研究室紹介

私たちの研究室では、自分たちで計画した脳計測実験をもとにグループと個人で研究活動を進める事ができます。脳活動の計測法は、侵襲的なものと無侵襲なものに大きく分けることができ、我々は脳磁界計測法（MEG）や磁気共鳴画像法（MRI）など無侵襲な手法を利用しています。また、神経科学（脳科学）は学際的な分野であるために、様々なバックグラウンドの知識が必要です。本研究室では、脳のメカニズムを深く学ぶことができ、それと関連した工学、生理学、心理学、計算理論などの分野にも関わることが出来ます。特に脳機能計測、脳情報解析、生体信号処理について研究したい方にとって、一番方向性の合う研究室であると言えます。

詳しくはこちらをご覧下さい。

研究会の授業時間においては、前半に関連する論文の発表や書籍の輪読を行い、後半に脳情報の計測手法や解析手法の講義を受けて、実際に実験で使用する感覚刺激の作成や解析を行ったり、グループ研究のディスカッションやグループ研究や個人研究の進捗状況の発表を行ったりします。聴講を希望される方は、随時受け付けておりますので、お気軽にお問い合わせ下さい（brain[at]sfc.keio.ac.jp）。

研究環境

本研究室では、最先端を行く脳計測装置を扱って研究を行うことが可能です。例えば、外部機関の脳磁界計測法（MEG）・磁気共鳴画像法（MRI）を使用して研究しています（例： 東京電機大学総合研究所千葉共同利用施設 ，担当教員はMEGの保守管理担当者でした）。これらに学部生で触れられるのは、大きな特権であると言えます。

他大学・他学科・他研究室からの進学希望者へ

当研究室では，他大学・他学科・他研究室からの進学希望者を随時受け付けています．脳研究に興味があり進学を考えている方やご質問がある方は，お気軽にご相談下さい（brain[at]sfc.keio.ac.jp）．

新規履修希望者へ

当研究室では、新規履修希望者を随時受け付けています。脳研究に興味があり、研究室に興味を持っている方は、お気軽にご相談下さい（brain[at]sfc.keio.ac.jp）。

研究会へ参加するためのステップ

研究会への参加をスムーズに進めるため、以下のステップで準備をお願いしています。ご不明な点があれば、いつでもお気軽にご質問ください。

1. 文献講読:

   まずは、脳波研究の基礎知識を深めるために、『脳波解析入門』をお読みください。特に、第1章、第2章、そして第4章の1・2節は、研究の基礎となる重要な部分です。可能であれば、第5章の1・2節にも目を通しておくと、より理解が深まります。

2. ソフトウェアの準備:

   研究では、以下のソフトウェアを使用します。事前にインストールをお願いします。

   • MATLAB (2020b以降): 研究室でのデータ解析に必須のツールです。慶應義塾のライセンスで利用できますので、keio.jpにログイン後、「サービス」→「ソフトウェアライセンス取得システム」から入手してください。以下のツールボックスも合わせてインストールをお願いします。
     • Simulink
     • Bioinformatics Toolbox
     • Fixed-Point Designer
     • Parallel Computing Toolbox
     • Signal Processing Toolbox
     • Statistics and Machine Learning Toolbox
   • EEGLAB (アドバンスト): MATLAB上で動作する、脳波解析のための強力なツールボックスです。詳しい導入方法は『脳波解析入門』で解説されています。
   • MNE-Python (アドバンスト): Pythonベースの脳波・脳磁図解析ライブラリです。こちらも必要に応じてインストールしてください。
3. 研究倫理教育の受講:

   研究を行う者として、研究倫理の遵守は不可欠です。以下の手順でeラーニングを受講し、修了証をメールでご提出ください。

   1. K-Supportにアクセスし、「Apps」メニューから「研究」→「研究倫理・コンプライアンス教育eラーニングアカウント申請」を選択します。
   2. 「APRIN eラーニングプログラム」の慶應義塾研究者コース（「理工系」を推奨）を受講します。
   3. 受講後、発行される修了証（PDF形式）を研究室のメールアドレスまで送付してください。

参考文献

以下の資料は初学者が脳について学んだり，研究を行ったりする上で参考になる文献です．必要によって参照して下さい．

• Eric R. Kandel (著), John D. Koester (著), Sarah H. Mack (著), Steven A. Siegelbaum (著)．Principles of Neural Science, Sixth Edition．McGraw Hill / Medical，2021，1696p．
• 宮下保司（監），Eric R. Kandel（著），John D. Koester（著），Sarah H. Mack（著），Steven A. Siegelbaum（著）．カンデル神経科学 第2版．メディカルサイエンスインターナショナル，2022，1700p．
• マーク・F. ベアー（著），バリー・W. コノーズ（著），マイケル・A. パラディーソ（著），藤井聡（監訳）．カラー版 ベアー コノーズ パラディーソ 神経科学 脳の探求 改訂版．西村書店，2021，788p．
• Neil R. Carlson(著)，Melissa A. Birkett(著)，中村克樹（監修, 翻訳)．カールソン神経科学テキスト ―脳と行動― 原書13版．丸善出版，2022，777p．
• Mike X Cohen（著）．Analyzing Neural Time Series Data: Theory and Practice．The MIT Press，2014，600p．
• 開 一夫（編），金山範明（編），河内山隆紀（著），松本敦（著）， 宮腰 誠（著）．脳波解析入門 Windows10対応版: EEGLABとSPMを使いこなす．東京大学出版会，2020, 224p．
• 宮内哲（著），星詳子（著），菅野巖（著），栗城眞也（著），徳野博信（編）．脳のイメージング．2016, 256p．（ブレインサイエンス・レクチャー3）．
• 武田常広 (著)，電子情報通信学会 (編)．脳工学．コロナ社，2003，220p．（電子情報通信レクチャーシリーズ，D-24）
• 原島広⾄．脳単．エヌ・ティー・エス，2005，162p．
• Mark Lutz（著）．Learning Python．Oreilly & Associates Inc，2013，1540p．
• 高井信勝（著）．MATLAB入門．工学社，2002，215p．