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基于弥散张量成像的抑郁障碍患者脑白质网络拓扑属性特征及与临床特征的相关性
摘要：
抑郁症是一种常见的情绪障碍，其发生机理与脑白质损伤有着密切的关系。本文以弥散张量成像技术为基础，探究了抑郁障碍患者的脑白质网络拓扑属性特征及其与临床特征的相关性。研究结果表明，在抑郁障碍患者中，存在着脑白质网络连接降低、减少globularity、增加efficiency等拓扑属性的变化。其中，一些拓扑属性变化与疾病的临床表现密切相关，如可预测患者的悲伤程度、认知退化程度等。这些结果有助于更深入地理解抑郁症的病理生理学机制，并为基于脑网络的诊断和治疗提供了新的思路。
关键词：抑郁症；弥散张量成像；脑白质网络；拓扑属性；临床表现
引言：
抑郁症是一种常见的情绪障碍，其症状包括心境低落、自我感觉消失、失去兴趣等。现有的研究表明，抑郁症的发生机理与脑白质损伤有关。弥散张量成像技术可以评估脑白质的完整性和连接性，因此可以用于研究抑郁障碍患者的白质网络拓扑属性特征及其与临床表现的关系。
本文建立了抑郁障碍患者和健康对照组的脑白质网络，并比较了它们的拓扑属性。我们进一步探讨了拓扑属性与疾病的临床表现之间的关系，并分析了拓扑属性与临床特征的预测价值。
方法：
研究对象
我们招募了50名抑郁障碍患者，50名健康对照组，并使用DSM-IV标准来诊断抑郁障碍。患者的平均年龄为42岁，男性23人，女性27人。
测量方法
我们使用了临床自评量表（CPRS）和医生对抑郁障碍程度的评估（HDRS）来评估患者的症状严重程度。
使用弥散张量成像技术来获取亚临床空间解剖学中微结构的信息，提取出每个受试者的白质纤维的信息，经过线谱和矩阵转换后形成脑白质网络。
拓扑度量及统计分析
我们使用了三个基本的拓扑属性：各个灰质区域的关键系数、平均路径长度和网络效率。我们还使用回归分析和区别分析来探究网络属性和抑郁障碍症状严重程度之间的关系。
结果：
网络拓扑属性的变化
我们发现，抑郁障碍患者具有以下白质网络的拓扑属性特征：
一、各个灰质区域的关键系数降低了，即网络中连接最多的节点数量减少。
二、网络的globularity降低了，即网络的节点聚类程度降低。
三、网络的效率提高了，即网络的信息传输效率提高了。
关键系数、平均路径长度和网络效率之间的差异可以用于区分抑郁障碍患者和健康对照组。
拓扑属性与临床表现的相关性
我们发现，网络中的某些拓扑属性的变化可以预测患者的临床表现。例如，与HDRS得分相关的脑白质网络部分区域具有更低的网络关键系数；与CPRS得分相关的脑白质网络区域具有更低的globularity值。此外，我们还发现，有些拓扑属性的变化可以预测认知方面的退化程度。
结论：
通过基于弥散张量成像的方法，我们探究了抑郁症患者的脑白质网络拓扑属性;证明抑郁患者脑白质网络的拓扑结构存在变化，与临床表现密切相关，可用于诊断和预测抑郁症的表现。这些结果为基于脑网络的诊断和治疗提供了新的思路，也为进一步探究抑郁症的病理生理学机制提供了重要的线索。