Stud.IP Uni Oldenburg
University of Oldenburg
23.10.2021 06:28:27
phy735 - Compulsory Optional Subject Neurophysics and Neurotechnology (Complete module description)
Original version English Download as PDF
Module label Compulsory Optional Subject Neurophysics and Neurotechnology
Module code phy735
Credit points 6.0 KP
Workload 180 h
(
Präsenzzeit: 56 Stunden Selbststudium: 124 Stunden
)
Institute directory Institute of Physics
Applicability of the module
  • Master's Programme Physics, Engineering and Medicine (Master) > Mastermodule
Responsible persons
Anemüller, Jörn (Authorized examiners)
Dietz, Mathias (Authorized examiners)
Hohmann, Volker (Authorized examiners)
Doclo, Simon (Authorized examiners)
Kollmeier, Birger (Authorized examiners)
Lücke, Jörg (Authorized examiners)
Schädler, Marc René (Authorized examiners)
Meyer, Bernd (Authorized examiners)
Uppenkamp, Stefan (Authorized examiners)
Prerequisites
Bachelor Physik, Technik und Medizin oder entsprechend
Skills to be acquired in this module
Nichtinvasive und invasive Forschungs-Methoden und – Gegenstände des Exzellenzclusters Hearing4all im biomedizinischen, neurophysiologischen und neuropsychologischen Bereich kennen und anwenden können
Module contents
Biophysics of Sensory Reception General aspects of sensory reception and signal transduction: adequate stimulus, threshold sensitivity and signal-to-noise limitations, activation of receptor proteins. Evolutionary and ecological aspects of sensory reception. The senses: - Chemoreception in the gustatory cells and olfactory sensory neurons - Thermoreception in the skin - Infrared reception in the pit organ - Mechanoreception - auditory hair cells, somatosensory neurons in the skin, lateral line, proprioceptors, baroceptors - Photoreception - ciliary and rhabdomeric photoreceptor cells; - Electroreception in Lorenzini ampullae of elasmobranch fish and in tuberous receptors of mormyrid fish; derived electroreceptors in acquatic mammals - Magnetoreception - candidate structural correlates of magnetoreceptors Computational Neuroscience – Statistical learning Die Themen „Statistisches Lernen in den Neurowissenschaften“ und „Statistisches Lernen für die Auswertung neuronaler Populations-Daten“ werden in der Vorlesung eingeführt, durch passende Literatur im Seminar vertieft und in Übungsaufgaben am Computer praktisch umgesetzt. Informationsverarbeitung und Kommunikation: Grundfragen der Informationsverarbeitung (Klassifikation, Regression, Clustering), Lösungsmethoden basierend auf Dichteschätzung und diskriminativen Ansätzen (z.B. Bayes Schätzung, k-nearest neighbour, Hauptkomponentenanalyse, support-vector-machines, Hidden-Markov-Modelle), Grundlagen der Informationstheorie, Methoden der analogen und digitalen Nachrichtenübertragung, Prinzipien der Kanalcodierung und Kompression. Introduction in Data Analysis with Python - General concepts of programming languages - Python core-language features: Elementary data types, data structures, control structures, functions, classes and methods, modules and packages, file input/output, error handling. - Python expansions: SciPy libraries (Matplotlib, NumPy,...), pandas, scikit-image, VPython, ...
Reader's advisory
Biophysics of Sensory Reception:  e.g., Kaupp (2010) Nat. Rev. Neurosc. 11:188-200; Palkar et al. (2015) Curr. Opinion Neurobiol. 34:14-19; Pan & Holt (2015) Curr. Opinion Neurobiol. 34:165-171; Lumpkin & Caterina (2007) Nature 445: 858-865; Lamb (2013) Progr. Retinal Eye Res. 36: 52e119; Progress in Retinal and Eye Research 20: 49-94; Baker et al. (2013) J. Exp. Biol. 216:2515-2522; Czech-Damal et al (2013) J. Comp. Physiol. 199:555-563; Hore & Mouritsen (2016) Ann. Rev. Biophys. 45: 299–344; Julius & Nathans (2012) Cold Spring Harbour Perspect Biol 2012;4:a005991; Introduction in Data Analysis with Python  Mark Lutz, Learning Python: Powerful Object-Oriented Programming (2013, 5th Edition), O'Reilly Media Inc. 1590 pages  Jess M. Kinder & Philip Nelson: A Student's Guide to Python for Physical Modeling (2015) Princeton University Press, 139 pages  David Beazly & Brian K. Jones, Python Cookbook: Recipes for Mastering Python 3 (2013, 3rd Edition) O'Reilly Media Inc.687 pages.  Wes McKinney, Python for Data Analysis: Data Wrangling with Pandas, NumPy, and IPython (2013, 1st Edition) O'Reilly Media Inc. 447 pages  open access: http://www.swaroopch.com/notes/python/ and official language reference, http://docs.python.org/3/tutorial/index.html
Links
Languages of instruction German, English
Duration (semesters) 1 Semester
Module frequency Sommersemester
Module capacity unlimited
Reference text
Lehrveranstaltungen: Es muss eine Auswahl der folgenden Veranstaltungen im Umfang von insgesamt 6 KP belegt werden:  Bildgebende Verfahren in der Medizin (VL, 3 KP)  Seminar Neurophysik (SE, 3 KP)  Biophysics of Sensory Reception, VL/SE (6 KP)  Computational Neuroscience – Statistical learning, VL/Ü/SE (6KP)  Informationsverarbeitung und Kommunikation, VL/Ü (6 KP)  Introduction in Data Analysis with Python, VL, Ü (6 KP)  Angebot aus Studiengang Neurokognitive Psychologie (6 KP, nach individueller Vereinbarung)  Angebot aus HNO- und Neurophysiologie/Neurochirurgie (6 KP) (Aus Medizin-Studiengang, nach individueller Vereinbarung)  N.N. (Professur Modellierung und Physiologie auditorischer Wahrnehmung)
Modullevel / module level MM (Mastermodul / Master module)
Modulart / typ of module Wahlpflicht / Elective
Lehr-/Lernform / Teaching/Learning method Biophysics of Sensory Reception: Vorlesung: 2 SWS, Seminar: 2 SWS
 Computational Neuroscience – Statistical learning: Vorlesung/Übung/Seminar: 4 SWS
 Informationsverarbeitung und Kommunikation: Vorlesung: 2 SWS, Übungen: 2 SWS
 Introduction in Data Analysis with Python: Vorlesung: 2 SWS, Übung: 2 SWS
Vorkenntnisse / Previous knowledge
Course type Comment SWS Frequency Workload of compulsory attendance
Lecture
2 WiSe 28
Exercises
2 WiSe 28
Total time of attendance for the module 56 h
Examination Time of examination Type of examination
Final exam of module
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