Errores en el software para escáneres de resonancia magnética ponen en duda 40,000 estudios científicos

Un estudio exhaustivo de la metodología de investigación utilizando imágenes de resonancia magnética invalida los resultados de toda una rama de la ciencia. Durante varias décadas, los neurocientíficos y los psicólogos cognitivos utilizaron los programas estadísticos AFNI , SPM y FSL para analizar los datos de fMRI . Al final resultó que, debido a algoritmos incorrectos, estos programas pueden devolver hasta el 70% de resultados falsos positivos en lugar del esperado 5%.

Por lo tanto, aproximadamente 40,000 artículos científicos publicados en las últimas décadas sobre la base de datos de fMRI se cuestionan de inmediato. Además, una nueva evaluación de validez puede tener un fuerte impacto en la interpretación de los resultados de neuroimagen.

La resonancia magnética funcional se ha utilizado en medicina durante más de 25 años, y es simplemente sorprendente que hasta ahora los métodos estadísticos más utilizados que se utilizan en el software de resonancia magnética no se hayan confirmado en datos reales , escriben los autores de un estudio publicado el 27 de junio de 2016 Diario de las Actas de la Academia Nacional de Ciencias .

Los métodos estadísticos son la base para interpretar los resultados de fMRI. Este método de neuroimagen le permite determinar la activación de un área determinada del cerebro durante su funcionamiento normal bajo la influencia de diversos factores físicos (por ejemplo, movimiento corporal) y diversas afecciones patológicas.

En el proceso de neuroimagen, de acuerdo con los resultados de la exploración fMRI en los resultados obtenidos de la exploración con alta resolución, el cerebro se divide en pequeñas secciones (vóxeles). Luego, el software escanea los vóxeles y los combina en grupos "activos" que corresponden a la activación de un área específica del cerebro.


Imagen de fMRI con grupos amarillos en los que "se observa una mayor actividad"

El problema es que este procedimiento estadístico se realiza incorrectamente y, como se vio después, no cumple con los requisitos científicos para el error máximo de datos estadísticos. Los autores del artículo científico escriben: "Nuestros resultados muestran que la razón principal de la agrupación incorrecta son las funciones espaciales de la autocorrelación, que no corresponden a la distribución gaussiana estimada".

Por ejemplo, un error en el software 3dClustSim (parte del paquete AFNI ) estuvo presente durante 15 años y solo se solucionó en mayo de 2015, durante la preparación de este estudio, dicen los autores del trabajo científico de la Universidad de Linkoping (Suecia) y la Universidad de Warwick (Gran Bretaña).

Durante la verificación de los resultados de los programas, se compararon los datos de imágenes de resonancia magnética funcional en reposo para 499 pacientes sanos del grupo de control para obtener 3 millones de tomogramas. Resultó que el porcentaje de resultados falsos positivos es mucho mayor que el esperado 5% y alcanza el 70%. Los investigadores concluyen que los métodos estadísticos paramétricos que se utilizan en los populares paquetes de software SPM, FSL y AFNI en realidad no son adecuados para el análisis de conglomerados de los resultados de fMRI, ya que los resultados no corresponden a la distribución normal.

Esto es lo que sucede cuando se realiza una investigación sin verificar la exactitud de los instrumentos médicos para el cumplimiento de los estándares estadísticos científicos.

Los autores de artículos científicos del campo de la medicina probablemente tendrán que realizar estudios repetidos para repetir el resultado utilizando herramientas confiables con métodos estadísticos válidos.

Entonces, cuando se encuentre con otro estudio con resultados de fMRI, debe tener cuidado de no tomar estos resultados. Incluso hay un cómic XKCD sobre este tema .



Sorprendentemente, el cómic fue dibujado mucho antes del estudio de los métodos estadísticos para la agrupación de voxel fMRI por científicos de la Universidad de Linkoping y la Universidad de Warwick.

Source: https://habr.com/ru/post/es395695/