Habeck Ausbildung

Forschung

Habeck Ausbildung: Ursprünglich aus Großbritannien, studierte Dr. Habeck Teilchenphysik an der University of Sussex und promovierte dort 1998.

In seinen letzten Jahren an der Graduiertenschule entwickelte er ein Interesse an den Neurowissenschaften, was ihn veranlasste, an das Neurosciences Institute in San Diego zu wechseln 1998.

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Dort arbeitete er als Postdoctoral Fellow für 2,5 Jahre bei Gerald Edelman an groß angelegten neuronalen Netzmodellen des thalamokortikalen Systems der Katze.

Dr. Habeck trat im Jahr 2000 der Cognitive Neuroscience Group am Taub Institute an der Columbia University bei.

Sein Fachgebiet ist die multivariate Analyse von PET- und fMRI-Bildgebungsdaten des Gehirns für die Grundlagenforschung und die Früherkennung der Alzheimer-Krankheit.

Seine Forschungsinteressen konzentrieren sich auf die Verbesserung der Zuverlässigkeit und Reproduzierbarkeit von Neuroimaging-Experimenten.

Themen des Studiums

  1. Entwicklung von auf Neuroimaging basierenden Biomarkern für Alterung, psychiatrische und degenerative Erkrankungen
  2. Multivariate Analyse klinischer und grundlegender Neuroimaging-Daten
  3. Robustheitsanalyse der Vorverarbeitung in der funktionellen MRT

Einige verwandte Veröffentlichungen

  1. C. Habeck; S. Risacher; G. J. Lee; M. Glymour; E. Mormino; S. Mukherjee; K. Nho; D. DeCarli; A. Saykin; P. K. Crane; N.Ho; P. K. Crane; P. K. Crane; P. K. Crane; P. K. Crane; P. Das Brain Imaging Project. Grundlinien-[1F]FDG-PET-Messungen des Hirnstoffwechsels und der Gedächtnis- und Exekutivfunktion bei präklinischer und früher Alzheimer-Krankheit. Journal of Biological Imaging, Dez. 2012;6(4):560-83. Weitere Informationen finden Sie unter: http://dx.doi.org/10.1007/s11682-012-9208-x; PubMed Central PMCID: PMC3532575.
  1. Stern, Y., Rakitin, B. und Habeck, C. Ist ein einzelnes Spatial-Covariance-Netzwerk ausreichend, um das Default-Mode-Netzwerk zu charakterisieren? Brain Research (Online) 2012 Aug 15;1468:38-51 doi: 10.1016/j.brainres.2012.08.006. Hirnforschung 2012 5;50:50. Epub 2012, 2. Juni; PubMed PMID: 22668988; PMCID: PMC3430376.
  1. C. Habeck; B. Rakitin; J. Steffener; Y. Stern. Die Verwendung von multivariater fMRT zum Vergleich des visuellen Arbeitsgedächtnisses für verbale und nonverbale Inhalte. PubMed-PMID: 22652306, PubMed Central-PMCID: PMC3398171. Gehirnforschung. 27. Juli 2012;1467:27-41. doi: 10.1016/j.brainres.2012.05.045. Epub 2012 28. Mai.
  1. Schöne Bilder oder nützliche Tools für die Diagnose? intrinsische funktionale Konnektivitätsnetzwerke, Habeck C, Moeller JR. Referenz: Brain Connect. 2011;1(2):99-103. doi: 10.1089/brain.2011.0021. Rezension. PubMed-PMID: 22433005.
  1. Einführung in die multivariate Analyse von Neuroimaging-Daten (Habeck CG). In der 24. Ausgabe von J Vis Exp (41). 10.3791/1988 ist die DOI-Nummer für diesen Artikel. Die entsprechende PubMed Central PMCID und Kennung sind: 20689509 und PMC3074457.
  1. Center for Alzheimer’s Research and Care (Habeck C, Stern Y); Alzheimer’s Disease Neuroimaging Initiative. Anwendung der multivariaten Analyse auf Neuroimaging-Daten bei der Untersuchung der Alzheimer-Krankheit. Molecular and Cellular Biochemistry and Physiology, 58(2), 53-67, November 2010. doi: 10.1007/s12013-010-9093-0. Rezension. Siehe: NIH PMCID: PMC3001346 und PubMed Central PMCID: 20658269.
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Qualifikationen und beruflicher Werdegang

Ehrungen & Auszeichnungen:

NIH/ NIBIB RO1EB006204 01.04.07 – 31.03.10

Multivariate Ansätze zur Neuroimaging-Analyse

Rolle: P.I

NIH/NIA 1R01AG026114-01A2 01.09.07-30.06.12

AD-Früherkennung mit ASL-MRT und Kovarianzanalyse

Rolle: P.I

Digitalisierung: Habecks Berater fordern mehr Schulungen

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Berlin In den ersten Elektrofachmärkten begleitet der Verkäufer den Kunden nicht mehr durch die Regale. Stattdessen weist ein Roboter den Weg zu Fernsehern und Kameras. 

Statt zum Finanzberater der Bank zu gehen, klicken immer mehr Menschen einfach ins Internet, um nach einer passenden Geldanlage zu suchen. Ein Algorithmus, der auffällige Körperstellen als gefährlich oder irrelevant einstuft, erkennt, wann Sie zum Hautarzt gehen.

Automatisierung und Digitalisierung räumen nicht nur die Werkbänke und Fabrikhallen. Auch Schreibtisch- und Dienstleisterjobs könnten zunehmend durch Maschinen ersetzt werden. 

Eine Massenarbeitslosigkeit droht Experten zufolge aber nicht. Gleichzeitig werden neue Arbeitsplätze geschaffen, sei es für die Entwicklung und Pflege neuer Technologien oder im sozialen Bereich.

Die große Herausforderung: Wie schafft man es, Mechaniker, Verkäufer und Co. in diese neuen Jobs zu bekommen, für die sie gar nicht ausgebildet sind? Auf diese entscheidende Aufgabe ist Deutschland nicht vorbereitet. 

Zu diesem Ergebnis kommt der Wissenschaftliche Beirat des Bundeswirtschaftsministeriums in einem neuen Bericht, der dem Handelsblatt vorliegt.

Die 38 Spitzenwissenschaftler aus Wirtschaft und Recht befürchten „ein Nebeneinander von Fachkräftemangel und Arbeitslosigkeit“. Zudem könne es zu einer „Verstärkung der Ungleichheit“ kommen.

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Sie schlagen daher eine radikale Neuordnung des deutschen Weiterbildungssystems vor. Die Idee: Wie bei der dualen Ausbildung soll eine Struktur geschaffen werden, die von Staat, Unternehmen und Beschäftigten sowie deren Interessenvertretungen getragen wird.

Beschäftigte, deren Arbeitsplatz wegdigitalisiert wird, sollen einjährige Weiterbildungen besuchen können. Sie würden theoretisch in den Schulen qualifiziert und praktisch für neue Jobs in Unternehmen qualifiziert. 

Für die Abschlussprüfungen wären die Berufskammern zuständig. Die Inhalte würden in Weiterbildungsordnungen festgehalten, die von Verbänden, Gewerkschaften, dem Bundesinstitut für Berufsbildung und der Politik erarbeitet würden.

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