本文選題：復(fù)雜網(wǎng)絡(luò) + 重度抑郁癥　； 參考：《西南大學(xué)》2016年碩士論文

【摘要】：抑郁癥是一種精神疾病,臨床表現(xiàn)為焦慮憂慮,情緒低落,悲觀絕望。其中重度抑郁癥患者最為嚴(yán)重,多數(shù)有自殺傾向。抑郁癥的傳統(tǒng)研究方法是借助于功能核磁共振、腦電圖等成像設(shè)備獲取患者大腦圖像,通過分析腦圖像的血氧活性水平等方法進(jìn)行研究,此類方法不夠全面,未從全腦結(jié)構(gòu)角度進(jìn)行探究。人腦神經(jīng)系統(tǒng)是最復(fù)雜的系統(tǒng)之一,其復(fù)雜性不僅體現(xiàn)于數(shù)以億計(jì)的神經(jīng)元相連,更體現(xiàn)于思想、情感、認(rèn)知等高級(jí)模式下的協(xié)同作用。近年來,研究者將核磁共振圖像構(gòu)建成腦網(wǎng)絡(luò),并將復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)理論應(yīng)用到腦網(wǎng)絡(luò)研究中,以期望發(fā)現(xiàn)其潛在的網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)關(guān)系。復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)理論使我們從全腦拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)角度去分析患者大腦機(jī)制,以得到更加細(xì)致,更加全面的結(jié)論。為抑郁癥的成病原理提供了一個(gè)新的研究方向。本文結(jié)合復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)理論體系和腦科學(xué)理論體系,并基于實(shí)際問題,即重度抑郁癥的成病原理,進(jìn)行跨學(xué)科研究。探究復(fù)雜腦網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)建方法。利用網(wǎng)絡(luò)指標(biāo)進(jìn)行組間比較,從全局效率,局部效率,節(jié)點(diǎn)效率,邊介數(shù),社團(tuán)結(jié)構(gòu)等角度進(jìn)行組間差異分析,為臨床治療抑郁癥提供可靠的理論依據(jù)。利用相關(guān)分析探究患者腦網(wǎng)絡(luò)的相關(guān)性,提出可行的抑郁癥預(yù)防方案。綜上,本文主要做了如下5項(xiàng)工作。(1)構(gòu)建靜息態(tài)功能腦網(wǎng)絡(luò)。借助于靜息態(tài)功能核磁共振成像技術(shù)獲取大腦圖像,并進(jìn)行圖像預(yù)處理。然后利用AAL大腦模板將預(yù)處理圖像分割成90個(gè)區(qū)域,計(jì)算圖像在對(duì)應(yīng)區(qū)域內(nèi)所有體素的BOLD信號(hào)算術(shù)平均值,最后計(jì)算區(qū)域間相關(guān)性以構(gòu)建出腦網(wǎng)絡(luò)。(2)分析腦網(wǎng)絡(luò)小世界特性和經(jīng)濟(jì)性。本文分別計(jì)算重度抑郁癥腦網(wǎng)絡(luò)、正常人腦網(wǎng)絡(luò)、隨機(jī)網(wǎng)絡(luò)、規(guī)則網(wǎng)絡(luò)的全局效率和局部效率。結(jié)果顯示,腦網(wǎng)絡(luò)滿足小世界特性和經(jīng)濟(jì)性。這項(xiàng)工作證明腦網(wǎng)絡(luò)也具有復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)特性。(3)分析重度抑郁癥腦網(wǎng)絡(luò)的節(jié)點(diǎn)和連接。基于復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)理論體系,本文計(jì)算腦網(wǎng)絡(luò)的點(diǎn)效率和邊介數(shù)。結(jié)果顯示,患者邊緣環(huán)路腦區(qū)點(diǎn)效率顯著升高,執(zhí)行功能腦區(qū)點(diǎn)效率顯著下降,以及執(zhí)行功能腦區(qū)與邊緣環(huán)路腦區(qū)之間的連接顯著下降。邊緣環(huán)路腦區(qū)參與情感加工功能,執(zhí)行功能腦區(qū)參與行為調(diào)節(jié)功能。結(jié)果表明,患者執(zhí)行功能對(duì)負(fù)性情感加工行為的調(diào)節(jié)作用下降,導(dǎo)致負(fù)性情感加工增強(qiáng),負(fù)性情緒過剩,從而導(dǎo)致抑郁。這項(xiàng)工作為抑郁癥的治療提供可靠的理論依據(jù),治療應(yīng)該增強(qiáng)執(zhí)行功能腦區(qū)的活性,抑制邊緣環(huán)路腦區(qū)的活性。(4)分析重度抑郁癥腦網(wǎng)絡(luò)的社團(tuán)結(jié)構(gòu),核團(tuán),親密度。本文采用Newman模塊度算法和CNM模塊劃分算法,計(jì)算腦網(wǎng)絡(luò)的社團(tuán)結(jié)構(gòu)、核團(tuán)以及親密度。結(jié)果顯示,腦網(wǎng)絡(luò)相對(duì)隨機(jī)網(wǎng)絡(luò)呈現(xiàn)顯著的模塊性,患者執(zhí)行功能腦區(qū)與語言功能腦區(qū)之間的核團(tuán)親密度顯著下降。結(jié)果表明,患者執(zhí)行功能對(duì)語言功能的協(xié)同作用下降,導(dǎo)致語言能力失調(diào),交流困難,自我封閉,這與抑郁癥的外部表現(xiàn)一致。(5)分析重度抑郁癥腦網(wǎng)絡(luò)全局效率與年齡、性別、學(xué)歷、病程之間的相關(guān)性。利用Pearson相關(guān)系數(shù),本文分析患者腦網(wǎng)絡(luò)的全局效率與年齡、性別、學(xué)歷、病程之間的相關(guān)性。結(jié)果顯示,患者腦網(wǎng)絡(luò)全局效率與年齡呈負(fù)相關(guān),與性別呈正相關(guān),與學(xué)歷呈正相關(guān),與病程呈負(fù)相關(guān)。這項(xiàng)工作為抑郁癥的預(yù)防提供了可行的方案,建議對(duì)如下4類人群加強(qiáng)抑郁癥預(yù)防工作和心理健康教育。1.青少年人群2.女性人群3.高學(xué)歷人群4.抑郁癥患病初期人群。
[Abstract]:This paper studies the relationship between brain network and brain network by means of functional nuclear magnetic resonance ( MRI ) and electroencephalogram ( EEG ) . The results show that the effect of the function of the patient on the processing of the negative emotion is decreased , and the relationship between the global efficiency of the brain network and the brain area of the marginal loop is decreased . The results show that the overall efficiency of the brain network is negatively correlated with age , gender , education and course .
【學(xué)位授予單位】：西南大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：O157.5;R749.4

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本文編號(hào)：1966866