デル化によってそれらスケールの個々における現システム神経科学
System Neuroscience2単位象ばかりでなく、それらを横断的に分析・理解することが可能であることを理解する。神経細胞レ感覚認知、運動・行動、情動や判断・思考なベル、ネットワークレベル、個体レベルのモデル

どの高次脳機能は、大脳皮質だけで100億個を超化や、神経活動を統計数理の目で解析する符号化・える神経細胞が脳内で固有のネットワークを構成復号化・情報理論・ベイズ統計による推定などのし、作動原理にしたがって神経情報の表現と処理事項について学ぶ。

を行うことによって実現している。
システム神経科学では、神経符号化から特徴抽出、対象の認知につながる感覚系、行動の制御と学習の系、情動と意志決定の系などについて、理解する。講義やワークショップ、グループ討議などにより授業を行う。

コンピュータシミュレーション技法
Computer Simulation Technique

1単位コンピュータシミュレーションは、仮説として立てたモデルから顕れる現象を手軽に確かめるために有効な方法である。例えば、生物学的に詳細に記述したモデルを用いて、生理実験では簡単にシステム神経科学技法
System Neuroscience Technique1単位

神経システムの動作原理を解明するにあたり、は制御できない要素の効果を、容易に調べることができ、実験する前に重要な要素に的を絞ることができる。
また、すでに観測されている現象を再現するたのためには、一つ一つの実験を確実に遂行できるめに必要な最小モデルを探ることで、現象の背後技術が必要となる。のメカニズムを理解することができる。生物学的

本講義は、解剖学的手法と生理学的手法の基礎忠実性の追求とメカニズムを探るための単純化とを身につけることを目標として行われる。解剖学

いう相反する2つの方向性について、具体例を通実習では、トレーサー注入、標本作製、染色、顕して必要な基礎技法を学ぶ。

微鏡下での観察、データのまとめ方について学ぶ。
生理学実習では、電極の作成、細胞外活動記録、オシロスコープを使った電気的活動の観察、体部位再現マップの作成方法について学ぶ。一連の工脳画像解析学
Brain Image Analysis

2単位

程を自ら行うことによって、システム神経科学で本授業の目的は、ヒトの非侵襲的計測法である使われる実験手法の基礎を習得することを目指す。

機能的MRI(fMRI)の理論を身につけ、fMRI実験のパラダイム作成から解析まで行える能力を養うところにある。

計算論的神経科学
Computational Neuroscience

2単位

前半はMRI実験を安全に行うための知識としてMRIの危険性と被験者への倫理的配慮について

本講義の目的は、神経・脳活動を数理的に理解学び、さらにMRIはどのようなメカニズムで画像するアプローチである計算論的神経科学の概要を化されているのかについて講義する。またMRIの学び、自らの研究に計算論的視点による分析・仮シークエンスとその画像の意味について理解でき説設定などの技術・能力を身につけることにある。

ように解説する。fMRI実験には、刺激提示システ

神経科学は、分子・細胞・ネットワーク・個体のム、生体反応記録等が必要となるがそれらのデバ様々な空間スケールで研究されているが、数理モイスの制御について講義する。

109

脳情報研究科

精度の高い実験結果を積み重ねる必要がある。そ後半では、fMRIのデータの基礎的な解析法から応用的な解析法について学ぶ。さらにfMRIの特性を考慮した課題作成に必要な知識について学

発達科学技法Developmental Science Technique

1単位

び、fMRIの研究方法を正しく理解できるように目

近年の脳科学研究の発展は、認知発達科学にも指す。さらにテーマを設け実際に課題を作成し、大きな影響を与えてきたが、常に行動との綿密なディスカッションを行うことで、自らfMRI実験がリンクづけが不可欠である。
そこで、本授業では言語学・認知心理学・発行えるようにする。

達心理学の視点から、脳科学とこれらの知見から得られる科学的根拠のある教育的応用に関連づけニューロイメージング技法
Neuro Imaging Technique

1単位ながら認知発達を研究する技法について、実験実習を通して学習する。発達認知科学で主に用いら脳の主要な研究領域である脳イメージングにつれている質問紙調査、行動観察、行動実験におけいて、研究活動を経験すると同時に脳イメージンるデータ収集および解析を体験し、特に行動観察

グの領域における研究手段および機器操作についデータに対しては言語科学の解析手法も用いて、ての訓練をうける。この活動と経験を通じて、学母子相互作用や同年代の乳幼児間の社会関係と言生はその分野の研究の姿を知るとともにその方法語獲得、第二言語習得との関わりを検討する。脳論と手法を学び習得し、さらにその研究の困難さ

活動計測では、乳幼児に対し広く使用されているおよび脳科学の面白さを理解する｡ 特にfMRI実習脳波（EEG）や近赤外分光法（NIRS）を用いたでは課題を作成し、最先端3テスラーのMRIをじか計測および解析手法を学習する。これら複数の手に操作し、モデルを使った特殊な解析を自ら行い、法の比較検討を通して、異なる手法の適切な使用fMRI実験に必要な一通りの知識を身につける。

について議論する。

脳型制御システム

発達科学
Developmental Science

2単位Brain Like Control System

2単位

本講義は、発達心理学・言語学・認知心理学を

神経システムは認知から運動発現に至るまで、中心としたヒトの行動変化の本質を求め、その理極めて多様な機能的役割を果たしている。各脳部

解を深めることを目的とする。特に、乳幼児の発位が特異的な機能を営んでいることが明らかにな

達過程における様々な知見を理解するための科学りつつあるが、情報処理を担う素子である神経細的なアプローチについて最新の研究を学ぶ。

胞は脳部位間での差が小さい。こうした知見は、前半の講義では、発達科学の概念を解説する。

各脳部位が営む機能は、入力元、局所回路、出力また、近年話題になっているコネクショニストア先などの神経ネットワーク、即ち、構造によってプローチによる学習メカニズムのモデル化に触れ大きく規定されることを示唆している。精巧に構る。

築された神経システムの機能と構造に関して具体後半の講義では、乳幼児の言語獲得を中心にそ例を提示しながら講義を進めることにより、脳型の発達的側面を様々な実験的事実を基に明らかに制御システムの基本的な考え方を身につけることする。

を目標とする。

課題文献研究では、あらかじめ指定した最新研究文献に関する議論を受講者が中心となり行うことで、文献調査や文献解読の手法を学ぶ。

110コミュニケーションロボット工学
Communication Robot Engineering

パラレル情報処理解析学
2単位

Parallel Information Processing

2単位

対人コミュニケーションの場面は、相手の人脳の情報処理機構を本質的に理解するために間がそれ自体意図を持って行動決定する主体であは、複数の神経細胞の発火活動を一挙に記録し、り、その相手の意図を理解しないと適切な相互作解析することが必須である。そのための鍵となる用は難しい。本講義は、人との相互作用を適切にマルチユニット記録法の基本原理と応用例を前半行うロボットの構築に必要な対人理解モデルを解と後半に分けて学習する。

説し、その表現系としての認知発達およびシステ
ム制御のアルゴリズムについて解説する。

前半ではマルチユニット記録法の開発の歴史、種類、解析過程、データ解釈などを包括的に解説

課題文献研究では、あらかじめ指定した最新研する。

究文献に関する議論を受講者が中心となり行うこ

後半では同記録法を活用して解明されつつあるとで、最新の研究動向と文献解読の手法を学ぶ。

海馬神経細胞の空間情報の処理機構や機能的意義を最新の研究成果を交えて考察する。また学術論

脳情報先端セミナーＡ（ロボット工学）
Advanced Brain Informatics A (Robotics)

1単位

文を批判的または建設的に審査する ｢模擬査読｣を体験して妥当性を討議することにより、客観的な科学的洞察力を身につける。

ロボット技術は機械、電気・電子、情報など様々な技術が関わっており、それらの融合には、知能化技術が重要だと考えられている。

Advanced Brain Informatics B (Neural Computation) 1単位に分類される技術に関する最先端の研究を学ぶ。

本授業の目的は、国内外の最新の神経計算論

特に自律移動ロボット、画像認識、自己位置同定に関する研究の現状を知り、神経計算論的なアプなどのトピックスを学ぶ。

ローチとそれに関連する理論と実践を身につけ、自らの研究において計算論的な方法による分析方法、仮説設定、モデル化をする技術等を理解し、脳型学習システム
Brain Like Learning System

2単位

可能なら適用できる、または評価できる能力を目指す。

脳内情報処理において、学習・記憶に関わらなこの目的を達成するために、国内外においてい統合的機能は考えられない。よって高次機能を神経計算論とそれに関連する分野において、セミ理解する上において、学習・記憶システムの理解ナー形式でその研究者がまさに取り組んでいる最は非常に重要となる。

新の話題を含む授業および演習を行う。

本講義では、ニューロンのシナプスレベルからネットワークレベルまでの学習・記憶システムの解説を行う。実験および理論の両サイドから、学習・記憶のメカニズムとそのダイナミクスを説明

認知科学
Cognitive Science

2単位し、脳内情報表現と記憶機能の関わりを講義する。

人間の知的な行動の起源は脳であるが、知を生さらに、学習・記憶に関する最先端の知見を紹介み出す活動は行動によっても観測可能であるし、する。

さらに情報処理としての知的行動の理解はより深い知の理解につながる。

111

脳情報研究科

本講義では、ロボット工学、特に知能ロボット

脳情報先端セミナーＢ（神経計算論）

本講は、このような知の深い理解にせまる方法定し、解析する手法として、実験心理学において論としての認知科学について、その考え方、方法、は長い歴史を持つ。この授業では、心理物理学的研究動向、他の手法との関連などを解説すること

方法論を、その体系を支える理論の検討を行いなで、脳科学と関連諸科学との関係を議論する。

がら学習する。さらに、最新の研究をとりあげ、履修者の間で討論を行う。また、心理物理学の神経科学的研究への適用についても、最新の解析手

情報創成科学Information Creation Science

2単位

発達した脳を持つ動物は、過去に経験した事象間の関係だけでなく、思考や推論を通して今までに直接経験したことのない事象間の関係を推測す法に触れながら検討する。

神経経済学
Neuroeconomics

2単位ることができる。この機能はヒトで頂点に達し、神経経済学は、20世紀末になって勃興した新た新たな事象の創造をも可能にする。このような思な学問分野である。神経経済学の基礎となる、行考・推論・創造性の脳メカニズムについて、その動経済学、意思決定のシステム神経科学、そして基礎となる（１）学習・思考の心理学理論、（ ２）

ヒト脳機能イメージング研究について、その基本関係する計算理論、を体系的に学んだ後、（３）思的手法とこれまでの成果を学び、神経経済学の考・推論・創造性に関する最新の神経科学論文を対象領域とその成果を把握する。また神経経済学読んで議論する。の応用の一つと見ることのできるニューロマーケ
ティングについての現状を知り、その有効性と今脳情報先端セミナーＣ（情報創成）
Advanced Brain Informatics C (Information Creation) 1単位
思考・推論・創造性といった、ヒトや動物の情報創成能力に関わる最新の研究を実験心理学、神後の展望について、批判的または発展的な検討を加える。さらに、様々な価値とその脳内表現について、多面的な検討を加えることにより、神経経済学の本質を探求するとともに、神経経済学の今後の発展の方向についての展望を見出す。

経科学、計算理論といった様々な角度から検証する。特に、動物を使った神経科学実験から得られた基礎的な知見が、ヒトの創造性にどのように結びついていくのかを重点的に議論する。この授業で社会システム制御論
Social System Control

2単位行った最新の研究に関する検証・分析は各履修者

社会システムを制御するためには、構成要員でにまとめて発表してもらい、履修者全員で議論する。

ある個々のプレーヤーを理解することが重要であ

この授業はすべて英語で行われるため、英語によるが、社会は単に個々の寄せ集めではない。個々る講義を理解する能力が求められると同時に、履のプレーヤー間の対人的な交流があり、こうした修者間で英語による討論を行う能力も身につける。

社会的存在におけるプレーヤーの判断、意思決定、行動を理解できないと、効果的な方策、政策を決定、実行していくことは困難である。こうした個

心理物理学
Psychophysics

2単位

人の価値判断に必要な認知能力や情動のメカニズ
ムおよびその神経基盤について理解する。経済活

高次脳機能研究において、統制された刺激の呈動、医療・福祉、教育など社会システムの制御を示と行動の測定は必要不可欠である。心理物理学

広義にとらえ、その在り方を探求する。講義、ワー的測定法は、刺激とそれに対する反応を厳密に測クショップ、グループ討議により授業を行う。

112

から認知機能への分子レベルでの関連についても

神経感性工学
Neural KANSEI Engineering

2単位

この科目では、感性情報処理の一例として、音楽認知および音楽の情報処理についてその理論と講義する。基本的にこれらの研究の背景にはfMRIなどのニューロイメージング法、心理学的手法、臨床神経科学的手法、薬理学的手法の理解も必須となる。

方法を学ぶ。現代の音楽理論研究の成果に基づき、音楽の構造記述、知識表現、認知を現代の認知科
学的な観点から考察する。我々の音楽理解と我々が持っている音楽概念の形成にはどのような要因

分子生命工学
Molecular Bio-engineering

2単位が関与し、それをどのように記述、表現すること

現代の神経科学は、神経細胞やグリアの発生・ができるか論究する。また、こうした考察をふま分化や、記憶・学習のメカニズムを分子レベルでえて、音楽の創作および演奏のコンピュータによ解明しつつある。本授業は、生命科学に携わる研るモデル化の理論と実装方法を学ぶ。

究者にとって不可欠な分子生物学の基本的な知識と、それを実践に応用する能力を修得することを目指す。

神経倫理学
Neuroethics

2単位

講義の前半で分子生物学の基礎を概説し、後半でこれら基礎知識を基にして神経系での情報伝達の分子機構とその制御を中心に具体的に学ぶ。特た神経倫理学には、ふたつの側面がある。一つは、に神経細胞間の情報伝達機構であるシナプス伝達「脳神経科学の倫理学」であり、脳神経科学研究と細胞内シグナル伝達を重点的に学習し、またそに対して倫理的な観点から制限を加えたり、支持れらと神経系の機能や行動との関連を遺伝子組みを与えたりする。もう一つは、「倫理学の脳神経科換えなどの最新の実験技術とともに学習する。

学」といわれるものであり、倫理学的判断がいかなる脳神経の過程によって営まれているかを解明する。倫理や道徳が神経科学によって説明されようとする現代、このことが、倫理観や道徳観、ひいては社会の在り方にどのような影響を与えるのか？

この講義では、2つの側面から神経倫理の現在を確認し、未来のあり方を展望する。

脳情報研究法Ⅰ
Brain Informatics Research Method I

2単位

博士課程の研究は、その該当領域においていまだ人類に知られていない知見・技術・考え方を開拓するものとなる。そのために現在の脳情報科学領域においてどのような研究がどのような手段で行われているかを知り、さらには過去から現在ま病態神経科学
Pathological Neuroscience

2単位での研究の流れを理解することでこれから先の研究の動向を予測することも必要となる。本科目は統合失調症やうつ病などの精神疾患やパーキ

該当学生に脳科学に関する文献を読んで整理する

ンソン病などの神経疾患さらに自閉症やアスペル手法を学ばせることで、学生が自己の研究を世界ガーなどの広汎性発達障害の認知機能障害についの中で位置づけ、次のステップとしての研究計画て講義し、認知機能障害と脳機能異常との関連性に進むための知識を与える。

について学び、疾患モデルから脳の働き理解を目指す。また、抗精神病薬の働きと脳活動変化、さらに機能への影響について、神経薬理学的な観点

113

脳情報研究科

脳科学の進展に伴って、生命倫理学から成立し脳情報研究法Ⅱ
Brain Informatics Research Method II

脳情報研究法Ⅳ
2単位

Brain Informatics Research Method IV

2単位

研究は、これまでに知られている知見に対して、研究は、その意図と方法論と結果を明示し、結新たな考察・分析・実験によって新規な経験や知果の解釈について深く議論して誰もが新規性や有識を提供する方法である。そこでは、既知の知識用性を認めるオリジナル論文となったとき、はじと新たに獲得が期待される知識を厳密に峻別し、めて意味を持つ。脳科学の論文を書いて、こちら

真に新規な知識を獲得するための厳密かつ論理的の意図どおりに理解してもらう、新規性を認めてな研究の計画と実施が求められる。本科目は、該もらうことは容易ではないが、それは研究を認め当学生と指導教員との間の密な議論により、脳科てもらう基礎的な技術である。

学の研究を確実に立案するための方法論を学生に本科目はそのための方法を、教員の個別指導に与える。本科目の履修には、「脳情報研究法Ⅰ（研より指導する。本科目の履修は、「脳情報研究法Ⅰ究サーベイ）」の単位修得が前提となる。

（研究サーベイ）「」脳情報研究法Ⅱ（研究計画）「」脳情報研究法Ⅲ（データ解析）」の単位修得が前提となる。

脳情報研究法Ⅲ
Brain Informatics Research Method III

2単位

検査・実験によって得られたデータには、目標とする現象以外に多様な要因で誤差が入り込む。

脳情報研究セミナー
Brain Informatics Research Method Seminar 2単位

研究の過程では、その要因を一つ一つ排除して、科学技術に関する研究開発を実施するためのリ求める現象が示す真の特性を把握することが求めテラシーとして、研究サーベイ法、研究計画法、られる。

データ解析法、論文作成法を修得した後、それら本科目は、脳科学の実験法のデータ発生モデルの知識を研究基盤として、脳科学分野において研と分析手法について講じ、調査・実験からのデー鑽を積んだ課題について、その研究成果をまとめタについて学生が指導教員と議論することで、脳て博士論文として集大成するためのセミナーであ科学の現象についての仮説やモデルを構成している。ここでは、他の研究者・学生と研究内容につく考え方を実地に指導していく。本科目の履修は、いて討論し、それを研究に生かすことも学ぶ。
「脳「脳情報研究法Ⅰ（研究サーベイ）」と「脳情報研

情報研究法セミナー」の履修には、「脳情報研究法究法Ⅱ（研究計画）」の単位修得が前提となる。

Ⅰ（研究サーベイ）「」脳情報研究法Ⅱ（研究計画）」「脳情報研究法Ⅲ（データ解析）「」脳情報研究法Ⅳ（論文作成）」の単位修得が前提となる。