एमआरआई स्कैनर के लिए सॉफ्टवेयर में कीड़े 40,000 वैज्ञानिक अध्ययनों पर संदेह करते हैं

चुंबकीय अनुनाद इमेजिंग का उपयोग करते हुए अनुसंधान पद्धति का गहन अध्ययन विज्ञान की एक पूरी शाखा के परिणामों को अमान्य करता है। कई दशकों तक, न्यूरोसाइंटिस्ट और संज्ञानात्मक मनोवैज्ञानिकों ने एफएमआरआई डेटा का विश्लेषण करने के लिए सांख्यिकीय कार्यक्रमों एएफएनआई , एसपीएम और एफएसएल का उपयोग किया । जैसा कि यह निकला, गलत एल्गोरिदम के कारण, ये प्रोग्राम अनुमानित 5% के बजाय 70% तक गलत सकारात्मक परिणाम दे सकते हैं।

इस प्रकार, fMRI डेटा के आधार पर हाल के दशकों में प्रकाशित लगभग 40,000 वैज्ञानिक पत्रों को तुरंत प्रश्न में कहा जाता है। इसके अलावा, वैधता का एक नया मूल्यांकन न्यूरोइमेजिंग परिणामों की व्याख्या पर एक मजबूत प्रभाव डाल सकता है।

कार्यात्मक चुंबकीय अनुनाद इमेजिंग का उपयोग 25 वर्षों से अधिक समय तक दवा में किया गया है, और यह आश्चर्यजनक है कि अब तक एमआरआई सॉफ्टवेयर में उपयोग किए जाने वाले सबसे अधिक उपयोग किए जाने वाले सांख्यिकीय तरीके वास्तविक डेटा पर पुष्टि नहीं किए गए हैं, 27 जून 2016 को प्रकाशित एक अध्ययन के लेखक लिखते हैं के जर्नल नेशनल एकेडमी ऑफ साइंसेज की कार्यवाही ।

सांख्यिकीय तरीके एफएमआरआई परिणामों की व्याख्या करने का आधार हैं। न्यूरोइमेजिंग की यह विधि आपको विभिन्न शारीरिक कारकों (उदाहरण के लिए, शरीर की गति) और विभिन्न रोग स्थितियों के प्रभाव में अपने सामान्य कामकाज के दौरान मस्तिष्क के एक निश्चित क्षेत्र की सक्रियता निर्धारित करने की अनुमति देती है।

न्यूरोइमेजिंग की प्रक्रिया में, उच्च रिज़ॉल्यूशन के साथ स्कैनिंग के प्राप्त परिणामों पर fMRI स्कैनिंग के परिणामों के अनुसार, मस्तिष्क को छोटे वर्गों (स्वरों) में विभाजित किया जाता है। सॉफ्टवेयर तब स्वरों को स्कैन करता है और उन्हें "सक्रिय" समूहों में जोड़ता है जो मस्तिष्क के एक विशिष्ट क्षेत्र की सक्रियता के अनुरूप हैं।


पीले समूहों के साथ fMRI की छवि जिसमें "बढ़ी हुई गतिविधि नोट की गई है"

समस्या यह है कि इस सांख्यिकीय प्रक्रिया को गलत तरीके से किया जाता है और जैसा कि यह निकला, सांख्यिकीय डेटा की अधिकतम त्रुटि के लिए वैज्ञानिक आवश्यकताओं को पूरा नहीं करता है। वैज्ञानिक पेपर के लेखक लिखते हैं: "हमारे परिणाम बताते हैं कि गलत क्लस्टरिंग का मुख्य कारण ऑटोक्रेलेशन का स्थानिक कार्य है, जो अनुमानित गौसियन वितरण के अनुरूप नहीं है।"

उदाहरण के लिए, 3DClustSim सॉफ़्टवेयर ( AFNI पैकेज का हिस्सा ) में एक बग 15 वर्षों के लिए मौजूद था और केवल मई 2015 में तय किया गया था, इस अध्ययन की तैयारी के दौरान, लिंकिंग यूनिवर्सिटी (स्वीडन) और वारविक विश्वविद्यालय (ग्रेट ब्रिटेन) से वैज्ञानिक काम के लेखकों का कहना है।

कार्यक्रमों के परिणामों के सत्यापन के दौरान, 3 मिलियन टॉमोग्राम प्राप्त करने के लिए नियंत्रण समूह से 499 स्वस्थ रोगियों के लिए आराम से कार्यात्मक चुंबकीय अनुनाद इमेजिंग के डेटा की तुलना की गई थी। यह पता चला कि झूठे-सकारात्मक परिणामों का प्रतिशत अपेक्षित 5% की तुलना में बहुत अधिक है और 70% तक पहुंच गया है। शोधकर्ताओं का निष्कर्ष है कि लोकप्रिय सॉफ्टवेयर पैकेज एसपीएम, एफएसएल और एएफएनआई में उपयोग किए जाने वाले पैरामीट्रिक सांख्यिकीय तरीके वास्तव में एफएमआरआई परिणामों के क्लस्टर विश्लेषण के लिए अनुपयुक्त हैं, क्योंकि परिणाम सामान्य वितरण के अनुरूप नहीं हैं।

यह तब होता है जब आंकड़ों के वैज्ञानिक मानकों के अनुपालन के लिए चिकित्सा उपकरणों की शुद्धता की जांच के बिना अनुसंधान आयोजित किया जाता है।

चिकित्सा क्षेत्र से वैज्ञानिक पत्रों के लेखकों को अब मान्य सांख्यिकीय तरीकों के साथ विश्वसनीय साधनों का उपयोग करके परिणाम को दोहराने के लिए अब बार-बार अध्ययन करना होगा।

इसलिए जब आप fMRI परिणामों के साथ एक अन्य अध्ययन को पूरा करते हैं, तो आपको इन परिणामों को लेने से सावधान रहना चाहिए। इस विषय पर एक XKCD कॉमिक भी है ।



ताज्जुब की बात है कि कॉमिक को लिंकपिंग यूनिवर्सिटी और वारविक यूनिवर्सिटी के वैज्ञानिकों द्वारा fMRI वॉक्सल क्लस्टरिंग के लिए सांख्यिकीय तरीकों के अध्ययन से बहुत पहले तैयार किया गया था।

Source: https://habr.com/ru/post/hi395695/