高斯变换与小波变换去除功能磁共振数据噪声的比较研究

摘要

功能磁共振(fMRI)图像是低信噪比的时间序列图像，能够可靠的检测和定位功能区是功能磁共振图像分析的关键。有研究表明，MRI图像噪声服从Rician分布，在信噪比比较高时，噪声趋于Gaussian分布，在信噪比比较低时，噪声趋于Rayleigh分布。因此，用Gaussian来逼近低信噪比的fMRI信号噪声有一定的缺陷。本文分别使用高斯变换和小波变换对声音刺激的功能磁共振图像进行降噪，并检测被激活的脑区，同时使用SPM和WSPM对8套数据进行分析。经过比较发现，小波变换方法能够更好的控制检测结果中假阳性点的数量，具有较高的检测敏感性和定位可靠性。