Шведські та британські вчені дійшли висновку, що через недосконалість програмного забезпечення апаратів функціональної МРТ (фМРТ) близько 40 тисяч наукових робіт можуть мати помилкові результати. Звіт про дослідження опубліковано в журналі.
Принцип дії фМРТ полягає у визначенні активації відділів мозку при виконанні різних завдань щодо зміни інтенсивності кровотоку в цих мозкових структурах. Для аналізу кровотоку весь обсяг мозку або цікавих вчених структур автоматично розбивається на мінімальні тривимірні одиниці - вокселі. Оскільки вони дуже малі, програмний алгоритм статистично (шляхом просторової автокореляції) об'єднує вокселі з аналогічними властивостями в більш великі структури - кластери, які і піддаються подальшому аналізу. Точність подібного підходу неодноразово викликала сумніви дослідників.
Співробітники Лінчепінгського і Уорикського університетів використовували у своїй роботі дані фМРТ, виконані в спокої у 499 здорових людей. Їх випадковим чином розбивали на пари груп по 20 осіб у кожній і зіставляли результати обстеження за 192 різними комбінаціями параметрів з використанням трьох найбільш поширених програмних пакетів для фМРТ: SPM, FSL и AFNI. Загалом це дало майже 2,9 мільйона порівнянь окремих параметрів.
Аналіз отриманих даних показав, що використання SPM, FSL і AFNI дає до 70 відсотків помилкових результатів при допустимому значенні цього параметра не більше п'яти відсотків. Це відбувається тому, що при досить точному висновку за вокселами алгоритми дають невірну інтерпретацію кластерів - як з'ясувалося, функції просторової автокореляції не відповідають очікуваній формі гауссіани (графіка щільності ймовірності параметра).
Отримані дані ставлять під питання результати досліджень, виконаних з використанням фМРТ. За оцінками авторів роботи, за останні приблизно 20 років опубліковано близько 40 тисяч подібних досліджень.
Дослідники вважають, що підвищити точність результатів фМРТ і знизити відсоток ложноположних висновків до прийнятних величин можна, якщо використовувати в алгоритмах непараметричні моделі. Вони відрізняються від застосовуваних параметричних моделей тим, що їх структура не визначена заздалегідь, а вибудовується на підставі оброблюваних даних.