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功能磁共振圖像（fMRI）數(shù)據(jù)中反映大腦神經(jīng)活動的感興趣信號常受到結(jié)構(gòu)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(jīng)過SPM標準預(yù)處理的體素時間序列進行Activelets小波變換，并在得到尺度系數(shù)及細節(jié)系數(shù)后，針對兩類噪聲的不同特點進行分步去噪。第一步，在受結(jié)構(gòu)噪聲影響的尺度系數(shù)上，選用獨立成分分（ICA）析去識別并消除結(jié)構(gòu)噪聲源；第二步，提出一種改進的空域相關(guān)去噪算法在細節(jié)系數(shù)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(jié)系數(shù)反映噪聲還是神經(jīng)活動。實驗結(jié)果表明，經(jīng)過這兩步處理的數(shù)據(jù)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(qū)得到抑制。
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