基本情報/Basic Information

開講科目名 ／Course	生体情報工学／Biological Information Engineering
時間割コード ／Course Code	7262000160
ナンバリングコード ／Numbering Code
開講所属 ／Course Offered by	理工学部／Faculty of Science and Technology
曜日コマ ／Day, Period	火／Tue　2
開講区分 ／Semester offered	後期／second semester
単位数 ／Credits	2.0
学年 ／Year	2,3,4
主担当教員 ／Main Instructor	矢野 哲也／YANO TETSUYA
科目区分 ／Course Group	専門教育科目
教室 ／Classroom
必修・選択 ／Required/Elective
授業形式 ／Class Format	講義科目
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
矢野 哲也／YANO TETSUYA	理工学研究科／Graduate School of Science and Technology (Master’s Course)

難易度（レベル） ／Level	レベル2
対応するＣＰ／ＤＰ ／CP/DP	CP・DP　１　見通す力　    　CP・DP　２　解決していく力　CP・DP　３　学び続ける力
授業としての具体的到達目標 ／Concrete arrival target as the class	1.【細胞・神経モデルと情報伝達】（第3・5・6・7章に対応） 細胞膜における活動電位の発生機序を物理的・化学的側面から理解し，ニューロンモデルや神経回路網の数理的性質を，情報伝達や記憶・学習のメカニズムと関連付けて説明できる（見通す力）。 2.【各感覚系の受容と処理】（第4・10・11・12章に対応） 触圧覚、視覚、聴覚の各受容器におけるセンシング原理を把握し，各感覚系特有の情報符号化アルゴリズムや中枢での処理プロセスを，工学的な信号処理の観点から説明できる（見通す力）。 3.【運動制御の神経機構】（第8・9章に対応） 筋収縮の動特性と神経系による張力制御の仕組みを理解し，生体の滑らかな運動を実現するフィードバック／フィードフォワード制御構造を，制御理論に基づき体系的に記述できる（見通す力）。 4.【生体工学的手法の提案と開発】（全章・第13章に対応） 生体が持つセンシング，処理，進化のメカニズムを工学的に抽象化し，既存の工学的手法の課題解決や，新たなバイオミメティクス・システムの構築に向けた具体的アプローチを提案できる（解決する力，学び続ける力）。
授業の概要 ／Summary of the class	生体の構造や，感覚，循環，運動，認識などの生体機能についての基礎知識を習得し，生体内で行われている様々な情報のセンシング，処理，制御システムについて理解します。さらに，生体情報を工学的にセンシング，解析する様々な手法について学習します｡
授業の内容予定 ／Contents plan of the class	第1回 生体情報工学の概要について学習します。 第2回 センシングとシミュレーションについて学習します。 第3回 細胞膜と活動電位について学習します。 第4回 受容器と感覚情報について学習します。 第5回 ニューロンについて学習します。 第6回 神経回路と脳について学習します。 第7回 記憶・学習について学習します。 第8回 ニューロコンピューティングについて学習します。 第9回 筋肉のアクチュエーションについて学習します。 第10回 運動の機構と神経制御について学習します。 第11回 触圧覚について学習します。 第12回 視覚系の情報処理について学習します。 第13回 聴覚系の情報処理と音声について学習します。 第14回 遺伝子と進化について学習します。 第15回（最終回） 期末試験および講義全体のまとめを行います。 注：授業の進行状況等により，シラバスと実際の講義内容が異なる場合には，その都度説明を行います。
成績評価方法及び採点基準 ／A scholastic evaluation method and marking standard	(i) 成績評価方法 平常評価（ミニレポート，小テストなど）：40% 期末評価（期末試験）：60% (ii) 採点基準 ミニレポート：設定したテーマに関する理解度と論理性・主体性（自身の意見が根拠を持って述べられているか）の観点に基づく。 小テスト：設問に対する正答率に基づく。 期末試験：設問に対する正答率に基づく。 (iii) 生成AI利用に関する考え方 本授業では，生成AIの利用は文章表現の改善など補助的な用途に限り認めます。提出物（レポート等）は，学生自身が内容を理解し，自ら作成した文章を基に作成してください。 利用を認める例 · 自分で作成した文章について，誤字脱字の確認や表現の改善（推敲）を行うこと · 用語の意味の確認や一般的な情報収集を行うこと · レポートの構成案を整理すること 利用を認めない例 · レポート本文（考察・結論を含む）を生成AIに新規作成させ，それを提出すること 出典・引用に関する注意 · 生成AIが提示した参考文献やURL等には誤りが含まれる場合があります。参考文献を記載する際は，必ず原典を確認した上で記載してください。存在しない文献や確認できない情報を参考文献として記載することは認めません。 生成AIを利用した場合 · 利用箇所および利用目的をレポート内に明記してください。
予習及び復習等の内容 ／Contents such as preparations for lessons and the review	予習：次回の講義予定の内容ついて，教科書の該当箇所を予習すること。 復習：その週の講義資料を見直す。講義内容に関連する教科書の章末問題を解く。小テストの問題を解く。 本講義は2単位の科目であり，合計90時間の学修が必要です。 授業時間（30時間）以外に，計60時間の予習および復習を行うことが求められます。 毎回の予習　1時間×15回=15時間 毎回の復習　2時間×15回=30時 試験準備，レポート作成　15時間
教材・教科書 ／The teaching materials, textbook	赤澤堅造， 生体情報工学， 東京電機大学出版局， 2001.
参考文献 ／bibliography	牧川方昭ほか, バイオメカニクスと運動工学, コロナ社, 2024. その他，必要に応じて適宜紹介します。
留意点・予備知識 ／Point to keep in mind, back ground	関連科目：工業数学，電気回路，電子回路，計測工学，制御工学I
授業内容に関する質問・疑義等 ／Question, doubt about class contents	オフィスアワー（月曜日17:00-18:00）に直接対応します。 電子メール等でも対応します。
Eメールアドレス・HPアドレス ／E-mail address, HP address	E:mail: yano@hirosaki-u.ac.jp 研究室HP: http://www.mech.hirosaki-u.ac.jp/~yano/
学問分野1（主学問分野） ／Discipline 1	D90:人間医工学およびその関連分野
学問分野2（副学問分野） ／Discipline 2	J61:人間情報学およびその関連分野
学問分野3（副学問分野） ／Discipline 3	H48:生体の構造と機能およびその関連分野
実務経験のある教員による授業科目について ／About the class subject by the teacher with the work experience	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	スライドを使用する講義形式 一部，コンピュータを用いた実習形式
科目ナンバー ／The subject number	S5-2-1380-D90 S5-2-2270-D90
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	この科目は機械科学科の学習・教育目標の（E）に該当します。

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