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为了提高fMRI激活区提取算法的抗噪能力及精确性,提出了一种基于体素邻域信息的均值漂移聚类算法.采用互相关分析方法计算每个体素的时间序列与刺激函数的相关系数,并计算该体素的时间序列与邻域中体素的时间序列的相关系数,以这2种相关系数构建有效整合体素邻域信息的二维特征空间.再用均值漂移算法对此特征空间进行聚类搜索,完成对脑神经活动区域的检测.利用仿真数据和实际fMRI数据对算法进行测试.仿真数据测试结果表明,当选定合适的核宽,无论激活区域大小,所提出算法的敏感性和特异性均优于较传统的互相关分析算法和互相关聚类