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腦科學(xué)麻煩了:fMRI分析爆重大缺陷

時間:2016/7/20閱讀:1044
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腦科學(xué)麻煩了:fMRI分析爆重大缺陷

瑞典科學(xué)家下載了大量腦科學(xué)的功能性磁共振成像數(shù)據(jù)進(jìn)行分析后發(fā)現(xiàn):fMRI軟件在判斷腦活動時會出現(xiàn)*概率的假陽性。

毫不夸張地說,功能性磁共振成像(fMRI)給神經(jīng)科學(xué)領(lǐng)域帶來了翻天覆地的變化。當(dāng)不同腦區(qū)的活躍程度發(fā)生變化,血流量也會相應(yīng)改變,神經(jīng)科學(xué)家用核磁共振儀搜集各個腦區(qū)血流量變化情況。利用這個技術(shù)他們可以非侵入性地找出負(fù)責(zé)處理不同任務(wù)(比如玩經(jīng)濟學(xué)博弈游戲,或是閱讀文字)的腦區(qū)。

不過這種研究方法和使用者都受到了不少批評。有人擔(dān)心,這個技術(shù)夸大了我們閱讀人類心智的能力。有一些人則指出,對于 fMRI 數(shù)據(jù)的不當(dāng)分析可能會產(chǎn)生誤導(dǎo)的結(jié)論,比如一項研究關(guān)于死亡鮭魚的研究。

雖然上述問題常由拙劣的統(tǒng)計方法造成,但是一項發(fā)表在《美國國家科學(xué)院院刊》(PNAS)上的研究(Eklund, Anders, Thomas E. Nichols, and Hans Knutsson. “Cluster failure: Why fMRI inferences for spatial extent have inflated false-positive rates.”Proceedings of the National Academy of Sciences(2016): 201602413. 論文基本信息見文章末尾)指出,問題要嚴(yán)重得多。fMRI 分析中涉及到的一些基本算法會產(chǎn)生假陽性“信號”,并且頻率高到令人擔(dān)憂。

fMRI 背后的原理很簡單:神經(jīng)活動需要消耗能量,消耗掉的能量需要補充。這意味著新近活躍的腦區(qū)的血流量會增加。高分辨率的 MRI 可以得到這種血流量數(shù)據(jù),研究人員借此識別執(zhí)行某項任務(wù)時被激活的腦結(jié)構(gòu)。

然而,這種理論在實際中的應(yīng)用相當(dāng)復(fù)雜。成像過程將大腦分割成被稱為體素的細(xì)小三維單位,然后分別記錄在每個體素中的活躍度。

由于體素非常之小,軟件必須對整體進(jìn)行檢查,找尋“聚群”(clustering)——一群行為相似的相鄰體素。死鮭魚研究的顯著性結(jié)果是因為該軟件默認(rèn)配置成目前 MRI 儀掃描輸出的巨量體素值。也就是說即使在 95% 的置信水平上,假陽性也不可避免。

這項新研究的作者是一隊瑞典研究者。他們提出該軟件還存在其他問題。他們利用了zui近興起的公開數(shù)據(jù)的潮流,下載了幾百個其他研究中的 fMRI 掃描數(shù)據(jù),然后自己進(jìn)行的分析。

他們主要關(guān)注靜息態(tài)的大腦,這在對特定腦活動進(jìn)行的研究中常作為比照的控制組。靜息態(tài)數(shù)據(jù)中,一些受試者可能顯示出特定腦活動,比如移動腿部或是思考晚餐;但是總體而言,接受掃描的人腦中不應(yīng)出現(xiàn)一致性的、系統(tǒng)性的信號。

研究作者一開始收集了大量原本作為控制組的數(shù)據(jù),然后從中隨機選取了一些作為控制組,另一些作為“實驗”樣本。然后他們將這個過程重復(fù)了幾千次,把數(shù)據(jù)輸入 3 個軟件包中的一個進(jìn)行分析。他們微調(diào)了參數(shù),來看參數(shù)如何對結(jié)果產(chǎn)生的影響。

研究結(jié)果對于使用 fMRI 的人來說并不是什么好消息。“簡而言之,”作者們總結(jié)道,“我們發(fā)現(xiàn)所有 3 個軟件包用體素得出的推論都很保守,而用聚群分析卻得出了無效的推斷。”

換句話說,軟件在判斷某個體素是否顯示出腦活動時非常謹(jǐn)慎,而聚群識別的算法卻常常把一個沒有進(jìn)行腦活動的區(qū)域識別為表現(xiàn)出了腦活動。這有多頻繁呢?根據(jù)算法和使用的參數(shù)的不同,可得到高達(dá) 70%的假陽性。

雪上加霜的是,測試過程顯示了一個潛伏了15年的編碼漏洞。填補這個漏洞后假陽性減少了超過10%。雖然這個漏洞被修復(fù)了,但是卻有那么多發(fā)表出來的論文是用出錯的版本分析的,真是太悲劇了。

研究人員還發(fā)現(xiàn),一些腦區(qū)更可能出現(xiàn)假陽性的問題是因為算法對大腦的形態(tài)存在一定假設(shè)。

事實真的這么糟糕嗎?作者們認(rèn)為的確如此。“我們的研究質(zhì)疑了無數(shù)基于參數(shù)智能聚群推斷的已發(fā)表的 fMRI 研究的有效性。”雖然不清楚到底有多少論文涉及這個問題,但是用 fMRI 做的研究中可能有很一大部分牽涉其中,估計涉及4萬名作者。

作者們還注意到,目前的公開數(shù)據(jù)行動讓任何人都可以容易地追溯研究,并以新的思路更小心地重新分析原始研究的數(shù)據(jù)。但是大多數(shù)已發(fā)表論文的數(shù)據(jù)還未公開,所以現(xiàn)在并沒有很多的事情可做,除了在以后的研究中更加小心。

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