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目的 探讨抑郁症患者与健康对照者脑结构的网络效率及节点效率属性的异同,分析抑郁症患者大脑全局信息处理模式和脑区间信息整合效率的改变,及其与疾病严重程度的关系.方法 对27例抑郁症患者(抑郁症组)和36名健康对照者(对照组)进行弥散张量成像扫描,利用解剖学自动标记模板将整个大脑划分为90个区域,同时对全脑进行确定性纤维追踪,构建脑结构二值化网络.并对所得抑郁症组与对照组脑结构网络的效率属性值进行双样本t检验.结果 (1)2组脑网络分别与相匹配的随机网络比较:网络全局效率均与随机网络相似;网络局部效率均大于随机网络.(2)抑郁症组网络全局效率(0.86±0.01)较对照组(0.87±0.01)下降(t=-2.31;P =0.02).(3)抑郁症组节点全局效率属性值较对照组(右侧额上回眶部:0.41±0.04与0.44±0.02;左侧颞中回颞极:0.31 ±0.02与0.33±0.03)下降(t=-3.52、-3.84;P=0.0008、0.0003;通过多重校正).(4)抑郁症组右侧额上回眶部全局效率属性值与HAMD17总分呈负相关(r=-0.46,P=0.02).结论 抑郁症患者与健康人大脑都具有高效经济的“小世界”式的信息处理模式.抑郁症患者脑区间信息整合的能力已受损,且与疾病严重程度呈负相关.

作者:陈建淮;姚志剑;秦姣龙;汤浩;阎锐;花玲玲;卢青

来源:中华精神科杂志 2014 年 47卷 6期

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作者:
陈建淮;姚志剑;秦姣龙;汤浩;阎锐;花玲玲;卢青
来源:
中华精神科杂志 2014 年 47卷 6期
标签:
抑郁症 磁共振成像,弥散 脑结构网络 效率属性 Depression Diffusion magnetic resonance imaging Brain structural network Efficiency
目的 探讨抑郁症患者与健康对照者脑结构的网络效率及节点效率属性的异同,分析抑郁症患者大脑全局信息处理模式和脑区间信息整合效率的改变,及其与疾病严重程度的关系.方法 对27例抑郁症患者(抑郁症组)和36名健康对照者(对照组)进行弥散张量成像扫描,利用解剖学自动标记模板将整个大脑划分为90个区域,同时对全脑进行确定性纤维追踪,构建脑结构二值化网络.并对所得抑郁症组与对照组脑结构网络的效率属性值进行双样本t检验.结果 (1)2组脑网络分别与相匹配的随机网络比较:网络全局效率均与随机网络相似;网络局部效率均大于随机网络.(2)抑郁症组网络全局效率(0.86±0.01)较对照组(0.87±0.01)下降(t=-2.31;P =0.02).(3)抑郁症组节点全局效率属性值较对照组(右侧额上回眶部:0.41±0.04与0.44±0.02;左侧颞中回颞极:0.31 ±0.02与0.33±0.03)下降(t=-3.52、-3.84;P=0.0008、0.0003;通过多重校正).(4)抑郁症组右侧额上回眶部全局效率属性值与HAMD17总分呈负相关(r=-0.46,P=0.02).结论 抑郁症患者与健康人大脑都具有高效经济的“小世界”式的信息处理模式.抑郁症患者脑区间信息整合的能力已受损,且与疾病严重程度呈负相关.