脳のネットワーク

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  • サイズ A5判/ページ数 395p/高さ 22cm
  • 商品コード 9784622088844
  • NDC分類 491.371
  • Cコード C1040

出版社内容情報

ずばり、「脳科学と複雑ネットワーク科学を接合する」のが、著者のねらいだ(「はじめに」より)。脳の構造・発生・代謝・進化・心理・病理……すべてが、躍動するネットワーク・ダイナミクスを介して絡み合っている。この"変化する網"としての脳の実像に迫る壮大なプロジェクト、「ネットワーク神経科学」の見地へと、世界の研究を牽引する第一人者がいざなう。
ネットワーク科学は人間の社会関係やインフラ網の研究など幅広い分野に応用され、目覚ましい成果を上げてきた。グラフ理論に基づく解析手法や、モデル化のアイデアなども豊富に蓄積されている。それを脳神経系の研究に用いるアプローチについて、基礎から説き起こして応用例と成果までを総ざらいする。
コネクトミクス研究やネットワーク神経科学はすでに、そのほかのさまざまなアプローチと連携を深めつつある基盤的領域となっている。脳と心を研究するすべての人が、この本からネットワーク科学的な視座と実践的な感覚を得ることができるだろう。また、認知科学、心理学、精神病理、人工知能などの関連分野の研究に対しても、著者の見解は多くのインスピレーションを提供するだろう。

内容説明

ずばり、「脳科学と複雑ネットワーク科学を接合する」のが、著者のねらいだ。脳の構造・発生・代謝・進化・心理・病理…すべてが、躍動するネットワーク・ダイナミクスを介して絡み合っている。この“変化する網”としての脳の実像に迫る壮大なプロジェクト、「ネットワーク神経科学」の見地へと、世界の研究を牽引する第一人者がいざなう。ネットワーク科学は人間の社会関係やインフラ網の研究など幅広い分野に応用され、目覚ましい成果を上げてきた。グラフ理論に基づく解析手法や、モデル化のアイデアなども豊富に蓄積されている。それを脳神経系の研究に用いるアプローチについて、基礎から説き起こして応用例と成果までを総ざらいする。コネクトミクス研究やネットワーク神経、科学はすでに、そのほかのさまざまなアプローチと連携を深めつつある基盤的領域となっている。脳と心を研究するすべての人が、この本からネットワーク科学的な視座と実践的な感覚を得ることができるだろう。また、認知科学、心理学、精神病理、人工知能などの関連分野の研究に対しても、著者の見解は多くのインスピレーションを提供するだろう。

目次

はじめに―なぜネットワークが重要なのか?
ネットワークの指標とネットワークの基本構造
脳のネットワークとは―構造とダイナミクス
神経解剖学におけるネットワーク的展望
細胞、神経回路、システムのマッピング
脳のスモールワールド―モチーフ、モジュール、ハブ
経済性、効率、進化
自発脳活動のダイナミクスのパターン
認知機能のネットワーク
脳内ネットワークの障害
ネットワークの成長と発達
ダイナミクス―安定性と多様性
神経複雑性
脳と身体

著者等紹介

スポーンズ,オラフ[スポーンズ,オラフ] [Sporns,Olaf]
1963年、ドイツ生まれ。インディアナ大学心理・脳科学部門プロヴォスト教授。同大学ネットワーク科学研究所、共同ディレクター。専門は計算認知神経科学。ロックフェラー大学とカリフォルニア・サンディエゴの神経科学研究所でジェラルド・エーデルマンに師事した。脳内の複雑ネットワーク研究およびコネクトミクス研究を牽引する科学者の一人として知られ、雑誌Network Neuroscience(2017年創刊、MIT Press)のエディターを務める。2011年度グッゲンハイム・フェローに選出され、2017年度にはアメリカ哲学協会よりパトリック・サップス賞を贈られている

下野昌宣[シモノマサノリ]
京都大学医学研究科准教授。2009年、東京大学博士課程修了。産業総合研究所の特別研究員を経て、2010‐2016年、インディアナ大学、マサチューセッツ総合病院にてPD/海外学振研究員、2016‐2017年、大阪大学基礎工学研究科での助教を経て、2017年より京都大学医学部人間健康科学専攻にて現職。白眉研究者(京都大学)/卓越研究者(文部科学省認定)を兼務(本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです)
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感想・レビュー

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2
かなり専門的な本。専門的な知識がないと読み進めるのが大変だと思う。実験結果のグラフがたくさんあるのがすばらしい。また、基本的にわかっていないことだらけの分野であるので、とても考察の部分が多いのが特徴。読みにくい分内容はかなり濃いので、高い分の価値はあった。 原著者はNetwork Neuroscienceという学術誌のエディターというだけあって参考文献の量がえげつない。 読みにくいが理解しにくい内容ではないので、折をみて読み直したい。2022/07/19

オフィス派の宇宙図

2
アロメトリー的:体のサイズが変化するとその要素の構造が相対的に大きくなったり小さくなったりすること。 脳のモジュール化はサイズが大きくなることによって現れる。 現存の神経系は表現型空間の中のほんの僅かな一部 脳内での機能を統合する「合流」と「同期」 液状コンピューティング:状態空間の中の軌道に基づいた神経プロセスのモデル 自己組織化臨界現象:秩序と無秩序のあいま、臨界状態でオートマトンの計算能力が最大。システムは自発的に、ロバストに臨界状態に至る。 有効複雑性:システムの規則性を記述するのに最小の長さを2021/05/30

中村蓮

0
その他の図書とあわせて、現代の神経科学では、意識を特定の脳の領野や神経細胞に還元せず、脳や感覚器官、そしてそれを通しての外界との変化するネットワーク(あるいはその中で行われる情報処理)として見ているのだと理解できました。(誤解かも知れませんが。)2024/03/16

ばにき

0
脳のネットワークという考え方。グラフ理論など2021/06/24

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