基于神经影像学脑网络分析方法的抑郁症患者的脑功能评估研究
[Abstract]:Background: synovitis-acne-pustulosis-hyperostosis-osteitis,SAPHO syndrome is a rare disease and there are no reports of SAPHO syndrome with depression. Our study was designed to reveal depression in patients with SAPHO by neural network analysis. Materials and methods: 28 SAPHO patients and 15 age-matched normal controls were recruited for mental evaluation and resting functional magnetic resonance imaging (Resting state functional magnetic resonance imaging,rs-fMRI) scans. The patients were divided into SAPHO depression group and SAPHO non-depression group. Results 13 patients with SAPHO's syndrome were diagnosed as depression and were divided into SAPHO depression group and 15 SAPHO syndrome patients were classified as SAPHO non-depression group. Local brain activity study showed that the low frequency amplitude (Amplitude of low-frequency fluctuation,ALFF (Amplitude of low-frequency fluctuation,ALFF) of bilateral ventrolateral and right dorsolateral prefrontal cortex was decreased and the ALFF value of bilateral middle temporal gyrus increased in the sappo depression group compared with the non-depression group of SAPHO. The functional junction (Functional connectivity,FC) study showed that the FC in the anterior part of the default network (bilateral inferior frontal cortex, anterior cingulate cortex and insular lobe cortex) was significantly higher than that in the SAPHO non-depression group, and the FC in the posterior part of the default network (left occipital middle gyrus) was significantly lower. In addition, correlation analysis showed that both ALFF and FC were significantly correlated with depression scores in SAPHO patients. Conclusion: brain network analysis of neuroimaging revealed that partial SAPHO syndrome patients with depression. Rs-fMRI is helpful to understand the underlying neurobiological mechanism of SAPHO syndrome with depression. This is expected to be an imaging marker for monitoring SAPHO syndrome with depression.
【学位授予单位】:北京协和医学院
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2017
【分类号】:R749.4;R445.2
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,本文编号:2206130
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