На ITC.ua Неделя ИИ. Мы исследуем, как именно ИИ улучшает жизнь миллионов людей прямо сейчас и что ждет нас в будущем. Партнер проекта – компания Favbet Tech, которая активно интегрирует ИИ в свои продукты.
Тщательное изучение методологии проведения исследований с помощью магнитно-резонансной томографии делает недействительными результаты целой отрасли науки. В течение нескольких десятилетий медики использовали для анализа данных фМРТ статистические программы AFNI, SPM и FSL. Как выяснилось, из-за некорректных алгоритмов эти программы могут возвращать до 70% ложноположительных результатов вместо предполагаемых 5%.
Таким образом, примерно 40 тыс. научных работ, опубликованных в последние десятилетия на основе данных фМРТ, в одночасье поставлены под сомнение. Кроме того, новая оценка достоверности может оказать сильное влияние на интерпретацию результатов нейровизуализации.
Функциональная магнитно-резонансная томография используется в медицине более 25 лет. И просто удивительно, что до сих пор наиболее часто используемые статистические методы, которые применяются в программном обеспечении МРТ, не были подтверждены на реальных данных, пишут авторы исследования, опубликованного в журнале Proceedings of the National Academy of Sciences.
Статистические методы — это основа интерпретации результатов фМРТ. Этот метод нейровизуализации позволяет определить активацию определённой области головного мозга во время нормального его функционирования под влиянием различных физических факторов (например, движение тела) и при различных патологических состояниях.
В процессе нейровизуализации по результатам сканирования фМРТ на полученных результатах сканирования с высоким разрешением мозг делится на крошечные участки (воксели). Затем программное обеспечение сканирует воксели и объединяет их в «активные» кластеры, которые соответствуют активации определённой области головного мозга.
Проблема в том, что данная статистическая процедура выполняется некорректно и, как выяснилось, не соответствует научным требованиям к максимальной погрешности статистических данных. Авторы научной работы пишут:
«Наши результаты показывают, что основной причиной некорректной кластеризации являются пространственные функции автокорреляции, которые не соответствуют предполагаемому распределению Гаусса».
Например, ошибка в программном обеспечении 3dClustSim (часть пакета AFNI) присутствовала 15 лет и была исправлена только в мае 2015 года, во время подготовки данного исследования, говорят авторы научной работы из университета Линчёпинга (Швеция) и Уорикского университета (Великобритания).
Во время проверки результатов работы программ сравнивались данные функциональной магнитно-резонансной томографии в состоянии покоя 499 здоровых пациентов из контрольной группы для получения 3 млн томограмм. Выяснилось, что процент ложноположительных результатов гораздо выше предполагаемых 5% и достигает 70%. Исследователи делают вывод, что параметрические статистические методы, которые используются в популярных программных пакетах SPM, FSL и AFNI, фактически непригодны для кластерного анализа результатов фМРТ, поскольку результаты не соответствуют нормальному распределению.
Авторам научных работ из медицинской области, вероятно, теперь придётся проводить исследования повторно, чтобы повторить полученный результат с помощью надёжного инструментария достоверными статистическими методами.
Источник: geektimes
Favbet Tech — украинская продуктовая компания, разработчик iGaming-решений. Входит в топ-50 крупнейших IT-компаний Украины по версии DOU. Специализируется на высоконагруженных системах, облачной инфраструктуре и искусственном интеллекте. В 2025 году стала инициатором создания АИ-комитета Ассоциации «ИТ Ukrainе» — первого отраслевого объединения, занимающегося вопросами развития АИ на уровне бизнеса и государства.
Сообщить об опечатке
Текст, который будет отправлен нашим редакторам: