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授業情報/Class Information

科目一覧へ戻る 2022/12/02 現在

基本情報/Basic Information

開講科目名
/Course
システム生理学実験実習/System Physiology (Practice)
時間割コード
/Course Code
M229000050
ナンバリングコード
/Numbering Code
開講所属
/Course Offered by
医学研究科/
曜日コマ
/Day, Period
開講区分
/Semester offered
通年
単位数
/Credits
2.0
学年
/Year
2
主担当教員
/Main Instructor
木下 正治/KINOSHITA MASAHARU
科目区分
/Course Group
大学院(博士課程) 
教室
/Classroom
必修・選択
/Required/Elective
授業形式
/Class Format
メディア授業
/Media lecture

担当教員情報/Instructor Information

教員名
/Instructor
教員所属名
/Faculty/Department
木下 正治/KINOSHITA MASAHARU 医学研究科/
難易度(レベル)
/Level
レベル5
対応するDP
/DP
DP1
授業としての具体的到達目標
/Concrete arrival target as the class
◯行動課題制御と解析に関するプログラミングの基本を理解する。
◯神経活動記録に必要なデバイスの論理と実践を理解する。
授業の概要
/Summary of the class
脳の機能の理解は分子レベルからシステムレベルまで急速に進みつつある。本実験実習では、脳の機能がどのようなメカニズムで行われるか、各中枢領域がどのようにネットワーク化されているかなどについて、実験などを通してどのようにして解明されるかについて理解を得ることを目的とする。
授業の内容予定
/Contents plan of the class
第1回 神経活動計測、課題制御システムの操作およびプログラミング1
第2回 神経活動計測、課題制御システムの操作およびプログラミング2
第3回 神経活動計測、課題制御システムの操作およびプログラミング3
第4回 神経活動計測、課題制御システムの操作およびプログラミング4
第5回 神経活動計測、課題制御システムの操作およびプログラミング5
第6回 神経活動計測、課題制御システムの操作およびプログラミング6
第7回 神経活動計測、課題制御システムの操作およびプログラミング7
第8回 神経活動計測、課題制御システムの操作およびプログラミング8
第9回 神経活動および行動データの解析プログラミング技法(基礎編)1
第10回 神経活動および行動データの解析プログラミング技法(基礎編)2
第11回 神経活動および行動データの解析プログラミング技法(基礎編)3
第12回 神経活動および行動データの解析プログラミング技法(基礎編)4
第13回 神経活動および行動データの解析プログラミング技法(基礎編)5
第14回 神経活動および行動データの解析プログラミング技法(基礎編)6
第15回 MatLab等による神経活動解析の実際(上級・応用編)1
第16回 MatLab等による神経活動解析の実際(上級・応用編)2
第17回 MatLab等による神経活動解析の実際(上級・応用編)3
第18回 MatLab等による神経活動解析の実際(上級・応用編)4
第19回 MatLab等による神経活動解析の実際(上級・応用編)5
第20回 MatLab等による神経活動解析の実際(上級・応用編)6
第21回 MatLab等による神経活動解析の実際(上級・応用編)7
第22回 MatLab等による神経活動解析の実際(上級・応用編)8
第23回 MatLab等による神経活動解析の実際(上級・応用編)9
第24回 MatLab等による神経活動解析の実際(上級・応用編)10
第25回 MatLab等による神経活動解析の実際(上級・応用編)11
第26回 MatLab等による神経活動解析の実際(上級・応用編)12
第27回 MatLab等による神経活動解析の実際(上級・応用編)13
第28回 MatLab等による神経活動解析の実際(上級・応用編)14
第29回 MatLab等による神経活動解析の実際(上級・応用編)15
第30回 MatLab等による神経活動解析の実際(上級・応用編)16
成績評価方法及び採点基準
/A scholastic evaluation method and marking standard
平常評価(口頭小テスト、積極的な参加態度など):50%
期末評価(期末レポート):50%
上記を合算して成績評価を行う予定です。
予習及び復習等の内容
/Contents such as preparations for lessons and the review
実習前にプログラミングの基礎について予習しておくこと(Matlabでなくとも、Pythonなどの無償の言語で構わない。予習のための参考資料が必要であれば問い合わせること)。
復習については各自の理解、進度に応じて授業内で適宜指示します。
教材・教科書
/The teaching materials, textbook
特になし。
参考文献
/bibliography
Principles of Neural Science, Sixth Edition (Kandel et al. 2021 McGraw Hill)
留意点・予備知識
/Point to keep in mind, back ground
受け身でなく、自身が何を身に着けたいか明確に意識し積極的に参加することが望ましい。
授業内容に関する質問・疑義等
/Question, doubt about class contents
木曜日17~18時
Eメールアドレス・HPアドレス
/E-mail address, HP address
kinosita「A」hirosaki-u.ac.jp (「A」は,「@」のことです)
学問分野1(主学問分野)
/Discipline 1
学問分野2(副学問分野)
/Discipline 2
学問分野3(副学問分野)
/Discipline 3
該当なし
地域志向科目
/Local intention subject
なし
授業形態・授業方法
/Class form, class method
課題を示し、各自の能力、進度に応じた指導をします。
科目ナンバー
/The subject number
GM-5-2006-G46
メディア授業による著作物利用の有無について
/Whether or not copyrighted works are used in media classes
無/Nothing
その他
/Others
特になし
No. 回(日時)
/Time (date and time)
主題と位置付け(担当)
/Subjects and instructor's position
学習方法と内容
/Methods and contents
備考
/Notes
該当するデータはありません

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