Tanja Tarvainen
Professori
Laskennallisen kuvantamisen ja mallinnuksen professori
Teknillisen fysiikan laitos, Luonnontieteiden, metsätieteiden ja tekniikan tiedekunta
[email protected] | 040 355 2310
Professori Tanja Tarvaisen työryhmä tutkii ja kehittää laskennallisia menetelmiä optisiin ja ultraääntä hyödyntäviin inversio-ongelmiin kuten tomografinen kuvantaminen lähtökohtana Bayesilaset inversiolaskennan menetelmät. Tutkittavat tomografiset menetelmät sisältävät sekä valon käyttöön perustuvia menetelmiä kuten diffuusi optinen tomografia että kytketyn fysiikan kuvantamisen menetelmiä kuten fotoakustinen kuvantaminen. Näiden lisäksi työryhmässä kehitetään mallinnusta ja laskennallisia menetelmiä valon ja ultraäänen käyttäytymisen mallintamiseksi sekä kehitetään prototyyppi laitteistoja uusiin kuvantamismenetelmiin.
Tutkimusryhmät
Tutkimusryhmät
- Laskennallisen fysiikan ja inversio-ongelmien tutkimusryhmä
- Biolääketieteellisen optisen kuvantamisen ja ultraäänitekniikan laboratorio (OPUS)
- Fotoniikan tutkimuskeskus
- Vieraileva professori, Department of Computer Science, University College London, Iso-Britannia
- Yhteistyökumppani, CUQI – Computational Uncertainty Quantification for Inverse Problems, DTU Compute, Tanska
Hankkeet
- Matemaattisen mallinnuksen, havainnoinnin ja kuvantamisen lippulaiva (FAME), Suomen Akatemian Lippulaiva, 2024-2031
- Matemaattisen mallinnuksen, havainnoinnin ja kuvantamisen tohtorinkoulutuspilotti (DREAM), Opetus- ja kulttuuriministeriön tohtorikoulutuspilotti, 2024-2027
- Quantitative Tomography Using Coupled Physics of Waves (QUANTOM), ERC-CoG projekti, 2021-2026
- COmputatioNal Imaging as a training Network for Smart biomedical dEvices (CONcISE), Marie Skłodowska-Curie Actions – Doctoral Networks, 2023-2027
- Inversiomallinnuksen ja kuvantamisen huippuyksikkö, Suomen Akatemia, 2018-2025
- PREIN – Fotoniikan tutkimuksen ja innovaatioiden lippulaiva
- Valoon perustuva nanoteranostiikka, RADDESS Akatemiaohjelma, 2018-2021
Tutkimusaiheet
- ValoMC – Monte Carlo ohjelmisto ja MATLAB toolbox valonkuljetuksen simulointiin biologisessa kudoksessa
- Inversio-ongelmat
- Epävarmuuksien mallinnus
- Optinen tomografia
- Fotoakustinen tomografia
- Säteilynkuljetus
- Väitöskirja: Computational methods for light transport in optical tomography
Opetustehtävät
- Nykyinen opetus: Optimointi
- Aiempi opetus (luennot): Elementtimenetelmät, Mallinnus II, Tieteellinen viestintä fysiikassa
- Aiempi opetus (laskuharjoitukset): Tilastolliset inversio-ongelmat, Matemaattisen mallinnuksen peruskurssi, Elementtimenetelmät, Optimointi, Estimointiteoria, Mallinnus II, Fysiikan peruskurssi A, Fysiikan peruskurssi III
Tiedostot
3 kappalettaJulkaisut
119/119 kappaletta-
Simultaneous estimation of electrical conductivity and permittivity in quantitative thermoacoustic tomography
Sahlström, Teemu; Lähivaara, Timo; Tarvainen, Tanja. 2025. Inverse problems. 41: A1 Alkuperäisartikkeli tieteellisessä aikakauslehdessä -
A Bayesian approach for consistent reconstruction of inclusions
Afkham, B. M.; Knudsen, K.; Rasmussen, A. K.; Tarvainen, T.. 2024. Inverse problems. 40: . 045004 A1 Alkuperäisartikkeli tieteellisessä aikakauslehdessä -
Estimating absorption and scattering in quantitative photoacoustic tomography with an adaptive Monte Carlo method for light transport
Hänninen, Niko; Pulkkinen, Aki; Arridge, Simon; Tarvainen, Tanja. 2024. Inverse problems and imaging. 18: 1052-1077 A1 Alkuperäisartikkeli tieteellisessä aikakauslehdessä -
Model-Based Reconstructions for Quantitative Imaging in Photoacoustic Tomography
Hauptmann, Andreas; Tarvainen, Tanja. Teoksessa: Xia, Wenfeng(toim.) , 2024. Biomedical Photoacoustics : Technology and Applications. s. 133-153. Springer D2 Artikkeli ammatillisessa kokoomateoksessa (ml. toimittajan kirjoittama johdantoartikkeli) -
Single-stage approach for estimating optical parameters in spectral quantitative photoacoustic tomography
Suhonen, Miika; Pulkkinen, Aki; Tarvainen, Tanja. 2024. Journal of the optical society of america a: optics image science and vision. 41: 527-542 A1 Alkuperäisartikkeli tieteellisessä aikakauslehdessä -
Stochastic Gauss-Newton method for estimating absorption and scattering in optical tomography with the Monte Carlo method for light transport
Kangasniemi, Jonna; Mozumder, Meghdoot; Pulkkinen, Aki; Tarvainen, Tanja. 2024. Biomedical optics express. 15: 4925-4942 A1 Alkuperäisartikkeli tieteellisessä aikakauslehdessä -
Utilizing uncertainty quantification variational autoencoders in inverse problems with applications in photoacoustic tomography
Goh, Hwan; Sahlström, Teemu; Tarvainen, Tanja. Teoksessa: Bubba, Tatiana A(toim.) , 2024. Data-driven Models in Inverse Problems. s. 413-436. De Gruyter A3 Kirjan tai muun kokoomateoksen osa -
Assembly of fluorophore J-aggregates with nanospacer onto mesoporous nanoparticles for enhanced photoacoustic imaging
Xu, Wujun; Leskinen, Jarkko; Sahlström, Teemu; Happonen, Emilia; Tarvainen, Tanja; Lehto, Vesa-Pekka. 2023. Photoacoustics. 33: A1 Alkuperäisartikkeli tieteellisessä aikakauslehdessä -
Background-oriented schlieren sensitivity in terms of geometrical parameters of measurement setup
Koponen, Eero; Leskinen, Jarkko; Tarvainen, Tanja; Pulkkinen, Aki. 2023. Journal of the acoustical society of america. 154: 3726-3736 A1 Alkuperäisartikkeli tieteellisessä aikakauslehdessä -
Deep learning in photoacoustic tomography utilizing variational autoencoders
Sahlström, Teemu; Tarvainen, Tanja. Teoksessa: Kim, Chulhong; Laufer, Jan; Ntziachristos, Vasilis: Zemp, Roger J(toim.) , 2023. Opto-Acoustic Methods and Applications in Biophotonics VI. s. . SPIE A4 Artikkeli konferenssijulkaisussa