Zielgruppe:

  • Studierende
  • Promovierende
  • Post-Docs

Schwerpunkte:

  • strukturelles MRT:

    • Volumetrischen Analysen (SPM12, CAT12)
    • Analyse von Fasertrakten (DTI)
    • Analysen der Kortexoberfläche (FreeSurfer)
    • Trakt-Basierter Statistik (TBSS, Tracula)

  • funktionelles MRT:

    • Aufgabenbezogene Fragestellungen (task fMRI)
    • Netzwerkbezogene Fragestellungen (resting-state fMRI)
    • Analysen mit Matlab/SPM12, mit Freesurfer oder mit Python/NiLearn
    • Visualisierung von Bildgebungsdaten (Mircron, MricroGL, FreeView, Papaya)
    • Anatomische und funktionelle Interpretation (Arbeit mit Hirnatlanten wie dem Harvard-Oxford Atlas und Online-Metaanalysen wie NeuroSynth.org)

  • Planung und Erstellung von Experimenten, inklusive:

    • Erstellung und Vorbereitung von Stimuli
    • Entscheidung für ein Studiendesign
    • Programmierung und Synchronisierung der Experimente

  • Weitere Themen:

    • Maschinelles Lernen
    • Mustererkennungsmethoden (Scikit-Learn)
    • Datenvisualisierung (Matplotlib, Seaborn)
    • Nutzung von Online-Datenbanken (NeuroVault.org, OpenNeuro.org)