抑郁癥是一種常見的精神障礙,在全球范圍內(nèi),近3.5億不同年齡段的人都患有抑郁癥。抑郁癥是世界范圍內(nèi)致殘的主要原因,也是造成全球疾病負(fù)擔(dān)的主要因素。盡管如此,因?yàn)橐钟舭Y發(fā)病機(jī)理的復(fù)雜性,相關(guān)的發(fā)病機(jī)制仍然處于探索階段。此外,由于抑郁癥的診斷當(dāng)前主要是基于傳統(tǒng)的精神科訪談,其本身的主觀性使得早期診斷依然具有挑戰(zhàn)性。有效的心理功能需要保護(hù)認(rèn)知免受情緒沖突的干擾,尤其是與任務(wù)無關(guān)的情緒性刺激。然而,先前的研究已經(jīng)證實(shí)了抑郁癥患者在處理情緒沖突時(shí)存在認(rèn)知功能障礙。事實(shí)上,關(guān)于抑郁癥的研究主要集中在情緒信息處理中的負(fù)性注意偏向以及執(zhí)行功能中存在的沖突控制障礙,但情緒沖突障礙作為這兩者相互作用的結(jié)果,更為復(fù)雜,因此,大腦檢測和解決情緒沖突的神經(jīng)機(jī)制在很大程度上仍然是未知的。如今,隨著生物信息技術(shù)的不斷進(jìn)步,眼動(dòng)、腦電等生理信號已經(jīng)越來越多的被應(yīng)用于抑郁癥等神經(jīng)系統(tǒng)疾病的監(jiān)測以及病理探索之中。為了進(jìn)一步探索抑郁癥患者同正常人處理情緒沖突機(jī)制的差異,本文基于臉-詞Stroop范式采集了重度抑郁癥患者及健康對照的行為、生理信號,并從情緒沖突任務(wù)中注意部署模式以及大腦功能整合兩個(gè)方面對比分析重度抑郁癥患者同...

【文章頁數(shù)】：74 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【文章目錄】：
中文摘要
Abstract
第一章 緒論
    1.1 研究背景
        1.1.1 抑郁癥概述
        1.1.2 眼動(dòng)信號概述
        1.1.3 EEG腦電信號概述
    1.2 研究現(xiàn)狀
        1.2.1 抑郁癥注意偏向研究
        1.2.2 情緒沖突研究
        1.2.3 基于眼動(dòng)、腦電信號的抑郁識別研究
    1.3 本文研究內(nèi)容及意義
    1.4 論文組織
第二章 實(shí)驗(yàn)范式與數(shù)據(jù)采集
    2.1 被試選擇
    2.2 實(shí)驗(yàn)材料與范式
    2.3 數(shù)據(jù)采集設(shè)備
        2.3.1 眼動(dòng)信號采集設(shè)備
        2.3.2 腦電信號采集設(shè)備
    2.4 數(shù)據(jù)采集流程
    2.5 小結(jié)
第三章 眼動(dòng)、腦電信號分析方法概述
    3.1 腦電信號簡介
    3.2 腦電數(shù)據(jù)預(yù)處理
        3.2.1 預(yù)處理流程
        3.2.2 獨(dú)立成分分析
    3.3 大腦功能網(wǎng)絡(luò)
        3.3.1 大腦功能連接構(gòu)建
        3.3.2 腦網(wǎng)絡(luò)全局屬性
        3.3.3 小世界網(wǎng)絡(luò)屬性
        3.3.4 腦網(wǎng)絡(luò)局部屬性
    3.4 分類算法
        3.4.1 樸素貝葉斯
        3.4.2 邏輯回歸
        3.4.3 支持向量機(jī)
        3.4.4 K近鄰
        3.4.5 隨機(jī)森林
    3.5 小結(jié)
第四章 基于眼動(dòng)的注意偏向研究
    4.1 人口學(xué)數(shù)據(jù)
    4.2 行為數(shù)據(jù)
        4.2.1 反應(yīng)時(shí)間
        4.2.2 準(zhǔn)確率
    4.3 眼動(dòng)數(shù)據(jù)
        4.3.1 初次注視潛伏期
        4.3.2 初次注視時(shí)間
        4.3.3 總注視時(shí)間
    4.4 討論
    4.5 小結(jié)
第五章 基于情緒沖突任務(wù)的功能腦網(wǎng)絡(luò)分析
    5.1 人口學(xué)數(shù)據(jù)
    5.2 大腦功能網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建
        5.2.1 大腦功能連接矩陣構(gòu)建
        5.2.2 閾值與二值化
    5.3 結(jié)果分析
        5.3.1 大腦功能連接矩陣
        5.3.2 全局特性
        5.3.3 小世界網(wǎng)絡(luò)
        5.3.4 局部特性
    5.4 小結(jié)
第六章 基于眼動(dòng)、腦電信號的抑郁分類研究
    6.1 基于眼動(dòng)數(shù)據(jù)的抑郁分類
        6.1.1 眼動(dòng)數(shù)據(jù)預(yù)處理
        6.1.2 特征選擇
        6.1.3 分類結(jié)果
    6.2 基于腦網(wǎng)絡(luò)全局屬性的抑郁分類
    6.3 融合眼動(dòng)及腦網(wǎng)絡(luò)全局屬性的抑郁分類
        6.3.1 CFS+Best First選擇策略
        6.3.2 統(tǒng)計(jì)選擇策略
    6.4 基于腦網(wǎng)絡(luò)局部屬性的抑郁分類
    6.5 小結(jié)
第七章 總結(jié)與展望
    7.1 論文工作總結(jié)
    7.2 工作展望
參考文獻(xiàn)
在學(xué)期間的研究成果
致謝



本文編號：3788416