Методы получения изображений мозговой активности, такие, как позитронно-эмиссионная томография (ПЭТ) и функциональная магнитно-резонансная томография (фМРТ), были разработаны во второй половине двадцатого века и , по-видимому, вызвали большой интерес среди нейробиологов.
Контролируя мозговой кровоток с использованием такого метода функциональной нейровизуализации , как функциональная магнитно - резонасная томография (fMRI), можно определить, какие области головного мозга получают большую часть крови, и следовательно наиболее активны в сетях нейронах - когда выполняется какое-либо действие (например, решение задач на память, или просмотр позивтиных или негативных изображений и т. д.). fMRI превзошла PET ( ПЭТ) как инструмент для функционального нейровизуализации вскоре после ее открытия (из-за множества факторов, включая лучшее пространственное разрешение и менее инвазивный подход), причем, этот метод исследования, был выбран в более чем 40 000 опубликованных исследований, начиная с 1990-х годов.
Представители СМИ быстро поняли, что результаты исследований функциональной МРТ могут быть упрощены в сочетании с некоторыми красочными изображениями сканирования мозга и представлены публике, как огромный скачок в понимании того, какие части мозга ответственны за определенные поведения или модели поведения. Упрощение этих исследований привело к невероятным утверждениям о том, что сложные модели поведения и эмоций, такие, как религия или ревность, исходят в основном из одной области мозга.
Одна из основных проблем функциональной нейровизуализации связана с тем, как обрабатываются данные этих экспериментов. Например, в fMRI устройство создает представление о функциональной активности мозга путем деления изображения мозга на тысячи небольших трехмерных кубов, называемых вокселями. Причем, каждый воксель может представлять активность более миллиона нейронов. Затем исследователи должны проанализировать данные, чтобы определить, какие воксели указывают на более высокие уровни кровотока, и эти результаты используются затем для определения того, какие области мозга наиболее активны. Тем не менее, большая часть мозга активна во всех случаях, поэтому исследователи должны сравнивать активность в каждом вокселе с деятельностью в этом вокселе во время решения другой задачи, чтобы определить, превышает ли поток крови в конкретном вокселе во время решения интересующей исследователя задачи. Из-за огромного объема данных возникает проблема с задачей определения того, отражает ли кровоток в конкретном вокселе активность над базовой линией. Каждый образ fMRI может составлять от 40 000 до 500 000 вокселей в зависимости от настройки аппаратуры, и каждый эксперимент включает в себя много изображений (иногда тысячи), каждый из которых занимает всего пару секунд отделяющих друг от друга изображения. Это создает статистическую сложность, называемую проблемой множественных сравнений, которая по существу утверждает, что если вы выполняете большое количество тестов, вы, скорее всего, найдете один значительный результат просто случайным образом, чем если бы вы выполнили только один тест. Один метод решения проблемы множественных сравнений , ставший популярным сегогдня среди исследователей fMRI, называется кластеризацией.
Добавить комментарий