《计算神经建模与应用》课程教学大纲

ADDINCNKISM.UserStyle《计算神经建模与应用》课程教学大纲（理论课程）一、课程基本信息课程号1323S08036开课单位电子信息工程学院课程名称（中文）计算神经建模与应用（英文）ComputationalNeuralModelingandApplication课程性质必修考核类型考试课程学分2课程学时34课程类别学科拓展课先修课程Python语言程序设计、生物医学建模与科学计算适用专业（类）智能医学工程二、课程描述及目标（一）课程简介《计算神经建模与应用》课程是本专业的一门学科拓展课程，旨在以计算机仿真为手段，对大脑、神经细胞进行建模和动力学分析，模拟神经系统的形成和演化过程。本课程主要介绍了大脑、神经细胞的计算机建模和动力学分析的基本思路、方法和主要工具。通过本课程的学习使学生掌握从神经元的真实生物物理模型，它们的动态交互关系以及神经网络的学习，到脑的组织和神经类型计算的量化理论等，具备从计算角度理解脑和探索大脑信息处理的能力，为相关问题研究从数学角度提供科学依据。在教学过程中，主要以学科前沿专业知识介绍、讨论为载体讲授课程，启迪学生对脑科学问题的思考，提高学生的创新创造意识。本课程具有综合性、实践性和专业性的特点。该课程是集神经科学、计算机、物理学知识三者结合的交叉课程，体现了综合性；学生利用所学神经科学知识，对问题进行抽象建模，并用计算机技术来模拟仿真，突出其实践性；不仅要求学生掌握计算神经建模的基本知识，还要求学生不断提高利用计算机解决特定问题的技能，具有较强的专业性。（二）教学目标本课程的教学目标是在学习神经系统建模与计算机仿真基本理论和方法的基础上，通过神经系统建模与仿真的典型案例，培养学生运用计算机技术来解决大脑及神经细胞问题的实践能力和创新能力。课程目标1：理解计算神经建模及其计算机仿真的基本概念；掌握神经元模型、突触模型、星形胶质细胞模型以及多尺度脑神经模型基本理论和构建方法；掌握从神经元的真实生物物理模型，它们的动态交互关系以及神经网络的学习，到脑的组织和神经类型计算的量化理论等。课程目标2：理解脑和探索大脑信息处理的能力，掌握计算神经建模常用工具，同时还应加强素质教育，拓宽知识面，培养学生解决神经计算建模仿真实际问题的分析问题和解决问题的能力。课程目标3：在教学过程中注意突出综合应用能力、创新能力培养，以及学生的敬业精神、科学探索精神、创新意识和职业道德观。为后续课程的学习、工作和继续深造打好基础。三、课程目标对毕业要求的支撑关系毕业要求指标点课程目标权重5-1：掌握智能医学系统实现手段（智能信息系统和智能仪表开发），并将其用于智能医学系统方案的设计、检测、统计分析，并能理解其局限性。课程目标1课程目标260%8-3：理解医学伦理和工程伦理的核心理念，了解智能医学工程师的职业性质和责任。在工程实践中能自觉遵守职业道德和规范。课程目标320%10-1：能针对复杂智能医学工程系统，能够通过口头、书面、图表、工程图纸等方式与业界同行及社会公众进行有效沟通和交流。课程目标2课程目标320%四、教学方式与方法本课程教学以“学生主体、教师主导”教学思想，通过教学的“互动、开放”的课堂形式，具体以课堂教学为主，结合上机实践教学、自学、课后作业，采用启发式、问题式、项目驱动式的教学方法，基于实际问题提高学生解决系统仿真领域中复杂工程问题的能力，达到课程目标的要求。授课方式为：理论教学+上机实践。注重培养学生的分析和解决实际问题的能力，突出课程的实践性。课程内容以单元模块为单位，既有统一要求，又可适应个体需要；整个教学不是以最后的考试为唯一考核依据，平时的课业等也是衡量学生是否达到教学目的的主要标准。加强师生互动环节，活跃课堂气氛，促进学生自主思考，激发学生潜能。以上教学方式的有机结合可以增强学生的教学参与性，调动学生的学习积极性和主动性。同时，把思政内容贯穿教育教学全过程，在讲授过程中，通过结合学科发展趋势，不断更新丰富课件内容，让学生充分地掌握该学科领域当前国际最前沿的研究。在此基础上，坚持树德育人，通过在课堂中融会贯通将“中国脑计划”，特别是与课程密切相关的中国脑计划中的类脑研究部分，不仅让学生充分了解中国脑计划的背景、由来以及目的，更有利于激发学生的爱国情怀以及作为生物医学工程专业的学生应有的社会责任感。帮助学生认识到计算神经科学与类脑研究将在引领未来世界人工智能、先进医疗等研究中具有重要作用，帮助学生学有所思、学有所成、学以致用，促进学生报效祖国的热忱。五、教学重点与难点（一）教学重点计算神经科学发展史，IF与HH神经元模型及其分岔，电突触与化学突触的基础理论，神经系统的小世界与无标度特性，多尺度神经建模理论等。（二）教学难点神经系统动力学与编码原理，非线性动力学系统分析方法，突触的短期/长期可塑性，神经场理论及其在多脑区交互建模中的应用等。六、教学内容、基本要求与学时分配序号教学内容基本要求学时教学方式对应课程目标1第一章：计算神经科学引言了解计算神经科学发展史，神经系统动力学与编码原理；理解神经计算系统信息处理基本单元，掌握计算神经科学领域前沿。2讲授课程目标12第二章：神经元模型理解单神经元模型，掌握神经系统的动力学分析方法。8讲授课程目标13第三章：突触模型理解电突触和化学突触的基础理论，掌握突触可塑性理论与模拟方法。4讲授课程目标14第四章：神经噪声和突触传输时延理解神经系统噪声与传理解输延时在信息加工中的作用，掌握上述功能作用的非线性动力学机制。4讲授课程目标15第五章：神经网络的建模理解神经系统从微观到介观的网络结构基础知识，掌握神经网络建模方法。4讲授课程目标1课程目标26第六章：星形胶质细胞模型理解星形胶质细胞基本概念，掌握星形胶质细胞与神经元双向信息交流模型构建方法。4讲授课程目标17第七章：宏观大脑建模了解大脑脑组织结构与功能，掌握多层三维脑组织模型构建方法。4讲授课程目标1课程目标28第八章：多尺度脑神经建模理解多尺度建模的概念，掌握宏观模型与微观模型耦合方法，多尺度脑神经模型分析方法。4讲授课程目标1课程目标2合计34七、实验内容、基本要求与学时分配序号实验项目名称实验内容与要求学时类型对应课程目标1单神经元细胞建模学习并搭建神经元建模仿真平台，学习H-H模型及其它神经元模型运行、仿真结果输出，掌握单神经元建模方法。2演示性课程目标12突触和耦合神经元建模掌握突触模型构建方法，掌握基于突触连接的耦合神经元建模方法4探究性课程目标13神经元网络建模理解神经系统的网络结构，掌握多脑区交互的数学模型构建方法2探究性课程目标14星形胶质细胞建模掌握星形胶质细胞模型构建方法2探究性课程目标1课程目标25神经胶质网络建模掌握神经元、星形胶质细胞三元突触模型，掌握神经-胶质网络建模方法3探究性课程目标1课程目标26宏观大脑建模学习脑组织三维重建过程，以及电磁刺激加载有限元仿真过程；了解电磁场分析的步骤和特点；掌握多场耦合问题的分析过程。4探究性课程目标1课程目标2合计17注：实验要求包括必修、选修；实验类型包括“演示性”、“验证性”、“设计性”、“探究性”、“其它”等。八、学业评价和课程考核（一）考核类型：考试考查（二）考核方式：开卷考试闭卷考试课程论文课程报告其它：（三）成绩评定：考核依据建议分值（百分比）考核/评价细则对应课程目标过程考核30%课堂出勤20%学习通签到和发布主题讨论，全体学生参与。考查学生出勤情况和课堂上参与主题讨论的积极性；每参与一次签到记为1分，共计10次，记为10分。少一次扣除1分。每参与一次主题讨论记为1分，未参与的记为0分。课程目标1课程目标2课堂互动40%针对课程中主题内容开展讨论学习，加深学生对相关知识的理解。以PPT汇报的形式进行讨论结果展示。考核学生资料检索和汇总能力，以及表达能力。每次20分，共组织2次讨论活动。评分细则：A：16-20分：学生查阅资料丰富，汇总知识全面，能较好的展示和表达；B：11-15分：在查阅资料，知识汇总、PPT展示和讲解等方面做的比较好；C：6-10在查阅资料，知识汇总、PPT展示和讲解等方面只有一方面做得好；D：1-5分：在资料检索、结果汇总方面表现一般。课程目标1课程目标2课程目标3随堂作业40%自问自答类作业：考核学生对基本概念和基本理论的理解深度与广度，以作业的形式提交，增强学生提出问题、分析问题和解决问题的能力。围绕本课程中的基础内容，采用学习通测试题的形式，考核学生对基本概念和基本理论的理解。共计4次作业，每次10分，统计总体得分情况。课程目标1课程目标2期末考核70%试卷分成选择、填空、简答、分析题，选择和填空占比30%，简答占比40%，分析题占比30%。分析题主要考察学生对计算神经建模的理解，采用以下得分规则：A：20-30分：分析思路合理，表述清晰，给出了系统总体实现逻辑；B：10-20分：系统分析基本思路合理，表述较清晰，逻辑较合理；C：0-10分：思路不明确，表述不清晰，逻辑性一般。课程目标1课程目标2课程目标3九、课程目标达成评价课程目标的实际达成效果计算方式如下，达成值越高，教学效果越好。课程目标达成度毕业要求指标点达成度十、教材与教学参考书（一）教材《SpikingNeuronModels：