抑郁症患者因果脑网络特征提取及模式识别研究
本文关键词:抑郁症患者因果脑网络特征提取及模式识别研究
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【摘要】:人脑是时至今日我们所了解的最复杂的系统,它最为突出的特点就是结构分离却功能整合,也是我们所研究的复杂系统中的经典实例。功能性分离表示不同的大脑脑区或者神经核有着不同的特定功能,而功能性整合则指人的每个行为动作都是不同脑区共同协作而实现的结果。脑网络的研究越来越占据着神经科学领域的重要环节,因为如果我们可以从系统水平上去探测大脑脑区之间的连接机制,那就能够进一步去揭示人脑的内在组织模式。这部分的研究已经广泛深入地应用到了许多的大脑研究领域,特别是精神疾病方面的探索。这些年来,随着医学影像技术的不断发展和改进,越来越多的科学家们将视线转移到运用核磁共振技术去揭示隐藏在人格背后的神经生物学基础。而功能磁共振成像技术(英文名称为functional magnetic resonance imaging,简写为fMRI)给我们提供了有效的研究大脑功能的非介入技术,还有就是图论的复杂网络分析方法可以给大脑脑网络的研究提供强有力的技术手段。本研究的主要工作分为如下几个部分:1.第一部分在基于VBM(voxel-based morphometry,基于体素的形态测量法)结构差异的GC分析中,我们发现了首发未用药抑郁症患者跟健康被试在大脑结构上的一些差异,主要为MDD患者的左颞下回灰质体积显著小于正常被试,暗示了首发未用药抑郁症患者在颞下回的认知功能的损害,对外界的感知可能会变得延迟。而在基于VBM结构差异的GC分析工作中,我们发现在首发未用药重度抑郁症患者中存在着显著异常的效应连接,如从MDD中从小脑到梭状回的流入信息存在着异常减少,这说明了重度抑郁症中在以梭状回周围为中心的皮质-边缘-小脑网络的情绪调控存在着功能障碍。2.第二部分我们使用了分频的手段,并根据第二章中MDD结构异常的八个脑区作为种子点来计算与全脑之间的效应连接,最后与正常被试做比较。结果表明MDD效应连接的异常是跟频段相关的,且MDD的静息态效应连接异常主要集中在低频段。
【学位授予单位】:电子科技大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2016
【分类号】:R749.4
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10 郑郭Z,
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