È stato studiato l'utilizzo delle informazioni contestuali per l'analisi dei dati fMRI. L'approccio consiste in due fasi: calcolo di una mappa parametrica statistica e rilevamento dell'attivazione mediante clustering contestuale. L'algoritmo di clustering iterativo presentato in questo lavoro si basa sull'algoritmo ICM di Besag. Il nostro contributo è stato quello di applicare e valutare l'ICM nel contesto dei test di ipotesi e delle mappe parametriche statistiche. I risultati indicano che la potenza dell'algoritmo contestuale sviluppato è superiore a quella della sogliatura convenzionale voxel per voxel di una mappa parametrica statistica. Sebbene per testare l'algoritmo siano stati utilizzati dati fMRI, la costruzione dell'algoritmo è generale e può essere utilizzata per rilevare oggetti con distribuzione sconosciuta da una distribuzione di sfondo nota anche in altri problemi simili.