【摘 要】
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目的:考察静息状态下异常的低频振幅(Amplitude of Low Frequency Fluctuations,ALFF)与功能连接(Func-tional Connectivity,FC)能否识别出重性抑郁症(Major Depressive Diso
【机 构】
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中南大学湘雅二医院医学心理中心,长沙410011;中南大学湘雅二医院放射科,长沙410011;中南大学医学心理研究所,长沙410011;国家精神心理疾病临床医学研究中心,长沙410011
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目的:考察静息状态下异常的低频振幅(Amplitude of Low Frequency Fluctuations,ALFF)与功能连接(Func-tional Connectivity,FC)能否识别出重性抑郁症(Major Depressive Disorder,MDD),并作为MDD可能的神经生物学标记.方法:35名MDD患者与33名对照组被试完成了结构磁共振与静息态功能磁共振的扫描,并完成流调中心用抑郁量表与状态-特质焦虑量表.比较ALFF与FC的组间差异,采用机器学习算法进行特征挑选、建模与分类,并计算支持向量机分类边际值与抑郁得分的相关程度.结果:与对照组相比,MDD组右侧脑岛的ALFF显著增加,额上回与左侧额下回的ALFF显著降低,右侧脑岛至同侧前扣带回的FC显著增加,额上回至双侧梭状回与右侧楔前叶的FC显著降低.脑岛、额上回与额下回的ALFF异常、额上回至左侧梭状回的FC异常可以有效识别MDD,且MDD组的SVM分类边际值与其抑郁症状严重程度呈显著正相关.结论:在静息状态下,MDD患者的ALFF与FC存在异常,且该异常模式可作为识别MDD的候选神经生物学标记.
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