2020年秋学期 - 脳情報科学 / NEURAL INFORMATION SCIENCE
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C2033 脳情報科学 NEURAL INFORMATION SCIENCE |
特設科目 Special Seminars 2 単位 |
| 実施形態 | 完全オンライン |
| 開催日程 | 秋学期 木曜日３時限 |
| 担当教員 | 青山 敦（アオヤマ アツシ） |
| 関連科目 |
前提科目（関連）: C2121,90650,C2092,45010,B6132,34070,34040,B6131,60420 |
| 開講場所 | SFC |
| 授業形態 | 講義、実習・演習 |
| 履修者制限 |
履修人数を制限する Only the selected students can take this course. |
| 履修条件 | |
| 使用言語 | 日本語 |
| 連絡先 | aaoyama@sfc.keio.ac.jp |
| 授業ホームページ | |
| 同一科目 | |
| 学生が利用する予定機材/ソフト等 | |
| 設置学部・研究科 | 総合政策・環境情報学部 |
| 大学院プロジェクト名 | |
| 大学院プロジェクトサブメンバー | |
| ゲストスピーカーの人数 | 0 |
| 履修選抜・課題タイプ=テキスト登録可 | true |
| 履修選抜・選抜課題タイプ=ファイル登録可 | false |
| GIGAサティフィケート対象 | |
| 最終更新日 | 2020/07/06 03:24:13 |
科目概要
近年，脳計測とその解析技術の向上に伴って，人間の脳情報を無侵襲に抽出し，未知の脳機能メカニズムを解明したり，脳と機械／コンピュータの連携を実現したりすることが可能になってきた．本講においては，活動電位による神経細胞の情報伝達方法やEEG，MEG，MRI等の脳計測技術の物理的な測定原理，長所と短所，解析アルゴリズム等を解説する．更には，Brain machine/computer interfaceやBrain decoding等の最新の脳情報技術について解説する．
A recent advance in brain measurement and analysis techniques has enabled to read human brain information non-invasively, to uncover brain functions, and to link a brain and a machine/computer. In this class, we will study neural mechanisms of information transmission by action potentials and brain measurement techniques (physical principles, advantages and disadvantages, analysis algorithms) such as EEG, MEG, and MRI. Furthermore, we will focus on recent technologies such as brain machine/computer interfaces and brain decoding.
授業シラバス
主題と目標／授業の手法など
主題と目標：
近年，脳計測とその解析技術の向上に伴って，人間の脳情報を無侵襲に抽出し，未知の脳機能メカニズムを解明したり，脳と機械／コンピュータの連携を実現したりすることが可能になってきた．本講においては，神経細胞の情報伝達方法や脳計測技術の測定原理・特徴等を学ぶと共に，最新の脳情報技術を理解することを目標とする．
授業の手法：
講義が主体だが，適宜，時間内に演習を行うことがある．
Objectives:
A recent advance in brain measurement and analysis techniques has enabled to read human brain information non-invasively, to uncover brain functions, and to link a brain and a machine/computer. This class aims to study neural mechanisms of information transmission, physical principles and characteristics of brain measurement techniques, and recent technologies related to neural information.
Teaching method:
Lectures will be the main teaching method, but exercises will be occasionally conducted during a class.
教材・参考文献
参考図書：
武田常広 (著)，電子情報通信学会 (編)．脳工学．コロナ社，2003，220p.（電子情報通信レクチャーシリーズ，D-24）
ベアー，コノーズ，パラディーソ．カラー版 ベアー コノーズ パラディーソ 神経科学―脳の探究．西村書店，2007，686p．
原島広至．脳単．エヌ・ティー・エス，2005，162p．
村上郁也．イラストレクチャー認知神経科学．オーム社，2010，288p．
P.C. Hansen et al. MEG--An Introduction to Methods, Oxford University Press, 2010, 436p.
月本洋 他．脳機能画像解析入門．医歯薬出版，2007，204p．
「脳を活かす」研究会．ブレイン・マシン・インターフェース．オーム社，2007，204p.
「脳を活かす」研究会．ブレイン・デコーディング．オーム社，オーム社，2007，194p.
金澤一郎（監修），宮下保司（監修），Eric R. Kandel（原著），James H. Schwartz（原著），Steven A. Siegelbaum（原著），Thomas M. Jessell（原著），A. J. Hudspeth（原著）．カンデル神経科学．メディカルサイエンスインターナショナル，2014，1696p．
Eric Kandel（著），James Schwartz（著），Thomas Jessell（著），Steven Siegelbaum（著），A.J. Hudspeth（著）．Principles of Neural Science, Fifth Edition．McGraw-Hill Professional，2012，1760p．
提出課題・試験・成績評価の方法など
毎回出席を取り，不定期で課題を出す．成績は，出席点と課題，最終課題の点数で評価する．
Attendance will be taken every class and assignments will be handed in irregularly. Grades will be based on attendance, assignments, and a final report.
履修上の注意
授業計画
第1回 脳情報科学の概説1
[About neural information science 1]
本講の目的・方針，成績評価方法，参考文献，スケジュール等を説明し，「脳情報科学」の概要について述べる．
The aim of this class, grade evaluation, references, and schedule will be explained, and the concept of neural information science will be explained.
第2回 脳情報科学の概説2
[About neural information science 2]
脳研究の歴史と現状，「脳情報科学」の位置付けについて概説する．
The history and current situation of the brain science and the position of “neural information science” will be lectured.
第3回 脳の構造1
[Structure of the brain 1]
中枢神経系の分類，大脳皮質や大脳辺縁系，基底核の構造等を実際の脳の図（MRI）で確認しながら解説する．
Classification of central nervous system and structures of cerebral cortex, limbic system, and basal ganglia will be lectured with an actual check using an MRI viewer.
第4回 脳の構造2
[Structure of the brain 2]
引き続き，中枢神経系の分類，大脳皮質や大脳辺縁系，基底核の構造等を実際の脳の図（MRI）で確認しながら解説する．
Again, classification of central nervous system and structures of cerebral cortex, limbic system, and basal ganglia will be lectured with an actual check using an MRI viewer.
第5回 神経細胞の構造
[Structure of the neuron]
細胞体，樹状突起，軸索からなる神経細胞の構造やリン脂質二重層とタンパク質からなる細胞膜の構造，シナプス形成，グリア細胞について講義を行う．
Structures of the neuron (soma, axon, and dendrite), cell membrane (phospholipid bilayer and protein), synapse, and glia will be lectured.
第6回 神経細胞と情報伝達１
[Neurons and information transmission 1]
イオンチャネルの選択的透過性に基づく静止膜電位生成のメカニズムやネルンストの式・ゴールドマンの式による電位の算出方法について講義を行う．
Mechanisms of resting membrane potentials based on selective permeability of ion channels and potential calculation using Nernst and Goldman equations will be lectured.
第7回 神経細胞と情報伝達2
[Neurons and information transmission 2]
電位依存型イオンチャネルに基づく活動電位発生のメカニズムについて講義を行う．
Mechanisms of action potentials based on voltage-gated ion channels will be lectured.
第8回 神経細胞と情報伝達3
[Neurons and information transmission 3]
ミエリン鞘の形成による神経細胞内における活動電位の跳躍伝導のメカニズム，シナプスを介した神経細胞間の情報伝達のメカニズムについて講義を行う．
Mechanisms of saltatory conduction of action potentials achieved by myelin covering within a neuron and synaptic information transmission across neurons will be lectured.
第9回 脳情報計測：EEGとMEG1
[Brain measurement techniques: EEG and MEG 1]
脳電位を計測するEEG（脳電図）と脳磁界を計測するMEG（脳磁図）について，物理的な測定原理，長所と短所等の特徴を中心に講義を行う．
Physical principles and characteristics (advantages and disadvantages) of EEG and MEG will be lectured.
第10回 脳情報計測：EEGとMEG2
[Brain measurement techniques: EEG and MEG 2]
脳電位を計測するEEG（脳電図）と脳磁界を計測するMEG（脳磁図）について，数理的な解析アルゴリズム，実験計画法を中心に講義を行う．
Analysis algorithms and experimental planning of EEG and MEG will be lectured.
第11回 脳情報計測：MRI
[Brain measurement techniques: MRI]
脳を三次元画像化する手法であるMRI（磁気共鳴画像）について，物理的な測定原理，長所と短所等の特徴を中心に講義を行う．
Physical principles and characteristics (advantages and disadvantages) of MRI that measures three-dimensional brain structures will be lectured.
第12回 脳情報計測：fMRI
[Brain measurement techniques: fMRI]
脳血流変化を間接的に捉えるfMRI（機能的磁気共鳴画像）について，物理的な測定原理，長所と短所等の特徴，実験計画法を中心に講義を行う．
Physical principles, characteristics (advantages and disadvantages), and experimental planning of fMRI that measures cerebral blood flow change will be lectured.
第13回 脳情報計測：その他
[Brain measurement techniques: others]
EEG，MEG，fMRIの総合的な比較を行う．またNIRSやPET，TMS等の他の脳情報計測手法を紹介する．
General comparison of EEG，MEG，and fMRI will be conducted. Moreover, other brain measurement techniques such as NIRS, PET, and TMS will be explained.
第14回 最新の脳情報技術
[Recent technologies using neural information]
脳と機械／コンピュータの連携を図るBrain machine interface/Brain-computer interfaceや脳情報を解読するBrain decoding等の最新の技術を紹介する．
Recent technologies such as brain machine/computer interfaces and brain decoding will be introduced.
第15回 Q & A
[Q & A]
授業全般に関わるQ&Aを行う．
Q & A will be done with regard to this class.
15回目に相当するその他の授業計画
脳情報科学についての最終課題
A final report on neural information science