【英文题名】
Human Brain Structural Networks of Patients with Comorbid Depression and Anxiety Disorders
【作者】
吴秀勇 ;
【导师】
吴效明 ;
【学位授予单位】
华南理工大学 ;
【学科专业名称】
生物医学工程
【学位年度】
2016
【论文级别】
硕士
【网络出版投稿人】
华南理工大学
【网络出版投稿时间】
2017-04-19
【关键词】
抑郁症 ;
抑郁症共病焦虑障碍 ;
弥散张量成像 ;
脑结构网络 ;
拓扑属性 ;
机器学习 ;
【英文关键词】
Depression ;
Depressive Patients with Anxiety ;
Diffusion Tensor Imaging ;
Structural Brain Networks ;
Topological Properties ;
Machine Learning ;
【中文摘要】
抑郁症与焦虑障碍属于两个完全独立的疾病单元,但在临床中常见抑郁症共病焦虑障碍(以下简称“共病”)。共病患者具有起病年龄晚、病情重、自杀危险性高等特点。本文基于弥散张量成像影像,采用复杂网络理论及机器学习等分析方法,定量分析共病患者脑结构网络拓扑属性与疾病严重程度(抑郁、焦虑)之间的关系,揭示疾病对人脑结构网络产生影响的神经病理机制。基于解剖学自动标记模板AAL-1024定义脑区,并采用确定性纤维束追踪方法构建大脑白质结构网络。通过分析共病组、抑郁症组及健康对照组的大脑结构网络拓扑属性,主要发现包括:三组人群的大脑结构网络均呈现出小世界属性,核心节点主要分布在联合皮层;共病组与抑郁症组相比,聚类系数、特征路径长度、局部效率、全局效率存在显著差异;与共病组和健康对照组比较,抑郁症组的节点效率在颞叶、双侧额上回等脑区存在显著改变。研究疾病患者大脑结构网络拓扑属性与疾病严重程度的相关性,主要发现包括:共病组全局属性与疾病严重程度不存在显著相关;基于FN构建的脑结构网络,抑郁症组脑网络属性(FN阈值为3,4,5时)的全局效率、特征路径长度、平均解剖距离属性值与HAMA-14评分呈显著负相关,模块度属性值与SDS评分呈显...
【英文摘要】
Although depression and anxiety disorders are two independent diseases,they often coexist with each other,which is called comorbidity in medicine,depressive patients with anxiety(referred as comorbid patients)have many features,such as late age of onset,severe illness,high suicide risk: Based on diffusion tensor imaging(DTI)of the human brain,we had studied topological properties of structural brain networks of depressive patients with anxiety patients by using the methodologies of complex network theory an...
【更新日期】
2017-05-03
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