本文選題：靜息態(tài)　切入點：功能磁共振　出處：《浙江大學(xué)》2017年碩士論文

【摘要】：目的:探討戒煙成功者與戒煙失敗者基線水平的臨床資料及影像學(xué)資料間的差異,并嘗試用上述差異對戒煙結(jié)果進(jìn)行預(yù)測。資料與方法:78名準(zhǔn)備戒煙者在戒煙前采集基線數(shù)據(jù),進(jìn)行T1結(jié)構(gòu)像掃描以及靜息態(tài)fMRI掃描。予伐尼克蘭標(biāo)準(zhǔn)療法輔助戒煙12周后,隨訪最終戒煙結(jié)果。提取各被試靜息態(tài)fMRI數(shù)據(jù)計算ReHo、ALFF及fALFF值。隨機(jī)抽取約2/3被試進(jìn)行臨床資料及上述影像學(xué)指標(biāo)比較,提取有差異的數(shù)據(jù)納入Logistic回歸模型,對剩余被試進(jìn)行戒煙結(jié)果預(yù)測,根據(jù)實際戒煙結(jié)果討論其預(yù)測效能。結(jié)果:10名被試者因失訪或掃描圖像質(zhì)量不合格退出研究。最終取48名被試者納入分析,其中19人戒煙成功,29人失敗。兩組人群間基線臨床資料及fALFF未見顯著差異,ReHo及ALFF分析分別發(fā)現(xiàn)4個、6個有顯著差異的腦區(qū)。提取相應(yīng)參數(shù)分別建立Logistic回歸模型,對剩余20名(其中戒煙成功者8人)被試者進(jìn)行戒煙結(jié)果預(yù)測。結(jié)果顯示ReHo、ALFF的預(yù)測符合率分別為70%、55%。結(jié)論:戒煙起始狀態(tài)下,不同戒煙結(jié)果的吸煙者在ReHo和ALFF上存在顯著差異的腦區(qū)。提取相應(yīng)參數(shù),可有效預(yù)測戒煙結(jié)果,尤其是篩選出易戒煙失敗者。改變預(yù)測水平可調(diào)整預(yù)測性能,以滿足不同需要。
[Abstract]:Objective: to explore the difference of clinical and imaging data between successful smokers and smokers, and try to predict the results of smoking cessation by using the above differences. Data and methods: the baseline data were collected from 78 people who were prepared to quit smoking before quitting. T1 structural images and resting fMRI scans were performed. After 12 weeks of smoking cessation, Vannickland standard therapy was used to assist in smoking cessation. The rest fMRI data were extracted to calculate the values of Rehoff and fALFF. About 2 / 3 of the subjects were randomly selected to compare the clinical data and the above imaging indexes. The different data were extracted to be included in the Logistic regression model. The results of smoking cessation were predicted for the rest of the subjects, and the predictive effectiveness was discussed according to the actual smoking cessation results. Results Ten of 10 subjects withdrew from the study because of missing interview or the quality of scanning image was not up to standard. Finally, 48 subjects were included in the analysis. Among them, 19 quit smoking successfully and 29 failed. There was no significant difference in baseline clinical data and fALFF between the two groups. Four and six brain regions with significant difference were found by ReHo and ALFF analysis. The corresponding parameters were extracted to establish Logistic regression model, respectively. The results of smoking cessation were predicted for the remaining 20 subjects (among them 8 successful smokers). The results showed that the predicted coincidence rate of ReHohal ALFF was 70% 55. Conclusion: under the initial state of smoking cessation, The brain regions of smokers with different smoking cessation results were significantly different in ReHo and ALFF. Extracting the relevant parameters could effectively predict the smoking cessation results, especially screening out the easy smokers. The predictive performance could be adjusted to meet the different needs by changing the prediction level.
【學(xué)位授予單位】：浙江大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號】：R445.2;R163

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本文編號：1689694