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二号站平台研究团队从相同的大脑扫描数据中得出了不同的结果

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在一项科学再现性测试中,来自全球的多个神经成像专家团队被要求独立分析和解释相同的功能性磁共振成像数据集。今天(5月20日)发表在《自然》杂志上的测试结果显示,每个团队的分析方式略有不同,结果得出的结论也有所不同。在强调不可再生产的原因——人类的方法论决定——的同时,这篇论文也揭示了保护未来研究不受不可再生产影响的方法。
 
“这是一项具有里程碑意义的研究,它清楚地证明了许多科学家的怀疑:在神经成像分析中得出的结论,很容易受到研究人员在如何分析数据方面所做选择的影响,”斯坦福大学(Stanford University)流行病学家约翰·约阿尼迪斯(John Ioannidis)在给科学家的电子邮件中写道。Ioannidis是提高科学严谨性和可重复性的杰出倡导者,他没有参与这项研究(他自己的工作最近被指责在加州圣克拉拉县对SARS-CoV-2抗体血清价的研究中方法论不佳)。
 
可再生性问题困扰着所有的科学领域,尤其是在心理学和癌症领域,二号站平台通过开放科学中心(Center for Open science)的部分项目得到了特别的关注。现在,由于一项由世界各地的神经成像专家合作的项目,即“神经成像分析复制和预测研究”(NARPS),神经成像已经成为人们关注的焦点。
 
神经影像,特别是功能性磁共振成像(fMRI),产生的大脑血液流动模式的照片被认为与神经活动,被批评在过去贫穷的研究设计和统计方法等问题,并指定假设后结果是已知的(作弊),麦吉尔大学的神经学家阿兰Dagher说他并没有参与这项研究。对这项技术最令人难忘的批评是一篇论文,该论文证明,2号站注册登录在不需要统计修正的情况下,它可以识别死鱼的明显大脑活动。
 
也许正是由于这些批评,如今fMRI“是一个众所周知的领域,对统计和……特拉维夫大学的神经系统科学家Tom Schonberg说,他是这篇论文的作者之一,也是NARPS的联合协调人。此外,他补充说,与生物学的许多领域不同,图像分析是计算性的,而不是手工的,因此可以预期会出现更少的偏差。
 
因此,Schonberg对NARPS的结果有点惊讶,他承认,“看到这种可变性并不容易,但事实就是这样。”
 
勋伯格领导的研究中,斯坦福大学的心理学家拉塞尔·波特拉克和神经影像统计学家托马斯•尼科尔斯牛津大学的聘请独立的全球团队的研究分析和解释相同的原始神经影像data-brain扫描的108名健康成年人当受试者在休息和执行一个简单的决策任务时是否赌博一笔钱。
 
Schonberg说,研究人员通过社交媒体和会议上的公告招募了这些团队,并补充说,反应非常惊人。“当我们有70个团队的时候,我们想,‘哇,这是一个强大的社区,想知道发生了什么,我们如何改进。’”
 
对于如何分析这些数据,需要做的决定太多了。
 
-约翰·约安尼迪斯,斯坦福大学
 
独立研究人员不仅可以获得原始图像数据,还可以获得实验设计和协议的全部细节。他们被要求测试9个具体的假设——每个假设都是关于特定大脑区域活动的增加或减少是否与某个决定相关。
 
参与研究的70个团队使用了三种不同的图像分析软件包中的一种。但是Nichols说,最终结果的变化并不取决于这些软件的选择。相反,他们下来无数的分析步骤,每个需要一个人的决定,比如如何正确的运动的受试者的正面,如何提高信噪比,应用图像平滑是多少,如何严格的大脑解剖区域的定义要使用的统计方法和阈值。
 
“在如何分析这些数据上有太多的决定需要做出,毫不奇怪,这70个团队做了一些不同的事情,往往得出非常不同的结论,”Ioannidis写道。
 
康涅狄格大学的神经语言学研究者Roeland Hancock说,这项研究“真的很重要”,他是分析数据的70个小组之一的领头人。“这涉及到可重复性的问题,以及这种可变性来自哪里:我们在分析中无意识的自由度。”

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