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功能磁共振圖像（fMRI）數據中反映大腦神經活動的感興趣信號常受到結構噪聲和隨機噪聲的影響。為消除上述噪聲對分析激活體素的影響，對經過SPM標準預處理的體素時間序列進行Activelets小波變換，并在得到尺度系數及細節系數后，針對兩類噪聲的不同特點進行分步去噪。第一步，在受結構噪聲影響的尺度系數上，選用獨立成分分（ICA）析去識別并消除結構噪聲源；第二步，提出一種改進的空域相關去噪算法在細節系數上對信號進行處理。值得注意的是，該算法利用鄰域體素之間的相似性，判定所處位置的細節系數反映噪聲還是神經活動。實驗結果表明，經過這兩步處理的數據可有效消除噪聲的影響，其中框架位移減少了1.5 mm，尖峰百分比減少了20%，此外由去噪后的信號獲得的腦激活圖中一些明顯的偽激活區得到抑制。
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