核心课程

我们的学员将具有不同的背景，例如接受过生物/行为科学、工程或定量科学培训的个人。为了解决这种多样性，我们将为每位学员量身定制课程，使用涵盖三个课程领域的核心课程：1)光学工程，2)神经科学，3)数据和统计分析。学员必须从每个类别中选择一门课程，并从选择的类别中选择第四门课程，以补充他们的论文澳门威尼斯人注册网站研究。学生可以计算他们为学位课程所修的课程（换句话说，这些课程不一定是额外的课程）。每个主题领域都被认为是必要的，作为神经光子学学员的基础，无论他们的澳门威尼斯人注册网站研究生学科。这些课程由波士顿大学提供，强调集体学习，每个NRT学员（与其他波士顿大学学生一起）一起学习相同的课程。每个学员都将学习选修课程，以(i)满足学员所在部门（BME， ECE， BIO， PBS， MED， SAR， GPN和MATH）的学位完成要求，以及（ii）获得进行学员澳门威尼斯人注册网站研究和填补知识空白所需的高级知识。许多与神经科学、工程和数据分析相关的课程使我们能够灵活地发展学员的知识，达到最合适的水平。

每个学员将与导师委员会合作，确定他/她/他们的教育经历和需求，并选择最适合实现每个学员目标的课程。例如，BI755是生物和GPN项目的学生所必需的，并且满足NRT的神经科学核心领域。然后，这些学生将选修光学工程和数据与统计分析等核心领域的课程。通过这种方式，我们将为每个受训者建立一个独特的课程，结合严格而又容易理解的计算、光学和神经科学方面的培训。课程选择广泛，适合满足学员广泛的兴趣和知识差距。

学员可以选择的潜在课程列表包括以下内容。但是，欢迎学生建议其他课程，但请与项目主任讨论以确认其他课程是否符合要求。

光学工程核心领域课程

BE772：神经技术设备，讲师David Boas -从电生理学到光学和MRI，非侵入性到侵入性，神经传感到神经调节，以及跨越人类和动物的应用；本课程将涵盖用于澳门威尼斯人注册网站研究大脑的设备的最新发展。本课程将围绕八篇最近的期刊论文展开，这些论文介绍或利用了神经科学的新设备。讲座给出的主题，然后学生阅读和批判性地讨论所使用的技术，文献的背景导致论文，论文的优点和缺点和下一步。

BE571：神经工程导论，指导澳门威尼斯人注册网站：薛涵。-本课程涵盖了分析大脑信号和治疗神经和精神疾病的现有和未来的神经技术。它侧重于控制当前神经技术设计的生物物理，生化，解剖学原理，并以鼓励新技术为目标。主题包括大脑的基本微观和宏观结构，单个神经元和整体神经网络的基本特性，电生理学，成像方法，光学神经控制技术，光遗传学，神经药理学，基因治疗和干细胞治疗。所有学生完成设计项目。

BE517：生物材料光学显微镜，讲师：杰罗姆·默茨-本课程提供最先进的光学显微镜技术的实践培训，以解决生物学和生物材料中的问题。学生学习成像和检测的基本概念，然后将其应用于生物成像实验室练习。在课程结束时，学生将熟悉BME成像设备中的所有仪器，并将获得进行现代生物成像实验所需的工具。

EC 555：生物医学光学导论，讲师：Irving Bigio -本课程调查了光学科学和工程在各种生物医学问题中的应用，重点是光学和光子学技术，使真实的，微创的临床和实验室应用成为可能。

EC 522：计算光学成像，讲师：田磊-计算光学成像系统在消费摄影、科学和生物医学成像、显微镜、国防、安全和遥感等领域有着广泛的应用。本课程着眼于将这种新的设计方法应用于现代光学成像，重点是物理光学建模和信号处理的融合工具和技术。

神经科学核心领域课程

BI755：细胞和系统神经科学，讲师：Douglas Rosene和Jerry Chen -本课程涵盖了神经元的电特性和突触处理，神经元和神经胶质细胞的细胞学，突触可塑性和神经精神疾病，驱动发现的分子工具，皮层的形态学，丘脑及其发育，神经生理学，通道和转运体，神经解剖学概述，分子信号和基因调控，听觉和前庭受体，感觉受体，体感皮层，疼痛，视觉，嗅觉和味觉，自主运动系统，纹状体及其多巴胺能通路，它们分别调节运动系统和奖励，中枢神经系统的基础和高级发展，最后是学习和记忆及其普遍障碍。

BI741/NE741：神经系统：功能电路分析。讲师：Ian Davison -本课程是对第一学期基础课程的补充，为理解神经系统功能和将神经活动与行为联系起来提供了强大的前沿实验和分析方法的深入调查。广泛的主题包括连接组学，高通量行为测量，以及大规模记录和操纵神经元群体活动的工具。该课程的一个主要目标是为职业生涯早期的澳门威尼斯人注册网站研究生提供与波士顿大学澳门威尼斯人注册网站的第一手互动，这些澳门威尼斯人注册网站在课程主题方面被公认为领导者，以帮助促进合作努力。

NE742：神经系统：认知与行为讲师：Chantal Stern -澳门威尼斯人注册网站研究生水平认知神经科学入门。本课程旨在让学生了解正常人类大脑的认知功能，目标之一是将这些材料与当前动物模型的细胞和系统水平的知识联系起来。

NE528：人脑制图。讲师：Joseph McGuire -人脑制图入门。主题包括方法（fMRI， PET， TMS， ERP），记忆，感知，识别，注意力和执行过程。

数据与统计分析核心领域课程

BE700：生物医学数据科学和机器学习基础，讲师：Michael Economo和Brian Depasquale -本课程将涵盖数据科学的概念和实践方面，并为生物医学工程师介绍机器学习。本课程是BME博士数据分析的基础课程。它旨在遵循澳门威尼斯人注册网站研究生水平的入门编程课程，并将为学生准备澳门威尼斯人注册网站研究生水平的课程和澳门威尼斯人注册网站研究，重点是机器学习和数据科学的更高级应用。本课程将涵盖假设检验、模型拟合和参数估计、分类、聚类、降维和机器学习的理论和实际应用。所有学生完成个人项目，将课程概念应用到自己的实验数据中。

MA666：神经科学中的高级建模和数据分析，讲师：Mark Kramer -本课程调查了高级光谱分析技术来表征神经时间序列数据，回归方法来表征行为数据，以及神经活动和行为的数学模型。一个主要的焦点是使用计算机软件和图形方法进行模型分析的计算方法的实现。

MA681：定量澳门威尼斯人注册网站研究的统计方法加速入门，讲师：Uri Eden -本课程介绍与计算科学澳门威尼斯人注册网站研究相关的统计方法。核心主题包括概率论、估计理论、假设检验、线性模型、广义线性模型和实验设计。一个重要的重点是通过数据分析发展对统计范式的牢固概念理解。

MA765：神经科学澳门威尼斯人注册网站研究的时间序列分析，讲师：Emily Stephen -本课程概述了神经科学应用的统计时间序列建模。主题包括回归和广义线性建模，状态空间建模，参数和非参数谱分析，特别强调阅读和讨论最近文献中的应用。

MA769：数学神经科学，讲师：Gabe Ocker -本课程调查数学和理论神经科学的基本模型，方法和问题。主题包括生物物理和简化的单神经元模型，突触可塑性和学习，应用动力系统，随机过程和随机微分方程，以及人口密度和平均场方法。

CN510：认知和神经建模的原理和方法：讲师Arash Yazdanbakhsh -本课程向学生介绍生物神经系统计算建模的重要主题和方法。本课程结合了系统级神经科学、数学建模技术和计算机模拟技术。神经网络模型详细介绍，从而使学生接触到数学建模技术，这些技术将作为感觉、运动和记忆模型的基础。一个主要的主题是使用这些建模技术将解剖学，生理学和心理学数据联系在一起，如课程中涵盖的神经网络建模澳门威尼斯人注册网站研究的例证。