这个在领域内讨论蛮多的。主要有影响是cluster level p value可能有很大误差。 其实我自己念的paper，很少用cluster level p value。 就算有影响也只有在显着边缘的研究需要重新检视。并不会有全不被推翻的现象。 其实大部分研究还是用Voxel-based p value。 不过以科学角度，这种误差存在15年，也显示目前fMRI领域的分析有点过於复杂。 其实很多时候我们很难衡量真正的false alarm rate是什麽。 加上人类对於人脑很多一知半解的地方，很多时候就顺着错误一直解释下去。 就以这篇来说，他主要的研究资料是Resting state fMRI。 但我相信现在没人知道resting state fMRI追根究柢到底是什麽东西。 ※ 引述《arrr (啊啊啊啊)》之铭言： : 原文网址：goo.gl/QnDw6z : 功能性磁振造影（fMRI，functional magnetic resonance imaging） : 是一种神经影像学方法，其原理是利用磁力共振造影来测量神经元活动所引发的脑部血液 : 流动的细微变化。fMRI 得到的扫描数据会被输入统计软件中进行分析， : 以获知大脑不同区域的功能定位。 : 由於这种方法具有非侵入性、无辐射暴露问题等优点， : 它从1990年代初开始就在脑部功能定位研究领域被广泛应用。 : 比如，科学家曾利用 fMRI 研究人类在思考某一具体名词，或接到某一指令时， : 大脑在哪些区域产生相应的活动，以揭示外部信息影响人脑工作的机制。 : 但最近来自瑞典和英国的研究人员近期在《美国国家科学院院刊》（PNAS） : 上发表论文指，被广泛应用 fMRI 数据处理的常用软件包存在漏洞， : 导致过去15年间全球关於人脑活动的4万篇研究论文的可靠性受到质疑。 : 尽管 fMRI 已经有25年的历史了，但令人惊讶的是， : 这种技术的最常见统计方法均未经过真实数据的验证。 : 对 fMRI 软件包提出质疑的论文 : 在过往的研究中，科学家们首先会用 fMRI 将被测试的大脑「划分」为密集的被称为 : 「三维像素」（Voxel）的小单元，这些像素能够表徵大脑活性。 : 然後，研究人员需要用统计软件对这些像素进行分类， : 寻找具有相似活性的「集群」（Cluster），并藉此计算出大脑活动的区域位置。 : 这篇提出质疑的论文使用了来自全球499名健康人类的静息态 : （Resting-state，即大脑非任务状态）fMRI 脑部扫描数据， : 并将其分为20组，然後随机将某两组分别指定为「实验组」和「对照组」进行软件测试。 : 随後，这些数据被数千次地分配到最常用的 fMRI 统计软件包 SPM、FSL 和 AFNI : 中的一个进行分析。 : 但测试数据被分析出来是「假阳性」（False-positive）的误报率高达70%， : 而研究团队事先预估只有5%的平均误报率。 : 这一大大超出常理的误报率直指 fMRI 软件包存在的重大漏洞。 : 论文第一作者、瑞典林雪坪大学（Linköping University）学者 Anders Eklund 称， : 其中一个漏洞在去年5月时被修正，但已经存在了15年之久， : 这是因为科学家目前还没有可靠的办法对 fMRI 的分析结果进行实际验证。 : Eklund 及其研究团队在注意到这个漏洞後，便开始了这项针对软件包可靠性的研究。 : 他们近期发表的成果意味着，科学家在过去十几年间所做的关於人类恋爱、运动、游戏 : 甚至吸毒时脑部变化的研究结果，可能都是存在问题的。 : 但这一研究成果也受到不少神经学家的质疑，他们认为这过分夸大了漏洞的实际影响。 : 和 Anders Eklund 共同撰写这篇论文的 Thomas Nichols 上周就发表网志， : 将受影响的论文篇数下修到3500篇，他同时还指出，这3500篇论文也不见得全错， : 也要视乎每个实验测量阈值的大小。 : 补充： : ----------------------------------------------------- : fMRI : 功能性磁振造影（functional magnetic resonance imaging） : 是一种新兴的神经影像学方式，其原理是利用磁振造影来测量神经元活动所引发 : 之血液动力的改变。由於 fMRI 的非侵入性、没有辐射暴露问题与其较为广泛的应用， : 从1990年代开始就在脑部功能定位领域占有一席之地。 : 目前主要是运用在研究人及动物的脑或脊髓。 : 血氧浓度相依对比（Blood oxygen-level dependent，BOLD） : 首先由贝尔实验室小川诚二等人於1990年所提出， : 小川博士与其同事很早就了解 BOLD 对於应用 fMRI 於脑部功能性造影的重要性， : 但是第一个成功的 fMRI 研究则是由 John W. Belliveau : 与其同事於1991年透过静脉内造影剂（Gadolinium，Gd，钆）所提出。 : 接着由邝健民等人於1992年发表在人身上的应用。 : 同年，小川博士於4月底提出了他的结果且於7月发表於 PNAS。 : 在接下来的几年，小川博士发表了 BOLD 的生物物理学模型於生物物理学期刊。 : Bandettini 博士也於1993年发表论文示范功能性活化地图的量化测量。 : （资料来自维基百科） : ----------------------------------------------------- : 满好奇版上大家对於这篇文章的想法的， : 话说Eklund的实验方法不可思议的简单XD --

※ 发信站: 批踢踢实业坊(ptt.cc), 来自: 134.58.253.57 ※ 文章网址: https://webptt.com/cn.aspx?n=bbs/Cognitive/M.1468326599.A.BED.html resting state fMRI 的两个最常提到的人物应该是Biswal 1996的论文. 还有Raichle团队在2001,2005的两篇论文。 Biswal他用"correlation"来看两个脑区的随时间变化是否相关， 而目前主流resting state fMRI都是沿用此方法分析。 Raichle则是提供了你讲到的可能的生理基础。 2001用PET发现Default mode network在执行task的时候会减少代谢能量。 2005用fMRI发现Default mode network的task negative特性. 所以目前会相信主流resting state fMRI所看的是整体的神经活化现象是从这推论来的。 但其实每个都很间接。 尤其是为什麽把脑区随时间变化的讯号做相关性分析，就和他的整体神经活化水平有关? 我看起来就是两码子事情。 目前是全部人都发现这样做就可以看到Default mode network。 但Default mode network是什麽?甚至为什麽这样分析就可以看到Default mode network? 都没人知道。导致目前resting state fMRI资料在解读时都会遇到该怎麽解释的问题。 ※ 编辑: mulkcs (134.58.253.57), 07/15/2016 18:25:57