Чому фмрт бачить те, чого немає?

Відео: Dimitri Vegas & Like Mike - Live at Tomorrowland 2015 (FULL Mainstage Set HD)

Томографія мозку нерідко дає хибнопозитивні результати через особливості свого програмного забезпечення, яке бачить неіснуюче схожість між різними ділянками мозку.
Магнітно-резонансна томографія мозку стала настільки популярною в сучасній нейробіології і медицині, що зараз метод МРТ в тій чи іншій формі можна побачити в левової частки досліджень. Не можна сказати, що томографія не заслуговує такої популярності - адже з її допомогою ми можемо зазирнути в працюючий мозок без жодних операцій, та й результати томографічного сканування, на перший погляд, виглядають набагато більш зрозумілими, ніж, наприклад, серії незграбних ліній, які видає електроенцефалографічний апарат.
У випадку з мозком зазвичай говорять про функціональної МРТ, і принцип її досить простий: мозок витрачає енергію, і чим активніше він працює, тим більше кисню і поживних речовин йому потрібно. І кисень, і поживні речовини приносить кров, з іншого боку, різні частини мозку вирішують різні завдання - тобто, якщо ми простежимо, де кровотік інтенсивніше, то зрозуміємо, як мозок справляється з тією чи іншою проблемою. МРТ-сканер якраз тим і займається, що оцінює мозкове кровопостачання.
Навіть для неспеціаліста зрозуміло, скільки всього ми можемо таким чином дізнатися про живому мозку. Але з часом до методу стали накопичуватися питання - виявилося, що іноді фМРТ бачить того, чого немає. Щоб зрозуміти, як таке можливо, потрібно більш детально придивитися до того, як працює фМРТ.
Апарат розглядає мозок як величезне число дрібних точок, або вокселей (об`ємних пікселів) - активність вимірюється в кожному воксель, і чим їх більше, тим вище роздільна здатність методу. (Тут варто підкреслити, що вокселі нерівні нейронам, і в одному воксель міститься дуже багато нервових клітин.)



Однак потім вокселі потрібно якось скласти назад в мозок. Цим займаються спеціальні програми, які порівнюють точкову активність, оцінюючи, наскільки різні вокселі схожі або не схожі один на одного. Без аналітичної програми ніякого фМРТ не буде, але, як виявилося, саме програмне забезпечення часто виступає слабкою ланкою. Кілька років тому дослідники з Каліфорнійського університету в Санта-Барбарі разом з колегами з Коледжу Вассара повідомили, що за допомогою томографа їм вдалося виявити активність в мозку мертвого лосося.
Однак, за словами самих авторів, у випадку з лососем було б досить поліпшити статистичну обробку даних. А ось автори свіжої статті в PNAS роблять більш фундаментальний висновок: вони вважають, що щоб уникнути хибнопозитивних результатів в фМРТ варто було б виправити самі основи обробки даних.



Андерс Еклунд (Anders Eklund) і його колеги з Університету Лінчепінга і Уорікського університету скористалися відкритими даними фМРТ, виконаних для самих різних цілей. Зазвичай, коли хочуть подивитися, як, скажімо, якась хвороба впливає на роботу мозку, то скани мозку хворих порівнюють зі скані мозку здорових: особливості в роботі мозку у хворих людей видно в порівнянні зі здоровими, і ці особливості ми вважаємо якось пов`язаними з хворобою.
Але цього разу все було інакше: для перевірки методу брали тільки результати, отримані від контрольних груп, тобто тільки від здорових людей. Всього в експерименті «брали участь» кілька сотень людей - ми ставимо слово «брали участь» в лапки, бо, повторимо, ніяких нових фМРТ сканів тут вже не робили, а просто використовували відкриті дані, порівнюючи їх один з одним. Всього таких порівнянь, при різних програмних параметрах, зробили 3 млн- мета ж була в тому, щоб зрозуміти, чи буде одна норма відрізнятися від іншого.
Для аналізу використовували кілька різних програмних пакетів, що застосовуються в сучасних фМРТ-методиках. Від програм тут потрібно не тільки побачити зміни в активності вокселей (тобто «мозкових точок»), а й визначити, схожим чи змінюється їх активність. Тобто, наприклад, дві більш-менш сусідні точки можуть обидві одночасно нарощувати активність, але одна буде це робити так, а інша - інакше, і узагальнювати їх тоді не можна. Якщо ж в обох темп, характер, малюнок змін однаковий, то обидва вокселя можна об`єднати разом, а до них потім додати ще один, і ще - і в результаті вийде кластер.
Програмні пакети, як виявилося, цілком добре відчувають зміни в окремих воксель, але при тому дуже вільно їх кластерізуют- іншими словами, алгоритм, що порівнює характер змін різних точок на предмет їх схожості, нерідко даремно об`єднує їх разом. В результаті на фМРТ-скане може з`явитися, наприклад, активно працює область мозку, в якій на самому ніякої дружною активності немає, і трапиться так не тому, що мозок у різних людей працює по-різному, а тому, що так порахувала програма.
Вважається, що ймовірність хибнопозитивної помилки тут не перевищує 5%, однак на ділі автори роботи бачили помилку в середньому помітно більшу (в найвидатнішого випадку відмінності досягли 60% - саме на стільки один нормальний мозок відрізнявся від іншого), і все завдяки неточно працює програмному алгоритму.
В цілому, за словами дослідників, якщо проблему виправити, то точність вимірювань зросте більш ніж на 10%. Тут слід врахувати, що на різних зонах програми працювали з різною точністю, і десь помилка виявлялася в середньому більше, десь менше, в залежності від конкретної морфології тієї чи іншої частини мозку.
Виникає питання, що робити з усіма тими роботами, які роками виконувалися за допомогою ось таких ось дивних алгоритмів, і чи не варто зараз все терміново перевірити ще раз. Тут, однак, можна помітити, що в науці взагалі колишні результати часто перевіряються новими дослідницькими групами, які починають працювати в тому ж напрямку, так що корекція фМРТ-результатів, ймовірно, так чи інакше відбудеться - головне, щоб в цей метод зараз скоріше були внесені корективи. джерело: lt;