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脑科学的功能性磁共振成像数据进行分析后发现:fMRI 软件在判断脑活动时会出现极高概率的假阳性。
瑞典科学家下载了大量神经科学领域带来了翻天覆地的变化。当不同脑区的活跃程度发生变化,血流量也会相应改变,神经科学家用核磁共振仪搜集各个脑区血流量变化情况。利用这个技术他们可以非侵入性地找出负责处理不同任务(比如玩经济学博弈游戏,或是阅读文字)的脑区。
毫不夸张地说,功能性磁共振成像(fMRI)给不过这种研究方法和使用者都受到了不少批评。有人担心,这个技术夸大了我们阅读人类心智的能力。有一些人则指出,对于 fMRI 数据的不当分析可能会产生误导的结论,比如一项研究关于死亡鲑鱼的研究。
虽然上述问题常由拙劣的统计方法造成,但是一项发表在《美国国家科学院院刊》(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. 论文基本信息见文章末尾)指出,问题要严重得多。fMRI 分析中涉及到的一些基本算法会产生假阳性“信号”,并且频率高到令人担忧。
fMRI 背后的原理很简单:神经活动需要消耗能量,消耗掉的能量需要补充。这意味着新近活跃的脑区的血流量会增加。高分辨率的 MRI 可以得到这种血流量数据,研究人员借此识别执行某项任务时被激活的脑结构。
然而,这种理论在实际中的应用相当复杂。成像过程将大脑分割成被称为体素的细小三维单位,然后分别记录在每个体素中的活跃度。