【摘要】：抑郁癥是一類常見的精神障礙類疾病。疾病伴有高致殘率,會對患者身心造成嚴(yán)重危害。但疾病的病理機制未知,抗抑郁藥物對病人的治愈率不高。在既往的靜息態(tài)功能核磁共振研究中,對抑郁癥治療評估的大部分研究都假設(shè)信號是近似平穩(wěn)的,鮮有人研究信號的動態(tài)屬性在治療評估中的作用�；诖�,本文主要圍繞基于社區(qū)探測算法的動態(tài)模塊化展開,從腦區(qū)自身的動態(tài)屬性和腦區(qū)間的動態(tài)相關(guān)性的不同角度分別設(shè)計特征。同時,論文進一步研究了特殊時間段下這兩類特征的分析方法。最后,我們分析這些特征在治療評估中的作用,旨在為抑郁癥治療的臨床評估提供更有效的輔助依據(jù)。具體內(nèi)容概況如下:1.利用動態(tài)模塊化特征評估抑郁癥治療前后的腦網(wǎng)絡(luò)的改變�；谏鐓^(qū)化探測算法,分別計算抑郁癥患者治療前后和健康對照組的的動態(tài)模塊化矩陣以及對應(yīng)的模塊化狀態(tài)轉(zhuǎn)變特征靈活度(flexibility)。特征靈活度較好的表征了單個區(qū)域在模塊化中的狀態(tài)轉(zhuǎn)變的活躍程度。用置換檢驗或配對置換檢驗統(tǒng)計靈活度在3組之間的差異。發(fā)現(xiàn)治療后和健康人無顯著差異,治療前和健康人在默認(rèn)模式網(wǎng)絡(luò)和認(rèn)知控制網(wǎng)絡(luò)有顯著差異。治療8周實驗組治療前和治療后在默認(rèn)模式網(wǎng)絡(luò)有顯著差異,治療3個月組治療前和治療后在默認(rèn)模式網(wǎng)絡(luò)和認(rèn)知控制網(wǎng)絡(luò)都存在顯著差異。且患者治療前后默認(rèn)模式網(wǎng)絡(luò)和認(rèn)知控制網(wǎng)絡(luò)的靈活度值與患者的漢密爾頓17項抑郁量表總分存在顯著線性相關(guān)性。所以,靈活度相對之前研究的絕大多數(shù)指標(biāo),從信號動態(tài)屬性的角度更好的闡述了抑郁癥治療前后患者腦網(wǎng)絡(luò)改變的差異。2.利用就醫(yī)但未治療抑郁癥患者的動態(tài)模塊化特征預(yù)測患者艾司西酞普蘭治療的早期效應(yīng)。模塊忠誠度矩陣(Module allegiance matrix)矩陣表征動態(tài)模塊化矩陣中各區(qū)域間的相關(guān)性。跳躍矩陣(Jump matrix)表征動態(tài)模塊化矩陣中各區(qū)域間相關(guān)性的變化活躍程度。在原有靈活度,模塊忠誠度矩陣等特征的基礎(chǔ)上,引入跳變矩陣的方法,探求腦區(qū)間在相鄰時間窗內(nèi)的非綁定關(guān)系對藥物早期療效的預(yù)測效果。基于支持向量機分類器,上述指標(biāo)被用于預(yù)測就醫(yī)但未治療的抑郁癥患者艾司西酞普蘭治療的早期效應(yīng)。結(jié)果顯示,抑郁癥患者就醫(yī)但未治療狀態(tài)下的靈活度和跳變矩陣預(yù)測患者未來接受艾司西酞普蘭治療早期效應(yīng)的準(zhǔn)確率都達到了79.41%,并且結(jié)果魯棒。分類器使用靈活度區(qū)分早期治療起效組和無效組發(fā)現(xiàn)的差異在腦區(qū)水平,而跳變矩陣的差異在網(wǎng)絡(luò)水平。同時,模塊忠誠度矩陣進一步研究了靈活度發(fā)現(xiàn)的差異腦區(qū),找到了其中更重要的核心腦區(qū)。所有以上特征從動態(tài)的不同角度共同為就醫(yī)但未治療的患者合適服用艾司西酞普蘭提供了有效的輔助依據(jù)。3.利用特殊時間段內(nèi)動態(tài)模塊化特征預(yù)測就醫(yī)但未治療抑郁癥患者接受艾司西酞普蘭治療的早期效應(yīng)。分析模塊化矩陣在全時長上靈活度和跳躍矩陣值的分布,我們發(fā)現(xiàn)靈活度和跳躍矩陣的值主要集中在少數(shù)時間窗內(nèi)。這說明腦區(qū)自身的動態(tài)活躍程度和腦區(qū)間相關(guān)性變化的活躍程度在全時長上是不穩(wěn)定的,主要集中于少數(shù)時間段內(nèi)。本章先研究了治療有效組和無效組在穩(wěn)定性上的差異,發(fā)現(xiàn)2組有著相似的不穩(wěn)定模式。隨后,本章分別研究2組在全腦靈活度最強的k個時間窗內(nèi)的差異和全腦跳躍矩陣跳變最劇烈的k個時間窗內(nèi)的差異。結(jié)果表明,靈活度屬性的前2~5個狀態(tài)轉(zhuǎn)變最劇烈的相鄰時間窗內(nèi)預(yù)測患者使用艾司西酞普蘭治療起效的分類效果達到80%以上,最高分類效率有88.24%。同步收集的兩個外中心的測試集結(jié)果上也分別得到了86.49%和85.29%的識別準(zhǔn)確率。同時,跳變矩陣在前3~5個跳變最劇烈的相鄰時間窗內(nèi)存在較好的結(jié)果,最高分類準(zhǔn)確率有94.12%。外中心的測試集也分別得到了81.08%和82.35%的識別準(zhǔn)確率。所以,全腦特殊時間段內(nèi)的動態(tài)特征能更有效的反映個體腦活動水平的差異,為服用艾司西酞普蘭提供了更有效的輔助依據(jù)。
【學(xué)位授予單位】：東南大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號】：R445.2;R749.4
【圖文】：

圖1.1（A）表示遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)簇的響應(yīng)模型。所有遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通過兩個非線性的隱藏層和一個線性輸出層處理特征序列。圖 1.1（B）表示遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)非線性隱藏層的細(xì)節(jié)結(jié)構(gòu)。L-10/50/10 表示隱藏層中分別有 10，50 或 100 個長期短期記憶單元，G-10/50/10表示隱藏層中分別有 10,50 或 100 個門控循環(huán)單元。圖中方塊表示非線性映射，圓圈表示對信息流的門控邏輯。圖 1.1(C)表示對比的嶺回歸簇響應(yīng)模型。所有的嶺回歸模型通過一個線性層處理特征序列。但是不同的嶺回歸簇在解釋血流動力學(xué)延遲方面有所不同。其中，ridge regression 模型同步了刺激和反應(yīng) BOLD 信號，regression family 模型延遲了 3 秒~6 秒的反應(yīng) BOLD 信號。

東南大學(xué)碩士學(xué)位論文用了窗口傅里葉變換和主成分分析結(jié)合的方法來實現(xiàn)分析[32]。2 基于 rsfMRI 動態(tài)功能連接的動態(tài)模塊化建模研究設(shè)置合適參數(shù)計算的動態(tài)功能連接可以較好描述 rsfMRI 功能連接的動態(tài)變化。上，有相關(guān)研究使用 k 均值聚類算法進一步評估全腦動態(tài)功能連接模塊化過程動力學(xué)特性[19]。方法的具體過程如圖 1.3 所示。該研究使用了 405 位年輕成年RI 數(shù)據(jù)。研究者使用滑動時間窗度量空間獨立分析提取信號的動態(tài)功能連接。然時間窗內(nèi)腦區(qū)間的動態(tài)功能連接都被作為聚類的特征進行 k 均值聚類分析。研信號包括 50 個獨立分析后的成分。所以，每一個時間窗有 50×（50-1）/2=能連接。這 1225 條功能連接作為 1225 維特征進行 k 均值聚類。聚類的結(jié)果展在掃描過程中所屬狀態(tài)隨時間變化的過程。所以，基于 k 均值聚類算法的研究步的分析神經(jīng)系統(tǒng)之間功能協(xié)調(diào)的動力學(xué)特征。

圖 1.4 社區(qū)探測算法分析流程圖[35]于社區(qū)探測算法本身的缺陷，社區(qū)探測算法只能發(fā)現(xiàn)腦網(wǎng)絡(luò)模塊化狀態(tài)歸了改變，但無法具體分析模塊化的各個狀態(tài)。于 rsfMRI 動態(tài)模塊化的隱馬爾科夫模型模型研究于聚類算法的動態(tài)模塊化研究基礎(chǔ)上，有研究進一步提出了基于隱馬爾科狀態(tài)轉(zhuǎn)變特征計算框架。該計算框架由三個步驟組成，具體如下[36]：（1能連接。研究提取了 rsfMRI 的 BOLD 信號時間序列，再在時間序列上使計算動態(tài)功能連接。（2）計算動態(tài)模塊化歸屬。研究使用分層聚類算法塊化歸屬。聚類的距離使用歐幾里德距離來測量。（3）分析動態(tài)模塊化研究將計算得到的大腦動態(tài)模塊化過程視為狀態(tài)的觀察序列，使用隱馬爾學(xué)習(xí)狀態(tài)的隱藏序列。研究使用 Baum-Welch 算法估計隱變量，使用前向-學(xué)習(xí)到的隱馬爾科夫模型序列與給定的觀察序列的匹配程度。，該框架被用于評估健康被試和創(chuàng)傷后應(yīng)激障礙被試這兩個類別之間隱馬藏序列的差異。結(jié)果表明，隱馬爾科夫模型模型的隱藏序列能較好區(qū)分創(chuàng)和健康被試[36]。

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6 韋龍靜;;抑郁癥治療依從性研究概述[J];藥學(xué)實踐雜志;2012年06期

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8 郄曉明,張芳;抑郁癥治療中發(fā)作的處理[J];中國冶金工業(yè)醫(yī)學(xué)雜志;2004年01期

9 韓冬梅;王偉;;探討不同停藥方法對抑郁癥治療緩解后復(fù)發(fā)情況的影響[J];臨床研究;2018年08期

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2 陳煒;;抑郁癥治療的再思考[A];2009年浙江省醫(yī)學(xué)會精神病學(xué)學(xué)術(shù)年會暨浙江省醫(yī)師協(xié)會精神科醫(yī)師分會第二屆年會論文匯編[C];2009年

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4 魯明源;;《內(nèi)經(jīng)》重陽思想對抑郁癥治療的啟示[A];中華中醫(yī)藥學(xué)會第九屆內(nèi)經(jīng)學(xué)術(shù)研討會論文集[C];2008年

5 譚仁祥;孔令東;羅蘭;;抑郁癥治療的中藥研究進展[A];面向21世紀(jì)的科技進步與社會經(jīng)濟發(fā)展（下冊）[C];1999年

6 張慧敏;許晶;王俊平;;綜合醫(yī)院抑郁癥治療依從性的臨床干預(yù)實驗[A];第九次全國神經(jīng)病學(xué)學(xué)術(shù)大會論文匯編[C];2006年

7 王秀鋒;;情志護理干預(yù)在銀屑病抑郁癥治療中的患者滿意度評價[A];2011全國中西醫(yī)結(jié)合皮膚性病學(xué)術(shù)會議論文匯編[C];2011年

8 徐志卿;;抑郁癥治療的新靶點--甘丙肽及其受體[A];Proceedings of the 7th Biennial Meeting and the 5th Congress of the Chinese Society for Neuroscience[C];2007年

9 壽忠平;;小劑量舒必利在抑郁癥治療中的增效作用[A];浙江省醫(yī)師協(xié)會精神科醫(yī)師分會成立大會暨二○○八年浙江省精神病學(xué)學(xué)術(shù)年會論文匯編[C];2008年

10 陳煒;;抑郁癥治療前后IL-18、MIP-1α、MCP水平的研究[A];2007年浙江省精神病學(xué)學(xué)術(shù)年會論文匯編[C];2007年

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3 中國科學(xué)院心理研究所 祝卓宏;抑郁癥治療，別被痊愈假象蒙了眼[N];健康報;2017年

4 本報記者 裘炯華;抑郁癥治療將添新藥[N];醫(yī)藥經(jīng)濟報;2017年

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2 葉青;抑郁癥治療儀的研制及應(yīng)用研究[D];四川大學(xué);2007年

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8 魏倩倩;焦慮癥狀對抑郁癥治療效果的影響[D];山東大學(xué);2012年

9 侯春香;綜合護理干預(yù)措施對抑郁癥治療效果影響的研究[D];吉林大學(xué);2016年

10 魯娜;音樂及生物反饋療法對大學(xué)新生抑郁癥治療的觀察[D];貴陽中醫(yī)學(xué)院;2010年

本文編號：2775320