Abstract Within the last few decades, electroencephalogram (EEG) has become a widely used tool for the automatic assessment of depth of anesthesia. The EEG-based depth of anesthesia measurement has been associated with several advantages, such as a decreased incidence of intraoperative awareness and recall, faster recovery, and reduced consumption of anesthetics. However, the measurement is challenged by simultaneous administration of different types of anesthetics, which is the common practice in the operating rooms today. Especially, the assessment of depth of anesthesia induced by supplementing the primary anesthetic drug, i.e. the hypnotic agent, with an opioid has been raised as one of the major problems in the field. In this thesis, the EEG-based depth of anesthesia measurement during multidrug infusion with propofol (hypnotic agent) and remifentanil (opioid) is addressed. The problem is approached by first giving a quantitative description for the EEG changes occurring during propofol infusion. Two different methods, both utilizing the spectral properties of EEG, for this are presented. Next, the effects of remifentanil on the clinical signs and EEG changes during propofol infusion are investigated by applying the first one of the presented methods. Coadministration of opioid is shown to significantly modify the mutual relations of the EEG changes and the clinical signs of the patient. Furthermore, remifentanil is found to significantly affect the EEG itself, more specifically, the power spectrum and derived quantitative parameters during propofol infusion. This effect is strongly dependent on the level of anesthesia. Finally, by utilizing the results on the effects of remifentanil, a technology is developed for the assessment of depth of propofol-remifentanil anesthesia. The technology is based on improving the determination of the anesthetic state of the patient by EEG-based separation of the effects of propofol and remifentanil. The thesis provides a framework for the depth of anesthesia measurement during multidrug administration with propofol and remifentanil. Due to the similar mechanisms of action, the results are likely to be generalizable to other hypnotic-opioid drug combinations. The study thus offers potential for the development of more advanced systems for automatic monitoring of depth of anesthesia. / Tiivistelmä Viime vuosikymmeninä elektroenkefalogrammista (EEG) on tullut suosittu apuväline anestesian syvyyden automaattisessa seurannassa. EEG-pohjaisella anestesian syvyyden mittauksella on saavutettu useita hyötyjä: sillä on pystytty esimerkiksi vähentämään leikkauksen aikaista hereillä oloa, pienentämään anesteettien kulutusta sekä nopeuttamaan anestesiasta palautumista. Mittaus on kuitenkin haasteellista yhdistelmäanestesiassa, jossa useampaa erityyppistä anesteettia käytetään samanaikaisesti. Erityisesti nykyisin yleisesti käytössä oleva tapa täydentää pääasiallista anesteettia eli hypnoottia opioidilla on nostettu yhdeksi merkittävimmistä haasteista automaattisessa anestesian syvyyden mittauksessa. Väitöskirja käsittelee EEG-pohjaista anestesian syvyyden mittausta käytettäessä propofolin (hypnootti) ja remifentaniilin (opioidi) yhdistelmää. Ongelmaa lähestytään antamalla aluksi kvantitatiivinen kuvaus propofoli-induktion aikana ilmeneville EEG-muutoksille. Tähän tarkoitukseen esitetään kaksi menetelmää, joista molemmat hyödyntävät EEG:n taajuussisältöä. Seuraavaksi remifentaniilin vaikutusta potilaan kliinisiin merkkeihin sekä EEG-muutoksiin propofoli-infuusion aikana tutkitaan soveltamalla ensimmäistä esitetyistä menetelmistä. Opioidin osoitetaan vaikuttavan merkittävästi EEG-muutosten ja kliinisten merkkien väliseen yhteyteen. Lisäksi remifentaniilin todetaan vaikuttavan merkittävästi myös propofoli-infuusion aikana ilmeneviin EEG-muutoksiin. Vaikutus heijastuu signaalin tehotiheysspektriin sekä siitä johdettuihin kvantitatiivisiin parametreihin ja on vahvasti riippuvainen anestesian syvyydestä. Lopuksi, hyödyntämällä tuloksia remifentaniilin vaikutuksista, esitetään teknologia propofoli-remifentanilli-yhdistelmäanestesian syvyyden mittaukseen. Teknologia perustuu propofolin ja remifentaniilin vaikutusten EEG-pohjaiseen erotteluun ja tätä hyödyntäen potilaan anestesian syvyyden tarkempaan määrittämiseen. Väitöskirja tarjoaa tarvittavan tutkimustiedon sekä teknologian propofoli-remifentanilli-yhdistelmäanestesian syvyyden mittaukseen. Samankaltaisten vaikutusmekanismien vuoksi tulokset on mahdollista yleistää myös muille hypnootti-opioidi-lääkeyhdistelmille. Tutkimus avaa näin uusia mahdollisuuksia kehittää edistyneempiä anestesian syvyyttä automaattisesti seuraavia järjestelmiä.

Abstract Resting-state (RS) measurements during functional magnetic resonance imaging (fMRI) have become an established approach for studying spontaneous brain activity. RS-fMRI results are often obtained using explorative approaches like spatial independent component analysis (sICA). These approaches and their software implementations are rarely evaluated extensively or specifically concerning RS-fMRI. Trust is placed in the software that they will work according to the published method descriptions. Many methods and parameters are used despite the lack of test data, and the validity of the underlying models remains an open question. A substantially greater number of evaluations would be needed to ensure the quality of exploratory RS-fMRI analyses. This thesis investigates the applicability of sICA methodology and software in the RS-fMRI context. The experiences were used to formulate general guidelines to facilitate future method evaluations. Additionally, a novel multiple comparison correction (MCC) method, Maxmad, was devised for adjusting evaluation results statistically. With regard to software considerations, the source code of FSL Melodic, popular sICA software, was analyzed against its published method descriptions. Unreported and unevaluated details were found, which implies that one should not automatically assume a correspondence between the literature and the software implementations. The method implementations should rather be subjected to independent reviews. An experimental contribution of this thesis is that the credibility of the emerging sliding window sICAs has been improved by the validation of sICA related preprocessing procedures. In addition to that, the estimation accuracy regarding the results in existing RS-fMRI sICA literature was also shown not to suffer even though repeatability tools like Icasso have not been used in their computation. Furthermore, the evidence against conventional sICA model suggests the consideration of different approaches to analysis of RS-fMRI. The guidelines developed for facilitation of evaluations include adoption of 1) open software development (improved error detection), 2) modular software designs (easier evaluations), 3) data specific evaluations (increased validity), and 4) extensive coverage of parameter space (improved credibility). The proposed Maxmad MCC addresses a statistical problem arising from broad evaluations. Large scale cooperation efforts are proposed concerning evaluations in order to improve the credibility of exploratory RS-fMRI methods. / Tiivistelmä Aivoista toiminnallisella magneettikuvantamisella (engl. functional magnetic resonance imaging, fMRI) lepotilassa tehdyt mittaukset ovat saaneet vakiintuneen aseman spontaanin aivotoiminnan tutkimuksessa. Lepotilan fMRI:n tulokset saadaan usein käyttämällä exploratiivisia menetelmiä, kuten spatiaalista itsenäisten komponenttien analyysia (engl. spatial independent component analysis, sICA). Näitä menetelmiä ja niiden ohjelmistototeutuksia evaluoidaan harvoin kattavasti tai erityisesti lepotilan fMRI:n kannalta. Ohjelmistojen luotetaan toimivan menetelmäkuvausten mukaisesti. Monia menetelmiä ja parametreja käytetään testidatan puuttumisesta huolimatta, ja myös menetelmien taustalla olevien mallien pätevyys on edelleen epäselvä asia. Eksploratiivisten lepotilan fMRI-datan analyysien laadun varmistamiseksi tarvittaisiin huomattavasti nykyistä suurempi määrä evaluaatioita. Tämä väitöskirja tutki sICA-menetelmien ja -ohjelmistojen soveltuvuutta lepotilan fMRI-tutkimuksiin. Kokemuksien perusteella luotiin yleisiä ohjenuoria helpottamaan tulevaisuuden menetelmäevaluaatioita. Lisäksi väitöskirjassa kehitettiin uusi monivertailukorjausmenetelmä, Maxmad, evaluaatiotulosten tilastolliseen korjaukseen. Tunnetun sICA-ohjelmiston, FSL Melodicin, lähdekoodi analysoitiin suhteessa julkaistuihin menetelmäkuvauksiin. Analyysissa ilmeni aiemmin raportoimattomia ja evaluoimattomia menetelmäyksityiskohtia, mikä tarkoittaa, ettei kirjallisuudessa olevien menetelmäkuvausten ja niiden ohjelmistototeutusten välille pitäisi automaattisesti olettaa vastaavuutta. Menetelmätoteutukset pitäisi katselmoida riippumattomasti. Väitöskirjan kokeellisena panoksena parannettiin liukuvassa ikkunassa suoritettavan sICA:n uskottavuutta varmistamalla sICA:n esikäsittelyjen oikeellisuus. Lisäksi väitöskirjassa näytettiin, että aiempien sICA-tulosten tarkkuus ei ole kärsinyt, vaikka niiden estimoinnissa ei ole käytetty toistettavuustyökaluja, kuten Icasso-ohjelmistoa. Väitöskirjan tulokset kyseenalaistavat myös perinteisen sICA-mallin, minkä vuoksi tulisi harkita siitä poikkeavia lähtökohtia lepotilan fMRI-datan analyysiin. Evaluaatioiden helpottamiseksi kehitetyt ohjeet sisältävät seuraavat periaatteet: 1) avoin ohjelmistokehitys (parantunut virheiden havaitseminen), 2) modulaarinen ohjelmistosuunnittelu (nykyistä helpommin toteutettavat evaluaatiot), 3) datatyyppikohtaiset evaluaatiot (parantunut validiteetti) ja 4) parametriavaruuden laaja kattavuus evaluaatioissa (parantunut uskottavuus). Ehdotettu Maxmad-monivertailukorjaus tarjoaa ratkaisuvaihtoehdon laajojen evaluaatioiden tilastollisiin haasteisiin. Jotta lepotilan fMRI:ssä käytettävien exploratiivisten menetelmien uskottavuus paranisi, väitöskirjassa ehdotetaan laaja-alaista yhteistyötä menetelmien evaluoimiseksi.

Abstract This thesis focuses on the timely problem of energy-efficient transmission for wireless multiantenna cellular systems. The emphasis is on transmit beamforming (BF) and active antenna set optimization to maximize the network-wide energy efficiency (EE) metric, i.e., the number of transmitted bits per energy unit. The fundamental novelty of EE optimization is that it incorporates the transceivers' processing power in addition to the actual transmit power in the BF design. The key features of the thesis are that it focuses on sophisticated power consumption models (PCMs), giving useful insights into the EE of current cellular systems in particular, and provides mathematical tools for EE optimization in future wireless networks generally. The BF problem is first studied in a multiuser multiple-input single-output system by using a PCM scaling with transmit power and the number of active radio frequency (RF) chains. To find the best performance, a globally optimal solution based on a branch-reduce-and-bound (BRB) method is proposed, and two efficient designs based on zero-forcing and successive convex approximation (SCA) are derived for practical applications. Next, joint BF and antenna selection (JBAS) is studied, which can switch off some RF chains for further EE improvements. An optimal BRB method and efficient SCA-based algorithms exploiting continuous relaxation (CR) or sparse BF are proposed to solve the resulting mixed-Boolean nonconvex problem (MBNP). In a multi-cell system, energy-efficient coordinated BF is explored under two optimization targets: 1) the network EE maximization and 2) the weighted sum EEmax (WsumEEmax). A more sophisticated PCM scaling also with the data rate and the associated computational complexity is assumed. The SCA-based methods are derived to solve these problems in a centralized manner, and distributed algorithms relying only on the local channel state information and limited backhaul signaling are then proposed. The WsumEEmax problem is solved using SCA combined with an alternating direction method of multipliers, and iterative closed-form algorithms having easily derivable computational complexity are developed to solve both problems. The work is subsequently extended to a multi-cell multigroup multicasting system, where user groups request multicasting data. For the MBNP, a modeling method to improve the performance of the SCA for solving the CR is proposed, aiming at encouraging the relaxed Boolean variables to converge at the binary values. A second approach based on sparse BF, which introduces no Boolean variables, is also derived. The methods are then modified to solve the EE and sum rate trade-off problem. Finally, the BF design with multiantenna receivers is considered, where the users can receive both unicasting and multicasting data simultaneously. The performances of the developed algorithms are assessed via thorough computer simulations. The results show that the proposed algorithms provide 30-300% EE improvements over various conventional methods in the BF optimization, and that JBAS techniques can offer further gains of more than 100%. / Tiivistelmä Tämä väitöskirja keskittyy ajankohtaiseen energiatehokkaaseen lähetinsuunnitteluun langattomissa solukkoverkoissa, joissa suorituskykymittarina käytetään energiatehokkuuden (energy efficiency (EE)) maksimointia, eli kuinka monta bittiä pystytään lähettämään yhtä energiayksikköä kohti. Työn painopiste on lähettimien keilanmuodostuksen (beamforming (BF)) ja aktiivisten lähetinantennien optimoinnissa. EE-optimoinnin uutuusarvo on ottaa lähettimien prosessoinnin tehonkulutus huomioon keilanmuodostuksen suunnittelussa, varsinaisen lähetystehon lisäksi. Työ antaa hyvän käsityksen erityisesti tämänhetkisten solukkoverkkojen energiatehokkuudesta, ja luo työkaluja EE-optimointiin tulevaisuuden järjestelmissä. Ensin suunnitellaan keilanmuodostus yksisolumallissa, jossa tehonkulutus kasvaa lähetystehon ja aktiivisten radiotaajuusketjujen lukumäärän mukana. Ongelmaan johdetaan optimaalinen ratkaisu, ja kaksi käytännöllistä menetelmää perustuen nollaanpakotukseen tai peräkkäinen konveksi approksimaatio (successive convex approximation (SCA)) -ideaan. Seuraavaksi keskitytään keilanmuodostuksen ja antenninvalinnan yhteisoptimointiin (joint beamforming and antenna selection (JBAS)), jossa radiotaajuusketjuja voidaan sulkea EE:n parantamiseksi. Tähän ehdotetaan optimaalinen menetelmä ja kaksi käytännöllistä SCA-menetelmää perustuen binääristen ja jatkuvien muuttujien yhteisoptimointiongelman relaksaatioon, tai harvan vektorin optimointiin. Monisoluverkon EE-optimoinnissa käytetään yksityiskohtaisempaa tehonkulutusmallia, joka skaalautuu myös datanopeuden ja prosessoinnin monimutkaisuuden mukaan. Työssä käytetään kahta suorituskyvyn mittaria: 1) koko verkon energiatehokkuuden, ja 2) painotettujen energiatehokkuuksien summien maksimointia (weighted sum EEmax (WsumEEmax)). Ensin johdetaan keskitetyt ratkaisut SCA-ideaa käyttäen. Tämän jälkeen keskitytään hajautettuun optimointiin, joka pystytään toteuttamaan paikallisen kanavatiedon avulla, kun matalanopeuksinen skalaariarvojen jako on käytettävissä tukiasemien välillä. Ensin WsumEEmax-ongelma ratkaistaan yhdistämällä SCA ja kerrointen vaihtelevan suunnan menetelmä, ja lisäksi ehdotetaan iteratiivinen suljetun muodon ratkaisu molempiin ongelmiin, joka mahdollistaa tarkan laskennallisen monimutkaisuuden määrityksen. Lopussa työ laajennetaan monisoluverkkoon, jossa tukiasemat palvelevat käyttäjäryhmiä ryhmälähetyksenä. Keskittymällä JBAS-ongelmaan, ensin ehdotetaan lähestymistapa parantaa SCA-menetelmän suorituskykyä yhteisoptimointiongelman relaksaation ratkaisemisessa. Toinen yksinkertaisempi lähestymistapa perustuu harvan vektorin optimointiin, joka ei vaadi binäärisiä muuttujia. Lisäksi menetelmiä muunnellaan myös energiatehokkuuden ja summadatanopeuden kompromissin optimointiin. Lopussa työ ottaa huomioon vielä moniantennivastaanottimet, joka mahdollistaa sekä täsmälähetyksen että ryhmälähetyksen samanaikaisesti. Menetelmien suorituskykyä arvioidaan laajamittaisilla tietokonesimulaatioilla. Tulokset näyttävät väitöskirjan menetelmien lisäävän energiatehokkuutta 30-300% verrattuna lukuisiin perinteisiin menetelmiin BF-optimoinnissa, ja JBAS-menetelmät antavat vielä yli 100% lisää suorituskykyä.