基于抑郁症功能脑网络模式识别研究

发布时间：2020-04-07 04:24

【摘要】：抑郁症是一种常见的精神疾病。患者有悲伤感、负罪感以及绝望感,并且伴有很高的自杀倾向。单相抑郁和双相抑郁是抑郁障碍的两种亚型,处于抑郁期的单相抑郁和双相抑郁患者的临床症状很相似,容易造成误诊,导致患者得不到正确的治疗。因此,从脑影像学角度来研究疾病的神经机制有助于我们更好的认识并区分出这两种疾病。以往相关的神经影像学研究侧重于观测某个特定脑区或者是某个特定网络的连接模式的异常,忽略了全脑大尺度功能连接网络的连接模式。基于此,本论文通过构建大尺度功能网络来研究单相抑郁和双相抑郁患者异常的功能连接模式。本文的主要工作如下:1.采用大尺度静态功能连接分析方法,将单相抑郁和双相抑郁患者的静态功能脑网络划分为10个网络,进行网络内和网络间的功能连接分析。研究结果发现单相抑郁患者特异性降低的连接主要存在于听觉网络和感觉运动网络内,感觉运动网络与视觉和听觉网络间的连接,视觉与腹侧注意网络间的连接,以及听觉和视觉网络间的连接。相比于正常人,单相抑郁患者在听觉与默认网络间的连接,双相抑郁患者在扣带岛盖网络内的连接都降低。另外,单相抑郁和双相抑郁患者在视觉和背侧注意网络间的连接模式不一致。最后,进行分类分析来评估选定的差异连接模式对区分单相抑郁和双相抑郁患者的敏感性。研究结果表明基于显著差异网络进行分类的效果整体上高于基于数据驱动进行分类的效果。这从一定程度上验证了研究发现的显著差异网络可以用来作为区分两种疾病的标志性特征的潜在可能性。2.针对单相抑郁和双相抑郁患者已经划分好的10个网络进行网络内和网络间的动态功能网络连接变异性分析。研究结果发现单相抑郁患者在感觉运动网络内的连接是特异性升高的,而在网络间的连接均未发现显著性的变化。为了验证感觉运动网络是否可以用来作为单相抑郁患者大脑功能网络的特异性网络,运用模式识别分类的方法发现感觉运动网络无法作为有效的特征来区分单相抑郁和双相抑郁患者。这可能和抑郁症患者大脑功能网络连接变异性本身的变化较小有关。研究发现的结果为理解抑郁症患者的大脑功能网络的变异性提供了新的见解。本论文从静态功能连接和动态功能连接的双重角度来探测单相抑郁和双相抑郁患者全脑功能网络连接模式的异常。研究结果发现单相抑郁患者相对于双相抑郁患者表现出更多的特异性的网络内和网络间的异常连接。该结果为进一步理解抑郁症背后的病理生理机制提供帮助。
【图文】：

磁共振,功能连接,静态,分析方法

第一章绪论为止，，基于静态功能连接的磁共振研究已经广泛地应用于探索人类的运动、听觉、视觉、感觉、情绪、认知等初级及高级神经系统。通过静态功能连接探测大脑的认知和疾病的病理机制是近年来常用的研究手段之一。其中，引用图论的相关分析方法，使得静态功能连接的发展出现很多研究方向。因此，采用大尺度网络分析，构建了静态功能连接分析方法来研究抑郁症静态功能网络的连接模式。通过对各个脑区功能连接网络的分析试图发现新的生物标志物从而进一步加深对该种疾病的理解与认知。具体静态功能连接分析方法及流程见图 1-1。

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第一章绪论这种微弱的时变组织原理无法通过静态功能连接分析的方式来捕获。本论文利用柔性最小二乘法结合动态功能连接分析方法来研究抑郁症动态功能网络的连接模式。通过对抑郁症疾病患者大脑功能网络连接时变特性的研究来进一步的刻画出该类疾病患者的大脑动态功能网络连接模式。具体动态功能连接分析方法及流程见图 1-2。
【学位授予单位】：电子科技大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2018
【分类号】：R749.4;R318.0

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