SPM/空間平滑
空間平滑通常作為單個腦部掃描預處理的一部分進行。
在 SPM 中，空間平滑使用空間平穩的高斯濾波器進行，使用者必須指定以毫米為單位的核寬度“半峰全寬”。文獻中使用高達 16 毫米的核寬度。
空間平滑的目的是為了應對空間歸一化（“扭曲”）無法彌補的功能性解剖變異，並提高信噪比。換句話說：平滑會提高統計效力。平滑度越低，獲得顯著結果的可能性就越低。理解空間平滑對統計效力的確切影響並不簡單：平滑不僅會提高每個體素的信噪比，還會減少被認為是獨立的並用於校正多重檢驗的解析元素（“重新計算”）的數量。關於信噪比，有人認為理想的濾波器核心與要檢測的訊號大小相匹配 [1]。畢竟，只有透過經驗才能確定最適合真實測量資料的平滑程度 [2]，並且對同一資料進行不同平滑程度的重新分析可能是有意義的 [3]。
平滑的缺點是空間精度會降低。尤其是在使用較大平滑核心時（以及分別估計每個平滑體素的區域性方差時，這在 SPM 中一直是標準做法，包括 SPM2，[4]），應該牢記的是，由於對體素方差的非線性影響，生成的 t 圖中的空間精度降低程度比影像本身更劇烈 [5]。在最壞的情況下，最大 t 值可能位於完全沒有訊號的區域（例如白質）。
[1] Rosenfeld A, Kak AC (1982) 數字影像處理。紐約：學術出版社
[2] Hopfinger JB, Büchel C, Holmes AP, Friston KJ (2000) 影響事件相關 fMRI 分析靈敏度的分析引數研究。神經影像 11：326-33
[3] Worsley KJ, Marrett S, Neelin P, Evans AC (1996) 在 PET 影像中搜索啟用的尺度空間。人腦對映 4：74-90。
[4] Friston KJ, Frith CD, Liddle PF, Frackowiak RSJ (1991) 比較功能性 (PET) 影像：評估顯著變化。腦血流代謝雜誌 11：690-699
[5] Reimold M, Slifstein M, Heinz A, Mueller-Schauenburg W, Bares R (2006)。空間平滑對 t 圖的影響：從 t 圖返回到蒙版對比影像的論據。腦血流代謝雜誌 26：751-759