Matriz curricular e ementas

Matriz curricular e ementas

Matriz curricular e ementas

A matriz curricular do Programa de Pós-graduação em Neuroengenharia do Instituto Santos Dumont (ISD) é composta por disciplinas obrigatórias e optativas que visam a formação de um profissional versátil na interface entre engenharias e neurociênciasEssa estrutura foi idealizada para transpor as barreiras existentes entre as graduações em exatas, biológicas e humanas. 

Confira abaixo as disciplinas e suas respectivas ementas, que também estão disponíveis na Plataforma Sucupira AQUI (Selecionar: Instituição de Ensino Superior: 33280010 – Instituto de Ensino e Pesquisa Alberto Santos Dumont/ Programa: Neuroengenharia – 33280010001P2).

Disciplinas obrigatórias

Descrição:

A disciplina de neuroanatomia abrange os aspectos anatômicos, estruturais e funcionais do sistema nervoso, com ênfase no estudo do sistema nervoso central (encéfalo e medula espinhal) e periférico. Será abordado a anatomia do sistema nervoso tanto a nível celular como de sistemas (somatossensorial, visual, auditivo, olfativo, gustativo, motor, vestibular, límbico e autônomo, memória e aprendizado). Desta forma, o objetivo geral da disciplina é caracterizar o sistema nervoso, em todos os seus componentes, em termos de sistemas e das suas macro e micro estruturas anatômicas de maneira teórica e prática, consistindo de aulas expositivas, discussão de textos, realização de atividades práticas e apresentação de seminários referentes aos temas discutidos.

Conteúdo temático

  1. Princípios e fundamentos de neuroanatomia funcional
    • Encéfalo • Medula espinal • Nervos periféricos
  2. Anatomia celular: aspectos morfológicos, fisiológicos e interação funcional
  3. Sistema somatossensorial
  4. Sistema visual
  5. Sistema auditório
  6. Sistemas olfatório e gustativo
  7. Sistema motor
  8. Sistema vestibular
  9. Sistema límbico
  10. Memória e aprendizado
  11. Sistema autônomo
 
Carga Horária: 60 h 
Total de Créditos: 4
 
Oferecimento: Anual – 1º Semestre

Bibliografia: • Afifi A, Bergmann R. Neuroanatomia Funcional – Texto e atlas. 2a ed. São Paulo: Roca, 2007. 526 p. • Bear M, Connors B, Paradiso M. Neurociências – Desvendando o Sistema Nervoso. 3a ed. São Paulo: Artmed, 2008. 896 p. • Purves D, Augustine GJ, Fitzpatrick D, Hall WC, LaMantia AS, White LE. Neuroscience. 5a ed. Sinauer, 2012. 759 p. Bibliografia complementar: • Lent, R. Cem bilhões de neurônios? – Conceitos fundamentais de neurociência. 2ed. São Paulo: Atheneu, 2010. 765 p.

Descrição:

A disciplina tem como objetivo principal caracterizar as bases fisiológicas e funcionais do sistema nervoso. Ela será composta por aulas expositivas, discussão de textos e de questões levantadas pelos professores.

Conteúdo temático:

  1. Citologia do neurônio e canais iônicos
  2. Bases conceituais de eletrofisiologia
    • Potencial de membrana • Bioeletrogênese • Propagação do sinal neural • Sinapse e integração sináptica • Neurotransmissores
  3. Processamento Sensorial
    • Transdução e codificação sensorial • Modalidades de estímulos • Sistemas sensoriais: tato, dor, visão, audição, gustação e olfação • Representação cortical dos sentidos
  4. Planejamento, execução e controle motor
    • Contração muscular • Movimentos reflexos, voluntários e autônomos • Planejamento e execução dos movimentos • Aprendizado e controle motor • Principais desordens motoras
  5. Sistema nervoso autônomo, homeostase e hipotálamo
  6. Bases neurofisiológicas das emoções; Sistema límbico
  7. Bases neurais da cognição
    • Atenção • Memória e aprendizado • Controle executivo
 
Carga Horária: 60 h 
Total de Créditos: 4
Oferecimento: Anual – 1º Semestre

Bibliografia: • Kandel, E., Schwartz, J., Jessell, T. Principles of Neural Science. McGrall-Hill, 2000. • Bear, M., Connors, B., Paradiso, M. Neuroscience – Exploring the brain. Lippincott, 2006. • Purves, D., Augustine, G.J., Fitzpatrick, D., Katz, L.C., LaMantia, A. S., McNamara, J.O., Williams, S.M. Neuroscience. Sinauer, 2007.

Descrição:

Definição de algoritmo e introdução à programação de computadores. Git. Construção de um ambiente colaborativo. Manipulação de dados de entrada e saída. Estruturas condicionais. Estruturas de repetição. Vetores. Ponteiros. Funções. Sobrecarga de Funções. Classe. Herança. Polimorfismo. Sobrecarga de Operadores. Execução de projetos associados a Neuroengenharia.

Competências:

  1. Domínio da Neurociência e Engenharia Biomédica – Aplicar os conhecimentos da engenharia em neurociência;
  2. Domínio Científico – Pesquisar e realizar experimentos com rigor científico para solucionar problemas, buscando a inovação.
  3. Criação e Desenvolvimento de Sistemas aplicados – Projetar, desenvolver e implementar sistemas computacionais objetivando a integração de recursos físicos e lógicos.
  4. Aptidões de Ensino – Desenvolver domínio pedagógico associado a conhecimentos da neuroengenharia.
  5. Trabalho em Equipe – Desenvolver a habilidade de trabalhar em um ambiente colaborativo.
  6. Transformação da Sociedade – Utilizar os conhecimentos adquiridos para causar transformações sociais.
  7. Formação Ética – Desenvolver a atuação profissional pautada em princípios éticos.

 

Objetivos de Aprendizagem:
Desenvolver a lógica de programação através de uma linguagem de programação estruturada e com orientação a objetos. – Conceituar variável, estrutura de decisão, estrutura de repetição e vetor no contexto de algoritmos. – Implementar algoritmos simples utilizando uma linguagem de programação. – Abstrair estruturas de dados dinâmicas em uma memória computacional. – Construir sistemas aplicáveis à neuroengenharia. – Identificar a estrutura mais apropriada na resolução de problemas da neuroengenharia.

Conteúdo temático:

  1. Arquitetura básica de computadores
  2. Elementos de hardware (memória, processador, dispositivos de entrada/saída)
  3. Sistemas de numeração e bases numéricas
  4. Organização básica de um ambiente computacional (Hardware, Sistema Operacional, compiladores, programas)
  5. Introdução à programação
  6. Algoritmos
  7. Aspectos básicos de linguagens de programação
  8. Projetos em neuroengenharia
  9. Ferramentas de gerenciamento de projetos
  10. Git: Fluxo de trabalho em ambiente colaborativo.
  11. Linguagem de Programação
  12. Constantes, variáveis, e atribuições
  13. Entrada/saída de dados e operadores aritméticos
  14. Expressões lógicas e comandos condicionais
  15. Estruturas de repetição • Estruturas de dados, vetores, e matrizes
  16. Modularização de programas (procedimentos e funções)
  17. Registros
  18. Ponteiros
  19. Manipulação de arquivos
  20. Sobrecarga de Funções
  21. Classe
  22. Herança
  23. Polimorfismo
  24. Sobrecarga de Operadores
  25. Execução de projetos associados a Neuroengenharia
 
Carga Horária: 60 h 
Total de Créditos: 4

Oferecimento: Anual – 2º Semestre

Bibliografia:
Bibliografia Básica: – SOUZA, Marco A. Furlan de et al. Algoritmos e lógica de programação. 2. ed. São Paulo: Cengage Learning, 2011. – WALLISCH, Pascal et al. MATLAB for neuroscientists: an introduction to scientific computing in MATLAB. Academic Press, 2014. – MENEZES, N. N. C. Introdução à Programação com Python. 1. ed. São Paulo: Novatec, 2010.
Bibliografia Complementar: – SOMMERVILLE, Ian. Engenharia de Software. 9a Edição, Addison Wesley, 2011. – PRESSMAN, R. S. Engenharia de software: uma abordagem profissional. 7a Edição. Porto Alegre: AMGH, 2011. – PAULA FILHO, W. P. Engenharia de Software – Fundamentos, Métodos e Padrões, LTC, 2003. – PRESSMAN, R. Engenharia de Software, MacGrawHill, 2006. – SCHACH, Stephen. Object-Oriented and Classical Software Engineering – Fifth Edition – McGrawHill International Edition, 2002. – PEZZE, M. E Young, M. Teste e Análise de Software, Bookman, 2007. – PFLEEGER , S. L. Engenharia de Software – Teoria e Prática , Pearson/Prentice-Hall, 2004. Links de Internet: https://www.codecademy.com/catalog/language/python http://www.programmr.com/ https://www.programminghub.io/learn-programming



Descrição:

Introdução a sinais contínuos e discretos. Amostragem. Caracterização de sistemas lineares invariantes no tempo. Fundamentos de aquisição de dados e ruído. Análise de Fourier de sinais contínuos e discretos. Análise e projeto de filtros. Transformada de Laplace e transformada Z. Métodos de transdução. Aplicações em análise de dados neurais.

Competências:
Domínio da Neurociência e Engenharia Biomédica – Conhecer e dominar as principais técnicas para análise de sinais biológicos;
Domínio Científico – Ter capacidade de entender e utilizar as técnicas utilizadas no estado da arte de análise de dados.
Criação e Desenvolvimento de Sistemas aplicados – Projetar, desenvolver e implementar sistemas computacionais objetivando a integração de recursos físicos e lógicos.
Aptidões de Ensino – Desenvolver domínio pedagógico associado a conhecimentos da neuroengenharia.
Trabalho em Equipe – Desenvolver a habilidade de trabalhar em um ambiente colaborativo.
Transformação da Sociedade – Utilizar os conhecimentos adquiridos para causar transformações sociais.
 Formação Ética – Desenvolver a atuação profissional pautada em princípios éticos.

Objetivos de Aprendizagem:
Conhecer e entender as principais técnicas de processamento de sinais aplicados em dados biológicos. – Utilizar as bibliotecas de processamento de sinais em MATLAB ou python. – Desenvolver pipelines para processamento de sinais em python. – Capacidade de escolher os métodos mais adequados às propriedades dos sinais.

Conteúdo temático

  1. Aquisição e amostragem de sinais biológicos
  2. Sinais contínuos e discretos; • Classificação de sinais
  3. Sistemas lineares e invariantes no tempo
  4. Ruído
  5. Análise de Fourier
  6. Filtros: filtros ideais, tipos de filtros, filtros contínuos e discretos
  7. Projeto de filtros
  8. Transformada de Laplace e Transformada Z
  9. Aplicações e análise de sinais neurais
  10. Wavelets
  11. Intervalo inter-spike e PSTH
  12. Análise de conectividade
Carga Horária: 60 h 
Total de Créditos: 4
 
Oferecimento: Anual – 2º Semestre

Bibliografia:
Bibliografia Básica: • van Drongelen, W. Signal Processing for Neuroscientists, An Introduction to the Analysis of Physiological Signals, Academic Press, 2006 • Wallisch, P., Lusignan, M., Benayoun, M., Baker, T., Dickey, A., Hatsopoulos, N. MATLAB for Neuroscientists: An Introduction to Scientific Computing in MATLAB, Academic Press, 2008
Bibliografia Complementar: • Oppenheim, A. V., Willsky, A. S., Hamid, S., Nawab, S.H. Sinais e Sistemas, 2a edição, Pearson 2010 • Haykin, S. & Van Veen, B. Signals and Systems, Wiley; 2nd edition, 2002. • Niedermeyer E. & Silva A.F.L., Eletroencephalography Basic Principles, Clinical Applications, and Related Fields. Williams & Wilkins, 1993.

Disciplinas optativas

Descrição:

A disciplina fundamenta teoricamente aspectos relacionados às etapas de processamento histológico e tipos de microscopia. A disciplina também conta com aulas práticas direcionadas ao uso de microscópio, bem como de softwares para análises de dados histológicos como: Volume, número de células, densidade óptica relativa, reconstruções 3D e ramificação de processos.

Competências:

  1. Domínio da Neurociência e Engenharia Biomédica – Aplicar os conhecimentos da análise de imagem em estudos científicos.
  2. Domínio Científico – Analisar e interpretar dados histológicos com rigor científico para solucionar problemas.
  3. Aptidões de Ensino – Desenvolver domínio pedagógico associado a conhecimentos da neuroengenharia.
  4. Trabalho em Equipe – Desenvolver a habilidade de trabalhar em um ambiente colaborativo.
  5. Transformação da Sociedade – Utilizar os conhecimentos adquiridos para causar transformações sociais.
  6. Formação Ética – Desenvolver a atuação profissional pautada em princípios éticos.

 

Objetivos de Aprendizagem
O objetivo geral da disciplina é fornecer uma abordagem teórico-prática por onde o aluno desenvolverá habilidades relacionadas a extrair e interpretar dados de imagens histológicas e como usar em sua pesquisa.

Conteúdo temático

  1. Processamento histológico: Visão geral (Teórica)
    • As etapas do processamento histológico • Amostragem sistemática de coleta de tecido • Tipos de colorações e histoquímica • Conceitos gerais de microscopia • Possíveis fontes de erro advindas do processamento • Morfometria vs Estereologia vs Análise de imagem • Neuroanatomia open science: Bases de dados abertas • Exemplos de artigos usando os softwares e análises que serão abordadas na disciplina
  2. Aquisição de imagens no microscópio (Prática)
    • Componentes do microscópio • Uso do microscópio para microscopia óptica • Uso do microscópio para microscopia de fluorescência • Ajuste de iluminação e configurações de câmera • Aquisição de mosaicos em 2D • Aquisição de stacks 3D
  3. Análise de imagem no software imageJ (Prática)
    • Inserção de imagens e stacks no programa • Calibração de escala da imagem • Salvar coordenadas no ROI manager • Medição de áreas • Contagem manual de perfis celulares • Contagem automática de perfis celulares por segmentação de imagem • Densidade óptica relativa • Reconstrução 3D de blocos de tecido • Análise de variação de pixel por linha • Quimógrafos
  4. Análise estereológica no software StereoInvestigator (Prática)
    • Ferramentas e operacionalização do StereoInvestigator • Estimador de Cavalieri: Estimação de volume regional • Fracionador óptico: Estimação de número total de células • Nucleator: Estimação de volume somático e nuclear • Análise de Sholl
  5. Análise de imagem no software iLastik (Prática)
    • Aprendizagem de máquina aplicada a análise de imagem • Contagem automática de perfis celulares • Vantagens e desvantagens de classificadores automáticos

Carga Horária: 30 h 

Total de Créditos: 2

Bibliografia:
• Aeffner F, Zarella MD, Buchbinder N, Bui MM, Goodman MR, Hartman DJ, et al. Introduction to digital image analysis in whole-slide imaging: a white paper from the digital pathology association. J Pathol Inform. 2019. • Ferreira T, Rasband W. ImageJ user guide- IJ1.46r, 2012. • West, M. J. Basic Stereology for Biologists and Neuroscientists, 2012. • Wootton R, Springall DR, Polak JM. Image Analysis in Histology: Conventional and Confocal Microscopy. Cambridge University Press, 1995.

Descrição:

A Bioestatística é uma ferramenta fundamental para o desenvolvimento das definições básicas para grande parte das teorias biológicas modernas, abrangendo o planejamento de experimentos biológicos, sumarização e análise dos dados das experiências e da interpretação e inferência dos resultados. A disciplina priorizará o entendimento das ideias ao invés da memorização de fórmulas.

O objetivo geral da disciplina é permitir ao estudante o manejo de métodos estatísticos que os auxiliem na interpretação correta dos dados gerados pela prática experimental, baseada em aulas expositivas, sempre associadas à realização de atividades de fixação dos conteúdos ministrados em softwares tradicionais de análise estatística, como o SPSS, ou ainda com software livre (PSPP), utilizando exemplos que permitam ao estudante identificar que tipo de análise estatística mais se enquadra nos seus próprios resultados.

Conteúdo temático

  1. O Planejamento da pesquisa experimental
    Introdução: Origem, bioestatística • Planejamento da pesquisa experimental: Métodos científicos (dedutivo, indutivo, experimental…) • A pesquisa científica: Estrutura (decisão, execução, análise, redação) • Formulação da pesquisa: Factível, nova, ética, interessante • Delineamentos dos estudos de pesquisa: Pesquisas observacional, experimental e meta-análise
    Introdução ao SPSS e ao PSPP
    Probabilidade: Experimento aleatório, espaço amostral, exemplos mutualmente exclusivos (ou) exemplos não exclusivos (e) arranjo e combinação • Tamanho da amostra e randomização: amostras probabilísticas e não-probabilísticas, erros no processo de amostragem, cálculo do “n” amostral, métodos de randomização • Coleta, organização e análise dos dados: acurácia, precisão e viés (de seleção, aferição…)
  2. Introdução à estatística descritiva
    Estudo das variáveis estatísticas • Distribuição de frequências: ordenação dos dados, amplitude total, número de classes, histograma, caule e folha • Parâmetros da distribuição de frequências: medidas de tendência central (moda, mediana, média (arit., geom., harmônica)), medidas de dispersão (amplitude total, variância, desvio padrão…), medidas de assimetria e curtose (achatamento), medidas de posição (quartil, decil, gráfico box plot, outlier), erro padrão da média, intervalo de confiança • Distribuição de probabilidades: Gaussiana, Bernoulli (binomial), e Poisson Inferência estatística e teste de hipótese: H0, H1, erros tipo 1 e tipo 2
  3. Testes de hipótese paramétricos
    Teste t de Student: para amostras independentes, para amostras pareadas • Correlação e regressão linear simples: diagrama de dispersão, valor-r; coeficiente de determinação (r²), equação da linha
  4. Testes de hipótese não-paramétricos
    Distribuição qui-quadrado • Testes de normalidade: Kolmogorov-Smirnov – KS, e Shapiro-Wilk • Testes de Rastreamento Diagnóstico – Screening test: sensibilidade e especificidade • Teste U de Wilcoxon-Mann-Whitney (WMW) • Teste t de Wilcoxon • Tabelas 2×2
  5. Análise multivariada
    Análise de Variância (One way Anova) (Teste F) • Two way Anova • Anova de medidas repetidas • Teste de Kruskal-Wallis (Teste H) • Teste de Friedman • Experimentos fatoriais (análise fatorial / multivariada)

 

Carga Horária: 45 h 
Total de Créditos: 3
 
Oferecimento: Anual – 1º Semestre

Bibliografia:
• Fontelles, M. J. Bioestatística aplicada à pesquisa experimental – vol. 1, 2012 • Fontelles, M. J. Bioestatística aplicada à pesquisa experimental – vol. 2, 2012 • Sônia Vieira. Introdução a Bioestatística, 2008 • Andy Field. Descobrindo a Estatística Utilizando o Spss, 2013 • Arthur Griffith. SPSS For Dummies, 2010 • Thomson Learning Kirkpatrick. A Simple Guide to Advanced Statistics in Spss Referências biliográficas: • Julie Pallant. The SPSS Survival Guide, 2013 • John Wiley & Sons. Biostatistics For Dummies, 2013 • Deborah Rumsey. Estatística para Leigos, 2009 • Stanton A. Glantz. Princípios de Bioestatística, 2014. • SAGE Publications. Discovering Statistics Using SPSS (Introducing Statistical Methods series), 2009 • Adriano Leal Bruni. Spss: Guia Prático Para Pesquisadores, 2012 • Harvey Motulsky. Intuitive Biostatistics: A Nonmathematical Guide to Statistical Thinking, 2013 • Sônia Vieira. Bioestatística – Tópicos Avançados, 2010

Descrição:

Ética, moral e direito; bases da bioética: origem, conceito e princípios; ética e direitos humanos; situações de conflitos de valores e princípios éticos; ética em pesquisa; bioética e interdisciplinaridade; dilemas éticos da atualidade; neuroética; responsabilidade social na pesquisa científica.

Objetivo Geral: 

Discutir as interrelações entre os campos da bioética e pesquisa científica. Objetivos Específicos: 1) Reconhecer os fundamentos conceituais da bioética e seus princípios 2) Identificar situações que envolvam dilemas éticos na pesquisa científica 3) Discutir dilemas éticos da atualidade, incluindo a neuroética.

Conteúdos Temáticos:

  1. Introdução à Bioética
    • Ética, moral e direito • Origem, conceito, fontes da Bioética • Bioética princípios • ética e direitos humanos.
  2. Identificando situações de conflitos de valores e princípios éticos: sessões de vídeo
  3. Dilemas éticos da atualidade
    • Ciência e Tecnologia • Ética Médica • Genética • Reproducão Humana • Neurociências • Ética social
  4. Ética em pesquisa – Princípios éticos na pesquisa envolvendo seres humanos – Limites éticos para o uso de animais na pesquisa científica
  5. Neuroética
  6. Responsabilidade social na pesquisa científica.
 
Metodologia: 
Os conteúdos serão trabalhados por meio das seguintes metodologias: aulas expositivas dialogadas, seminários e discussões a partir de situações-problema, filmes e textos envolvendo a temática relacionada. O processo de avaliação consistirá de dois instrumentos, com pesos iguais (5,0 + 5,0): produção coletiva, por parte do grupo de apresentação de seminário e produção individual de narrativa, tema, estilo e forma a escolha do mestrando, sobre um dos conteúdos temáticos III, IV, V e VI.
 
Carga Horária: 30 h 
Total de Créditos: 2
Oferecimento: Bianual – 1º Semestre

Bibliografia:
Darragh, M. The Neuroscience of Morality and Consciousness: A Brief Introduction. Disponível em: https://bioethics.georgetown.edu/explore-bioethics/neuroethics/ Diniz D; Guilhem D. O que é Bioética. Editora Brasiliense, São Paulo, 2012. Kogut M. Foresight Europe no 2, 2005-2006, EIASM, Brussels, Belgium. Lalancette H;�� Campbell, SR. Educational neuroscience: Neuroethical considerations. International Journal of Environmental & Science Education, vol. 7, No. 1, January 2012, 37-52 Moratalla, NL. Neuroética: la dotación ética del cerebro humano. Cuadernos de Bioética XXVI, 2015/3a, 415-425.
Descrição:

Identificação dos riscos existentes no trabalho e ambiente, com ênfase à promoção da saúde do indivíduo e da coletividade. Normas gerais de biossegurança. Classificação de riscos. Principais causas de acidentes e medidas de prevenção e proteção individual e coletiva. Conduta e normas de laboratório. Procedimento operacional padrão. A disciplina visa capacitar o aluno sobre a importância da promoção da saúde, de modo que ele possa identificar os riscos físicos, químicos, biológicos, ergonômicos e demais acidentes aos quais os profissionais de laboratório estão expostos, além de identificar produtos e resíduos sólidos e líquidos dos serviços de saúde, desde a sua geração até a adequada destinação final. A disciplina consistirá em aulas teóricas e práticas em diferentes laboratórios, permeadas por leitura e discussão de textos referentes aos temas propostos. Os alunos serão avaliados por meio de seminários, entrega de relatórios de aulas práticas e demais trabalhos propostos.

Conteúdo temático

  1. Introdução à Biossegurança: Conceitos gerais, importância e legislação.
  2. Noções de segurança química e biológica em laboratório.
  3. Conduta em laboratório: níveis de segurança.
  4. Proteção (individual e coletiva) e prevenção de acidentes: diagnóstico e prevenção de riscos. Equipamentos de proteção individual (EPIs) e Equipamentos de proteção coletiva (EPCs).
  5. Manuseio, armazenamento e descarte de agentes químicos e biológicos potencialmente patogênicos.
  6. Normas de segurança em áreas de manipulação de materiais contagiosos, químicos e radioativos. Riscos biológicos, químicos e físicos.
  7. Práticas em laboratório
  • Organização do espaço de trabalho
  • Uso adequado e cuidados com equipamentos
  • Procedimento Operacional Padrão (POP)
Carga Horária: 30 h 
Total de Créditos: 2
Oferecimento: Semestral
 
Bibliografia:
• Costa MAF. Qualidade em biossegurança. Rio de Janeiro: Qualitymark, 2000. • Hirata MH, Hirata RDC, Filho MJ. Manual de Biossegurança. 2a ed Rev Amp. São Paulo, Barueri: Manole, 2012. 356 p. • Martins EV, Silva FAL, Lopes MCM. Biossegurança, informações e conceitos, textos básicos. Rio de Janeiro: Fiocruz, 2006. 288 p. • Molinaro EM, Majerowicz J, Valle S. Biossegurança em biotérios. Rio de Janeiro: Interciência, 2008. 226 p. Bibliografia complementar http://www.fiocruz.br/biosseguranca
 

Descrição:

A disciplina tem como objetivo descrever e analisar diferentes aspectos da cognição em roedores e primatas, estabelecendo seus correlatos neurais. As aulas serão compostas por discussões de capítulos de livros e artigos recentes relacionados ao conteúdo temático da disciplina.

Competências

  1. Domínio Científico – Pesquisar nos materiais indicados para ampliar o conhecimento do tema discutido na disciplina.
  2. Aptidões de Ensino – Desenvolver domínio pedagógico associado a conhecimentos da neurociência, com ênfase nos processos cognitivos, e da neuroengenharia.
  3. Trabalho em Equipe – Desenvolver a habilidade de trabalhar em um ambiente colaborativo em um ambiente multidisciplinar.
  4. Transformação da Sociedade – Utilizar os conhecimentos adquiridos para promover transformações sociais.
  5. Formação Ética – Desenvolver a atuação profissional pautada em princípios éticos.

Objetivos de Aprendizagem
Desenvolver o conhecimento dos alunos acerca da cognição em distintas espécies animais. – Conceituar os principais tópicos acerca da cognição, formando um arcabouço de conhecimento que irá guiar os alunos nas seguintes disciplinas do programa. – Estimular e guiar os alunos na leitura e discussão de artigos e capítulos de livro sobre cognição animal. – Traçar um paralelo entre cognição animal e a aplicabilidade em pesquisas que utilizam humanos como sujeitos experimentais.

  • Conteúdo temático
  • Córtex e cognição
  • Percepção e Atenção
  • Memória e aprendizado
  • Mapas cognitivos
  • Integração sensório-motora
  • Planejamento, tomada de decisões e comportamento estratégico
  • Emoções
  • Comunicação e linguagem
Carga Horária: 30 h 
Total de Créditos: 2
Oferecimento: Bianual – 2º Semestre.

Bibliografia:
Bibliografia Básica: – Kandel, E., Schwartz, J., Jessell, T. Principles of Neural Science. McGrall-Hill, 2000. – Michael S. Gazzaniga, Richard B. Ivry, George R. Mangun. Cognitive Neuroscience: The Biology of the Mind. W. W. Norton & Company. 2008. – Larry Squire, Darwin Berg, Floyd E. Bloom, Sascha du Lac, Anirvan Ghosh, Nicholas C. Spitzer. Fundamental Neuroscience, Elservier, 2013. Bibliografia Complementar: – Kandel, Eric R., James H. Schwartz, and Thomas M. Jessell. Essentials of Neural Science and Behavior. Norwalk, CT: Appleton & Lange, 1995. – Platt, M. L.; Ghazanfar, A. A. Primate Neuroethology. Oxford University Press, 2012. – Tomasello, M.; Call, J. Primate Cognition. Oxford University Press, 1997. Artigos científicos relacionados aos temas da disciplina – Davis, R.L.; Zhong, Y. The Biology of Forgetting-A Perspective. Neuron. 95(3):490-503, 2017. – Ferretti, V. and Papaleo, F. Understanding others: Emotion in recognition in humans and other animals. Genes, Brain and Behavior. 18(1), 2019. – Kukushkin, N.V.; Carew, T.J. Memory Takes Time. Neuron. 95(2):259-279, 2017. – Thiele, A.; Bellgrove, M. A. Neuromodulation of attention. Neuron. 97(4), 769-785, 2018. – Vonk J. Advances in Animal Cognition. Behav Sci (Basel), 6(4):27, 2016. Links de Internet: – https://www.cognifit.com/br/cognicao – https://www.nature.com/scitable/knowledge/library/animal-cognition-96639212 – http://www.animalcognition.org/category/mammals

Descrição:

O ensino superior no século XXI. O futuro do ensino superior. Engajamento de estudantes em aulas presenciais. A gestão da sala de aula presencial. Criação eficaz de disciplinas para o sucesso dos estudantes. Estratégias de aprendizagem colaborativa. Aprendizagem ativa. Aula Expositiva Interativa. Simulação. O que é ciência. O método científico. O Método Experimental. A Discussão Científica. As etapas de uma pesquisa científica. Ética em pesquisa científica. Métodos de leitura e análise de artigos em Neuroengenharia. Projeto de pesquisa. Importância do Curriculum vitae, Comunicação de informações científicas considerando os aspectos da fala, escrita, material audiovisual e postura em apresentações públicas, reuniões, exposição de painel, seminários, aulas e outros.

 
Competências:

Domínio da Neurociência e Engenharia Biomédica – Aplicar os conhecimentos da engenharia em neurociência
Domínio Científico – Pesquisar e realizar experimentos com rigor científico para solucionar problemas, buscando a inovação
Criação e Desenvolvimento de Sistemas aplicados – Projetar, desenvolver e implementar sistemas computacionais objetivando a integração de recursos físicos e lógicos
Aptidões de Ensino – Desenvolver domínio pedagógico associado a conhecimentos da neuroengenharia
Trabalho em Equipe – Desenvolver a habilidade de trabalhar em um ambiente colaborativo
Transformação da Sociedade – Utilizar os conhecimentos adquiridos para causar transformações sociais
Formação Ética – Desenvolver a atuação profissional pautada em princípios éticos.

Objetivos de Aprendizagem:
• Compreender os elementos da criação de uma disciplina de sucesso 

• Identificar modelos de design de aprendizagem 

• Analisar o alinhamento de objetivos, avaliações e recursos de aprendizagem 

• Aplicar princípios de atividades de ensino engajadoras 

• Analisar as melhores práticas para facilitar a aprendizagem colaborativa 

• Entender as teorias e características da aprendizagem ativa 

• Compreender os procedimentos metodológicos da Aula Expositiva Interativa 

• Colocar em prática a Aula Expositiva Interativa de forma a facilitar a aprendizagem dos estudantes 

• Conceituar e caracterizar a simulação como metodologia de ensino 

• Avaliar em que situações de aprendizagem os tipos de simulação podem ser aplicados 

• Definir ciência e métodos científicos 

• Descrever as etapas de uma pesquisa científica 

• Selecionar artigos científicos apropriados para a neuroengenharia analisando a sua pertinência à área

Conteúdo temático:

  1. Didática
    • O ensino superior no século XXI: • Perspectivas sobre ensino e aprendizagem • Estudantes no centro • Foco nos docentes • O futuro do ensino superior: Visão geral • O futuro do ensino superior • Conexões globais • Foco na aprendizagem no mundo real • Aumento da prontidão para o local de trabalho • Engajamento de estudantes em aulas presenciais: Como reconhecer o engajamento de estudantes • Prática intencional e reflexiva • Confiança social para engajamento de estudantes • Como engajar estudantes com o conteúdo do curso • Como apoiar o engajamento entre estudantes • A gestão da sala de aula presencial: Introdução à gestão da sala de aula presencial • Como abordar problemas comportamentais comuns na sala de aula presencial • Planejamento intencional da gestão da sala de aula • Como abordar outros problemas de gestão da sala de aula • Reconhecer estudantes como indivíduos • Criação eficaz de disciplinas para o sucesso dos estudantes: Identificar os resultados desejados • Determinar as evidências de avaliação • Planejar as experiências e instruções de aprendizagem • Estratégias de aprendizagem colaborativa: O que é a aprendizagem colaborativa? • Benefícios da aprendizagem colaborativa • Facilitação da aprendizagem colaborativa • Atividades de aprendizagem colaborativa • Aprendizagem ativa: Introdução: O que é aprendizagem ativa? • Teorias e características da aprendizagem ativa • Benefícios e desafios da aprendizagem ativa • Estratégias para a aprendizagem ativa • Aula Expositiva Interativa: O que é a aula expositiva e interativa? • Procedimentos metodológicos • Simulação: O que é simulação? • Procedimentos metodológicos
  2. Metodologia científica
    • O Método científico • O que é pesquisa? • Conceito de pesquisa científica • Pesquisas: observacional, experimental e não-experimental (quase-experimental) • Pesquisas: exploratória, descritiva e explicativa • A pesquisa em seres humanos e em Animais de Experimentação • A pesquisa em Seres Humanos: Conceito e preceitos éticos • O tratado de Helsinque e suas atualizações • O consentimento esclarecido • Pesquisa em animais de experimentação: Conceito e princípios éticos • Regras para uso de animais em experimentação • As etapas de uma pesquisa científica • A escolha do tema e a formulação do problema • Tema: a justificativa, a relevância, a importância • Problema: a dúvida, a pergunta • A construção das hipóteses • As relações entre tema, problema e hipótese • O referencial teórico • Projeto de pesquisa • As finalidades de um projeto de pesquisa • A estrutura de elaboração de um projeto de pesquisa: página de rosto, introdução, objetivos geral e específico, justificativa, métodos e cronograma • O projeto de pesquisa e o Comitê de Ética em Pesquisa • Relatório científico • Adequação a exigências éticas e precauções a serem tomadas • Redação e apresentação de um projeto de pesquisa
 
Carga horária: 45 h
Créditos: 3

Bibliografia:
Bibliografia Básica: – BACICH, Lilian; MORAN, José. Metodologias ativas para uma educação inovadora: uma abordagem teórico-prática. Penso Editora, 2018. – GIL, Antonio Carlos. Como elaborar projetos de pesquisa. Manual de elaboração de projetos de pesquisa. 3a ed. Atlas, 1996. – MARCONI, MA, LAKATOS EM. Metodologia do Trabalho Científico: Procedimentos Básicos; Pesquisa Bibliográfica, projeto e relatório; Publicações e Trabalhos Científicos. 7a ed. Rev. Amp. São Paulo: Atlas, 2013. Bibliografia Complementar: – CACETE, Núria Hanglei. O Ensino Superior no Brasil e a Formação de Professores: 1930-2000. Paco Editorial, 2018. – CAMPOS, Carolina Rosa; DA SILVA, Talita Fernanda. Criatividade no ensino superior: uma perspectiva internacional. Psicologia Escolar e Educacional, v. 16, n. 2, p. 339-340, 2012. – CERVO, AL, BERVIAN, PA, SILVA R. Metodologia Científica. 6a ed. São Paulo: Pearson Prentice Hall, 2007. 162 p. – DÁVILA, Cristina; VEIGA, Ilma Passos Alencastro. Didática e docência na educação superior: implicações para a formação de professores. 2012. – GIL, Antonio Carlos. Didática do ensino superior. Atlas, 2015. – OLIVIERI, MFA; OLIVIERI, M. A.; BALLABEN, C. B. Didática e práticas do ensino superior. Editora Globus, São Paulo, 2013. – SANTOS, AR. Metodologia científica: a construção do conhecimento. Rio de Janeiro: DP&A, 1999. – SILVA, MHA, PEREZ, IL. Docência no Ensino Superior. IESDE Brasil S.A., 196 p., 2009. Websites relacionados aos temas da disciplina – Center for Educational Innovation: University of Minnesota. (não datado). What is active learning? (O que é aprendizagem ativa?). Extraído em 7 de abril de 2018, de https://cei.umn.edu/support-services/tutorials/what-active-learning/ – Weimer, M. (2011). Defining active learning (Definindo a aprendizagem ativa). Faculty Focus. Extraído de https://www.facultyfocus.com/articles/teaching-professor-blog/defining-active-learning/
Descrição:
Enquanto o mundo pode ser cada vez mais interconectado, a violação dos direitos humanos, a inequidade e a pobreza ainda ameaçam a paz e a sustentabilidade. O ISD entende que o papel da educação deve ir além do desenvolvimento de conhecimentos e habilidades, reconhecendo a necessidade de fomentar entre seus alunos a construção de valores e atitudes que os possibilitem entender e resolver questões globais nas áreas social, política, cultural, econômica e ambiental. 
 
Abordagem integrada aos quatro pilares da educação: – Aprender a conhecer – amplo conhecimento geral, com oportunidade de aprofundar um pequeno número de matérias; – Aprender a fazer – adquirir não apenas habilidades profissionais, mas também a competência para lidar com múltiplas situações e trabalhar em equipes; – Aprender a ser – desenvolver a própria personalidade e ser capaz de agir com maior grau de autonomia , julgamento e responsabilidade pessoal; – Aprender a viver juntos – desenvolver uma compreensão do outro e uma apreciação da interdependência.

Competências:

  1. Reconhecer a educação como força transformadora para promover dignidade e direitos humanos, para erradicar a pobreza e aprofundar a sustentabilidade, com respeito pela diversidade humana, solidariedade internacional e responsabilidade compartilhada
  2. Postura aberta à transformação do conhecimento e da própria prática
  3. Escolha de estratégias interativas para a construção e socialização de conhecimentos, segundo as necessidades de aprendizagem identificadas, considerando a diversidade sociocultural
  4. Utilização dos desafios do trabalho para estimular e aplicar o raciocínio científico, formulando perguntas e hipóteses e buscando dados e informações, com ênfase à metodologia da problematização
  5. Análise crítica de fontes, métodos e resultados, no sentido de avaliar evidências e práticas para a promoção da cidadania global
  6. Identificação da necessidade de produção de novos conhecimentos, a partir do diálogo entre a própria prática, as demandas sociais, a produção científica e o desenvolvimento tecnológico disponíveis
  7. Favorecimento ao desenvolvimento científico e tecnológico voltado para a atenção das necessidades coletivas, por meio da disseminação das melhores práticas e do apoio à realização de pesquisas de interesse da sociedade
  8. Aprender interprofissionalmente, com base na reflexão sobre a própria prática e pela troca de saberes com profissionais de outras áreas do conhecimento, para a orientação da identificação e discussão dos problemas, estimulando o aprimoramento da colaboração para a cidadania global.

 

Objetivos de Aprendizagem:
O objetivo geral é a inserção dos pós-graduandos nas diversas ações programáticas desenvolvidas pelo ISD, de forma que possam aguçar o senso de responsabilidade social e colocar em prática o compromisso com a cidadania. – Tem ainda como objetivo capacitar os pós-graduandos para a implementação de ações de extensão de forma integrada ao currículo, conforme estabelecido no Plano Nacional de Educação (PNE) em sua meta 12, na estratégia 12.7, “assegurar, no mínimo, 10% do total de créditos curriculares exigidos para a graduação em programas e projetos de extensão universitária, orientando sua ação, prioritariamente, para áreas de grande pertinência social”. – Tendo como referência a metodologia da problematização com o Arco de Maguerez, a disciplina prioriza vivências na comunidade que favoreçam o desenvolvimento da atitude reflexiva sobre a responsabilidade social da ciência e de competências colaborativas para a transformação social na direção de um mundo mais justo, pacífico, tolerante, inclusivo, seguro e sustentável.
 
Conteúdo temático
Unidade I – Pensar globalmente, agir localmente
• Educação para a cidadania global
• Objetivos de Desenvolvimento Sustentável (ODS) da Agenda 2030 da ONU
• Programa de Educação para a Ação Social e Comunitária do ISD
• Responsabilidade social da pesquisa científica
• Competência cultural e educação para a cidadania global
• Educação e Trabalho Interprofissional
• Metodologia da Problematização com o Arco de Maguerez.
 
Unidade II – Vivência integrada às ações programáticas do ISD: desenvolvimento de ações e projetos a partir da identificação de necessidades
• Módulo de dispersão no qual os alunos se integrarão às ações programáticas de sua escolha, sob a supervisão de campo dos respectivos coordenadores.
• Elaboração de hipóteses para solução de problemas da comunidade, a partir dos recursos disponíveis
• Ferramentas de gestão e avaliação de projetos
• Projeto de atuação voltada para superação da(s) necessidade(s) identificada(s)
 
Unidade III – Execução dos projetos de aplicação à realidade identificada
• Módulo de execução de projetos de aplicação prática sobre a necessidade/problema identificado junto à comunidade envolvida
• Auto avaliação (portfólio individual)
• Apresentação dos resultados obtidos e do plano de avaliação do projeto
 
Carga horária: 60 h
Créditos: 4
 
Bibliografia:
Bibliografia Básica: • Barr, H. et al. Interprofessional Education – The Genesis of a global movement. United Kingdon: Center for The Advancement of Interprofessional Education – CAIPE, June, 2015. • Barr,H & Low,H. Introdução à Educação Interprofissional. CAIPE, 2013 • Beck, Ulrich, 2011. Sociedade de risco: rumo a uma outra modernidade. São Paulo, Ed. 34, 2010, 334p. • Berbel, N. A. N. Metodologia da problematização: experiências com questões de ensino superior. Londrina: EDUEL, 1998. • Brasil, 2017. Relatório Nacional sobre os Objetivos de Desenvolvimento Sustentável. • Freitas Júnior RAO, Santos CAD, Lisboa LL, Freitas AKMS, Garcia VL, Azevedo GD. Incorporando a Competência Cultural para Atenção à Saúde Materna em População Quilombola na Educação das Profissões da Saúde. Rev. bras. educ. med. 2018 jun; 42(2):100-109. • Reeves, S. et al. A BEME systematic review of the effects of interprofessional education: BEME guide no. 39, Med. teach., London, v. 38, no. 7, p. 656-668, 2016. • UNESCO. Repensar a educação: rumo a um bem comum mundial? UNESCO Brasil, 2016, 91p. Bibliografia Complementar: • Costa MV, Vilar MJ, Azevedo GD, Reeves S. A educação interprofissional no contexto brasileiro: algumas reflexões. COMUNICAÇÃO SAÚDE EDUCAÇÃO, Interface, 2016; 20(56):197-8. • Melo MC, Queluci G de C, Gouvêa MV. Problematizing the multidisciplinary nurse residents. Rev Esc Enferm USP. 2014;48(4):706-14. residency in oncology: a practical teaching protocol from the perspective of • Santos Júnior GAD, Onozato T, Rocha KSS, Ramos SF, Pereira AM, Cruz CFDS, Brito GC, Lyra-Jr DP. Integration of clinical pharmacy services into the Brazilian health system using Problematization with Maguerez Arc. Res Social Adm Pharm. 2019;15(2):173-181. Links de Internet: https://www.caipe.org https://nacoesunidas.org/pos2015/agenda2030/
Descrição:
A neuroengenharia é uma área de pesquisa interdisciplinar que estuda o funcionamento do sistema nervoso e desenvolve soluções para as limitações e disfunções associadas a esse sistema, se deparando constantemente com problemas pouco explorados e com boas oportunidades de soluções. O empreendedorismo e inovação caminham juntos e são de fundamental importância para a criação de um novo negócio e para a sobrevivência de empresas estabelecidas. O objetivo da disciplina de empreendedorismo e inovação é abrir o horizonte de atuação dos novos profissionais, apresentando atuações além da academia, além de introduzir fundamentação para criação de startups, produto viável mínimo (MVP) e empresas bem sucedidas. Nesta disciplina os discentes serão encorajados a se tornar empreendedores de sucesso, buscando novas formas de inovar, criar soluções e transformar a área da neuroengenharia. Para isso, é fundamental que todos consigam analisar o mercado de forma crítica, verificando as oportunidades pouco ou não exploradas. 
 
Competências:
  1. Domínio da Neurociência e Engenharia Biomédica – Aplicar os conhecimentos da engenharia em neurociência; 
  2. Domínio Científico – Pesquisar e realizar experimentos com rigor científico para solucionar problemas, buscando a inovação. 
  3. Criação e Desenvolvimento de Sistemas aplicados – Projetar, desenvolver e implementar sistemas computacionais objetivando a integração de recursos físicos e lógicos. 
  4. Trabalho em Equipe – Desenvolver a habilidade de trabalhar em um ambiente colaborativo. 
  5. Transformação da Sociedade – Utilizar os conhecimentos adquiridos para causar transformações sociais. 
  6. Formação Ética – Desenvolver a atuação profissional pautada em princípios éticos. 
  7. Objetivos de Aprendizagem
  8. Apresentar os conceitos gerais acerca de empreendedorismo e inovação, além de conceitos ligados aos mesmos, tais como empreendedor e ecossistemas de inovação. – Identificar oportunidades de criação de novos negócios, produtos e serviços. – Compreensão do conceito de empreendedorismo e inovação ligados aos novos desafios vividos por empreendedores na criação de negócios disruptivos. – Proporcionar o conhecimento dos processos e técnicas necessários à abertura de novos negócios, desde a concepção da ideia até a implementação de um produto viável mínimo (MVP). – Desenvolver a capacidade de identificação de ameaças e oportunidades na criação de negócios inovadores. – Desenvolver a capacidade de avaliação do desempenho de negócios inovadores. 
 
Conteúdo Temático
• Ciência e tecnologia no Brasil e no mundo • Inovação e empreendedorismo • Pesquisa de mercado e benchmanking • Tecnologias exponenciais e inovações disruptivas • Plano de negócios • Gestão de projetos (Gerenciamento de riscos) • Metodologias e ferramentas (Kanban; Scrum; Lean Startup; SMART; Design Thinking; Business Model Canvas) • Métricas e gestão financeira • Neurobusiness: neurociência aplicada aos negócios • Ecossistemas de inovação e startups • Captação de recursos para projetos de inovação • Propriedade Intelectual; Aplicação prática.
 
Carga Horária: 30 h 
Total de Créditos: 2
 
Bibliografia:
Bibliografia Básica: – Cicília Raquel Maia Leite; Célia Aparecida dos Reis; Pedro Canisio Binsfeld; Suélia de Siqueira Rodrigues Fleury Rosa. (Org.). Novas tecnologias aplicada à saúde: inovação, internet das coisas, horizontes e desafios. 1ed.Mossoró: EDUERN, 2021. – Cicília Raquel Maia Leite; Célia Aparecida dos Reis; Pedro Canisio Binsfeld; Suélia de Siqueira Rodrigues Fleury Rosa. (Org.). Novas Tecnologias Aplicadas a Saúde: Desenvolvimento de Sistemas Dinâmicos – Conceitos, aplicações e utilização de técnicas inteligentes e regulação. 1ed.Mossoró: EDUERN, 2019. – Atson Carlos de S. Fernandes; Fernanda Ferraz de Castro; Claudio Reynaldo B. de Souza; Eduardo Manuel de F. Jorge; Josiane Dantas V. Barbosa. (Org.). Empreendedorismo e Inovação em Saúde: Ciência & Mercado. 1ed.Salvador: IFBA, 2018.
Bibliografia Complementar: – CHRISTENSEN, Clayton M.; Ojomo, Efosa; Dillon, Karen. O Paradoxo da Prosperidade: Como a inovação pode tirar as nações da pobreza. Alta Books, 2019. – ISMAIL, Salim; Malone, Michael S.; Geest, Yuri Van. Organizações Exponenciais: Por que elas são 10 vezes melhores, mais rápidas e mais barata que a sua (e o que fazer a respeito). Rio de Janeiro: Alta Books, 2019. – KEPLER, João. Smart Money: A arte de atrair investidores e dinheiro inteligente para seu negócio. São Paulo: Editora Gente, 2018. – OSTERWALDER, Alexander; Pigneur, Yves. Business Model Generation: Inovação em Modelos de Negócios. Alta Books, 2011. – RIES, Eric. A Startup Enxuta: Como os empreendedores atuais utilizam inovação contínua para criar empresas extremamente bem-sucedidas. São Paulo: Leya Editora, 2012. – THIEL, Peter; Masters, Blake. De Zero a Um: O que aprender sobre empreendedorismo com o Vale do Silício. São Paulo: Editora Objetiva, 2014.

Descrição:

O objetivo da disciplina é apresentar ao estudante conhecimentos sobre Imunologia e Biologia Celular em condições fisiológicas e patológicas e, principalmente, no contexto da resposta tecidual ao implante de eletrodos medulares e cerebrais. Compreensão de como as células do sistema nervoso central se originam, estudo do conteúdo celular e do papel do neurônio e células da glia, detalhamento dos tipos e mecanismos de morte celular, introdução ao sistema imunológico inato e adaptativo, compreensão de biocompatibilidade, noções de técnicas de microscopia e biologia molecular.
A disciplina consistirá de aulas expositivas e práticas e discussão de artigos científicos referente aos temas propostos. O sistema de avaliação será baseado em discussões em sala, apresentação de seminários referentes aos temas abordados na disciplina e relatórios de aulas práticas.

Conteúdo temático:

  1. Origem das células do sistema nervoso central
    • Neurônios • Células da glia
  2. Organelas citoplasmáticas: estrutura e função
    • Membrana celular • Citoesqueleto • Ribossomos • Retículo endoplasmático (liso e rugoso) • Complexo de Golgi • Lisossomos/Vacúolos • Peroxissomos • Mitocôndrias • Cloroplastos • Centríolos • Núcleo
  3. Mecanismos de produção de proteínas
    • Transcrição • Tradução • Mecanismos pós-transcricionais e pós traducionais
  4. Tipos e mecanismos de morte celular
    • Necrose • Apoptose • Necroptose • Piroptose
  5. Sistema imunológico inato
    • Mecanismos de ativação • Mecanismos de ação
  6. Sistema imunológico adaptativo
    • Mecanismos de ativação • Mecanismos de ação
  7. Biocompatibilidade
    • Materiais biocompatíveis • Resposta inflamatória • Resposta anti-inflamatória
  8. Noções de microscopia
    • Tipos de microscópios • Técnicas de microscopia
  9. Práticas em biologia celular
    • PCR em tempo real
 
Carga Horária: 45 h 
Total de Créditos: 3
Oferecimento: Anual 2º Sem.
 
Bibliografia:
• Alberts B, Johnson A, Lewis J, et al. Molecular Biology of the Cell. 4th edition. New York: Garland Science; 2002 • Artigos científicos recentes relacionados ao tema Bibliografia complementar: • Alberts B, Bray D, Hopkin K, Johnson A, Lewis J, Raff M, Roberts K, Walter P. Fundamentos da biologia celular. 3.ed. Porto Alegre: Artmed, 2011. 864 p. • De Robertis EMF, Hib J. Bases da biologia celular e molecular. 4a ed. Rio de Janeiro: Guanabara Koogan, 2014. 389 p.

Descrição:

O crescente aumento das atividades de pesquisa básica e clínica no Brasil levarão a consequente aproximação destes dois ambientes e seus pesquisadores. A sociedade através dos órgãos de fomento é cada vez mais seletiva em apoiar projetos que planejem a aplicabilidade de seus experimentos da área básica em pesquisa clínica. O objetivo desta disciplina é apresentar ao aluno o ambiente de integração entre a pesquisa básica e pesquisa clínica em neurociências e demonstrar as ferramentas e processos que os pesquisadores devem conhecer para se capacitar a participar deste ambiente: Demonstrar o processo e metodologias que são utilizados no transcorrer de uma pesquisa até sua aplicação no diagnóstico e tratamento de doenças neurológicas. Apresentar questões surgidas de aplicações médicas que levam a realização de pesquisas básicas (translação reversa). Apresentar como os órgãos financiadores de pesquisas, públicos e privados, enxergam estas iniciativas de pesquisa translacional e como os Institutos de pesquisa e Universidades estão se preparando; Apresentar e discutir projetos de pesquisa em neurociências, já em fase final, que hoje são utilizados no diagnóstico ou tratamento de doenças neurológicas; Discutir projetos de neurociências que iniciaram com o pensamento a integração de pesquisa básica-pesquisa clínica.

Conteúdo temático:

  1. Visão Geral de Tecnologia Assistiva
    • Conceitos e nomenclaturas • Fases da pesquisa translacional • Translação e translação reversa
  2. Perspectivas em Pesquisas com Tecnologia Assistiva
    • Neuroengenharia na neurologia e neurocirurgia • Exemplos de produtos translacionais
  3. Desenvolvimento de Pesquisas básica (fase pré-clínica) e clínica (Fases I a IV)
  4. Inovação tecnológica e Patentes
    • Propriedade intelectual e lei de propriedade intelectual • Patentes e criações industriais • Bases legais brasileiras e o sistema internacional de patentes • INPI: Papel e funcionamento.
  5. O papel dos Órgãos de Fomento e da Indústria: histórico, atualidade e perspectiva.
 
Carga Horária: 30 h 
Total de Créditos: 2
Oferecimento: Bianual – 2º Semestre
 
Bibliografia:
• Rousche et al. Translational neural engineering: multiple perspectives on bringing benchtop research into the clinical domain. J Neural Eng. 2008 March ; 5(1): P16–P20. • Mobley,W.; Rosenberg,RN. The Evolution of Academic Neurology: New Information Will Bring New Meaning. Arch Neurol/Vol 69 (n. 3), Mar 2012. • Bast, R.C., Mills, G.B., and Young, R.C., Translational research: traffic on the bridge, Biomed. Pharmacother., 55, 565–571, 2001. • Birmingham, K., What is translational research? Nature Med., 8, 647, 2002. • Carrel, T., The relationship between surgeon and basic scientist, Transplant Immunol., 
9, 331–337, 2002. • Finkelstein, R., Miller, T., and Baughman, R., The challenge of translational research: 
a perspective from the NINDS, Nature Neurosci., 5S, 1029–1030, 2002. • Graupe,D. The role of neuroengineering in neurological research and in neurological practice. Neurological Research, 2004, Volume 26, September • Okie S. What ails the FDA? N Engl J Med. 2005; 352:1063-1066.
39. Rosenberg RN. Translating biomedical research to the bedside: a national crisis and a call to action. JAMA. 2003;289:1305-1306. • Fuentes R, Petersson P, Siesser WB, Caron MG & Nicolelis MAL. Spinal cord stimulation restores locomotion in animal models of Parkinson’s disease. Science (2009) 323: pp. 1578-1582. • Lebedev MA & Nicolelis MAL. Brain-machine interfaces: past, present and future. Trends Neurosci (2006) 29: pp. 536-546. • Micera S, Rossini PM, Rigosa J, Citi L, Carpaneto J, Raspopovic S, Tombini M, Cipriani C, Assenza G, Carrozza MC, Hoffmann K, Yoshida K, Navarro X & Dario P. Decoding of grasping information from neural signals recorded using peripheral intrafascicular interfaces. J Neuroeng Rehabil (2011) 8: p. 53. • Venter JC, Adams MD, Myers EW, et al. The sequence of the human genome. Science. 2001;291:1304-1350. • Archibald, S.J. et al., Monkey median nerve repaired by nerve graft or collagen nerve 
guide tube, J. Neurosci., 15, 4109–4123, 1995. • Barnett, G.H. et al., Intraoperative localization using an armless, frameless stereotactic 
wand: technical note, J. Neurosurg., 78, 510-514, 1993. • Nutt, J.G. et al., Randomized, double-blind trial of glial cell line-derived neurotrophic 
factor (GDNF) in PD, Neurology, 60, 69–73, 2003. • Nathan, D.G., Careers in translational clinical research: historical perspectives, future 
challenges, JAMA, 287, 2424–2427, 2002.

Descrição:

Introdução e história da interface cérebro-máquina (ICM) e suas derivações: interface cérebro-computador (ICC), interface homem-máquina (IHM), interface homem-computador (IHC), interface cérebro-neural-máquina (BNMI), e interface cérebro-máquina-cérebro (BMBI). Dispositivos mais utilizados para a aquisição de dados e suas diferenças. ICM restaurativa/assistiva. A disciplina tem como objetivo principal apresentar aos estudantes diversas técnicas de interface cérebro-máquina, mostrar a diferença entre elas e a aplicabilidade. Os alunos são estimulados a tirar suas próprias conclusões a respeito das técnicas e escolher a melhor delas para cada situação, bem como terão a oportunidade de fazer experimentos práticos.

Conteúdo temático:

  1. Visão Geral da Neuroengenharia em Interfaces Cérebro-Máquina
  2. Introdução e história das interfaces homem-máquina.
  3. Tipos de dispositivos utilizados e diferenças tecnológicas, tipos de sinais e processamentos.
    • Eletroencefalograma (EEG) • Magnetoencefalograma (MEG) • Eletromiografia (EMG) • Eye-tracking • Ressonância magnética funcional (fMRI) • Espectroscopia de infravermelho próximo (NIRS) • Tomografia por emissão de positrões (PET) • Eletrocorticografia (ECoG) • Matrizes de eletrodos • Interfaces gráficas: Open Vibe, BCI 2000, Open BCI, EEG Lab, etc • P300 • Potencial evocado visual (PEV) • Potencial relacionado ao evento (PRE) • Spike, LFP e Filtro Wiener • Técnicas de estimulação motora: Estimulação elétrica funcional (FES), Estimulação da medula
  4. Aplicações clínicas de dispositivos restaurativos e assistivos
  5. Desenvolvimento e futuro da interfaces homem-máquina e neuropróteses
 
Carga Horária: 60 h 
Total de Créditos: 4
Oferecimento: Anual – 1º Semestre
 
Bibliografia:
– Walter Freeman (Author), Rodrigo Quian Quiroga. Imaging Brain Function With EEG: Advanced Temporal and Spatial Analysis of Electroencephalographic Signals, 2012. – Nidal Kamel (Editor), Aamir Saeed Malik (Editor). EEG/ERP Analysis: Methods and Applications, 2014. – Lebedev MA, Nicolelis MAL (2006) Brain machine interfaces: Past, present and future. Trends Neurosci.29:536-546. – Carmena JM, Lebedev MA, Crist RE, O’Doherty JE, Santucci DM, et al. (2003) Learning to Control a Brain–Machine Interface for Reaching and Grasping by Primates. PLoS Biol 1(2): e42. doi:10.1371/journal.pbio.0000042. – Birbaumer N and Cohen LG (2007) Brain-computer interfaces: communication and restoration of movement in paralysis. J Physiol 579:621–636. – Soekadar SR, Birbaumer N, Cohen LG (2011) Brain-Computer Interfaces in the Rehabilitation of Stroke and Neurotrauma. Systems Neuroscience and Re-habilitation 1:3-18. – Soekadar SR, Witkowski M, Mellinger J, Ramos A, Birbaumer N, Cohen LG (2011) ERD-based online brain-machine interfaces (BMI) in the context of neu-rorehabilitation: optimizing BMI learning and performance. IEEE Trans Neural Syst Rehabil Eng. 19:542-549. – Birbaumer N (2006) Breaking the silence: Brain-computer interfaces (BCI) for com-munication and motor control. Psychophysiology 43:517–532. – Soekadar S., Haagen K., Birbaumer N. (2008) Brain Computer Interfaces (BCI) : Restoration of movement and Thought from Neuroelectric and Metabolic Brain Activity, Coordination: Neural, Behavioral and Social Dynamics, Springer Berlin Heidelberg, chapter 11, p. 229-252. Bibliografia complementar: – Jonathan Wolpaw (Editor), Elizabeth Winter Wolpaw (Editor). Brain-Computer Interfaces: Principles and Practice, 2012. – Dornhege, Millán, Hinterberger , McFarland,Müller. Toward Brain-Computer Interfacing (Neural Information Processing series), 2007. – Bin He. Neural Engineering, 2013. – Farina, Dario; Jensen, Winnie. Introduction to Neural Engineering for Motor Rehabilitation, 2013. – Luck, S.J. An Introduction to the Event-Related Potential Technique, 2014. – Paul E. Holtzheimer (Editor), William McDonald. A Clinical Guide to Transcranial Magnetic Stimulation, 2014. – Lucia Alba-ferrara. Transcranial Magnetic Stimulation: Methods, Clinical Uses and Effects on the Brain (Neuroscience Research Progress), 2013. – Andres M. Lozano, Mark Hallett. Brain Stimulation, Volume 116: Handbook of Clinical Neurology, 2013. – Roi Cohen Kadosh. The Stimulated Brain: Cognitive Enhancement Using Non-Invasive Brain Stimulation, 2014. – Saltzman, W.M. Biomedical Engineering: Bridging Medicine and Technology,2009. – Brendan Z. Allison, Stephen Dunne, Robert Leeb and José Del R. Millán. Towards Practical Brain-Computer Interfaces: Bridging the Gap from Research to Real-World Applications, 2013. – Guger C., Allison B., Leuthardt E.C. Brain-Computer Interface Research: A State-of-the-Art Summary, 2013. – Roi Cohen Kadosh. The Stimulated Brain: Cognitive Enhancement Using Non-Invasive Brain Stimulation, 2014. – Thomas Jue (Editor), Kazumi Masuda (Editor). Application of Near Infrared Spectroscopy in Biomedicine, 2013. – Donald A. Burns (Editor), Emil W. Ciurczak (Editor). Handbook of Near-Infrared Analysis, Third Edition (Practical Spectroscopy), 2007. – Vincent Walsh, Alvaro Pascual-Leone. Transcranial Magnetic Stimulation: A Neurochronometrics of Mind, 2005. – Artemiadis, P. Neuro-Robotics: From Brain Machine Interfaces to Rehabilitation Robotics (Trends in Augmentation of Human Performance), 2014. – Cristina Morganti-Kossmann (Editor), Ramesh Raghupathi (Editor), Andrew Maas (Editor). Cambridge University Press; 1 edition. Traumatic Brain and Spinal Cord Injury: Challenges and Developments, 2012 – Jonathan Wolpaw (Editor), Elizabeth Winter Wolpaw (Editor). Brain-Computer Interfaces: Principles and Practice, 2012

Descrição:

Generalização e dimensão VC. Bias e variância. Modelos de classificação e regressão lineares. Redes neurais. Overfitting. Regularização. Validação. Máquinas de suporte vetorial. Métodos baseados em kernels. Funções de base radial. Algoritmos de agrupamentos. 

Competências:

  1. Domínio da Neurociência e Engenharia Biomédica – Conhecer e dominar os princípios dos algoritmos de aprendizagem de máquina
  2. Domínio Científico – Ter capacidade de entender e utilizar as técnicas utilizadas no estado da arte de aprendizagem de máquina
  3. Criação e Desenvolvimento de Sistemas aplicados – Projetar, desenvolver e implementar sistemas computacionais objetivando a integração de recursos físicos e lógicos 
  4. Aptidões de Ensino – Desenvolver domínio pedagógico associado a conhecimentos da neuroengenharia
  5. Trabalho em Equipe – Desenvolver a habilidade de trabalhar em um ambiente colaborativo
  6. Transformação da Sociedade – Utilizar os conhecimentos adquiridos para causar transformações sociais
  7. Formação Ética – Desenvolver a atuação profissional pautada em princípios éticos. 

Objetivos de Aprendizagem:

Adquirir a ideia intuitiva dos princípios básicos de aprendizagem de máquina como generalização, dimensão VC e bias e variância. – Conhecer os principais algoritmos de classificação e regressão. – Conhecer os principais pacotes em python que implementam algoritmos de aprendizagem de máquina. – Identificar e corrigir eventuais problemas durante treinamento de algoritmos de aprendizagem de máquina. 

Conteúdo temático:

• Teoria da generalização

• Erro e ruído

• Dimensão VC

• Modelos lineares de classificação e regressão

• Redes neurais MLP e backpropagation

• Overfitting

• Máquina de suporte vetorial

• Métodos baseados em kernels 

• Funções de base radial 

• Algoritmos de agrupamentos: k-médias, mapas auto-organizáveis, DBSCAN.

Carga Horária:
Total de Créditos: 3
 
Oferecimento: Bianual – 1º Semestre.
 
Bibliografia:
Bibliografia Básica: • Abu-Mostafa, Yaser S., Malik Magdon-Ismail, and Hsuan-Tien Lin. Learning from data. Vol. 4. New York, NY, USA:: AMLBook, 2012. • Rajaraman, Anand, and Jeffrey David Ullman. Mining of massive datasets. Cambridge University Press, 2011. Bibliografia Complementar: • Bishop, Christopher M. Pattern recognition and machine learning. springer, 2006. Links de Internet: https://work.caltech.edu/telecourse.html

Descrição:

Revisão das principais técnicas de processamento de sinais eletrofisiológicos (estimação de espectro, conectividade, projeto e uso de filtros, métodos para processos pontuais). Utilização das bibliotecas de python para processamento de sinais. Técnicas de visualização em python e apresentação dos resultados.

Competências:

  1. Domínio da Neurociência e Engenharia Biomédica – Aplicar as técnicas de processamento de sinais em dados reais de eletrofisiologia
  2. Domínio Científico – Ter a capacidade de entender quando aplicar os métodos para responder as hipóteses levantadas na pesquisa
  3. Criação e Desenvolvimento de Sistemas aplicados – Desenvolvimento de rotinas para análise de dados
  4. Aptidões de Ensino – Não se aplica
  5. Trabalho em Equipe – Desenvolver a habilidade de trabalhar em um ambiente colaborativo
  6. Transformação da Sociedade – Utilizar os conhecimentos adquiridos para causar transformações sociais
  7. Formação Ética – Desenvolver a atuação profissional pautada em princípios éticos.

 

Objetivos de Aprendizagem:
O objetivo da disciplina é fornecer aos alunos uma experiência prática maior e mais intensa nas técnicas de processamento de sinais. Por ser mais prática que teórica, o objetivo é que os alunos aprendam a usar as ferramentas mais comuns para análise de dados em python, como as bibliotecas scipy e numpy. Além de planejarem passo a passo como fazer a análise para responder as perguntas levantadas na hipótese do projeto.

Conteúdo temático:

  • Implementação de técnicas de pré-processamento e limpeza de dados
  • Apresentação e utilização das principais funções implementadas no scipy para processamento de sinais: Estimação Espectral, Estimação de Conectividade e criação e uso de Filtros
  • Criação de gráficos e técnicas de visualização em python
  • Aplicação de testes estatísticos usando o pacote statsmodels
  • Apresentação e discussão dos resultados de projetos de pesquisa.
Carga Horária: 30 h 
Total de Créditos: 2
 
Bibliografia:
Bibliografia Básica: • van Drongelen, W. Signal Processing for Neuroscientists, An Introduction to the Analysis of Physiological Signals, Academic Press, 2006. • Wallisch, P., Lusignan, M., Benayoun, M., Baker, T., Dickey, A., Hatsopoulos, N. MATLAB for Neuroscientists: An Introduction to Scientific Computing in MATLAB, Academic Press, 2008. Bibliografia Complementar: • Cohen, Mike X. MATLAB for brain and cognitive scientists. MIT Press, 2017. • Cohen, Mike X. Analyzing neural time series data: theory and practice. MIT press, 2014. Links de Internet: • https://www.youtube.com/channel/UCUR_LsXk7IYyueSnXcNextQ • https://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/

Descrição:

A neuromodulação consiste no uso de agentes químicos, biológicos ou físicos para restabelecer, modular, inibir ou aumentar as funções do sistema nervoso. Ela pode ser feita de maneira não invasiva ou de maneira invasiva, como através de implante de dispositivos no sistema nervoso, central ou periférico, que liberam um agente químico, ou físico. A estimulação elétrica do sistema nervoso – conhecida como neuromodulação tem sido utilizada atualmente para tratamento de Parkinson, tremor essencial, dor crônica, epilepsia, deficiência auditiva (surdez), depressão, distonia, síndrome de Tourette e transtorno obsessivo-compulsivo. Além destas doenças e desordens, inúmeras outras estão sob investigação. Obesidade e desordens alimentares, zumbido, acidente vascular encefálico (AVE), coma, paralisias e déficits motores, deficiência visual (cegueira) e angina pectoris são exemplos de desordens que são focos de estudos que avaliam a eficácia clínica de diversas terapias de neuromodulação para os pacientes. Outro ramo da pesquisa nessa área é o desenvolvimento tecnológico de novos equipamentos e produtos ou o aperfeiçoamento dos já existentes, como dimensão e formato de microeletrodos e materiais biocompatíveis, novos geradores de pulso elétrico com baterias mais eficazes, capacidade de conexão bluetooth ou acesso a internet. Os estudos de desenvolvimento tecnológico planejam e testam conceitos que signifiquem uma evolução do estado atual dos atuais neuromoduladores, construindo os que serão utilizados nas próximas décadas. O desenvolvimento de neuromoduladores requer investigações e desenvolvimentos de dispositivos específicos aos locais de acesso no sistema nervoso central e periférico. O campo da neuromodulação pode expandir as perspectivas de tratamento de doenças neurológicas através do uso de medicina bioeletrônica. As pesquisas e desenvolvimento nessa área aumentam o conhecimento da fisiologia de diversas alterações ou distúrbios de saúde, ampliando o campo de pesquisa e desenvolvimento para novas aplicações por meio de sistemas inteligentes de retroalimentação do sistema nervoso. 

Competências:

  1. Domínio da Neurociência e Engenharia Biomédica – Aplicar os conhecimentos da engenharia em neurociência
  2. Domínio Científico – Pesquisar e realizar experimentos com rigor científico para solucionar problemas, buscando a inovação
  3. Criação e Desenvolvimento de Sistemas aplicados – Projetar, desenvolver e implementar sistemas computacionais objetivando a integração de recursos físicos e lógicos
  4. Aptidões de Ensino – Desenvolver domínio pedagógico associado a conhecimentos da neuromodulação, apto a aplicar o conhecimento em nível fundamental e de ensino superior 
  5. Trabalho em Equipe – Desenvolver a habilidade de trabalhar em um ambiente colaborativo, principalmente na fronteira da engenharia com a biologia. VI – Transformação da Sociedade – Utilizar os conhecimentos adquiridos para causar transformações sociais, propondo melhoria e aplicações práticas
  6. Formação Ética – Desenvolver princípios éticos para o uso da neuromodulação em pacientes e animais. 

Objetivos de Aprendizagem:

Esta disciplina tem por objetivo principal fornecer ao aluno uma visão dos fundamentos e princípios do campo da Neuromodulação e apresentar as aplicações clínicas mais comuns, abrangendo a neuroanatomia e neurofisiologia envolvida, assim como, o desenvolvimento da tecnologia e contribuição da engenharia biomédica para o desenvolvimento dos dispositivos envolvidos nas soluções encontradas. 

Conteúdo temático:

  1. Visão Geral da Neuroengenharia em Neuromodulação
  2. Princípios físicos da estimulação elétrica do Sistema Nervoso, aplicações clínicas e em pesquisas• Estimulação magnética transcraniana (TMS) • Estimulação transcraniana por corrente contínua (tDCS) • Estimulação transcraniana por corrente alternada (tACS) • Estimulação transcraniana por corrente senoidal (tSCS) • Estimulação transcraniana por ruído randômico (tRNS) • Estimulação Cerebral Profunda (DBS) para Parkinson e transtornos de movimento• Estimulação da Medula Espinal (SCS) para dor crônica • Ética em Neuromodulação • Perspectivas em Neuromodulação
Carga Horária: 30 h 

Total de Créditos: 2

Bibliografia:
Bibliografia Básica: – Vincent Walsh, Alvaro Pascual-Leone, TMS – A Neurochronometrics of Mind, 2005 – Walter Paulus (2011): Transcranial electrical stimulation (tES – tDCS; tRNS, tACS) methods, Neuropsychological Rehabilitation: An International Journal, 21:5, 602-617
Bibliografia Complementar: – Barolat G. Epidural Spinal Cord Stimulation: Anatomical and Electrical Properties of the Intraspinal Structures – Relevant to Spinal Cord Stimulation and Clinical Correlations. Neuromodulation (1998) 1: pp. 63-71. – Courtine G, Gerasimenko Y, van den Brand R, Yew A, Musienko P, Zhong H, Song B, Ao Y, Ichiyama RM, Lavrov I, Roy RR, Sofroniew MV & Edgerton VR. Transformation of nonfunctional spinal circuits into functional states after the loss of brain input. Nat Neurosci (2009) 12: pp. 1333-1342. – Daly JJ & Wolpaw JR. Brain-computer interfaces in neurological rehabilitation. Lancet Neurol (2008) 7: pp. 1032-1043. – Fénelon G, Goujon C, Gurruchaga J, Cesaro P, Jarraya B, Palfi S & Lefaucheur J. Spinal cord stimulation for chronic pain improved motor function in a patient with Parkinson’s disease. Parkinsonism Relat Disord (2011) – Fuentes R, Petersson P, Siesser WB, Caron MG & Nicolelis MAL. Spinal cord stimulation restores locomotion in animal models of Parkinson’s disease. Science (2009) 323: pp. 1578-1582. – Grillner S, Hellgren J, Ménard A, Saitoh K & Wikström MA. Mechanisms for selection of basic motor programs–roles for the striatum and pallidum. Trends Neurosci (2005) 28: pp. 364-370. – Grillner S. The motor infrastructure: from ion channels to neuronal networks. Nat Rev Neurosci (2003) 4: pp. 573-586. – Harkema S, Gerasimenko Y, Hodes J, Burdick J, Angeli C, Chen Y, Ferreira C, Willhite A, Rejc E, Grossman RG & Edgerton VR. Effect of epidural stimulation of the lumbosacral spinal cord on voluntary movement, standing, and assisted stepping after motor complete paraplegia: a case study. Lancet (2011) 377: pp. 1938-1947. – Holsheimer J. Which Neuronal Elements are Activated Directly by Spinal Cord Stimulation. Neuromodulation (2002) 5: pp. 25-31. – Horgan J. The Forgotten Era of Brain. Scientific American (2005) – Kaas JH, Qi H, Burish MJ, Gharbawie OA, Onifer SM & Massey JM. Cortical and subcortical plasticity in the brains of humans, primates, and rats after damage to sensory afferents in the dorsal columns of the spinal cord. Exp Neurol (2008) 209: pp. 407-416. – Lebedev MA & Nicolelis MAL. Brain-machine interfaces: past, present and future. Trends Neurosci (2006) 29: pp. 536-546. – Linderoth B & Foreman RD. Physiology of Spinal Cord Stimulation: Review and Update. Neuromodulation (1999) 2: pp. 150-164. – Micera S, Rossini PM, Rigosa J, Citi L, Carpaneto J, Raspopovic S, Tombini M, Cipriani C, Assenza G, Carrozza MC, Hoffmann K, Yoshida K, Navarro X & Dario P. Decoding of grasping information from neural signals recorded using peripheral intrafascicular interfaces. J Neuroeng Rehabil (2011) 8: p. 53. Oakley JC & Prager JP. Spinal cord stimulation: mechanisms of action. Spine (2002) 27: pp. 2574-2583. – Oluigbo CO & Rezai AR. Addressing neurological disorders with neuromodulation. IEEE Trans Biomed Eng (2011) 58: pp. 1907-1917. – Tehovnik EJ. Electrical stimulation of neural tissue to evoke behavioral responses. J Neurosci Methods (1996) 65: pp. 1-17. – Di Lazzaro V, Pilato F, Dileone M, Profice P, Oliviero A, Mazzone P, Insola A, Ranieri F, Meglio M, Tonali PA, Rothwell JC( 2008) The physiological basis of the effects of intermittent theta burst stimulation of the human motor cortex. J Physiol 586: 3871–3879. – Kobayashi M, Pascual-Leone A (2003) Transcranial magnetic stimulation in neurology. Lancet neurology; 2(3): 145-56. – Terao Y, Ugawa Y (2002) Basic mechanisms of TMS. Journal of clinical neurophysiology: official publication of the American Electroencephalographic Society; 19(4): 322-43. – Bikson M, Datta A, Elwassif M (2009) Establishing safety limits for transcranial direct current stimulation. Clinical neurophysiology: official journal of the International Federation of Clinical Neurophysiology; 120(6): 1033-4. Links de Internet: https://www.imaios.com/en/e-Anatomy http://www.med.harvard.edu/AANLIB/home.html http://portal.brain-map.org/ https://www.mccauslandcenter.sc.edu/crnl/

Descrição:

Inicialmente a Neuromodulação ganhou notoriedade no tratamento de doenças neurológicas como: Dor crônica, Parkinson e epilepsia. No entanto, o campo de Neuromodulação está em plena expansão com pesquisas e desenvolvimento de dispositivos que são utilizados para tratamento de condições diversas como: paralisia por lesão medular, déficit motor secundário a AVE, doenças inflamatórias, constipação intestinal, transtornos psiquiátricos, entre outros. Na disciplina Neuromodulação II serão discutidas aplicações e tecnologias menos convencionais e que significam um avanço no conhecimento da neuroanatomia/neurofisiologia ou no desenvolvimento da neuroengenharia e futuro incorporação dessas novas tecnologias nos dispositivos já existentes.

Competências:
I – Domínio da Neurociência e Engenharia Biomédica – Aplicar os conhecimentos da engenharia em neurociência
II – Domínio Científico – Pesquisar e realizar experimentos com rigor científico para solucionar problemas, buscando a inovação
III – Criação e Desenvolvimento de Sistemas aplicados – Projetar, desenvolver e implementar sistemas computacionais objetivando a integração de recursos físicos e lógicos
IV – Aptidões de Ensino – Desenvolver domínio pedagógico associado a conhecimentos da neuromodulação, apto a aplicar o conhecimento em nível fundamental e de ensino superior
V – Trabalho em Equipe – Desenvolver a habilidade de trabalhar em um ambiente colaborativo, principalmente na fronteira da engenharia com a biologia
VI – Transformação da Sociedade – Utilizar os conhecimentos adquiridos para causar transformações sociais, propondo melhoria e aplicações práticas
VII – Formação Ética – Desenvolver princípios éticos para o uso da neuromodulação em pacientes e animais.
Objetivos de Aprendizagem
Esta disciplina tem por objetivo principal fornecer ao aluno uma visão avançada da Neuromodulação, discutindo aplicações clínicas menos comuns e o desenvolvimento de novos dispositivos de Neuromodulação, contribuições da engenharia para expandir a utilidade de dispositivos já existentes; correlacionando os esforços de pesquisadores, desenvolvedores e da indústria e mercado de Neuromodulação. Pré-requisito: Ter cursado e ter sido aprovado na disciplina Neuromodulação I (NMO-001)

Conteúdo temático:

  1. Integração de tecnologias de Interface cérebro-máquina e Neuromodulação (ECoG)
  2. Aplicações clínicas e em pesquisas
    • Estimulação Cerebral Profunda (exceto Parkinson e transtornos de movimento) e superficial • Estimulação da Medula Espinal (exceto dor crônica) • Estimulação do gânglio da raiz dorsal (dor crônica) • Estimulação do Gânglio esfenopalatino • Estimulação do Nervo Periférico (PNS) • Estimulação do nervo vago • Estimulação sacral • Estimulação coclear • Estimulação cardíaca • Estimulação gástrica e diafragmática • Modelagem computacional em neuromodulação • Neuromodulação e Indústria • Optogenética e farmacogenética • Perspectivas em Neuromodulação
 

Carga Horária: 30 h

Total de Créditos: 2

Bibliografia:
Bibliografia Básica: – Vincent Walsh, Alvaro Pascual-Leone, TMS – A Neurochronometrics of Mind, 2005 – Walter Paulus (2011): Transcranial electrical stimulation (tES – tDCS; tRNS, tACS) methods, Neuropsychological Rehabilitation: An International Journal, 21:5, 602-617
Bibliografia Complementar: – Barolat G. Epidural Spinal Cord Stimulation: Anatomical and Electrical Properties of the Intraspinal Structures – Relevant to Spinal Cord Stimulation and Clinical Correlations. Neuromodulation (1998) 1: pp. 63-71. – Courtine G, Gerasimenko Y, van den Brand R, Yew A, Musienko P, Zhong H, Song B, Ao Y, Ichiyama RM, Lavrov I, Roy RR, Sofroniew MV & Edgerton VR. Transformation of nonfunctional spinal circuits into functional states after the loss of brain input. Nat Neurosci (2009) 12: pp. 1333-1342. – Daly JJ & Wolpaw JR. Brain-computer interfaces in neurological rehabilitation. Lancet Neurol (2008) 7: pp. 1032-1043. – Fénelon G, Goujon C, Gurruchaga J, Cesaro P, Jarraya B, Palfi S & Lefaucheur J. Spinal cord stimulation for chronic pain improved motor function in a patient with Parkinson’s disease. Parkinsonism Relat Disord (2011) – Fuentes R, Petersson P, Siesser WB, Caron MG & Nicolelis MAL. Spinal cord stimulation restores locomotion in animal models of Parkinson’s disease. Science (2009) 323: pp. 1578-1582. – Grillner S, Hellgren J, Ménard A, Saitoh K & Wikström MA. Mechanisms for selection of basic motor programs–roles for the striatum and pallidum. Trends Neurosci (2005) 28: pp. 364-370. – Grillner S. The motor infrastructure: from ion channels to neuronal networks. Nat Rev Neurosci (2003) 4: pp. 573-586. – Harkema S, Gerasimenko Y, Hodes J, Burdick J, Angeli C, Chen Y, Ferreira C, Willhite A, Rejc E, Grossman RG & Edgerton VR. Effect of epidural stimulation of the lumbosacral spinal cord on voluntary movement, standing, and assisted stepping after motor complete paraplegia: a case study. Lancet (2011) 377: pp. 1938-1947. – Holsheimer J. Which Neuronal Elements are Activated Directly by Spinal Cord Stimulation. Neuromodulation (2002) 5: pp. 25-31. – Horgan J. The Forgotten Era of Brain. Scientific American (2005) – Kaas JH, Qi H, Burish MJ, Gharbawie OA, Onifer SM & Massey JM. Cortical and subcortical plasticity in the brains of humans, primates, and rats after damage to sensory afferents in the dorsal columns of the spinal cord. Exp Neurol (2008) 209: pp. 407-416. – Lebedev MA & Nicolelis MAL. Brain-machine interfaces: past, present and future. Trends Neurosci (2006) 29: pp. 536-546. – Linderoth B & Foreman RD. Physiology of Spinal Cord Stimulation: Review and Update. Neuromodulation (1999) 2: pp. 150-164. – Micera S, Rossini PM, Rigosa J, Citi L, Carpaneto J, Raspopovic S, Tombini M, Cipriani C, Assenza G, Carrozza MC, Hoffmann K, Yoshida K, Navarro X & Dario P. Decoding of grasping information from neural signals recorded using peripheral intrafascicular interfaces. J Neuroeng Rehabil (2011) 8: p. 53. Oakley JC & Prager JP. Spinal cord stimulation: mechanisms of action. Spine (2002) 27: pp. 2574-2583. – Oluigbo CO & Rezai AR. Addressing neurological disorders with neuromodulation. IEEE Trans Biomed Eng (2011) 58: pp. 1907-1917. – Tehovnik EJ. Electrical stimulation of neural tissue to evoke behavioral responses. J Neurosci Methods (1996) 65: pp. 1-17. – Di Lazzaro V, Pilato F, Dileone M, Profice P, Oliviero A, Mazzone P, Insola A, Ranieri F, Meglio M, Tonali PA, Rothwell JC( 2008) The physiological basis of the effects of intermittent theta burst stimulation of the human motor cortex. J Physiol 586: 3871–3879. – Kobayashi M, Pascual-Leone A (2003) Transcranial magnetic stimulation in neurology. Lancet neurology; 2(3): 145-56. – Terao Y, Ugawa Y (2002) Basic mechanisms of TMS. Journal of clinical neurophysiology: official publication of the American Electroencephalographic Society; 19(4): 322-43. – Bikson M, Datta A, Elwassif M (2009) Establishing safety limits for transcranial direct current stimulation. Clinical neurophysiology: official journal of the International Federation of Clinical Neurophysiology; 120(6): 1033-4. Links de Internet: https://www.imaios.com/en/e-Anatomy http://www.med.harvard.edu/AANLIB/home.html http://portal.brain-map.org/ https://www.mccausland

Descrição:

Componentes eletrônicos do funcionamento ao esquemático: resistor; capacitor; indutor; diodo; transistor; amplificadores; portas lógicas; microcontroladores. Uso do Laboratório. Equipamentos de laboratório: fonte; osciloscópio; multímetro. Práticas com protoboard: acionamento simples com botão e led; acionamento simples com botão led e transistor; circuito boost; circuito FES de 1 canal em corrente contínua. Práticas de programação para circuitos: Ambiente de programação para o Esp32 (VScode, platformio); entradas e saídas digitais e analógicas; Comunicação com o PC. 

Competências:

  1. Criação e Desenvolvimento de Sistemas aplicados – Projetar, desenvolver e implementar sistemas computacionais objetivando a integração de recursos físicos e lógicos. 
  2. Trabalho em Equipe – Desenvolver a habilidade de trabalhar em um ambiente colaborativo. 
  3. Transformação da Sociedade – Utilizar os conhecimentos adquiridos para causar transformações sociais. 
  4. Formação Ética – Desenvolver a atuação profissional pautada em princípios éticos. 

Objetivos de Aprendizagem:

– Conceituar os principais elementos de circuitos analógicos e digitais. – Usar os principais equipamentos do Laboratório de Neuroengenharia. – Usar protoboard. – Construir sistemas com eletrônica e programação aplicáveis à neuroengenharia. – Identificar a estrutura mais apropriada na resolução de problemas da neuroengenharia. 

Conteúdo Temático:

Componentes eletrônicos do funcionamento ao esquemático (resistor; capacitor; indutor; diodo; transistor; amplificadores; portas lógicas; microcontroladores); Uso do Laboratório; Equipamentos de laboratório (fonte; osciloscópio; multímetro); Práticas com protoboard (acionamento simples com botão e led; acionamento simples com botão led e transistor; circuito boost; circuito FES de 1 canal em corrente contínua); Práticas de programação para circuitos (Ambiente de programação para o Esp32 – VScode, platformio; entradas e saídas digitais e analógicas; Comunicação com o PC).

Carga Horária: 30 h 

Total de Créditos: 2

 

Bibliografia:
BIBLIOGRAFIA BÁSICA: – MARKUS, Otávio. Circuitos elétricos: corrente contínua e corrente alternada, teoria e exercícios. Editora Érica, 2011. – NASHELSKY, Louis; BOYLESTAD, R. Dispositivos Eletrônicos e teoria de circuitos. Guanabara Dois, Rio de Janeiro, 1984. – IDOETA, Ivan Valeije; CAPUANO, Francisco Gabriel. Elementos de eletrônica digital. Saraiva Educação SA, 1993.
BIBLIOGRAFIA COMPLEMENTAR: – MARQUES, Angelo Eduardo B. Dispositivos semicondutores: diodos e transistores. Saraiva Educação SA, 1997. – MONK, Simon. Programação com Arduino: começando com Sketches. Bookman Editora, 2013. LINKS DE INTERNET: – https://www.youtube.com/watch?v=gRLn2RbaOJY&list=PLeGe5_wof0_ax40XE1EWIsWerEnx4bav_&index=11 – https://www.youtube.com/watch?v=sJZqtSFyXDM&list=PLeGe5_wof0_YhaXzIBa6U0i-8bHb9VyGh – https://www.youtube.com/watch?v=pPRoqbxK06E&list=PLeGe5_wof0_YglfcYnwQSajbx7-lRd7TG

Descrição:

Discussão de temas gerais de neurociências e neuroengenharia, explorando além dos trabalhos que cada aluno está envolvido. 

Competências:

  1. Domínio da Neurociência e Engenharia Biomédica – Ficar a par das pesquisas recentes na área de neurociência e neuroengenharia, de experimentação animal a humana. 
  2. Domínio Científico – Pesquisar e realizar experimentos com rigor científico para solucionar problemas, buscando a inovação.
  3. Criação e Desenvolvimento de Sistemas aplicados – utilização dos desafios do trabalho para estimular e aplicar o raciocínio científico, formulando perguntas e hipóteses e buscando dados e informações, com ênfase à metodologia da problematização. 
  4. Aptidões de Ensino – Apresentação e discussão de trabalhos científicos. 
  5. Trabalho em Equipe – Desenvolver a habilidade de trabalhar em um ambiente colaborativo, treinando também a participação em eventos científicos. 
  6. Transformação da Sociedade – Utilizar os conhecimentos adquiridos para causar transformações sociais, propondo melhoria e aplicações práticas. 
  7. Formação Ética – Desenvolver princípios éticos para a publicação e apresentação de resultados científicos 

Objetivos de Aprendizagem

A disciplina objetiva desenvolver a prática em leitura de artigos científicos da área da Neuroengenharia bem como a boa desenvoltura em apresentações e discussões de artigos. Serão contemplados artigos de alto impacto no campo, enfocando as características multidisciplinar e translacional da Neuroengenharia. A avaliação será baseada na apresentação de artigos científicos e participação das discussões. 

Conteúdo temático 

A disciplina é flexível, podendo ter diferentes formatos em cada semestre, onde os alunos serão expostos a novos desafios.

Carga Horária: 30 h 
Total de Créditos: 2
 
Oferecimento: Semestral
 
Bibliografia:
Artigos científicos atuais da área da Neuroengenharia.

Destaques no nosso site

Mais Notícias

carreira

Fique sabendo as oportunidades de vagas abertas para as carreiras oferecidas pelo Instituto Santos Dumont.

notícias

Acompanhe as notícias institucionais e o dia-a-dia do Instituto Santos Dumont.

Neurotalks

Acesse a plataforma de discussão e apresentação de ideias sobre as diversas áreas dentro da neurociência.