【摘要】：抑郁癥是一種較為常見的精神類疾病,并且其發(fā)病率呈現(xiàn)出連年增長(zhǎng)的勢(shì)頭,現(xiàn)已逐漸成為危害人類健康的一大殺手,如何有效檢測(cè)和治療抑郁癥是當(dāng)今醫(yī)學(xué)研究急需解決的重要問題。針灸是近年來興起的一種抑郁癥治療方法,擁有副作用小、醫(yī)治費(fèi)用低廉以及沒有藥品依賴性等好處,且已有研究表明它可以達(dá)到與藥物治療相當(dāng)?shù)男Ч?因此,抑郁癥的針灸治療日益受到重視。目前臨床上,無論是對(duì)于抑郁癥的檢測(cè)還是針灸治療效果的評(píng)估,大多采用一些定性的心理學(xué)量表進(jìn)行判斷。但量表檢查不僅耗時(shí)麻煩,而且測(cè)評(píng)效果容易受到病人心里狀況的影響,另外抑郁癥的病情表現(xiàn)形式多種多樣,病理原因復(fù)雜多變,極易導(dǎo)致醫(yī)生對(duì)患者實(shí)際病情的判斷出現(xiàn)偏差。因此,本文從簡(jiǎn)單實(shí)用、易于臨床推廣的角度出發(fā),以抑郁癥患者的“任務(wù)態(tài)”心率變異性(heart rate variability,HRV)指標(biāo)為研究對(duì)象,從中發(fā)掘出了能夠用于檢測(cè)抑郁癥以及評(píng)估針灸治療抑郁癥效果的定量化指標(biāo)。本文方法可以為醫(yī)生診斷抑郁病情和評(píng)估治療效果提供客觀依據(jù)。本文的主要研究?jī)?nèi)容如下:(1)基于“任務(wù)態(tài)”HRV參數(shù)構(gòu)建抑郁癥檢測(cè)模型。首先計(jì)算抑郁癥患者和健康對(duì)照個(gè)體的33項(xiàng)“任務(wù)態(tài)”HRV參數(shù);再采用t檢驗(yàn)和對(duì)比分析等方法從中提取檢測(cè)抑郁癥的特征參數(shù);通過窮舉法以及主成分分析算法(PCA),結(jié)合支持向量機(jī)(SVM),構(gòu)建抑郁癥檢測(cè)模型,并通過受試者工作特征曲線(ROC)下的面積—AUC數(shù)值,最終確定了以PCA提取主要特征并結(jié)合SVM分類器的最佳分類模型。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該模型檢測(cè)抑郁癥的準(zhǔn)確率為89.66%。(2)針灸治療抑郁癥的療效評(píng)估方法研究。首先計(jì)算接受針灸治療的抑郁癥患者在4個(gè)療效觀測(cè)點(diǎn)的33項(xiàng)“任務(wù)態(tài)”HRV參數(shù);接著設(shè)計(jì)算法分析在4個(gè)療效觀測(cè)點(diǎn)上33項(xiàng)HRV參數(shù)的變化情況,從中找出具有療效評(píng)估價(jià)值的量化指標(biāo)。研究結(jié)果表明,RR間期的標(biāo)準(zhǔn)差(SDNN)、相鄰RR間期差值的均方根(RMSSD)、龐加萊散點(diǎn)圖分析參數(shù)(SD1、SD2)值等4個(gè)“任務(wù)態(tài)”HRV參數(shù)可以揭示針灸治療抑郁癥的療效。將4個(gè)“任務(wù)態(tài)”HRV參數(shù)的評(píng)估結(jié)果與心理學(xué)量表測(cè)評(píng)結(jié)果作相關(guān)性分析以及與健康個(gè)體對(duì)應(yīng)指標(biāo)間作t檢驗(yàn)分析,進(jìn)一步驗(yàn)證了這4個(gè)量化參數(shù)的有效性。最后,結(jié)合相關(guān)文獻(xiàn),對(duì)4個(gè)量化參數(shù)所代表的生理意義進(jìn)行了討論。本研究為評(píng)估針灸治療抑郁癥的療效提供了新思路和新方法。
【圖文】：

第二章 基本概念和理論基礎(chǔ)其中H 代表 RR 間期直方圖的高度，b 和a分別代表直方圖擬合曲線與 x 軸的交點(diǎn)時(shí)域分析法在 HRV分析中相對(duì)成熟，并且其包含參數(shù)的生理意義也大多明確。例如，SDNN 可以用來反映總體的心率變異性，RMSSD 與 SDSD 主要反映迷走神經(jīng)張力的變化，HRVti 反映總體的 HRV 水平。2.2.2 頻域分析法HRV 頻域分析中的一系列參數(shù)都是根據(jù) RR 間期序列的功率譜密度計(jì)算得到的，計(jì)算 RR 間期序列的功率譜密度的常用方法包括基于快速傅里葉變換(FFT)的Welch 周期圖法以及 AR 自回歸參數(shù)模型法。兩種方法所得結(jié)果如下圖所示：

則可以反映總體的心率變異性；超低頻功率的的數(shù)值直接受 TP 的影響，所以應(yīng)分別進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化值能夠更好的表現(xiàn)交感和副交感神經(jīng)的改變[41性分析法是一個(gè)復(fù)雜的控制系統(tǒng)，并不是一個(gè)簡(jiǎn)單的線析和頻域分析等線性方法的結(jié)果并不能很好地解線性分析的研究數(shù)量大大增加，越來越多的研究臨床病癥。常用的非線性方法有：龐加萊散點(diǎn)roximate Entropy ) 、 樣 本 熵 ( Sample EntrDimension )、去趨勢(shì)波動(dòng)分析( Detrended FluctuRecurrence Plots Analysis, RPA)，具體算法介紹散點(diǎn)圖[43]：Poincare′plot 是一種常用的非線性對(duì)明確，它通過圖形的方式顯示出了連續(xù) RR 的自變量，i1RR 為因變量作出相應(yīng)的函數(shù)圖形，
【學(xué)位授予單位】：電子科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號(hào)】：R246.6;R318.0

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本文編號(hào)：2601341