抑郁症患者大脑结构差异及脑网络动力学研究

摘要

当今时代，发展节奏快。大学生生活、学习、人际交往、升学、就业等压力的加重致使大学生抑郁症(Major Depressive Disorder，MDD)的发病率逐年升高。目前，抑郁症的病理机制尚不明确，仍然缺乏定量的生物指标来明确地界定抑郁症。神经影像学技术推动了医学的发展。脑网络是脑科学领域一个研究热点，复杂网络理论为脑网络建模提供了理论依据。本文以结构磁共振图像(structural Magnetic Resonance Imaging，sMRI)、弥散张量图像(Diffusion Tensor Imaging，DTI)数据为研究对象，借助统计分析的方法，利用复杂网络理论，对MDD患者大脑结构、脑结构网络的建模和脑结构网络动态演化作相关研究与分析。
　　首先，基于sMRI、DTI数据进行统计分析。实验结果表明MDD患者在眶额叶、颞叶等出现明显的灰质密度(Gray Matter Density，GMD)、白质完整度(white matter integrity，WMI)差异，验证了这些脑区在奖赏系统、调节情绪回路中的作用。
　　其次，使用机器学习的手段对脑区内灰质体积数据进行分类研究。结果显示分类准确率最高达到了81％，因此利用灰质体积信息进行分类研究具有参考价值。
　　然后，我们以复杂网络理论为工具分析MDD奖赏系统的拓扑结构的改变。MDD患者奖赏系统的局部效率、聚类系数、节点度、节点介数出现了不同程度的变化，表明MDD患者脑区间工作模式异常。
　　最后，以组间网络拓扑属性的差异和脑网络动力学为基础，建立大脑结构网络演化模型仿真大脑病变过程中的动态改变。利用节点度和节点间的欧式距离为演化模型再现了MDD的病变过程，为探索MDD的病理机制提供了新思路。

目录

声明

摘要

第1章 绪论

1．1 研究背景和意义

1．1．1 研究背景

1．1．2 研究意义

1．2 国内外研究现状

1．2．1 抑郁研究现状

1．2．2 奖赏系统研究现状

1．2．3 脑网络研究现状

1．2．4 网络动力学研究现状

1．3 本文主要工作和组织结构

1．3．1 主要工作

1．3．2 组织结构

第2章 相关技术和理论简介

2．1 大脑脑区划分和功能简介

2．2 复杂网络理论

2．2．1 复杂网络简介

2．2．2 复杂网络拓扑属性

2．2．3 复杂脑网络

2．3 本章小结

第3章 联合应用sMRI和DTI的脑结构差异分析

3．1 引言

3．2 基于sMRI的脑结构差异分析

3．2．1 材料

3．2．2 数据预处理

3．2．3 GMD差异分析

3．2．4 讨论

3．3．1 材料

3．3．2 数据预处理

3．3．3 FA值差异分析

3．3．4 讨论

3．4 分类研究

3．4．1 材料

3．4．2 特征提取及分类模型构建

3．4．3 实验结果

3．4．4 讨论

3．5 本章小结

第4章 脑网络研究

4．1 引言

4．2 网络拓扑结构差异分析

4．2．1 脑结构连接

4．2．2 脑结构网络

4．2．3 复杂网络分析

4．2．4 讨论

4．3 脑网络动力学研究

4．3．1 演化模型

4．3．2 演化结果

4．3．3 讨论

4．4 本章小结

第5章 总结与展望

5．1 工作总结

5．2 工作展望

参考文献

攻读学位期间公开发表论文

致谢