ライフエンジニアリング研究に必要な多岐にわたる理工学の基礎の概要を講義する。バイオメカニクス、バイオセンシング、情報処理、熱物性、生化学、高分子化学、分子生物学、神経工学、機械工学、触媒化学の基礎から、応用例までを平易に解説する。
ライフエンジニアリング分野での異分野融合研究に対応するために、バイオメカニクス、バイオセンシング、情報処理、熱物性、生化学、高分子化学、分子生物学、神経工学、機械工学、触媒化学などの様々な分野の基礎に関して系統的に理解することを目標とする。
ライフエンジニアリング、バイオメカニクス、バイオセンシング、情報処理、熱物性、生化学、高分子化学、分子生物学、神経工学、機械工学
✔ 専門力 | ✔ 教養力 | コミュニケーション力 | 展開力(探究力又は設定力) | 展開力(実践力又は解決力) |
複数の教員がそれぞれの専門分野の基礎に関して系統的に解説する
授業計画 | 課題 | |
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第1回 | 生体の階層構造とバイオミメティック材料 | 生体を構成する成分と構造、物性について学ぶ。また、このような構造を模倣する材料の合成方法などを理解する。 |
第2回 | からだ作りのメカニズム | 身体が作られていく過程で、体の向き、細胞の特徴、器官の数や場所がどのように決められていくか学ぶ。 |
第3回 | がんの診断と治療法の開発 | がんとは がんの診断法の開発 がんの治療法の開発 |
第4回 | ヒトと機械をつなぐ神経インタフェースの研究開発 | 神経生理学,神経解剖学の基礎を理解する。 神経インタフェースについて学ぶ。 神経インタフェースの現在の問題点を理解する。 |
第5回 | AI とデジタル病理学 | 医療における病理診断の役割とは? デジタルパソロジー、コンピューテーショナルパソロジーの概念と事例を説明せよ。 AIは病理診断にどのようなインパクトを与えるか? |
第6回 | 生体埋め込み電子デバイスによるバイオセンシング | 医用生体工学・バイオサイエンス分野での応用を目指す生体埋め込みエレクトロニクスデバイス技術について、通常のエレクトロニクス技術とは異なる課題を解説し、実際の技術について代表的な例を学ぶ。 |
第7回 | 高分子と医薬品・香粧品の化学 | 私たちの身の回りにある薬や化粧品などに応用されている高分子材料科学について説明する。 |
学修効果を上げるため,教科書や配布資料等の該当箇所を参照し,「毎授業」授業内容に関する予習と復習(課題含む)をそれぞれ概ね100分を目安に行うこと。
特になし
講義で用いる資料は,事前にT2SCHOLAにアップする.
講義毎の小問題の回答および出席により評価する.剽窃、盗用などの不正があった場合は、厳正に対処する(当該科目の成績は0点になる).
特になし