神经科学相关学科
神经科学/脑科学是一个交叉学科，她跟众多学科有着丰富的联系。
首先，她的研究对象与多个学科有重叠，包括生物学对分子、细胞、器官的研究，心理学对认知过程的研究，以及哲学对意识的研究。
其次，她使用了多个学科的知识和工具来研究神经系统，譬如物理学的光学显微镜/电子显微镜/核磁共振等器材、生物学的示踪/基因编辑等分子细胞技术、心理学的心理物理实验与理论、数学物理的概率统计/动力系统等量化工具。
反过来，她的研究成果又推动着其它学科的发展，譬如哲学中对心身关系与自由意志的认识、经济学中对决策行为的认识，人工智能中使用脑启发的算法。
甚至，她的研究成果被转化为实用性的产品或服务，譬如医学中的神经/精神类药物开发、计算机科学中的人工智能、工程学中的脑机接口、教育学中的课程设置与教育效果评估等。
- 神经科学×生物学
- 神经解剖学：研究神经系统的结构，譬如脑区之间的投射关系
- 细胞神经生物学：研究神经系统中的细胞，譬如胶质细胞和神经元及其分类
- 分子神经生物学：研究神经系统的分子，譬如神经递质、离子通道
- 神经生理学：研究神经系统的生理特性，譬如神经元的电学特性
- 神经科学×心理学
- 认知神经科学：研究认知的神经基础，譬如感知觉、记忆、抉择、语言、意识的神经环路机制
- 神经科学×量化学科（数学/物理/计算机）
- 计算神经科学：利用数理方法研究神经系统与认知行为，譬如建立神经元的生物物理模型，建立刻画记忆、决策等认知过程的神经网络模型
- 人工智能
- 神经科学×哲学
- 神经科学×经济学
- 神经科学×医学/药学
- 神经病学
- 精神病学
- 神经外科
- 神经病理学
- 神经药理学
- 神经科学×工程学
- 神经工程学
- 神经科学×教育学
- 神经科学×法学
P.S.：想更多神经科学交叉学科，可参考《中国神经科学与社会科学交叉学科研究进展》（马庆国，浙江大学神经管理学实验室主任）
神经科学家的专业背景
正是神经科学具有极强的学科交叉性，所以神经科学的发展需要多学科背景的人来推动，一下列举来自非生物专业的神经科学家：
来自数学系的神经科学家：
- David Marr：剑桥大学三一学院数学本科，计算神经科学潮流引领者
- Peter Dayan：剑桥大学数学本科，经典教材《理论神经科学》作者之一
- Nikos Logothetis：雅典大学数学本科，非人灵长类系统神经科学大牛
- Stanislas Dehaene：巴黎高师数学本科，研究意识、数感、阅读的认知神经科学大牛
来自物理系的神经科学家：
- John Hopfield：康奈尔大学物理博士，Hopfield网络发明者
- Terrence J. Sejnowski：凯斯西储大学物理本科，计算神经科学大牛
- Larry Abbott：布兰迪斯大学物理博士，经典教材《理论神经科学》作者之一
- Haim Sompolinsky：以色列巴伊兰大学物理博士，计算神经科学大牛
- 汪小京：北京大学物理本科，计算神经科学大牛
- 詹裕农 & 叶公杼：台湾大学物理本科，离子通道与发育研究大牛
- 蒲慕明：台湾清华大学物理本科，可塑性研究大牛
其它交叉背景的科学家：
- Geoffrey Hinton：剑桥大学实验心理学本科，人工智能大牛，深度学习之父
- Demis Hassabis：剑桥大学计算机科学本科，伦敦大学学院神经科学博士，人工智能大牛，DeepMind创始人