悲伤面孔刺激下抑郁症相关网络时空模式的脑磁图研究

发布时间：2021-06-23 08:35

　　负性情绪偏向是抑郁症的核心特征之一。然而,既往抑郁症负性情绪处理的研究大部分都是脑区层面研究,没有进一步拓展到复杂网络层面,情绪相关网络的功能损害和调节异常已经被研究证实。情绪相关功能网络在抑郁症情绪处理过程中的异常需要进一步的探讨,尤其是基于脑磁图高时间分辨率优势的动态功能网络时空模式研究。本文主要工作是利用脑磁图高时空分辨率和多波段信号的特点,结合悲伤情绪面孔刺激实验来探讨抑郁状态患者识别悲伤表情个体化动态功能网络时空模式变化及其对疾病分类识别和临床诊断辅助研究。主要内容如下:1.选择早期负性情绪处理时gamma波为研究对象,利用动态连接回归算法划分出个体化动态时空模式,采用基于统计网络算法找到显著差异网络,发现与情绪网络和视觉网络相关异常连接显著上升,与额顶网络相关异常连接显著下降。2.在个体化时空模式基础上,扩大样本量,增加alpha和beta为对照波段,通过图论指标探讨异常功能网络个体化时空模式对抑郁症的分类识别作用。发现早期情绪处理过程中,gamma波个体化时空分类模型能够最好识别抑郁症患者。3.在个体化功能时空模式研究的基础上,考虑大脑结构信息对功能连接异常的影响,加入结... 

【文章来源】：东南大学江苏省 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校

【文章页数】：165 页

【学位级别】：博士

【部分图文】：

情绪表情识别任务的视频刺激

图 2.2 MEG 数据预处理流程图出现的时间为零时刻，选取刺激前 200ms 和刺激后 900ms 的0ms 作为基线，进行基线校正。随后通过巴特沃兹滤波器进行。分别计算通道和试次的方差，优先去除通道伪迹，设定通道，对通道信号进行检测，超过阈值的通道会被去除，另外一些通道也会被去除；然后去除试次中方差异常的部分。去除伪迹ICA 去噪，人工去除眨眼、心跳、呼吸等引起的伪迹。将同类行平均化，以待下一步的源重建。被试 MRI 扫描得到的 T1 织分割，利用 beformer 算法，配准到 5mm 标准网格空间并得空间的转换矩阵，源重建所需的皮质层网格再通过逆转换矩阵到。在 MNI 标准空间下，通过前向模型计算出磁场矩阵，也偶极子对每个通道信号产生的影响。逆向溯源重建模型中，采用- norm estimate)算法进行源重建以获得皮质网格上偶极子的信号

和 BICγ及整体的贝叶斯信息量 BIC。计算 BICγ和 BIC 的差值到差值最小时的时间点 γ，这个时间点就是一个可能的状态转为正值，则意味着没有状态转换点。重复以上步骤对每一个..T, 1，直到再也无法分成更小的部分为止，找到所有的可能时出的所有可能的时间状态转换点按时间点顺序排序。对于第一转换点 ρ，将数据分为两个部分，左侧部分 1:ρ 和右侧部分 ρ二个可能的功能转换点，计算这两部分贝叶斯信息量之和BIC1这两部分的贝叶斯信息量之和 BIC1ρ+BICρν 小于整体的贝叶即时间点 1: ν 的贝叶斯信息量，那么就仍然认为时间点 ρ 是一转换点，而不符合这一条件的则不再认为是可能的时间状态转能的时间状态转换点重复上述步骤，直到全部完成为止。

【参考文献】：
期刊论文
[1]抑郁症患者执行控制脑皮质网络损害的脑磁源性研究[J]. 花玲玲,姚志剑,汤浩,阎锐,陈建淮,韩颖琳,卢青.  中华行为医学与脑科学杂志. 2015 (04)
[2]双极性指数对双相障碍的识别效能[J]. 何洪珍,孙静,朱荣鑫,成为荣.  临床精神医学杂志. 2014(01)
[3]基于fMRI的脑功能整合数据分析方法综述[J]. 马园园,郑罡,周洁敏,张志强,钟元,卢光明.  生物物理学报. 2011(01)
[4]中国面部表情视频系统的初步建立[J]. 杜经纶,姚志剑,谢世平,史家波,曹燕翔,滕皋军.  中国心理卫生杂志. 2007(05)



本文编号：3244622