Началось с того, что в 2009 году нейробиолог Крейг Беннетт положил в МРТ-сканер мертвого лосося из магазина и показывал ему фотографии людей. При стандартных настройках софта сканер показал, что в мозгу мертвой рыбы происходят всплески активности в ответ на эмоции людей. Он ещё раз убедился, что лосось действительно мёртв, и написал работу.
А работа вышла в 2016. Проверили самые популярные пакеты софта для анализа сигнала. Они взяли данные фМРТ здоровых людей в состоянии покоя и прогнали их через эти программы, имитируя выполнение задач. Оказалось, что статистические методы, которые использовались в этих программах последние 15 лет, давали огромное количество ложноположительных результатов.
На некоторых задачах вместо 5% ошибки было 70%. Это активность мозга там, где её на самом деле не было — просто из-за математических артефактов и неправильных допущений в алгоритмах.
Они примерно прикинули, там 40 тысяч научных работ с использованием фМРТ. Многие потом проверяли другими способами (например, узнавали про активность зоны мозга и потом херачили туда током или белковым деструктором), но некоторые нет. Если что, там много из психологии про любовь, решения и боль, потому что люди часто не дают вживлять электрод или жахать белковым деструктором.
МРТ-сканер делит мозг на тысячи объёмных пикселей — вокселей. Их около 100 000 в одном скане. Потом идёт кластеризация. Математические модели, предполагали, что шум в мозге распределяется определенным гладким образом. На деле же шум оказался гораздо более хаотичным и сложным. Программы принимали случайный шум за закономерную активность.
Методы разрабатывались 20 с лишним лет назад. Их проверяли на компьютерных симуляциях (идеальном шуме), но почти никогда не проверяли на реальных людях в таких масштабах. Плюс нашли баг в одном из пакетов — AFNI 15 лет его не фиксили, там неправильно считались размеры областей, из-за чего уровень ошибок был ещё выше.
После этой работы софт поправили. Начали срочно переписывать алгоритмы и исправлять баги. Вместо упрощённых кластеризаций стали делать метод перестановок — там надо на порядки больше вычислительных ресурсов, зато ошибки падают к тем самым заветным 5%.
Стандарты ужесточились. Теперь журналы требуют от учёных гораздо более строгой статистической отчетности. Дофига чего понадобилось перепроверить ещё раз. В 2022 году вышло ещё одно исследование, которое показало, что большинс
тво фМРТ-исследований на малых группах (20–30 человек) вообще бесполезны, так как связь между структурой мозга и поведением очень слабая и требует тысяч испытуемых для фикса
ции. Ну и стали переезжать на МЭГ.
_______
Источник | #Fourier_series