia menetelmiä, joita voidaan soveltaa spektrikuvien analysointiin. Sovelluskohteita on kaukokartoituksessa, lääketieteessä, biologiassa tai vaikka taiteen aitouden määrittämisessä. Menetelmien hyödyntäjiä löytyy lääkäreistä maanviljelijöihin.

Tieteenalat

111 Matematiikka (Luonnontieteet)

113 Tietojenkäsittely- ja informaatiotieteet (Luonnontieteet)

Hankkeet, joissa vastuullinen johtaja

Alle aallonpituuden - menetelmiä solujen spektrikuvantamiseen

Jane ja Aatos Erkon säätiö

01.08.2017-31.12.2020

Autonominen UAV spektrometriaan perustuva puun kunnon analysaattori

Suomen Akatemia

01.01.2020-31.12.2022

DroneKnowledge – Kohti tietämysperusteista UAS kaukokartoitusta

TEKES

25.01.2017-31.12.2018

Ihomuutosten tarkkailu ja diagnostiikka 2

HYKS-instituutti Oy

01.01.2016-31.12.2017

ISPRS Frontiers in Spectral imaging and 3D Technologies for Geospatial Solutions (SPEC3D) Workshop

Osallistujat (konferenssi-, koulutus- ja yleisprojektit)

01.03.2017-31.12.2017

Kompleksisten pintojen kerroksellinen spektrikuvantaminen

Suomen Akatemia

01.01.2018-31.12.2021

Spektrikuvantamisella kilpailukykyä Keski-Suomeen

Keski-Suomen liitto

08.10.2015-31.12.2017

Splini ja spline wavelet menetelmiä spektrikuvien kohinan poistoon ja puuttuvien pikseleiden korjaamiseen

Suomen Akatemia

01.01.2018-31.12.2019

Julkaisut

Go to first page

Go to previous page

1/3

Go to next page

Go to last page

Ablative fractional laser‐assisted photodynamic therapy for lentigo maligna : a prospective pilot study (2020) Räsänen, J.E.; et al.; A1; OA

Chlorophyll Concentration Retrieval by Training Convolutional Neural Network for Stochastic Model of Leaf Optical Properties (SLOP) Inversion (2020) Annala, Leevi; et al.; A1; OA;

Comparison of Machine Learning Methods in Stochastic Skin Optical Model Inversion (2020) Annala, Leevi; et al.; A1; OA

Generating Hyperspectral Skin Cancer Imagery using Generative Adversarial Neural Network (2020) Annala, Leevi; et al.; A4; OA; 978-1-7281-1990-8

Hexyl aminolevulinate, 5‐aminolevulinic acid nanoemulsion, and methyl aminolevulinate in photodynamic therapy of non‐aggressive basal cell carcinomas : A non‐sponsored, randomized, prospective and double‐blinded trial (2020) Salmivuori, M.; et al.; A1; OA

Minimal learning machine in anomaly detection from hyperspectral images (2020) Pölönen, Ilkka; et al.; A4; OA

Minimal learning machine in hyperspectral imaging classification (2020) Hakola, Anna-Maria; et al.; A4; OA; 978-1-5106-3880-8

Multilabel segmentation of cancer cell culture on vascular structures with deep neural networks (2020) Rahkonen, Samuli; et al.; A1; OA

Tree species classification of drone hyperspectral and RGB imagery with deep learning convolutional neural networks (2020) Nezami, Somayeh; et al.; A1; OA

Uncertainty quantification on a spatial Markov-chain model for the progression of skin cancer (2020) Vermolen, Fred; et al.; A1; OA

Using Aerial Platforms in Predicting Water Quality Parameters from Hyperspectral Imaging Data with Deep Neural Networks (2020) Hakala, Taina; et al.; A3; 978-3-030-37752-6

Convolutional neural networks in skin cancer detection using spatial and spectral domain (2019) Pölönen, Ilkka; et al.; A4; OA

Editorial for the special issue "Frontiers in spectral imaging and 3D technologies for geospatial solutions" (2019) Honkavaara, Eija; et al.; B1; OA

Hyperspectral Imaging System in the Delineation of Ill-defined Basal Cell Carcinomas : A Pilot Study (2019) Salmivuori, M.; et al.; A1; OA

Luokittelu- ja ennustemenetelmät (2019) Niinimäki, Esko; et al.; D2; OA; 978-951-39-7796-2

Medical Imaging : US Patent US10478071B2 (2019) Neittaanmäki-Perttu, Noora; et al.; H1; OA

Miniature MOEMS hyperspectral imager with versatile analysis tools (2019) Trops, Roberts; et al.; A4; OA

Tree Species Identification Using 3D Spectral Data and 3D Convolutional Neural Network (2019) Pölönen, Ilkka; et al.; B3

Assessment of Classifiers and Remote Sensing Features of Hyperspectral Imagery and Stereo-Photogrammetric Point Clouds for Recognition of Tree Species in a Forest Area of High Species Diversity (2018) Tuominen, Sakari; et al.; A1; OA

Hyperspectral Imaging of Macroinvertebrates : a Pilot Study for Detecting Metal Contamination in Aquatic Ecosystems (2018) Salmelin, Johanna; et al.; A1; OA