一项发表于Nature Neuroscience的研究，通过对青少年脑认知发展研究中11,263份9-10岁儿童的T1 MRI扫描进行视觉质量控制，揭示了自动化处理流程中普遍存在的人为偏倚问题。研究发现，55.1%的样本因图像质量欠佳而导致皮层厚度和表面积测量出现偏倚，这些偏倚影响了结构与临床测量的关联，产生了假阳性或假阴性结果。表面孔洞数作为一个自动化的拓扑复杂度指数，可有效识别低质量扫描，将其作为协变量纳入分析可部分缓解质量相关的偏倚。此外，对高质量扫描的进一步检查发现，图像预处理过程中引入的拓扑错误，可通过手动编辑校正，并显著改变厚度测量值，增强年龄-厚度关联。该研究强调，不充分的质量控制会削弱大样本量在检测有意义的关联方面的优势。