MRI扫描仪软件中的错误使40,000项科学研究受到质疑

使用磁共振成像对研究方法进行的彻底研究使整个科学分支的结果无效。几十年来，神经科学家和认知心理学家使用AFNI，SPM和FSL统计程序来分析fMRI数据。事实证明，由于算法错误，这些程序最多可返回70％的假阳性结果，而不是预期的5％。

因此，近几十年来基于功能磁共振成像数据发表的约40,000篇科学论文立即受到质疑。此外，有效性的新评估可能会对神经影像结果的解释产生重大影响。

2016年6月27日发表 的一项研究的作者写道，功能磁共振成像已在医学领域使用了25年以上，令人惊讶的是，到目前为止，尚未在真实数据上确认MRI软件中最常用的统计方法。杂志的美国国家科学院的论文集。

统计方法是解释fMRI结果的基础。这种神经成像方法可让您确定在某些物理因素（例如，身体运动）和各种病理条件的影响下，大脑正常工作期间某个区域的激活情况。

在神经成像的过程中，根据对获得的高分辨率扫描结果进行fMRI扫描的结果，将大脑分为细小部分（体素）。然后，该软件扫描体素并将其组合为与大脑特定区域的激活相对应的“活动”簇。


具有黄色簇的fMRI图像，其中显示“活动增加”

。问题是此统计过程执行不正确，并且事实证明，该过程不符合统计数据最大错误的科学要求。该科学论文的作者写道：“我们的结果表明，聚类不正确的主要原因是自相关的空间函数，它不对应于估计的高斯分布。”

Linkoping University（Sweden）和Warwick University（United Kingdom）的科学著作的作者说， 例如，3dClustSim软件（AFNI软件包的一部分）中的错误已经存在15年，并且仅在2015年5月修复。

在验证程序结果的过程中，对来自对照组的499名健康患者的静止功能磁共振成像数据进行了比较，以获得300万个断层图像。事实证明，假阳性结果的百分比远高于预期的5％，达到70％。研究人员得出结论，流行的软件包SPM，FSL和AFNI中使用的参数统计方法实际上不适合fMRI结果的聚类分析，因为结果不符合正态分布。

当进行研究而没有检查医疗器械是否符合科学统计标准时，就会发生这种情况。

来自医学领域的科学论文的作者现在可能将不得不进行重复研究，以便使用可靠的工具和有效的统计方法来重复该结果。

因此，当您进行另一项具有fMRI结果的研究时，应谨慎对待这些结果。甚至有一个关于这个主题的XKCD漫画。



令人惊讶的是，漫画是在林雪平大学和沃里克大学的科学家研究fMRI体素聚类统计方法之前就绘制的。

Source: https://habr.com/ru/post/zh-CN395695/