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

Descrição:

Organização de dados em neurociência e aplicação de modelos computacionais e ferramentas analíticas Banco de Dados. 

Modelagem de bancos de dados; Linguagens de consulta a bancos de dados; Arquitetura de sistemas de bancos de dados; Aplicações de sistemas de bancos de dados; Bancos de dados biológicos; Banco de dados médicos; Tendências da tecnologia de bancos de dados; Aplicações em banco de dados utilizando – Phisyonet; Projeto de Banco de Dados – Estudo de caso.

Carga Horária: 45 h 

Total de Créditos: 2

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)

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.

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)

   

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

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

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

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.

Descrição:

Inteligência Artificial (IA) uma área da Ciência da Computação, mas que integra diversos outros setores, com o propósito de desenvolver métodos e dispositivos computacionais que possuam ou simulem a capacidade humana de resolver problemas, decidir, agir, criar, interpretar, falar, ou, de maneira geral, ser inteligentes.
O objetivo geral da disciplina é fornecer uma visão teórica e prática de alguns dos conceitos e técnicas mais fundamentais utilizadas em IA, sendo baseada em aulas expositivas, sempre associadas à realização de atividades de fixação dos conteúdos ministrados, a partir da discussão de textos utilizados como apoio. A avaliação consistirá de discussões em sala, resolução de exercícios, com entrega sempre na aula seguinte, e apresentação de seminários referentes aos temas abordados na disciplina.

Conteúdo temático

1. Definições básicas
   O conceito de inteligência • Possibilidades de definição de IA • O Teste de Turing • IA Forte x IA Fraca: Searle e o Argumento do Quarto do Chinês
2. Histórico da IA
   Pré-História da IA (autômatos) • Gestação da IA (1943-1956) • Sistemas baseados em conhecimento (1969-1979) • Retorno das redes neurais e eventos recentes (1986-presente)
3. Bases científicas da IA
   Filosofia • Matemática • Psicologia • Computação • Linguística • Relações da IA com as Ciências Cognitivas • Relações da IA com a Filosofia da Mente
4. Aplicações da IA
   Processamento de linguagem natural • Busca inteligente em banco de dados • Sistemas especialistas • Prova de Teoremas • Robótica • Programação automática • Reconhecimento de padrões
5. Representação do conhecimento
   Considerações sobre a representação de conhecimento • Usando lógica de predicados • Representando o conhecimento por meio de regras • Redes Semânticas • Representando o conhecimento por meio de frames
6. Redes neurais artificiais
   Histórico das Redes Neurais (RNs) • Modelos básicos de RNs • Algoritmo de Aprendizado Delta • Algoritmo de Aprendizado Delta Generalizado • Perceptrons • Algoritmo de retropropagação (backpropagation) • Mapas de Kohonen • Redes neurais como modelo

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

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.

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.

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. Exemplos de agentes químicos são moduladores de canais iônicos; e de físicos, a estimulação elétrica. A neuromodulação com estimulação elétrica 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. 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. Estas pesquisas avançadas em neuromodulação podem superar o conhecimento atual para além da expectativa de dispositivos para intervenção em alterações ou distúrbios instalados, para novas aplicações e prevenção por meio de sistemas inteligentes de realimentação do sistema nervoso.

Competências:

Domínio da Neurociência e Engenharia Biomédica – Aplicar os conhecimentos da engenharia em neurociência;

1. Domínio Científico – Pesquisar e realizar experimentos com rigor científico para solucionar problemas, buscando a inovação.
2. Criação e Desenvolvimento de Sistemas aplicados – Projetar, desenvolver e implementar sistemas computacionais objetivando a integração de recursos físicos e lógicos.
3. Aptidões de Ensino – Desenvolver domínio pedagógico associado a conhecimentos da neuromodulação, apto a aplicar o conhecimento em nível fundamental e de ensino superior.
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, propondo melhoria e aplicações práticas.
6. Formação Ética – Desenvolver princípios éticos para o uso da neuromodulação em pacientes e animais.

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

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

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

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.