Ｒ／Ｐｙｔｈｏｎではじめる計算論的精神医学

本書は、RとPythonを活用して、計算論的精神医学による研究を促進するための、数理モデル、数式、プログラミングをわかりやすく解説し、実際にシミュレーションやデータへのモデルフィッティングを行う方法を手引きした入門書です。

計算論的アプローチのハードルの一つは、高度な数式の理解とそれを実際のプログラミングにどう落とし込むことですが、チュートリアル形式で実際に手を動かして可視化しながら、研究に必要なプログラミングについて、順を追って学習でき、計算論的アプローチによる研究手法がわかるようになります。

そのまま動作するRやPythonのコードをGoogle Colaboratory上に公開していますので、本書と併せて、独習でも「生物物理学モデル」「ニューラルネットワークモデル」「強化学習モデル」「ベイズ推論モデル」への理解が深まり、誰でも計算論的精神医学におけるモデリングを体験できる仕組みになっています。

目次

1章　計算論的精神医学概論（なぜ計算論に期待が高まるのか）
1．計算論的精神医学とは

2．データ駆動型アプローチと理論駆動型アプローチ

3．国内外動向と本書の位置づけ

4．本書のスコープ、読者のためのロードマップ

2章　Google Colaboratory入門
1．Google Colaboratoryについて
1.1　Google Colaboratoryの利点

2．Google Colaboratoryの使い方
2.1　準備
2.2　実行

3．発展的な内容
3.1　困ったときには……
3.2　セルの追加
3.3　役立つ機能

3章　生物物理学的モデル
1．生物物理学的モデルを体験してみよう
1.1　本章の目標
1.2　そもそも脳とは何だろう
1.3　受容体機能の変化によるワーキングメモリ障害
1.4　シミュレーションをしてみよう！
1.5　本章の構成について

2．膜電位とスパイクのモデル
2.1　シミュレーションをしてみよう！
2.2　理論編
－　COLUMN　微分方程式と数値計算
2.3　実装編

3．イオンチャネルのモデル
3.1　シミュレーションをしてみよう！
3.2　理論編
3.3　実装編

4．NMDA受容体付き神経細胞
4.1　シミュレーションをしてみよう！
4.2　理論編
4.3　実装編
－　COLUMN　ホジキン・ハックスリーモデル

5．ワーキングメモリモデル
5.1　ワーキングメモリモデルの概要
5.2　理論編
5.3　実装編
5.4　シミュレーションをしてみよう！
5.5　最後に

ほか

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