精神分裂症脑网络与模式识别

论文摘要

作为临床上的一种慢性且致残率高的精神疾病,精神分裂症给患者及其家庭乃至社会带来了沉重的经济负担。精神分裂症的临床表现包括了以幻觉妄想为主的阳性症状和动机缺失认知损伤为主的阴性症状。目前的发病机制尚不清楚,临床上没有可靠的生物学标记物来及时发现和诊断患者,对患者的治疗也缺乏可靠的参考标准。近年来,功能磁共振技术为研究精神分裂症的发病机制提供了一个有力的工具。当前静息态功能磁共振的研究发现,精神分裂症是一种弥散至全脑的功能连接异常的疾病。但是,目前的研究结论并不十分一致。本文利用静息态功能连接来研究精神分裂症异常的脑网络,借此来研究精神分裂症的发病机理,并探究功能网络的异常是否能作为生物学标记物来辅助临床诊断疾病。除此之外,研究当前的药物治疗对这些异常功能连接的作用,探究功能网络的异常能否预测药物治疗的疗效。本文的主要内容包括:1.精神分裂症被认为是全脑范围内的功能连接出现异常,不同的大脑子网络的异常是不同的,究竟是哪个网络的异常最显著以及脑功能网络能否作为生物学标记物来辅助临床诊断病人还不清楚。在本章中,我们结合机器学习中的集成学习算法,利用静息态全脑功能网络作为特征区分精神分裂症患者和正常对照,并且得到患者相比较于正常对照差异最显著的脑网络。相比较于传统的机器学习方法,集成学习表现出更好的分类能力（分类正确率84.7%,敏感性91.9%,特异性74.5%,置换检验p<0.05）。模型权重最高的边分布在右侧旁边缘系统和双侧的默认网络。这些权重高的边很好地解释了患者的阴性、阳性症状。我们的结果表明了,功能连接能够作为特征很好地区分精神分裂症患者和正常人,集成学习是研究精神分裂症的有力工具。2.研究精神分裂症患者脑功能网络差异的频段特异性。本章主要利用纯数据驱动的自适应分频方法（经验模式分解）来研究精神分裂症患者的脑网络差异的频段特异性。经验模式分解将低频磁共振信号分成了三个不同频段,精神分裂症脑功能网络只在较高频段（峰值频率0.06 Hz）存在显著性差异。在该频段,精神分裂症患者的双侧楔叶和右侧辅助运动区的功能连接升高,基底神经节内部的功能连接降低,背侧纹状体到左侧辅助运动区的功能连接也降低。同时,基底神经节的功能连接异常和前额叶区域的功能连接异常有关系。这些存在异常的功能连接和患者的临床症状表现出显著的相关性。这一结果表明了,精神分裂症患者的皮层-纹状体功能通路的差异是频段特异性的。3.纹状体和突显网络之间的连接异常是精神分裂症的重要疾病假设之一。预测某种治疗手段的治疗效果是临床上比较关心的问题。纹状体-突显网络的连接异常能否预测临床常用药物（利培酮）的治疗效果目前还不清楚。在本章中,我们比较了精神分裂症患者纹状体到突显网络不同通路的异常,研究这些异常能否作为生物学标记物来预测单药利培酮的治疗效果,并观察药物治疗对这些异常的影响。未服药精神分裂症患者（基线病人）纹状体-突显网络的功能连接降低。基线病人的纹状体-突显网络背侧通路和利培酮单药治疗八周后的阴性症状改善相关,腹侧通路和阳性症状改善相关。经过八周治疗后降低的纹状体-突显网络通路有上升的趋势,治疗前后纹状体-突显网络的功能连接的变化分别和相应的症状改善相关（背侧通路的变化和阴性症状的改善相关,腹侧通路的变化和阳性症状的改善相关）。这些结果表明纹状体-突显网络的异常功能连接可能作为生物学标记物预测治疗效果。4.五羟色胺在精神分裂症中的作用被越来越多的研究者所重视,尤其是在解释精神分裂症阴性症状和认知损伤上。但是目前还没有人研究精神分裂症患者五羟色胺功能通路的异常。在本章中,我们研究了精神分裂症患者五羟色胺通路的异常。结果发现,精神分裂症患者的中缝核到皮层下多巴胺区域的功能连接降低,这些皮层下的区域又与突显网络的连接降低。其中,精神分裂症患者中缝核到皮层下多巴胺区域降低的功能连接与其临床的阴性症状相关。我们发现中缝核的异常连接与精神分裂症患者皮层下多巴胺区域的功能连接异常有关,更进一步的可能会影响到突显网络的功能异常。

论文目录

• 摘要
• abstract
• 第一章 绪论
•   1.1 精神分裂症概述
•   1.2 静息态功能磁共振成像技术
•     1.2.1 功能磁共振成像技术的原理
•     1.2.2 静息态功能磁共振成像
•     1.2.3 静息态功能连接方法
•     1.2.4 静息态分频方法
•     1.2.5 脑影像模式识别方法
•     1.2.6 精神分裂症脑网络研究现状
•   1.3 磁共振结构连接网络
•     1.3.1 大脑白质纤维连接网络
•     1.3.2 大脑形态学协变连接网络
•   1.4 本文的选题和研究内容
•   1.5 本文的组织安排
• 第二章 基于集成学习的功能连接精神分裂症分类模型
•   2.1 介绍
•   2.2 材料方法
•     2.2.1 研究对象
•     2.2.2 数据采集
•     2.2.3 数据预处理
•     2.2.4 集成学习方法流程和性能评估
•     2.2.5 和症状的相关性
•     2.2.6 验证性分析
•   2.3 结果
•     2.3.1 人口统计学情况
•     2.3.2 集成学习的分类表现
•     2.3.3 分类能力最强的边的分布
•     2.3.4 权重高的边与疾病症状之间的联系
•     2.3.5 验证分析结果
•   2.4 讨论
•     2.4.1 集成学习的分类表现
•     2.4.2 右侧旁边缘系统的异常
•     2.4.3 双侧默认网络的异常
•     2.4.4 差异通路和临床症状的关系
•   2.5 本章小结
• 第三章 首发未用药精神分裂症病人纹状体到皮层的连接差异的频段特异性
•   3.1 介绍
•   3.2 材料方法
•     3.2.1 研究对象、数据采集、数据预处理
•     3.2.2 经验模式分解
•     3.2.3 构建功能矩阵
•     3.2.4 差异边的关系
•     3.2.5 和临床症状的相关性
•   3.3 结果
•     3.3.1 精神分裂症患者的连接差异是频率特异性的
•     3.3.2 差异连接之间的关系
•     3.3.3 病人组的异常连接预测症状的严重程度
•   3.4 讨论
•   3.5 本章小结
• 第四章 纹状体到突显网络的连接预测单药利培酮的治疗效果
•   4.1 介绍
•   4.2 材料方法
•     4.2.1 研究对象
•     4.2.2 服药情况和临床诊断
•     4.2.3 数据预处理
•     4.2.4 确定突显网络
•     4.2.5 功能连接分析
•     4.2.6 确定纹状体到突显网络的不同通路
•     4.2.7 统计分析
•     4.2.8 异常通路与疗效之间的关系
•     4.2.9 验证性分析
•   4.3 结果
•     4.3.1 人口学信息
•     4.3.2 纹状体到突显网络的功能连接通路
•     4.3.3 基线病人纹状体到突显网络的通路降低
•     4.3.4 基线病人的纹状体-突显网络通路预测治疗效果
•     4.3.5 治疗后功能连接的改变和症状的改善程度相关
•     4.3.6 验证性结果
•   4.4 讨论
•     4.4.1 基线病人纹状体到突显网络连接通路的降低
•     4.4.2 基线病人降低的纹状体通路预测患者服药后症状的改善
•     4.4.3 服药后纹状体-突显网络通路的回弹与对应的症状改善相关
•   4.5 本章小结
• 第五章 精神分裂症中缝核的异常连接导致突显网络异常
•   5.1 介绍
•   5.2 材料方法
•     5.2.1 实验材料和预处理
•     5.2.2 功能连接分析
•     5.2.3 统计分析
•     5.2.4 和临床症状的相关性
•     5.2.5 验证性分析
•   5.3 结果
•     5.3.1 人口学信息结果
•     5.3.2 中缝核的功能连接在精神分裂症患者显著性的降低
•     5.3.3 中缝核降低的功能连接与临床症状分数的相关性
•     5.3.4 验证分析结果
•   5.4 讨论
•   5.5 本章小结
• 第六章 结论
•   6.1 本文总结
•   6.2 工作展望
• 致谢
• 参考文献
• 攻读博士学位期间取得的成果

文章来源

类型: 博士论文

作者: 韩少强

导师: 陈华富

关键词: 精神分裂症,功能连接,模式识别,药物治疗

来源: 电子科技大学

年度: 2019

分类: 基础科学,医药卫生科技

专业: 数学,精神病学

单位: 电子科技大学

分类号: R749.3;O157.5

DOI: 10.27005/d.cnki.gdzku.2019.000034

总页数: 102

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