情感障碍的静息态功能磁共振影像研究

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神经精神疾病发病率高、患病人数众多,给家庭、社会带来了巨大危害和负担,尤其是情感障碍疾病抑郁症和躁郁症,全球识别率和治疗率整体较低。加之大多数躁郁症以抑郁发作起病,更加容易被误诊为抑郁症而延误治疗。如果能通过脑影像技术寻找到准确有效的生物标记,帮助临床医生鉴别和诊断抑郁症和躁郁症,就能在很大程度上改善被误诊的现状。因此,本研究拟通过脑影像技术研究抑郁症和躁郁症的静息态功能磁共振成像(fMRI)功能连接模式,尝试解析两种疾病在情绪相关功能网络上的差异,探索出可区分两者的、客观的影像学标记,为情感障碍疾病的早期预测、识别与诊断提供依据。本论文的主要研究进展和成果包括:1)对采集到的抑郁症、躁郁症和正常人静息态fMRI数据进行分类和预处理,并将杏仁核分为三个亚区:中央内侧区CM、基底内侧区LB和表层区SF,作为三个感兴趣区(ROI),分别计算分析各个亚区到全脑的功能连接。结果发现躁郁症较抑郁症在背外侧前额叶和感觉运动区、颞极颞下回功能连接显著增强,而在前部前额叶、外侧后顶叶和小脑功能连接显著减弱,这种模式尤其对于杏仁核CM亚区明显。2)利用每个被试的结构磁共振成像(sMRI)数据,通过FreeSurfer计算其皮层厚度和皮层表面积,得到抑郁症与躁郁症显著有差异的右侧额上回内侧脑区(rSFGmed),将这个脑区作为ROI,计算分析其到全脑的功能连接模式。发现躁郁症较抑郁症在左侧颞极功能连接显著增强,较正常人在双侧额上回功能连接显著增强,而抑郁症较正常人在左侧中央旁回、楔前叶和中央后回脑区功能连接显著增强。3)结合以上抑郁症和躁郁症的静息态功能磁共振影像研究中的数据预处理、功能连接计算和统计分析过程,设计开发了基于MATLAB平台的数据处理分析软件。
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