米国大学院学生会の留学説明会@東京大学へ行ってきました【2018/7/15】

7月15日に東京大学本郷キャンパスで行われた、米国大学院学生会の留学説明会に行って来ました。その個人的な記録と、僭越ながらご紹介を。

 

 

 

自己紹介

私は、名古屋大学に通う工学部1年生です。

将来の進路について、各方面で活躍されている方々をTwitterでサーチをしたり、教授や先輩に相談をしたりする中で、

  • 世界中の様々な才能ある人と出会える
  • 事実上世界の最先端である(分野にもよる)
  • 資金援助が豊富である

といった理由から、自然とアメリカ留学に興味を持ち始めました。

 

そこで、まずは色々な人の話を聞こう!と思い、米国大学院学生会の主催する留学説明会というものを見つけて、突撃参加をしてみたのでした。(年度によって開催場所が微妙に異なり、今年の夏は説明会が名古屋大で行われない様子だったので、東京に突撃しました)

米国大学院学生会とは

gakuiryugaku.net

米国大学院学生会は、学位留学を志す日本の学生を支援するため、留学生・留学経験者有志によって設立された団体です。学位留学生と日本の学生のつながりをつくることで、学位留学経験者が持つ学位留学の経験・ノウハウが、未来の留学生へ受け継がれていく仕組みをつくることを目指しています。

(上記サイトより引用)

 

今回私が行ったのは、2018年度夏季の東京大学で行われた留学説明会というものです。

海外大学院留学説明会@東京大学 2018年7月15日(日) | 米国大学院学生会

 

内容

5人の留学経験のある講演者の方々が順番に、留学についての様々な情報を語ってくださいました。後半では講演者同士のパネルディスカッションも行われ、留学前の学生生活や、留学準備、留学中のお話、さらに留学後のキャリアパスまで、情報量が多くて、非常に良かったです。

以下、今回の講演者の方々のプロフィールです。(ホームページより引用)

 

山本裕一(ペンシルバニア大学経済学部 助教授)
2004年3月に東京大学経済学部卒業、2006年3月に同大学経済学研究科にて修士号取得、2011年6月にHarvard UniversityにてPh.D. in Economicsを取得。同年7月よりUniversity of PennsylvaniaにてAssistant Professor of Economicsとして勤務しています。専門はゲーム理論で、利己的な個人が集団としてどのような行動を取るのかについて、数学的に分析しています。

宮﨑勇典(anri)
2015年、Stanford UniversityにてPh.D. (Biomedical Sciences)を取得。日系メーカー・米系戦略コンサルティングファームを経て、2018年よりベンチャーキャピタル anriに参画。主にシードステージのベンチャー企業への投資・事業支援を行う。2009年、東京大学薬学部薬学科を卒業。

永嶋知紘(Carnegie Mellon University, Human-Computer Interaction Institute, Ph. D. 課程)
2014年3月国際基督教大学(ICU)教養学部卒業。同年6月より、北海道大学高等教育推進機構オープンエデュケーションセンターにて特定専門職員として2年間勤務。2016年夏渡米、スタンフォード教育大学院Learning, Design, and Technologyプログラムにて修士号(M.A. in Education)を取得。2017年夏よりカーネギーメロン大学 計算機科学科 Human-Computer Interaction InstituteのPhD課程に所属。専門は学習科学、教育工学、オープンエデュケーション。

鎌田皐綾(Rice University, Ph.D. course, History Department 進学予定)
東京大学教養学部地域文化研究科北米地域文化研究専攻卒業、卒業論文にて同専攻から最優秀卒業論文賞(トンプソン賞)を授賞。学部時代はYale UniversityのSummer Schoolにも参加。東京大学大学院総合文化研究科地域文化研究専攻修了、同専攻から最優秀修士論文賞を授賞。修士課程中、アメリカ史研究において最も名声のある学会であるOAH(Organization of American Historians)の年次大会にて、すでに学会発表を行なった。現在は東京大学大学院同専攻にて、日本学術振興会特別研究員DC1として、博士課程に在籍中。2018年8月からはアメリカ政府の支援のもとフルブライト奨学生としてRice University歴史学部博士課程に入学。専門分野はアメリカ史、現在までの研究は特に合衆国の移民政策史、ラティーノ史、ラティーノ政治史を中心としている。

谷川洋介(Stanford University, Biomedical Informatics, Ph. D. 課程)
2016年9月よりStanford University, Biomedical Informatics Ph.D. program に在籍中。Dr. Manuel Rivas とDr. Gill Bejerano の両教員の指導のもと,ヒトの遺伝情報の解析を通じて人類集団の健康に貢献することを目指している。2016年3月,東京大学理学部生物情報科学科を卒業。在学中には,アメリカ・フランス・ロシア・オランダにて短期の留学・研究滞在を経験したほか,教養学部選抜学生コンサートに出演(ピアノ)。理学部学修奨励賞受賞(2016)。Funai Overseas Scholarship奨学生。

 

 

講演の後には、個人個人で興味のある講演者の方に話しかけたり、質問をしたりする参加者同士の交流会も開かれました。個人的にはこの時間がとってもよかったと思っています。

自分はまだまだ分からないことだらけなので、うまく質問が出来ませんでしたが(言い訳はだめですね)、他の方々のお話を聞いているだけでもとても参考になりました。

 

同時に、皆さんのお話を聞いている中で、もちろんその情報はすごく貴重だし、ありがたいものだけれど、結局最後は自分で行動するしまくるしかないな、というところに帰着したので、この交流会の情報を最大限活用して、今後に生かしていきたいと思います。

 

参加者のうちほとんどの人が(というか自分以外全員?)東京周辺から来ていた人で、しかもその中で1年生は僕を含め2人だったので、常に恐縮しっぱなしで話を聞いていました。実際に海外へ出て活躍している方と会って、会話をして、非常に刺激をもらえたので、ノリで行ってみてよかったなと思います。やっぱり直接会うというのは大きいですよね。

 

まとめ

というわけで、留学に少しでも興味のある方は、こちらの留学説明会に足を運んでみてはいかがでしょうか。毎年夏と冬に、全国の複数の大学で説明会を開催しているようです。費用は無料ですし、講演者は皆さん面白い人ばかりで、情報量が非常に豊富なので、留学なんもわからんぜという状態から一気に留学情報マスターになることができます。(たぶん)

 

米国大学院学生会の皆様、ありがとうございました。

 

 

機械学習と神経科学、ロボティクスの融合、コレ最高。 メカ屋のための脳科学入門 脳をリバースエンジニアリングする 高橋宏和 【読書メモ】

この本は、東京大学工学部機械系学科と同大学院情報理工学系研究科および工学系研究科で筆者が開講している工学系のための脳科学の講義録である。

 

メカ屋のための脳科学入門-脳をリバースエンジニアリングする-
 

 

 

第1編 イントロダクション ーエンジニアのための脳科学とは?

第1講 脳の構造から機能を探る

第2講 ハードウェアとしての耳 ー耳の構造と人工内耳の発明

第3講 脳の予測機能 ーー22個の電極が3万本の聴神経を代替できる理由

 

第2編 神経細胞

第4講 神経細胞とネットワーク ーなぜ脳には”シワ”があるのか

第5講 神経信号の正体 ー神経細胞が電気で情報を伝える仕組み

第6講 神経細胞の情報処理メカニズムと神経インターフェイス ー人間に五感をもたらす仕組み

第3編 運動編

第7講 筋肉と骨格 ー生物の運動を作り出す機構と制御

第8講 筋肉の制御回路 ー運動ニューロンによる身体の動作制御

第9講 脊髄 ー運動パターン生成器

第10講 大脳皮質の運動関連領野 ー階層的な運動制御

第11講 小脳 ーフィードバック誤差学習による身体モデル構築

第4編 知覚編

第12講 おばあさん細胞仮説 ー脳の階層性がもたらす”概念”の形成

第13講 神経細胞の情報処理メカニズムと分散表現 ー神経細胞のチームプレーを可能にする脳内クロック

第14講 機能マップと神経ダーウィニズム ー脳による学習のメカニズム

第15講 脳の省エネ戦略 ー自己組織化マップと深層学習による効率的な情報表現

第16講 脳をリバース・エンジニアリングしてみよう ー脳の仕組みを、機能に結びつける

第5編 芸術編

第17講 脳と芸術 ー脳は分布に反応する

第18講 好き嫌いの法則性 ーヒトの”好み”に作用する進化の淘汰圧とドーパミン報酬信号

第19講 芸術の法則性と芸術家の芸風 ー芸術のエッセンスは脳への訴求力

 

 

このブログをご覧になってくれている方ならご存知の通り、機械学習神経科学に魅せられてCourseraを使って独学で学んでいた自分にとって、まさに、まさにコレであるという1冊であった。どの話題も自分の興味にドンピシャリで、これほど思った通りの本に出会ったのは初めてかもしれない。

 

karia68.hatenablog.com

 

 

これから様々な工学分野が発展していく中で、機械系の人材が生物学に通じているというのはもはや当然のことになるのではないかと見ている。なぜなら今現在最も複雑なハードウェアは生物であり、我々が複雑な機械を作ろうと考えれば構造が自然と生物に似通っていくと考えているからだ。もちろん特定の機能(車、飛行機など)を考えれば、生物の構造が必ずしも最適ではないことは明らかだが、親和性という観点から見て、人間とロボットの共存する未来における工学の生物への理解は必須と言えるだろう。

 

筆者が機械系の出身であるということから、脳を生物学者の視点からではなくエンジニアの視点から捉え、面白く解説している。その手始めとして第1編では、耳をハードウェアとして捉えて、そこに隠された複雑な機構を設計論的な考え方から観察している。

途中の、脳は必ずしも最適設計ではなく、進化を経てつぎはぎに機能を追加していったのだという視点は新鮮で面白かった。神経信号あたりの話題は少し難解で、すぐには理解できなかったので何度も読み返していきたいと思う。しかし数学に化学に物理にと、そして神経科学は生物で、やっぱりなんでも必要なんじゃんという実感が増す。

第3編の運動編は、まさにロボティクスじゃんと思った。ウェアラブルな人口筋肉などが続々出ている中で、こういった神経科学の知見はやっぱりちゃんとロボットに生かされているんだなあと感じた。そして学ばなければ、学びたいという思いも増した。

機械学習を少しかじった身として、とりわけ面白かったのが第4編の知覚編である。ここでは個々の神経細胞がチームプレイをすることによって、高度な学習をする様子が解説されている。Courseraで学んだ、ニューラルネットワークの次元削減の手法が、脳内のニューロンでも行われているということを知り、ワオとなった。脳の情報処理のしくみを学ぶことで、Deep Learningをはじめとする様々な機械学習の技術にあらためて期待を持った。

また、最後の第5編芸術編も非常に面白い。実は水のテカテカとした光沢感は、ほんの少しの輝度の分布の違いによって生み出されていることや、日本人と欧米人の美的感覚の違い、音楽の1/fのゆらぎの嗜好性などを、脳科学的な観点から解説している。

 

結論として、まだまだ知識が足りないことも実感させられたので、何度も読み返してインスピレーションを得たいと思える本だった。

ちなみに、続編も出ており、コレも読んでいきたい。

 

続 メカ屋のための脳科学入門-記憶・学習/意識 編-

続 メカ屋のための脳科学入門-記憶・学習/意識 編-

 

 

 

しかしまずはCourseraのNeuroscienceのコースを進めなければ。

 

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経済と歴史を絡めて、過去から学び現在に繋げる 池上彰の経済学講義1 歴史編 戦後70年世界経済の歩み 【読書メモ】

 

 

プロローグ 経済学を学ぶという事

Lecture1 経済、そして経済学とはそもそも何か

Lecture2 廃墟から立ち上がった日本

Lecture3 東西冷戦の中の日本

Column 東西冷戦終結の象徴 ベルリンの壁はどうして崩壊したのか

Lecture4 日本はなぜ高度経済成長を実現できたのか

Lecture5 高度経済成長の歪み ー公害問題が噴出した

Lecture6 バブルが生まれ、はじけた

Lecture7 社会主義の失敗と教訓 ーソ連、東欧、北朝鮮

Lecture8 中国の失敗と発展

 

この本は、池上彰氏が2014年春から愛知学院大学で行なった経済学の全15回の特別講義の内容を2冊に分けて収録したものだ。

学部の文系教養科目で経済学を受講しており、せっかくなのでその美味しさを知ろうと思って読んでみた。ゴリゴリの専門書ではなくて、現実の状況も含めた経済というものを知るために最適な1冊ではないかと思う。

 

内容は、経済学の用語などを解説するのではなく、第二次世界大戦からの日本の発展、世界の発展をテーマに、それぞれの歴史を経済学的な側面から見ていくというものだ。非常に面白い、というより自分は知らないことが多すぎるなあということを新たに痛感した1冊であった。現在の社会情勢は毎日のようにテレビやインターネットで把握することができるが、その流れが一体どこからきているのか、昔はどうだったのか、なぜそのような出来事が起きているのかについて自分が体系的な知識をほとんど持っていなかったことに気付かされた。中国やロシア、北朝鮮など今世界を騒がせている国々が、ほんのつい最近まで(30〜40年前)、現在では信じられないような状況であったこと。その流れは今も世界各地で続いていること。そのような流れが今の経済、国民の価値観、その他あらゆることに繋がっていること。これからを生きて行く上で、過去の歴史を学ぶ重要性に改めて気付かされた。

そんな反省から、日本史や世界史も学び返そうと思って日本史の本を読んでみたりしているが、同時に経済学も絡めて学ぶことでその理解が一層深められるということを感じた。あらためて、あらゆる分野はつながっているんだなあということを実感する。そして、過去の中国や北朝鮮ソ連などの歴史を知り、学ぶということは個人的な意味でも社会的な意味でも、非常に重要なことであると強く再認識することができた。2冊目も読んでいきたい。

 

同時に、過去を知らずに未来について唱えるのはとても愚かなことだと思った。工学部に身を置き、未来の様々な技術に触れていきたいと考えている自分にとっても、世界最先端の技術の上澄みだけをさらうのではなく、しっかりとその根本から、技術の生まれた背景、歴史などをしっかりと学ぶことが重要であると感じた。基礎の重要さはいつでもどこの分野でも言われていることであるが、それがどのくらい大切なことなのかということを認識できている人は少ないように思う。戦後日本が発展を遂げたのはあらゆる面で基礎の重要性を認識し、固めてきたからだということをしっかりと認識して、自分自身の生活にも生かしていきたい。

クソリプの生まれる理由 〜言葉のしくみ 認知言語学のはなし(高橋英光) 〜【読書メモ】

 

言葉のしくみ―認知言語学のはなし (北大文学研究科ライブラリ) (北大文学研究科ライブラリ 1)
 

 

ふと目についてパラパラと読んでみたら面白かった。

認知言語学とは、1980年代に誕生した新しい言語学であり、Cognitive Linguisticsの日本語訳。言葉と言葉を扱うときの頭の働きに着目した学問であり、認知心理学脳科学などの成果を重視し、心理学的な実在性の高い言語研究を目指す学問である。硬い説明だが、要するに言語を無味乾燥に分類する従来の言語学と異なり、人間の意識をも分析対象にした新しい言語学というところなのだろうか。

 

1章 言語についての神話

世界には言語がいくつあるのか/ 日本語は非論理的か/ 文法のない言語はあるのか/ 早口の言語はあるのか/等

2章 記号を使う生物

言語は記号の一種/ 恣意的な記号と図象的な記号/ 言語はどのような記号か/ 語彙と文法の図象性と恣意性/ 図象性と恣意性の助け合い/等

3章 意味とはどこにあるのか

伝統的言語学の意味論/ 認知言語学の意味論/ 経験基盤的意味論/ 英語の前置詞inの不思議/等

4章 「明けの明星」と「宵の明星」と「金星」ー認知能力のいろいろー

具体性の度合い/ 記号を背景の中で理解する/ 意味の焦点とフレーム/ 際立ち/ 視点とスキャニング/等

5章 カテゴリー

カテゴリーとは何か/ 言葉はカテゴリーを表す/ カテゴリーのタテとヨコ/ 典型の見分け方/等

6章 メタファー

メタファーとは何か/ 認知言語学のメタファー分析/ メタファーの二方向性/ メタファーの構造/なぜヒトはメタファーを使うのか/等

7章 メトニミーとシネクドキー

メトニミーとは何か/ メトニミーとシネクドキー/ メトニミーとシネクドキーの制約/ ことわざの中のシネクドキー/ 

8章 動詞(だけ)の絵は描けないー品詞とは何かー

日本語と英語の品詞の違い/ 品詞の違いは認知の違い/ 名詞と動詞/品詞は転換する/等

9章 文は舞台である。主語、目的語は役者である。

主語や目的語の「省略」/ 主語の明示法/ 主語についての従来の考え方と認知言語学の考え方の違い/ 主語の選択と共感の階層/等

10章 語順と文法

文法はジャンルに中立的/ 文法の意味はイメージ・スキーマである/ 文法は生得的か後天的かという議論の落とし穴/ 日本語(SOV)も英語(SVO)ももっとも標準的な語順の言語である/ 非規範的語順に課される制約/ 等

11章 談話の首尾一貫性

談話と首尾一貫性/ 記憶と推論の働き/等

 

 

そもそも言語学というものをあまり知らなかったので、新鮮で面白かった。

巷で言われる、日本語は非論理的な言語である。という思い込みについてしっかりと答えてくれている。言語に論理的も非論理的もなく、それは書き方、伝え方の問題だということ。考えてみればそれは当然なんだけど。

 

言語には、他人とのコミュニケーションをするという側面と、世界の物事、抽象的な概念を認識するという2つの側面が存在する。面白かったのが、人は身の回りの物事、考え方を分割し、整理し、解釈する”カテゴリー化”という作業を行い、他人と世界の認識を共有してからでないと、コミュニケーションは出来ないという考えである。

これはその通りで、例えば我々純日本人とアメリカ生まれアメリカ育ちの人とでは、お互いの共有できる認識の範囲でしかコミュニケーションを取る事ができないだろう。アメリカの子供に人気なテレビ番組であったり、アメリカの小学校の文化、地域との交流の仕方などといった片方にしか認識出来ていない話題でお互いが盛り上がるというのはおそらく不可能だ。ただこれは、お互いに話題が”共有できないだろう”ということが事前に分かるので特に問題ないような気もする。

問題なのはむしろ、同じ日本人同士であったとしても、あるテーマに対するお互いの認識が微妙に食い違っていて、そこにお互いが気付かずにコミュニケーションが破綻する場合である。これはよくある話なのではないか。(某Twitterなどでは毎日見られる光景だが。。。)たった140字の中でも、クソリパーの頭の中では、文脈の指し示す意図、文章を書いた主の背景などの”認識”が共有されていない可能性もあれば、文中のたった一つの単語に対する解釈が根本から異なっている可能性もある。

 

同じ日本語という言語を話しているのに、コミュニケーションが取れない理由、それはお互いの世界に対する認識が異なっているからなのだ。人にリプライを送る前に、相手のTweetの内容をよく吟味して、この単語の意味するところは何か、主の伝えたいことは何か、そのツイートが生み出された背景は何か、などきちんと確認する事、考える事が出来ているだろうか。あなたもいつでもクソリパーになる可能性があるのだ。

 

 

 

【Courseraで神経科学を学ぶ(6)】脊髄の中身、断面を見ていこう。レッツ脊髄スラッシュ

 

はいこんにちは。今回は脊髄をぶった切って断面を見ていきましょう。それではいきます。脊髄スパッ

 

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Gray and White matter

脊髄の中の基本構造、Gray matter と white matter を見ていきましょう。真ん中がGRAYで周辺がWHITEですね。

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Dorsal column (sensory)

 上の方の部分のWhite matter。感覚神経のAxonがつまっているようです。

Lateral column (sensory and motor)

側面のWhite matter。感覚神経も運動神経も通っているようです。

Ventral column (sensory and motor)

下方のWhite matter。感覚神経も運動神経も通っているようです。

Dorsal horn (sensory)

真ん中上部のGray matter。感覚神経があるようです。

Ventral horn (motor)

下方のGray matter。主に運動神経があるようですね。

 

次は、脊髄を高さ別で切り分けて見ていきましょう。

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Cervical spine

脊髄の一番上の部分。腕につながっているので脊髄が非常に太い。また、脳に一番近いのでWhite matterの層が分厚い。一般的に脳からの距離が遠くなるほど、Axonが少なくなっていくので、White matterの領域は小さくなっていく。図の通り。

Thoracic spine

脊髄の二番目に高い部分。腕や足につながっていないので、運動神経が少なく、細い。Gray matterの突き出している部分、Lateral hornが特徴的。

Lumber spine

脊髄の三番目に高い部分。足につながっているので、太くなっている。また、脳からの距離が遠いので、White matterの領域が狭くなっている。

Sacral spine

一番遠い部分。脳からの距離が遠いので、White matterの領域がとても小さい。

 

 

今回は非常に大雑把な分類でした。これぐらいの量の方が気楽にまとめられていいですね。しかしこの量で抑えようとすると記事の量が膨大になってしまうので難しいところです。

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karia68.hatenablog.com

 

 

 

今、学びたいもの

数学

物理学

情報科学

神経科学(生物学)

心理学

経済学

哲学

美術

歴史

.......

 

それぞれを浅く広く(上の方は深く)。モノによってMOOCを活用したり、本を読んだり、人の話を聞いたり。。本を読むのが情報の入れ方として手っ取り早いのは間違いない。しかし、その手に入れた情報をどうこねくり回すかが重要である。その点でMOOCは(自分にとって)映像や音とリンクさせて、ブログに記録したりとアウトプットに積極的になれるというメリットがある。もちろん、その分MOOCの方が取り組むのに時間と労力がかかるのは間違いない。臨機応変に使い分けるのがよさそうだ。

 

なぜ、学びたいのか

ある程度世界に触れて見識を深めようとすればするほど、全ての分野が繋がっているということに気がつく。例え数学の難解な数式であっても、背後にはそれを組み立て作った人物がいて、その人物の生涯を辿ってみれば、驚くほど芸術家肌だったりする。いわゆる数学的な発想というものに少なからず芸術的な視点が含まれている。音楽と数学の親和性はよく議論されている。日本の高校の必修科目である倫理には、様々な人物と(高校生にとってはわけのわからない)思想が多く出てくる。しかしそれらの思想を提唱しているのが高名な(ド理系)科学者であったり、心理学者であったり、経済学者であったりする。最新の科学、情報技術の結晶である人工知能においては、その原点は単なる統計的分析であるにも関わらず、人類にもたらす影響力の大きさから、時に心理学として、時に経済学として、さらには哲学の問題として語られる。結局、人間が、自然、動物、社会、人間、心などを様々な観点から観察、考察しているだけであり、学問領域というのは便宜的な問題から分類されているに過ぎない。学問というものが人間の営みである以上、それらは全て地続きなのだ。

 

例えばあなたが人工知能に興味を持って勉強し始めたとする。しかし、人工知能というのは広大なテーマだ。簡単なプログラムを組んでそれらしいことが出来るようになることを目標とするのか。知能という深遠なテーマについて語るのか。数学的な議論をすることで、新たな計算手法を生み出すのか。はたまた人工知能が個々人に対してどのような影響をもたらすのかを心理学的な側面から考えるのか。生物学的な観点から、脳の仕組みについて学ぶことで知能の本質に迫ろうとするのか。機械学習の実装能力を身につけてデータサイエンティストとしての能力を身につけようとするのか。自動運転技術とからめて、自動車産業に飛び込みたいと思うのか。ロボットと絡めて画像処理、自然言語処理の実用的な開発を目指してみるのか。

 

もちろん、そこに至るまでに、統計的な処理を学ぶために、機械学者の理論を学ぶために、人の心理に及ぼす影響を考えるために、脳の仕組みを知るために、自動車の仕組みを知るために、ロボットについて学ぶために、統計学、確率論、線形代数微分積分、心理学、神経科学、力学、熱力学、電磁気学解析力学流体力学、制御工学、などを学ばなければならない。

 

 

 

 

ほえ〜

 

【Courseraで神経科学を学ぶ(5)】脳幹の中身を詳しく見ていこう。レッツ脳幹スライス

今回は、脳幹を水平にスライスした断面から見ていきます。様々な高さから、合計で7箇所スライスしています。

 

 

1段目

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Cerebral peduncle

 図で、一番下の両脇にある、中脳を代表する部分。コレと後述するCerebral aqueductがあるとその場所はMidbrainであると言える。

Cerebral aqueduct

 図で、ど真ん中に空いている小さな穴みたいなもの。

Oculomotor nerve

 脳神経の三番のやつ。図で真ん中のOculomotor nucleusから下の方に生えている。

Oculomotor nucleus

 図の真ん中やや下にある。上の脳神経細胞の核。Nucleusは核という意味。

Edinger Westphal nucleus

 同様に上の脳神経細胞の機能に関わっている、Oculomotor nucleusのすぐそばにある。

Red nucleus

 Midbrainの中でオレンジがかっている、大きな核。

Substantia nigra

 red nucleus とcerebral peduncleのあいだにある組織。

Superior Culliculus

 Midbrainの上側にある構造。CulliculliはHillという意味。

Periaqueductal gray

 cerebral aqueductの周辺にある組織。

 

2段目

2段目はMidbrainとPonsの間な感じ。

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Inferior colliculus

 一段下がって、ちょうどSuperior colliculusの下にある組織。

Trochlear nucleus

 その名の通り、核です。Cerebral aqueductの下にある小さな2つの○。

Pontine nuclei

 この図の下側の真ん中あたりに根っこのように広がっている。Ponsを特徴付ける組織。核。

Pontocerebellar fibers

 Pontine nucleiから生まれるAxonたち。名前の通りPonsからcerebellumに行く。

 

3段目

三段目はPonsの断面

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Middle cerebellar peduncle

 Cerebellumに大量のAxonを送り込んでいる部分。図の両端、4ヶ所。

Chief sensory nucleus of the trigeminal complex

 図では真ん中左右の小さい楕円形で示してある。

Trigeminal motor nucleus

 図で、Chief sensory nucleus of the trigeminal complexのすぐ内側にある核。Chief sensory nucleus of the trigeminal complexと協力してTrigeminal nerveを生み出している。

Trigeminal nerve 

 図では左右の斜め下あたりに線で描いてある部分。脳神経の五番目。

Fourth venticle

 Cerebral aqueductつながりの空洞。スゲー大きくなってるね。

Superior cerebellar peduncle

 Fourth venticleの斜め上にある組織。

Medullary pyramids

 真ん中下あたりにある。おなじみのMedually Pyramidsちゃん。

 

4段目 

Ponsの下の方。(間違えて横向きにしちゃった☆)

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Spinal trigeminal nucleus

  trigeminal nucleusの一部で、上の方(trigeminal motor nucleusなど)から降りてきている。図の真ん中左右のちいさなヤツ。

Spinal trigeminal tract

 上の神経の、束。図でもその周辺にある。

Facial motor nucleus

 核!脳神経の核!

Abducens nucleus

 核!脳神経の核!

Vestibular nuclear complex

   図の通り。

 

 5段目

動画内での説明も少なめなので、以下はとりあえず用語だけまとめておきます〜。あとから追記するかもしれない。

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Cochlear nuclei

Inferior cerebellar peduncle

Inferior olivary nucleus

Nucleus of the solitary tract

solitary tract

Dorsal motor nucleus of vegus

Medial lemniscus

 6段目、7段目

最後はまとめて紹介します。だいたいおんなじ位置です。

 

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Gracile nucleus

Cuneate nucleus

Internal arcurate fibers

Medial limniscus

Pyramidal decussation

 

 

長かったですね〜。それだけ脳みそは構造が複雑だということですね(汗)

 

 

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