围产期抑郁症量化诊断系统的研发

发布时间：2018-03-11 07:22

  本文选题：围产期抑郁症　切入点：自主神经　出处：《华南理工大学》2014年硕士论文　论文类型：学位论文

【摘要】：围产期抑郁症是妇女在孕期、产期发生的抑郁症状，与更年期综合征、经前综合征并称现代“女性心理健康三大杀手”。围产期抑郁症在孕产妇中的发病率远高于抑郁症在普通人群中的发病率，并且呈现逐年上升的趋势。加强对围产期抑郁症的诊断筛查是降低发病率的有效措施。目前临床中应用于围产期抑郁症的诊断方法与抑郁症的诊断方法基本相同，大致分为量表类筛查、血液生化检查、影像学检查三大类。近年来心率变异性（Heart Rate Variability）分析方法在精神疾病诊断领域的研究发展很快，并逐步应用于焦虑症、抑郁症等疾病的辅助诊断中。 抑郁症患者的自主神经系统较常人是有所变化的，主要表现在副交感神经功能偏弱而交感神经功能兴奋性增强，量化表述自主神经系统这一变化可以采取心率变异性分析方法。本文研究的围产期抑郁症量化诊断系统，设计了能够反映自主神经子系统功能的不同测试状态，通过采集不同状态下的心电和脉搏波信号并对此信号进行数据校正、峰值检测得到四种测试状态下的心率变异性曲线，再对此曲线进行时域分析、频域分析以及非线性分析，最终得到能够量化描述自主神经系统的HRV参数。在此基础上，基于机器学习的方法找到量化描述自主神经系统的HRV参数与抑郁程度等级之间的关系，通过大量临床数据训练出围产期抑郁症量化诊断模型，并应用于新数据的筛查诊断。 基于QT软件设计平台，本文开发了应用于围产期抑郁症量化诊断的软件系统，主要包括数据采集与显示模块、信息管理与存档模块、参数分析与显示模块、抑郁评估结果展示模块。该软件系统整合了上述的数据采集过程、心电脉搏波信号处理过程、HRV参数计算和特征参数选择以及抑郁程度等级数学模型建立的过程，达到对新数据进行量化评估抑郁程度等级的目的。 《中华人民共和国精神卫生法》的通过与实行表明，精神健康问题不容忽视并且已经引起国家高度重视，因此为广大围产期妇女提供科学可靠地精神疾病筛查设备不仅能够有效提升围产期妇女对精神疾病的知晓率、预防率，并且有助于医师针对不同情况开展积极的辅导治疗，从而有效降低精神疾病的发病率，产生较高的社会效益。此外，，目前国内尚无自主研发的同类设备产品，本文的研究成果经产品化开发，将有较大的市场空间，因此也会产生不菲的经济效益。
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【学位授予单位】：华南理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2014
【分类号】：R714.7

【参考文献】

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本文编号：1597139