| 開設年度 | 2016 年度 |
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| 科目コード | T206008 |
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| 授業コード | T20600801 |
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| 授業科目名 | 脳工学概論 |
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| 同上英語名 | Human Brain Mechanism and Engineering |
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| 単位数 | 2.0 単位 |
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| 開講学科 | 工学研究科人工システム科学専攻（ﾒﾃﾞｨｶﾙｼｽﾃﾑｺｰｽ） (T233) |
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| 開放区分 | |
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| 担当教員 | 北 佳保里 |
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開講時限・
講義室等 | 後期水曜2限
工 17号棟 215教室 |
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科目区分
（詳細表） |
- 2016年入学生：
- 選択科目S30（T211:工学研究科建築学コース（前期）, T212:工学研究科都市環境システムコース（前期）, T221:工学研究科デザイン科学コース（前期）, T231:工学研究科機械系コース（前期）, T232:工学研究科電気電子系コース（前期）, T233:工学研究科メディカルシステムｺｰｽ（前期）, T241:工学研究科共生応用化学コース（前期））
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| シラバス | - ［授業の方法］
- 講義・発表
- ［受入人数］
- 20
- ［受講対象］
- 自学部他学科生 履修可,科目等履修生 履修可
- ［授業概要］
- 人間の脳が行っている高度な情報処理について学ぶとともに、その解明に関する研究などの発表等を行い、理解を深める。このような脳活動を非侵襲に計測する種々の手法の原理、得られた生体情報の信号処理、情報処理技術、統計的解析技術などを習得し、脳工学・医工学への適用を図る。
- ［目的・目標］
- 本講義の受講と発表とによって、脳神経科学全般に対する知識と理解度を深め、生体情報処理技術、人間の脳の非侵襲的計測技術、情報処理技術、データ解析・統計解析技術を習得することを目標とする。特に脳の非侵襲計測法については、EEG,MEG,fMRI,PET,NIRSの各種の計測法・解析法を学ぶとともに、高度な情報処理技術、統計処理技術を身につけることや実際の脳の臨床応用や、脳波（EEG）と光トポ（NIRS）法、Brain Machine Interface（BMI）、脳機能モデルなどの最新の研究なども視野に入れた学習を行う。
- ［授業計画・授業内容］
- 以下の項目について講義を進めるが、適宜、最新の学会の内容や論文の紹介・発表なども行う。必要に応じて演習課題、レポートなどの宿題を課し、講義の理解度のチェックと支援を行いながら授業を進める。
- 動物の脳と人間の脳
- 脳の構造と脳神経系の機能
- 脳細胞の生理学と神経科学
- コンピュータ断層画像（CT）法
- 磁気共鳴画像法（MRI）法
- 機能的MRI（fMRI）法
- 陽電子放出断層画像（PET）法
- 脳波（EEG）と光トポ（NIRS）法
- 脳磁図（MEG）法
- MEGにおける信号源推定と逆問題
- MEG計測の応用と実際例
- マルチモーダル脳計測法
- 脳機能計測における統計処理・解析処理
- Brain Machine Interface（BMI）
- 脳機能モデルと脳工学の展望
- ［キーワード］
- 脳工学、脳の非侵襲的計測技術、脳神経科学、BMI、情報処理・統計解析技術、脳機能モデル
- ［教科書・参考書］
- 教科書：『脳工学』、武田常広著、電子情報通信レクチャーシリーズ、D-24,コロナ社
参考書："The Cognitive Neurosciences III", by Gazzaniga MS, MIT Press, 『高次脳機能障害』、石合純夫著、医歯薬出版、他を適宜使用する。
- ［評価方法・基準］
- 講義への出席態度、発表、演習、レポート提出などを踏まえて総合的に評価する。
- ［関連科目］
- 信号処理論、感覚情報処理論、神経科学概論、医用診断計測学、人間認知論、パターン認識、医用画像工学、
- ［履修要件］
- 最低限、メディカル学科の学部での授業科目を取得している程度の学力と知識を有することが望ましい。
- ［備考］
- 講義の途中や学習の過程で、その都度、演習や発表などを行い、学んだ内容が理解できているかのチェックを行う。
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| 関連URL |
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| 備考 | |
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