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What's the dead salmon study, and what does it tell us about fMRIs?

fMRIs generate roughly 130,000 voxels in every set of scans.

A voxel is a very small cube. Remember the ones you played with in school?

Like that.

Put together, they form a 3-D picture.

In the background of fMRIs is static and interference.

Through completely random chance, with over 160,000 voxels of data to comb through, the area around a dead fish's brain showed "activity".

The activity was natural interference, which coincidentally "lit up" in a way that set off sensors. It's not actual activity, but what does this tell us? What can we learn from this?

What was the point?

According to the lead researcher, "In fMRI, you have 160,000 darts, and so just by random chance, by the noise that's inherent in the fMRI data, you're going to have some of those darts hit a bull's-eye by accident."

Like adjusting the contrast on a photo, researchers can filter data to see through the noise, but in doing so, you have to ADD additional checks to maintain data integrity.

You can set the filter too high and eliminate false positives, but you'll miss things under the threshold. Set the filter too low, and you get active voxels in a dead fish's brain.

The point of the study isn't to prove that fMRI shouldn't be used or are worthless. It's to show that there's a fine line in that filter level, and that additional verifications MUST be made.

The answer is multiple comparison corrections.

Data collection and interpretation can seem very simple at first glance. Orange around a fish's brain? Clearly it's examining the photos and trying to determine the emotion of the people in the photos, as requested.

No, seriously, they put a fish in a machine and asked it to do the same tests as any other person in the scanner. They talked to it.

I think that's neat :)

But the point of the study was that it's not that simple. That orange could be nothing or it could be something. You HAVE to take the additional steps.

According to Oxford academic,

'The dead salmon study was not bashing functional MRI, it was about people who refuse to use multiple comparisons correction in functional MRI analysis โ€ฆ the salmon is important because it drew attention to the problem, but itโ€™s not a problem with functional MRI as suchโ€™.

Yes, the problem is with the researchers.

So what about current fMRI research into DID?

Well, any paper that's been published has had its methods scrutinized. Considering:

1) the number of papers from THE MANY different organizations all showing the same things

2) the repeatability of the findings, over all these studies

3) the decades upon decades of repeated findings, and the additional scans and research in other areas of interest connected to it

4) the mentioned and approved comparisons within the studies

6) the rigorous data sorting involved in ALL of the studies combined, and the noted methods of sorting and interpretation, and the acceptance of sorting methods by MANY various journals

5) and what we are actually seeing on scans, AFTER multiple comparisons...

I think the DID studies are just fine when we're talking about the dead fish study and fMRIs.

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Is dancing synesthesia?

You're aware of the neurological phenomenon called synesthesia, right? It's a blending of different senses, hearing colors or tasting textures, etc. You might be turning a piece of clay on a wheel and hear specific frequencies when you create certain shapes or textures. You might hear specific notes on a piano as specific colors. And different individuals will very likely hear different colors for the same note: one person's bright yellow B-flat might be dark blue for someone else. It seems to vary quite a bit from person to person, even for individuals with similar types of synesthetic overlap.

We're not entirely sure what causes it, but psychedelic drugs and certain brain injuries can sometimes induce these experiences. It also just happens naturally in about 2-4% of humans (which is roughly in line with the percentage for a lot of other neurodivergences btw). If there's a specific genetic marker for synesthetic experience, we haven't found it yet. As far as I can tell from a cursory internet browse, we don't really know the root cause of synesthetic experience, but it offers an interesting avenue of research because it can help us map out a lot of the edge cases of human consciousness: What exactly is happening in our brains when our senses are pushing against their usual boundaries?

What I'm proposing here is that (maybe) a rather large subset of the human population experiences a form of synesthesia when they hear music and then feel the impulse to dance. This kind of synesthesia takes rhythmic auditory inputs and processes them through proprioception (the sensation of the position of your body and limbs, the amount of force you're using when you open a jar, the weirdly intuitive feeling of squeezing through a tight space just barely wide enough to accommodate your body, etc.)

It happens on such a widespread scale that we typically just call this synesthetic experience "having rhythm". Some people can feel the music and naturally move along to the beat, but a big chunk of humanity just doesn't seem to be able to do it. Like, if you can dance or play the drums, then you probably have the mutation that causes the rhythm synesthesia experience. Or maybe the actual mutation is the people who can't feel rhythm?

I'm assuming that it's pretty difficult to get fMRI scans of somebody's brain while they're dancing, but there's probably a ton of research using fMRI scans while people listen to music. Hopefully there are some brilliant neuroscientists out there who can explain to me why my synesthesia theory is completely wrong or point me to some cool research about human perception of rhythm or somesuch. Anyway, thanks for reading, and please be peaceful.

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Have you ever wondered what itโ€™s like to participate in a functional Magnetic Resonance Imaging fMRI study? I participated in a few when I was completing my undergrad degree (all those years ago!) and they were among the most interesting studies I participated in.

#fMRI

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A lot of research labs will promote these via posters and social media to invite participants into the lab to participate. In my case, as a research assistant in various labs, I was actually invited to fill in last-minute no-show slots by other graduate students in the lab.

#fmri

High-resolution image reconstruction with latent diffusion models from human brain activity

Machines/AI can now read images from our brains. The top row of images is what we see, the bottom row are those images as deciphered by a machine using fMRI data.