【摘要】：背景和目的抑郁癥是一種常見的心境障礙性疾病,以情緒低落、思維遲緩、認(rèn)知行為障礙為主要臨床特征。抑郁癥發(fā)病率較高,易復(fù)發(fā),對患者的身心健康及社會行為能力造成傷害。目前抑郁癥的發(fā)病機(jī)制尚未完全清楚,神經(jīng)影像學(xué)領(lǐng)域通過多種成像技術(shù)發(fā)現(xiàn)抑郁癥患者腦結(jié)構(gòu)及功能發(fā)生改變。動態(tài)功能連接(dynamic functional connectivity,dFC)是一種新興的研究技術(shù),能夠在更短的時間尺度上研究腦功能連接(functional connectivity,FC)動態(tài)變化。本研究以成組獨(dú)立成分分析(group independent component analysis,Group ICA)為基礎(chǔ),采用滑動時間窗口技術(shù)結(jié)合聚類分析的方法,研究首發(fā)未用藥抑郁癥患者在不同狀態(tài)下dFC及其與抑郁癥臨床特征及認(rèn)知功能的相關(guān)性。材料與方法本研究共收集184例首發(fā)未用藥抑郁癥患者和129例性別、年齡、受教育年限匹配的健康對照。利用GE Discovery 750 3.0 T磁共振掃描儀對所有受試者進(jìn)行常規(guī)MR序列及靜息態(tài)功能磁共振成像(functional magnetic resonance imaging,fMRI)掃描�；贛ATLAB平臺應(yīng)用DPABI軟件DPARSFA模塊對靜息態(tài)fMRI數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理,GIFT軟件進(jìn)行靜息態(tài)fMRI Group ICA和dFC分析。使用SPSS20.0及GIFT軟件Stats模塊進(jìn)行統(tǒng)計分析,對符合正態(tài)分布的計量資料用x±s表示,以兩獨(dú)立樣本t檢驗(yàn)比較兩組間差異;不符合正態(tài)分布者用中位數(shù)(上、下四分位數(shù))表示,以Mann-whitney U比較兩組間的差異。將dFC指標(biāo)總時間分?jǐn)?shù)、平均通過時間、轉(zhuǎn)換次數(shù)分別與漢密爾頓抑郁量表-17項(Hamilton rating scale for depression-17,HAMD-17)評分、病程、威斯康星卡片分類測驗(yàn)(Wisconsin card sorting,WSCT)及連線測驗(yàn)(trail marking test,TMT)各項得分進(jìn)行Spearman秩相關(guān)分析。以α=0.05為檢驗(yàn)水準(zhǔn)。結(jié)果1、臨床資料分析結(jié)果顯示:抑郁癥組與對照組間性別、年齡、受教育年限差異無統(tǒng)計學(xué)意義(P0.05),HAMD-17評分差異有統(tǒng)計學(xué)意義(P0.05)2、認(rèn)知功能分析結(jié)果顯示:(1)抑郁組與對照組間WSCT總用時間差異有統(tǒng)計學(xué)意義(P0.05),抑郁組總用時間高于對照組;(2)抑郁組與對照組間TMT-A完成時間差異有統(tǒng)計學(xué)意義(P0.05),抑郁癥明顯高于對照組;(3)WSCT、TMT其余各項兩組間差異均無統(tǒng)計學(xué)意義(P0.05)3、靜息態(tài)fMRI分析結(jié)果顯示:(1)通過Group ICA分析從預(yù)先設(shè)置的100個獨(dú)立成分(independent components,ICs)中挑選出與靜息態(tài)網(wǎng)絡(luò)(resting-state networks,RSNs)有關(guān)的37個ICs,分屬于8個功能網(wǎng)絡(luò),分別為默認(rèn)網(wǎng)絡(luò)、突顯網(wǎng)絡(luò)、聽覺網(wǎng)絡(luò)、執(zhí)行控制網(wǎng)絡(luò)、視覺網(wǎng)絡(luò)、語言網(wǎng)絡(luò)、感覺運(yùn)動網(wǎng)絡(luò)和楔前葉網(wǎng)絡(luò);(2)按滑動時間窗口寬度為30TR、步長為1TR、聚類數(shù)為5的設(shè)置,聚類后得到5種的連接模式(state),各state所占比例分別為24%、17%、20%、22%和17%;(3)state 4抑郁組與對照組間的總時間分?jǐn)?shù)和平均通過時間差異有統(tǒng)計學(xué)意義(P0.05),其余各state dFC指標(biāo)在兩組間差異均無統(tǒng)計學(xué)意義(P0.05);(4)抑郁組與對照組對比,在statel和state5 FC差異有統(tǒng)計學(xué)意義(P0.05)其余各state兩組間FC差異無統(tǒng)計學(xué)意義(P0.05)4、將dFC 3個指標(biāo)分別與HAMD-17項評分、病程、WSCT及TMT各項得分進(jìn)行Spearman秩相關(guān)分析,結(jié)果顯示(1)state4的總時間分?jǐn)?shù)與HAMD-17項評分(r=0.174,P=0.036)病程(r=0.169,P=0.039)呈正相關(guān);(2)statel的總時間分?jǐn)?shù)與完成第一個分類應(yīng)答數(shù)(r=0.232,P=0.017)正確思考時間(r=0.232 P=0.017)非持續(xù)錯誤數(shù)(r=0.232 P=0.017)正相關(guān),與錯誤思考時間(r=-0.257,P=0.008)持續(xù)應(yīng)答數(shù)(r=-0.216,P=0.027)持續(xù)錯誤數(shù)(r=-0.257 P=0.008)不能完成分類數(shù)(r=-0.257 P=0.008)呈負(fù)相關(guān);(3)state 1的平均通過時間與錯誤應(yīng)答數(shù)(r=0.231,P=0.018)完成第一個分類應(yīng)答數(shù)(r=0.302,P=0.002)總應(yīng)答數(shù)(r=0.226,P=0.021)正確思考時間(r=0.302,P=0.002)非持續(xù)錯誤數(shù)(r=0.302,P=0.002)正相關(guān),與持續(xù)應(yīng)答數(shù)(r=-0.283,P=0.003)錯誤思考時間(r=-0.203,P=0.038)持續(xù)錯誤數(shù)(r=-0.203,P=0.038)不能完成分類數(shù)(r=-0.203,P=0.038)負(fù)相關(guān);(4)轉(zhuǎn)換次數(shù)與TMT-A完成時間正相關(guān)(r=0.214,P=0.045),錯誤思考時間(r=-0.236,P=0.016)持續(xù)錯誤數(shù)(r=-0.236,P=0.016)不能完成分類數(shù)(r=-0.236,P=0.016)負(fù)相關(guān);(5)state 3、4的dFC指標(biāo)與WSCT、TMT各項得分均未顯示出任何顯著相關(guān)性。5、驗(yàn)證分析結(jié)果顯示:改變滑動時間窗口寬度和聚類數(shù),結(jié)果有較高的可重復(fù)性。結(jié)論1、首發(fā)抑郁癥患者病程越長、癥狀越重,越傾向停留于弱功能連接模式。2、dFC的方法能夠在更短時間窗口上有效識別出FC變化,且其特征指標(biāo)能過夠很好的反應(yīng)認(rèn)知行為能力。
【學(xué)位授予單位】：鄭州大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號】：R749.4;R445.2
【圖文】：

挑選出與RSNs相關(guān)ICs

2.2 K 均值聚類結(jié)果圖 2 顯示了 w=30TR，c=5 的聚類結(jié)果。按出現(xiàn)先后順序進(jìn)行排列，5 個矩陣圖分別顯示了每個聚類中心即質(zhì)心的 FC 模式（state），不同 state 間具有不同的 FC 模式。5 個 state 所占比例相差不大。state1 占 24%，特征在于 DMN 內(nèi)部具有很強(qiáng)的正性連接，DMN 與其他區(qū)域的連通性較強(qiáng)，有正性也有負(fù)性；state2占 17%，在 ECN、LAN、DMN 內(nèi)正性連接稍強(qiáng)，其他區(qū)域連接較弱；state3 占20%，與 state1 類似，但 DMN 內(nèi)部、DMN 與其他網(wǎng)絡(luò)間連通性均低于 state1；state4 占 22%，其特點(diǎn)是全腦 FC 強(qiáng)度均較弱，SMN、VN 與其他網(wǎng)絡(luò)間存在較低的負(fù)性連接；state5 占 17%，LAN 內(nèi)部的正性連接較強(qiáng)。圖.3 顯示在不同 state間切換頻率圖和每個 state 的發(fā)生頻率、停留時間的折線圖。圖 3a 表明，每個 state都傾向于繼續(xù)保持這個狀態(tài)，而不向其他 state 轉(zhuǎn)換。

16c圖 4 抑郁組與對照組 dFC 指標(biāo)組間差異注：*為兩組間差異有統(tǒng)計學(xué)意義，P<0.05。在 state4 抑郁組總時間分?jǐn)?shù)、平均通過時間均高于對照組

【相似文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前10條

1 張玉梅;周敏;;“陽光型”抑郁癥的解讀與干預(yù)措施[J];政工學(xué)刊;2019年06期

2 肖文昊;戢秋明;陳紅源;吳迪;;基因在抑郁癥發(fā)病中的作用[J];中國社區(qū)醫(yī)師;2019年17期

3 曾龍建;;抑郁癥的臨床療法[J];世界最新醫(yī)學(xué)信息文摘;2019年47期

4 王愛華;王娟;甘博文;;抑郁癥的中醫(yī)藥治療研究進(jìn)展[J];解放軍醫(yī)藥雜志;2019年06期

5 羅s

本文編號：2761130