Des bugs dans les logiciels des scanners IRM mettent en doute 40 000 études scientifiques

Une étude approfondie de la méthodologie de recherche utilisant l'imagerie par résonance magnétique invalide les résultats de toute une branche de la science. Pendant plusieurs décennies, les neuroscientifiques et les psychologues cognitifs ont utilisé les programmes statistiques AFNI , SPM et FSL pour analyser les données IRMf . Il s'est avéré qu'en raison d'algorithmes incorrects, ces programmes peuvent renvoyer jusqu'à 70% de faux positifs au lieu des 5% attendus.

Ainsi, environ 40 000 articles scientifiques publiés au cours des dernières décennies sur la base des données de l'IRMf sont immédiatement remis en cause. De plus, une nouvelle évaluation de la validité peut avoir un fort impact sur l'interprétation des résultats de la neuroimagerie.

L'imagerie par résonance magnétique fonctionnelle est utilisée en médecine depuis plus de 25 ans, et il est tout simplement étonnant que jusqu'à présent les méthodes statistiques les plus couramment utilisées qui sont utilisées dans les logiciels d'IRM n'aient pas été confirmées sur des données réelles , écrivent les auteurs d'une étude publiée le 27 juin 2016. Journal des Actes de l'Académie nationale des sciences .

Les méthodes statistiques sont à la base de l'interprétation des résultats de l'IRMf. Cette méthode de neuroimagerie vous permet de déterminer l'activation d'une certaine zone du cerveau au cours de son fonctionnement normal sous l'influence de divers facteurs physiques (par exemple, les mouvements du corps) et de diverses conditions pathologiques.

Dans le processus de neuro-imagerie, selon les résultats de l'IRMf sur les résultats obtenus de la numérisation à haute résolution, le cerveau est divisé en minuscules sections (voxels). Le logiciel scanne ensuite les voxels et les combine en grappes «actives» qui correspondent à l'activation d'une zone spécifique du cerveau.


Image de l'IRMf avec des grappes jaunes dans lesquelles "une activité accrue est notée"

Le problème est que cette procédure statistique est effectuée de manière incorrecte et, comme il s'est avéré, ne répond pas aux exigences scientifiques pour l'erreur maximale des données statistiques. Les auteurs de l'article scientifique écrivent: "Nos résultats montrent que la principale raison d'un clustering incorrect est les fonctions spatiales de l'autocorrélation, qui ne correspondent pas à la distribution gaussienne estimée."

Par exemple, un bogue dans le logiciel 3dClustSim (qui fait partie du package AFNI ) était présent depuis 15 ans et n'a été corrigé qu'en mai 2015, lors de la préparation de cette étude, disent les auteurs de travaux scientifiques de Linkoping University (Suède) et Warwick University (Grande-Bretagne).

Lors de la vérification des résultats des programmes, les données de l'imagerie par résonance magnétique fonctionnelle au repos ont été comparées pour 499 patients sains du groupe contrôle pour obtenir 3 millions de tomogrammes. Il s'est avéré que le pourcentage de résultats faussement positifs est beaucoup plus élevé que les 5% attendus et atteint 70%. Les chercheurs concluent que les méthodes statistiques paramétriques utilisées dans les progiciels populaires SPM, FSL et AFNI ne sont en fait pas adaptées à l'analyse en grappes des résultats de l'IRMf, car les résultats ne correspondent pas à la distribution normale.

C'est ce qui se passe lorsque la recherche est menée sans vérifier l'exactitude des instruments médicaux pour la conformité aux normes scientifiques de statistiques.

Les auteurs d'articles scientifiques du domaine médical devront probablement effectuer des études répétées afin de répéter le résultat en utilisant des outils fiables avec des méthodes statistiques valides.

Donc, lorsque vous rencontrez une autre étude avec des résultats d'IRMf, vous devez vous méfier de prendre ces résultats. Il y a même une bande dessinée XKCD à ce sujet .



Étonnamment, la bande dessinée a été dessinée bien avant l'étude des méthodes statistiques de regroupement des voxels par IRMf par des scientifiques de Linkoping University et de Warwick University.

Source: https://habr.com/ru/post/fr395695/