バイオ・化学専攻

対象課程	科目名	単位数	科目コード	開講時期	授業科目区分
博士前期課程（修士課程）	脳情報システム研究（樋口正法） Brain Information(Higuchi Masanori)	12	2712-04	2023年度通年	専修科目

担当教員名
樋口　正法

授業科目の学習・教育目標

キーワード

学習・教育目標

1.脳磁計・脳波 2.脳機能計測 3.脳情報解析 4.信号処理 5.AI・機械学習

脳科学研究やその工学的応用システムの開発に従事できるような研究・技術基盤を身に付ける。そのためには生体計測、感覚器や脳神経系などに関する基本知識ならびに信号処理・情報処理に精通する必要がある。さらに、AIや機械学習などを取り入れた脳情報システムの新しい研究分野の開拓に挑む。

授業の概要および学習上の助言
脳磁計や脳波などの脳機能計測装置を用いてヒトの脳情報システムの解析を行う。研究テーマの開拓のため国内外の文献調査を行い、指導教官と協議しながら独自の研究テーマを見つける。さらに、国内外の学会、シンポジウムなどにおいて研究成果を発表できるように指導する。

教科書および参考書・リザーブドブック
特になし

履修に必要な予備知識や技能
ヒトの感覚器や脳神経について基礎的な知識。信号処理・情報処理の基礎的な知識。電磁気学など基本物理学知識。

学生が達成すべき行動目標
No.
①	本質・真理を常に大事にし、追求できる。
②	未知のもの・わからないことに好奇心を持って取り組むことができる。
③	英語論文の内容を理解し内容を他人に説明できる。
④	疑問点を明らかにし、その解明への道筋を立てることができる。
⑤	脳科学、計測工学、情報処理等を融合して新たな工学システムを構築できる。
⑥

達成度評価
評価方法	試験	クイズ小テスト	レポート	成果発表 (口頭・実技)	作品	ポートフォリオ	その他	合計
総合評価割合	0	0	40	40	0	0	20	100

具体的な達成の目安
理想的な達成レベルの目安	標準的な達成レベルの目安
右記レベルに加えて国際会議に成果を発表し討議できる。さらに海外論文誌に投稿し採択される。	脳科学、計測工学、情報処理等の専門知識を身に付け、脳科学やその工学的応用に関して独自の研究テーマを見つけることができる。研究成果を学会や研究会において発表・討議できる

※学習課題の時間欄には、指定された学習課題に要する標準的な時間を記載してあります。日々の自学自習時間全体としては、各授業に応じた時間（例えば2単位科目の場合、予習2時間・復習2時間／週）を取るよう努めてください。詳しくは教員の指導に従って下さい。

授業明細
回数	学習内容	授業の運営方法	学習課題予習・復習	時間：分※
	1年次前学期 1)研究テーマの設定 2)研究テーマについて研究活動 3)指導教員と研究状況について検討および見直し 1年次後学期 1)研究テーマについて研究活動 2)指導教員と研究状況について検討および見直し 2年次前学期 1)研究テーマについて研究活動 2)学術論文誌投稿に向けた計画立案・執筆着手 2年次後学期 1)研究テーマについて総まとめ 2)学術論文投稿 3)学会や研究会での成果の発表