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目的：讨论基于区域增长的独立成分分析（ICA）法在fMRI数据处理上的应用．方法：首先用区域增长法对fMRI数据作预处理，除去明显不是激活的体元，降低ICA计算的复杂性；然后用ICA算法对fMRI数据进行分离；对分离的结果用相关系数法检测fMRI信号的激活体元．结果：仿真实验和实际的fMRI数据例子证明了本方法的有效性，它可将同组数据的运算时间由（6．8534±0．0179）8减少到（1．6282±0．0435）8．结论：基于区域增长的ICA算法能对fMRI数据进行降维，减少算法的运行