基于脑信号复杂度的广泛性焦虑障碍脑功能异常研究

发布时间：2021-08-05 04:03

　　广泛性焦虑障碍（Generalized Anxiety Disorder,GAD）是焦虑障碍中最为常见的一种类型,以持续性的紧张不安和忧虑为主要特征,常伴有自主神经功能兴奋和过分警觉。虽然以往的研究者从行为、生理、心理等多个层面对GAD的病理生理机制展开了大量研究,但是迄今为止,其具体机制仍不明确。近些年来,随着脑成像技术尤其是功能磁共振成像（functional magnetic resonance imaging,fMRI）技术的快速发展和成熟,为揭示GAD的病理生理机制提供了新的技术手段。但是基于fMRI技术发展起来的功能连接和局部一致性（ReHo）等传统影像学指标在精神疾病的应用研究中得到的结果稳定性还不是很高,因此无法有效揭示精神疾病的病理生理机制。而非线性统计方法尤其是多尺度样本熵（multiscale entropy,MSE）分析方法的出现为研究精神疾病的病理生理机制提供了新的见解。本文主要以静息态功能磁共振成像（rs-fMRI）为载体,以MSE分析方法应用为主线,通过对GAD患者脑功能信号的时间复杂度和空间复杂度进行测量与分析,从而探测GAD的病理生理机制。本文研究内容... 

【文章来源】：电子科技大学四川省 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校

【文章页数】：62 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
abstract
第一章 绪论
    1.1 磁共振成像技术概述
        1.1.1 磁共振成像物理原理
        1.1.2 功能磁共振成像原理
    1.2 静息态功能磁共振成像数据预处理
    1.3 广泛性焦虑障碍研究现状
    1.4 论文的研究内容
    1.5 论文的组织结构
第二章 多尺度样本熵算法简介
    2.1 多尺度样本熵的发展
    2.2 多尺度样本熵的应用研究
    2.3 多尺度样本熵的原理及计算方法
    2.4 本章小结
第三章 广泛性焦虑障碍脑功能信号时间复杂度异常研究
    3.1 引言
    3.2 材料与方法
        3.2.1 研究对象
        3.2.2 静息态功能磁共振数据采集
        3.2.3 数据预处理
        3.2.4 解剖分割及信号提取
        3.2.5 时间多尺度样本熵分析
        3.2.6 时间多尺度样本熵的组间比较
        3.2.7 相关性分析
    3.3 研究结果
        3.3.1 时间MSE的最优参数
        3.3.2 异常的时间样本熵
        3.3.3 相关性分析结果
    3.4 讨论分析
        3.4.1 GAD患者时间复杂度的改变
        3.4.2 时间复杂度与焦虑严重程度的关系
    3.5 本章小结
第四章 广泛性焦虑障碍脑功能信号空间复杂度异常研究
    4.1 引言
    4.2 材料与方法
        4.2.1 研究对象
        4.2.2 静息态功能磁共振数据采集
        4.2.3 数据预处理
        4.2.4 空间信号的提取
        4.2.5 空间多尺度样本熵分析
        4.2.6 空间多尺度样本熵的组间比较
        4.2.7 相关性分析
        4.2.8 可靠性检验
    4.3 研究结果
        4.3.1 空间MSE的最优参数
        4.3.2 异常的空间样本熵
        4.3.3 相关性分析结果
        4.3.4 可靠性检验
    4.4 讨论分析
        4.4.1 GAD患者空间复杂度的改变
        4.4.2 空间复杂度与焦虑严重程度的关系
        4.4.3 方法学讨论
    4.5 本章小结
第五章 总结与展望
    5.1 本文总结
    5.2 工作展望
致谢
参考文献
攻读硕士期间获得的成果



本文编号：3323028