【摘要】：目的:精神性疾病是一類廣泛影響患者情緒、社交和認知功能的疾病,給患者及家庭帶來沉重的生活負擔(dān)。對精神類疾病的精確診斷、及早干預(yù)意義重大。然而,目前對各類精神疾病的診斷具有明顯的癥狀學(xué)取向、缺乏定量的生理指標、較低的診斷識別率,導(dǎo)致病情延誤。本研究旨在利用功能磁共振成像技術(shù),以分形和混沌理論的科學(xué)方法,從動力學(xué)角度分析抑郁癥、精神分裂癥、雙相情感障礙和多動癥患者在靜息態(tài)和任務(wù)態(tài)下的大腦活動,探究其發(fā)病機制,為精確診斷精神疾病提供有效的生物標志物。材料與方法:實驗設(shè)計主要針對抑郁癥、精神分裂癥、雙相情感障礙和多動癥等四類精神疾病展開。24名抑郁癥患者和15名健康人參與完成了在美國辛辛那提大學(xué)醫(yī)學(xué)研究中心開展的應(yīng)激實驗;44例精神分裂癥患者、44例雙相情感障礙患者、34例多動癥患者和77例健康人參與完成了在加州大學(xué)洛杉磯分校開展的靜息態(tài)以及單詞配對記憶任務(wù)、單詞配對回憶任務(wù)、空間工作記憶任務(wù)、任務(wù)切換任務(wù)、氣球模擬冒險任務(wù)、呼吸控制任務(wù)和停止信號任務(wù)等7項任務(wù)態(tài)的實驗。在各實驗中收集功能磁共振成像資料,使用AFNI和fmriprep軟件進行預(yù)處理,得到可信的實驗數(shù)據(jù)。運用AFA方法去除體素時間序列的全局趨勢,考察殘差與濾波尺度之間的冪律關(guān)系,計算Hurst指數(shù)以刻畫大腦活動的長程持續(xù)性;運用SDLE方法考察初值干擾產(chǎn)生的誤差隨時間演化發(fā)散特征,計算K1,K2,maxLambda參數(shù)以刻畫大腦活動的初值敏感性;以AFA和SDLE分析結(jié)果作為特征,運用支持向量機對fMRI數(shù)據(jù)進行分類預(yù)測。結(jié)果:1.AFA研究結(jié)果:精神分裂癥靜息態(tài)fMRI數(shù)據(jù)得到的Hurst指數(shù)在大部分腦區(qū)均顯著低于健康對照組,表明精神分裂癥患者大腦自發(fā)活動的長程持續(xù)性降低;多動癥靜息態(tài)fMRI在左側(cè)中央前回、左側(cè)額中回、右側(cè)嗅皮質(zhì)等區(qū)域的Hurst指數(shù)顯著低于正常人;抑郁癥患者在應(yīng)激任務(wù)和對照實驗中全腦呈現(xiàn)降低的Hurst指數(shù);在認知任務(wù)態(tài)中,各類精神疾病在相應(yīng)的腦組織中呈現(xiàn)出有差異的長程持續(xù)性,如在單詞記憶任務(wù)中,精神分裂癥在框內(nèi)額上回和回直肌呈現(xiàn)降低的長程持續(xù)性,而雙向情感障礙全腦呈現(xiàn)上升的長程持續(xù)性;在呼吸控制任務(wù)中,各類精神疾病組與健康對照組的大腦活動長程持續(xù)性無顯著差異。2.SDLE研究結(jié)果:在靜息態(tài)中,雙相情感障礙和精神分裂癥患者的大腦自發(fā)活動初值敏感性顯著高于正常人;在任務(wù)態(tài)中,各類精神疾病在相應(yīng)的腦區(qū)中亦呈現(xiàn)出有差異的混沌特征。3.SVM研究結(jié)果:以AFA和SDLE結(jié)果作為特征,使用SVM-RBF對fMRI數(shù)據(jù)進行分類預(yù)測。精神分裂癥與正常人的靜息態(tài)fMRI數(shù)據(jù)達到83%的分類準確率。注:本研究采用雙樣本T檢驗進行統(tǒng)計檢驗,P值小于0.05則認為具有統(tǒng)計學(xué)意義上的顯著差異。結(jié)論:fMRI數(shù)據(jù)具備分形和混沌的復(fù)雜特征,運用AFA和SDLE等復(fù)雜性科學(xué)方法能夠有效刻畫各類精神疾病大腦活動的非線性特征和差異,從動力學(xué)角度揭示疾病的生物機理,為臨床診斷提供依據(jù)。
【學(xué)位授予單位】：廣西大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號】：R749;R445.2
【圖文】：

對于一個給定的時間序列，最小的Ａｔ便是采樣間隔時間ｔ。計算李雅普諾夫指數(shù)逡逑的經(jīng)典算法是假定？￡0ｅ邋ｕｔ，并通過計算（／ｎｅｔ邋－來得到人＿丨。僅依賴于ｅＱ，就逡逑算真正混沌系統(tǒng)也可能不適用，如圖２－１所示。在圖２－１中可以更明顯地看到，ｅｔ邋＋邋５ｔ逡逑實際上有可能比＆更小。對于這樣的假設(shè)，一個更大的困難是，對于任何噪聲，Ａ１都逡逑可能總是大于０，這樣就容易導(dǎo)致混淆噪聲和真正的混沌。另一方面，我們的算法沒有逡逑保護任何假設(shè)，除了邋Ａｔ要比較小。逡逑為了計算ＳＤＬＥ，我們檢查由公示１定義的點對（Ｖｉ，Ｖｊ）能夠滿足下面的不等式：逡逑ｚｋ邋＜邋｜｜ｖｉ邋－邋Ｖｊ｜｜邋＜邋ｓｋ邋＋邋Ａｓｋ，ｋ邋＝邋１，２，３，邋－ｖ逡逑１８逡逑

＇逡逑’逡逑圖２－１是在一般高維空間中顯示２個任意軌跡的示意圖，其中當時間為０、ｔ和時，兩條軌跡逡逑之間的距離分別為￡：（）、４和４邋＋邋３１；。逡逑Ｆｉｇ．２－１邋Ａ邋ｓｃｈｅｍａｔｉｃ邋ｓｈｏｗｉｎｇ邋２邋ａｒｂｉｔｉ＊ａｉ７邋ｔｒａｊｅｃｔｏｒｉｅｓ邋ｉｎ邋ａ邋ｇｅｎｅｒａｌ邋ｈｉｇｈ－ｄｉｍｅｎｓｉｏｎａｌ邋ｓｐａｃｅ，邋ｗｉｔｈ邋ｔｈｅ邋ｄｉｓｔａｎｃｅ逡逑ｂｅｔｗｅｅｎ邋ｔｈｅ邋ｍａｔｔｉｍｅ邋０，邋ｔ，邋ａｎｄ邋ｔ邋＋邋５邋ｔ邋ｂｅｉｎｇ邋￡0、邋和邋＋邋５ｔ，邋ｒｅｓｐｅｃｔｉｖｅｌｙ．逡逑當ｓ很小時，我們可以檢測和ｈ＋Ａｔ之間的關(guān)系。當Ａｔ趨于零，我們得到：逡逑￡ｔ＋＾ｔ邋＝邋￡ｔｅＡ（￡￡）Ａｔ邐（２－２）逡逑其中，就是由下面公式得到的ＳＤＬＥ：逡逑ｌｎｓｔ＋Ａｔ邋－邋ｌｎｓｔ邐（２－３）逡逑Ａ⑷＝—Ｔｔ—－逡逑同樣地，我們也可以這樣表達：逡逑ｄｅｔ邐（２－４）逡逑￣ｄＦ邋＝邋Ａ（￡ｔ）邋￡ｔ逡逑對于一個給定的時間序列，最小的Ａｔ便是采樣間隔時間ｔ。計算李雅普諾夫指數(shù)逡逑的經(jīng)典算法是假定？￡0ｅ邋ｕｔ，并通過計算（／ｎｅｔ邋－來得到人＿丨。僅依賴于ｅＱ，就逡逑算真正混沌系統(tǒng)也可能不適用

【參考文獻】

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本文編號：2724975