本文關(guān)鍵詞：抑郁癥共病焦慮障礙的人腦結(jié)構(gòu)網(wǎng)絡(luò)研究

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【摘要】：抑郁癥與焦慮障礙屬于兩個完全獨立的疾病單元,但在臨床中常見抑郁癥共病焦慮障礙(以下簡稱“共病”)。共病患者具有起病年齡晚、病情重、自殺危險性高等特點。本文基于彌散張量成像影像,采用復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)理論及機器學(xué)習(xí)等分析方法,定量分析共病患者腦結(jié)構(gòu)網(wǎng)絡(luò)拓撲屬性與疾病嚴重程度(抑郁、焦慮)之間的關(guān)系,揭示疾病對人腦結(jié)構(gòu)網(wǎng)絡(luò)產(chǎn)生影響的神經(jīng)病理機制�；诮馄蕦W(xué)自動標記模板AAL-1024定義腦區(qū),并采用確定性纖維束追蹤方法構(gòu)建大腦白質(zhì)結(jié)構(gòu)網(wǎng)絡(luò)。通過分析共病組、抑郁癥組及健康對照組的大腦結(jié)構(gòu)網(wǎng)絡(luò)拓撲屬性,主要發(fā)現(xiàn)包括:三組人群的大腦結(jié)構(gòu)網(wǎng)絡(luò)均呈現(xiàn)出小世界屬性,核心節(jié)點主要分布在聯(lián)合皮層;共病組與抑郁癥組相比,聚類系數(shù)、特征路徑長度、局部效率、全局效率存在顯著差異;與共病組和健康對照組比較,抑郁癥組的節(jié)點效率在顳葉、雙側(cè)額上回等腦區(qū)存在顯著改變。研究疾病患者大腦結(jié)構(gòu)網(wǎng)絡(luò)拓撲屬性與疾病嚴重程度的相關(guān)性,主要發(fā)現(xiàn)包括:共病組全局屬性與疾病嚴重程度不存在顯著相關(guān);基于FN構(gòu)建的腦結(jié)構(gòu)網(wǎng)絡(luò),抑郁癥組腦網(wǎng)絡(luò)屬性(FN閾值為3,4,5時)的全局效率、特征路徑長度、平均解剖距離屬性值與HAMA-14評分呈顯著負相關(guān),模塊度屬性值與SDS評分呈顯著負相關(guān);基于FA構(gòu)建的腦結(jié)構(gòu)網(wǎng)絡(luò),抑郁癥組腦網(wǎng)絡(luò)屬性(FA閾值為0.2,0.25,0.3時)的局部效率、特征路徑長度、平均解剖距離屬性值與HAMA-14評分呈顯著負相關(guān),此外模塊度屬性值(FA閾值為0.3)與HAMD-17評分呈顯著負相關(guān);共病組和抑郁癥組部分腦區(qū)(額上回、腦島和尾狀核等)的節(jié)點效率屬性值與疾病嚴重程度存在顯著相關(guān)。研究機器學(xué)習(xí)理論在腦結(jié)構(gòu)網(wǎng)絡(luò)拓撲屬性特征提取和疾病的自動分類方法。采用SVM-RFE的自動分類方法比標準支持向量機算法在組間分類上效果更好,其中共病患者與抑郁癥患者自動分類達到較高準確率,例如基于節(jié)點效率的分類結(jié)果:特異性為95%,敏感度為94.4%,準確率為94.7%。本文分析了共病患者的腦結(jié)構(gòu)網(wǎng)絡(luò)拓撲變化規(guī)律,從多角度進行差異性分析,利用客觀臨床精神學(xué)量表驗證所用方法的臨床可用性,可為共病患者的神經(jīng)病理機制提供可靠的實驗依據(jù),及其輔助診斷、早期干預(yù)提供參考的腦影像學(xué)指標。
【關(guān)鍵詞】：抑郁癥 抑郁癥共病焦慮障礙 彌散張量成像 腦結(jié)構(gòu)網(wǎng)絡(luò) 拓撲屬性 機器學(xué)習(xí)
【學(xué)位授予單位】：華南理工大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：R749
【目錄】：

• 摘要5-6
• Abstract6-11
• 第一章 緒論11-18
• 1.1 課題研究背景和意義11-13
• 1.1.1 研究背景11-12
• 1.1.2 研究意義12-13
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀及發(fā)展動態(tài)分析13-15
• 1.2.1 抑郁癥研究現(xiàn)狀13-14
• 1.2.2 焦慮障礙研究現(xiàn)狀14-15
• 1.2.3 抑郁共病焦慮障礙研究現(xiàn)狀15
• 1.3 研究內(nèi)容和論文結(jié)構(gòu)15-18
• 1.3.1 研究內(nèi)容15-16
• 1.3.2 論文結(jié)構(gòu)16-18
• 第二章 基于腦網(wǎng)絡(luò)研究抑郁癥共病焦慮障礙理論基礎(chǔ)18-26
• 2.1 抑郁癥共病焦慮障礙概述18
• 2.2 彌散張量成像技術(shù)概述18-19
• 2.3 復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)與腦網(wǎng)絡(luò)19-26
• 2.3.1 復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)基本概念19-21
• 2.3.2 復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)特征度量21-22
• 2.3.3 復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)模塊性22-24
• 2.3.4 腦結(jié)構(gòu)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建24-26
• 第三章 大腦結(jié)構(gòu)網(wǎng)絡(luò)拓撲屬性26-43
• 引言26
• 3.1 對象與方法26-28
• 3.1.1 研究對象26-27
• 3.1.2 研究方法27-28
• 3.2 研究結(jié)果28-39
• 3.2.1 大腦結(jié)構(gòu)網(wǎng)絡(luò)全局屬性28-32
• 3.2.2 大腦結(jié)構(gòu)網(wǎng)絡(luò)節(jié)點屬性32-35
• 3.2.3 模塊劃分結(jié)果分析35-39
• 3.3 討論39-42
• 3.4 本章小結(jié)42-43
• 第四章 大腦結(jié)構(gòu)網(wǎng)絡(luò)拓撲屬性與疾病嚴重程度相關(guān)性43-59
• 引言43
• 4.1 對象與方法43
• 4.1.1 研究對象43
• 4.1.2 研究方法43
• 4.2 研究結(jié)果43-55
• 4.2.1 神經(jīng)心理學(xué)測評結(jié)果43-44
• 4.2.2 全局屬性與疾病嚴重程度相關(guān)分析44-49
• 4.2.3 節(jié)點屬性與疾病嚴重程度相關(guān)分析49-55
• 4.3 討論55-58
• 4.4 本章小結(jié)58-59
• 第五章 自動分類及結(jié)果分析59-67
• 5.1 引言59
• 5.2 自動分類研究方法59-62
• 5.2.1 支持向量機算法59-60
• 5.2.2 回歸特征消去法60-61
• 5.2.3 留一驗證方法61-62
• 5.3 實驗結(jié)果分析62-66
• 5.3.1 共病組與抑郁癥組分類結(jié)果63-64
• 5.3.2 共病組與健康對照組分類結(jié)果64-65
• 5.3.3 抑郁癥組與健康對照組分類結(jié)果65-66
• 5.4 本章小結(jié)66-67
• 總結(jié)和展望67-70
• 總結(jié)67-68
• 展望68-70
• 參考文獻70-75
• 攻讀碩士期間取得的研究成果75-77
• 致謝77-78
• Ⅳ-2答辯委員會對論文的評定意見78

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本文編號：732293