講義

システム神経科学
System Neuroscience

内容

計算論的神経科学
2単位

Computational Neuroscience

2単位

感覚認知、運動・行動、情動や判断・思考な

本講義の目的は、神経・脳活動を数理的に理解

どの高次脳機能は、大脳皮質だけで100億個を超するアプローチである計算論的神経科学の概要をえる神経細胞が脳内で固有のネットワークを構成学び、自らの研究に計算論的視点による分析・仮し、作動原理にしたがって神経情報の表現と処理説設定などの技術・能力を身につけることにある。

を行うことによって実現している。

神経科学は、分子・細胞・ネットワーク・個体の出、対象の認知につながる感覚系、行動の制御とデル化によってそれらスケールの個々における現学習の系、情動と意志決定の系などについて、理象ばかりでなく、それらを横断的に分析・理解す解する。講義やワークショップ、グループ討議なることが可能であることを理解する。神経細胞レどにより授業を行う。

ベル、ネットワークレベル、個体レベルのモデル化や、神経活動を統計数理の目で解析する符号化・復号化・情報理論・ベイズ統計による推定などのシステム神経科学技法System Neuroscience Technique

1単位

神経システムの動作原理を解明するにあたり、いくつかの実験技術を適切に組み合わせて、高精度で信頼性のある実験結果を積み重ねる必要があ事項について学ぶ。

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

1単位る。本講義では、神経科学に広く用いられる解剖

コンピュータシミュレーションは、仮説として学的、生理学的実験技術の基本原理と応用例を、立てたモデルから顕れる現象を手軽に確かめるた最新の研究報告を交えて学習することを目標とす

めに有効な方法である。例えば、生物学的に詳細る。解剖学的技術として、トレーサー注入、組織に記述したモデルを用いて、生理実験では簡単に標本の作製、各種細胞染色、顕微鏡下での観察なは制御できない要素の効果を、容易に調べることどを学ぶ。生理学的技術として、脳波・フィールができ、実験する前に重要な要素に的を絞ること

ド電位記録、細胞外記録、細胞内記録、パッチクができる。

ランプ記録、傍細胞（ジャクスタセルラー）記録、また、すでに観測されている現象を再現するたマルチニューロン記録などを学ぶ。このように、めに必要な最小モデルを探ることで、現象の背後脳科学に最新の研究成果をもたらす解剖学的、生のメカニズムを理解することができる。生物学的理学的研究手法の基礎と応用を理解して、研究目忠実性の追求とメカニズムを探るための単純化と的に応じた実験技術の選択と実験データの解析のいう相反する2つの方向性について、具体例を通能力を身につけていく。

して必要な基礎技法を学ぶ。

115

学則・規程

様々な空間スケールで研究されているが、数理モ

脳情報研究科システム神経科学では、神経符号化から特徴抽

脳画像解析学
Brain Image Analysis

発達科学
2単位

Developmental Science

2単位

本授業の目的は、ヒトの非侵襲的計測法である

本講義は、発達心理学・言語学・認知心理学を機能的MRI(fMRI)の理論を身につけ、fMRI実験の中心としたヒトの行動変化の本質を求め、その理パラダイム作成から解析まで行える能力を養うと解を深めることを目的とする。特に、乳幼児の発ころにある。

達過程における様々な知見を理解するための科学

前半はMRI実験を安全に行うための知識とし的なアプローチについて最新の研究を学ぶ。てMRIの危険性と被験者への倫理的配慮について前半の講義では、発達科学の概念を解説する。

学び、さらにMRIはどのようなメカニズムで画像また、近年話題になっているコネクショニストア化されているのかについて講義する。またMRIのプローチによる学習メカニズムのモデル化に触れシークエンスとその画像の意味について理解できる。

ように解説する。fMRI実験には、刺激提示システ

後半の講義では、乳幼児の言語獲得を中心にそム、生体反応記録等が必要となるがそれらのデバの発達的側面を様々な実験的事実を基に明らかにイスの制御について講義する。

する。

後半では、fMRIのデータの基礎的な解析法か課題文献研究では、あらかじめ指定した最新研ら応用的な解析法について学ぶ。さらにfMRIの究文献に関する議論を受講者が中心となり行うこ

特性を考慮した課題作成に必要な知識について学とで、文献調査や文献解読の手法を学ぶ。

び、fMRIの研究方法を正しく理解できるように目指す。さらにテーマを設け実際に課題を作成し、ディスカッションを行うことで、自らfMRI実験が行えるようにする。

発達科学技法Developmental Science Technique

1単位

近年の脳科学研究の発展は、認知発達科学にも大きな影響を与えてきたが、常に行動との綿密なニューロイメージング技法
Neuro Imaging Technique

1単位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・発脳の主要な研究領域である脳イメージングにつ達心理学の視点から、脳科学とこれらの知見からいて、研究活動を経験すると同時に脳イメージン得られる科学的根拠のある教育的応用に関連づけグの領域における研究手段および機器操作についながら認知発達を研究する技法について、実験実ての訓練をうける。この活動と経験を通じて、学習を通して学習する。発達認知科学で主に用いら

生はその分野の研究の姿を知るとともにその方法れている質問紙調査、行動観察、行動実験におけ論と手法を学び習得し、さらにその研究の困難さるデータ収集および解析を体験し、特に行動観察および脳科学の面白さを理解する｡ 特にfMRI実習

データに対しては言語科学の解析手法も用いて、では課題を作成し、最先端3テスラーのMRIをじか母子相互作用や同年代の乳幼児間の社会関係と言に操作し、モデルを使った特殊な解析を自ら行い、語獲得、第二言語習得との関わりを検討する。脳fMRI実験に必要な一通りの知識を身につける。

活動計測では、乳幼児に対し広く使用されている脳波（EEG）や近赤外分光法（NIRS）を用いた計測および解析手法を学習する。これら複数の手法の比較検討を通して、異なる手法の適切な使用について議論する。

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社会科学から見た脳科学
Brain Like Control System

脳型学習システム
2単位

Brain Like Learning System

2単位

神経システムは認知から運動発現に至るまで、脳内情報処理において、学習・記憶に関わらな極めて多様な機能的役割を果たしている。各脳部

い統合的機能は考えられない。よって高次機能を位が特異的な機能を営んでいることが明らかにな理解する上において、学習・記憶システムの理解りつつあるが、情報処理を担う素子である神経細は非常に重要となる。
本講義では、ニューロンのシナプスレベルから各脳部位が営む機能は、入力元、局所回路、出力ネットワークレベルまでの学習・記憶システムの先などの神経ネットワーク、即ち、構造によって解説を行う。実験および理論の両サイドから、学大きく規定されることを示唆している。精巧に構習・記憶のメカニズムとそのダイナミクスを説明

築された神経システムの機能と構造に関して具体し、脳内情報表現と記憶機能の関わりを講義する。

例を提示しながら講義を進めることにより、脳型さらに、学習・記憶に関する最先端の知見を紹介

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。

脳情報研究科

胞は脳部位間での差が小さい。こうした知見は、パラレル情報処理解析学
Communication Robot Engineering

Parallel Information Processing
2単位

2単位

脳の情報処理機構を本質的に理解するために

対人コミュニケーションの場面は、相手の人は、複数の神経細胞の発火活動を一挙に記録し、間がそれ自体意図を持って行動決定する主体であ解析することが必須である。そのための鍵となるり、その相手の意図を理解しないと適切な相互作

マルチユニット記録法の基本原理と応用例を前半

用は難しい。本講義は、人との相互作用を適切にと後半に分けて学習する。

行うロボットの構築に必要な対人理解モデルを解

前半ではマルチユニット記録法の開発の歴史、説し、その表現系としての認知発達およびシステ種類、解析過程、データ解釈などを包括的に解説

ム制御のアルゴリズムについて解説する。

する。

課題文献研究では、あらかじめ指定した最新研

後半では同記録法を活用して解明されつつある究文献に関する議論を受講者が中心となり行うこ

海馬神経細胞の空間情報の処理機構や機能的意義とで、最新の研究動向と文献解読の手法を学ぶ。

を最新の研究成果を交えて考察する。また学術論文を批判的または建設的に審査する ｢模擬査読｣

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

1単位

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。

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。

脳情報先端セミナーＢ（神経計算論）
Advanced Brain Informatics B (Neural Computation) 1単位

本講義では、ロボット工学、特に知能ロボット

本授業の目的は、国内外の最新の神経計算論に分類される技術に関する最先端の研究を学ぶ。

に関する研究の現状を知り、神経計算論的なアプ

特に自律移動ロボット、画像認識、自己位置同定

ローチとそれに関連する理論と実践を身につけ、などのトピックスを学ぶ。

自らの研究において計算論的な方法による分析方

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学則・規程

コミュニケーションロボット工学

法、仮説設定、モデル化をする技術等を理解し、る。特に、動物を使った神経科学実験から得られ可能なら適用できる、または評価できる能力を目た基礎的な知見が、ヒトの創造性にどのように結び指す。

ついていくのかを重点的に議論する。この授業でこの目的を達成するために、国内外において行った最新の研究に関する検証・分析は各履修者

神経計算論とそれに関連する分野において、セミにまとめて発表してもらい、履修者全員で議論する。

ナー形式でその研究者がまさに取り組んでいる最

この授業はすべて英語で行われるため、英語によ新の話題を含む授業および演習を行う。

る講義を理解する能力が求められると同時に、履修者間で英語による討論を行う能力も身につける。

認知科学
Cognitive Science

2単位

人間の知的な行動の起源は脳であるが、知を生

心理物理学
Psychophysics

2単位

み出す活動は行動によっても観測可能であるし、高次脳機能研究において、統制された刺激の呈さらに情報処理としての知的行動の理解はより深示と行動の測定は必要不可欠である。心理物理学

い知の理解につながる。

的測定法は、刺激とそれに対する反応を厳密に測

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、神経科学、計算理論といった様々な角度から検証す

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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。

する。倫理や道徳が神経科学によって説明されよ社会システム制御論
Social System Control

2単位

社会システムを制御するためには、構成要員である個々のプレーヤーを理解することが重要であうとする現代、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。

るが、社会は単に個々の寄せ集めではない。個々のプレーヤー間の対人的な交流があり、こうした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

病態神経科学
Pathological Neuroscience

2単位

統合失調症やうつ病などの精神疾患やパーキ

人の価値判断に必要な認知能力や情動のメカニズ

ンソン病などの神経疾患さらに自閉症やアスペル

ムおよびその神経基盤について理解する。経済活ガーなどの広汎性発達障害の認知機能障害につい動、医療・福祉、教育など社会システムの制御をて講義し、認知機能障害と脳機能異常との関連性広義にとらえ、その在り方を探求する。講義、ワーについて学び、疾患モデルから脳の働き理解を目クショップ、グループ討議により授業を行う。

指す。また、抗精神病薬の働きと脳活動変化、さ脳情報研究科

定、実行していくことは困難である。こうした個らに機能への影響について、神経薬理学的な観点

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脳科学の進展に伴って、生命倫理学から成立し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

119

学則・規程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

科学の現象についての仮説やモデルを構成してい脳情報研究法Ⅰ（研究サーベイ）
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く考え方を実地に指導していく。本科目の履修は、「脳情報研究法Ⅰ（研究サーベイ）」と「脳情報研究法Ⅱ（研究計画）」の単位修得が前提となる。

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脳情報研究法Ⅳ（論文作成）
Brain Informatics Research Method IV

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研究は、その意図と方法論と結果を明示し、結究の動向を予測することも必要となる。本科目は果の解釈について深く議論して誰もが新規性や有該当学生に脳科学に関する文献を読んで整理する

用性を認めるオリジナル論文となったとき、はじ手法を学ばせることで、学生が自己の研究を世界めて意味を持つ。脳科学の論文を書いて、こちらの中で位置づけ、次のステップとしての研究計画の意図どおりに理解してもらう、新規性を認めてに進むための知識を与える。

もらうことは容易ではないが、それは研究を認めてもらう基礎的な技術である。
本科目はそのための方法を、教員の個別指導に

脳情報研究法Ⅱ（研究計画）
Brain Informatics Research Method II

2単位

研究は、これまでに知られている知見に対して、新たな考察・分析・実験によって新規な経験や知より指導する。本科目の履修は、「脳情報研究法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）」の単位修得が前提となる。

識を提供する方法である。そこでは、既知の知識と新たに獲得が期待される知識を厳密に峻別し、真に新規な知識を獲得するための厳密かつ論理的な研究の計画と実施が求められる。本科目は、該脳情報研究セミナー
Brain Informatics Research Method Seminar 2単位

当学生と指導教員との間の密な議論により、脳科科学技術に関する研究開発を実施するためのリ学の研究を確実に立案するための方法論を学生にテラシーとして、研究サーベイ法、研究計画法、与える。本科目の履修には、「脳情報研究法Ⅰ（研データ解析法、論文作成法を修得した後、それら究サーベイ）」の単位修得が前提となる。の知識を研究基盤として、脳科学分野において研鑽を積んだ課題について、その研究成果をまとめて博士論文として集大成するためのセミナーであ脳情報研究法Ⅲ（データ解析）
Brain Informatics Research Method III2単位る。ここでは、他の研究者・学生と研究内容について討論し、それを研究に生かすことも学ぶ。
「脳検査・実験によって得られたデータには、目標情報研究法セミナー」の履修には、「脳情報研究法とする現象以外に多様な要因で誤差が入り込む。

Ⅰ（研究サーベイ）「」脳情報研究法Ⅱ（研究計画）」

研究の過程では、その要因を一つ一つ排除して、「脳情報研究法Ⅲ（データ解析）「」脳情報研究法Ⅳ

求める現象が示す真の特性を把握することが求め（論文作成）」の単位修得が前提となる。

られる。
本科目は、脳科学の実験法のデータ発生モデルと分析手法について講じ、調査・実験からのデータについて学生が指導教員と議論することで、脳120