【摘 要】
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当前抑郁症的患病率和死亡率持续上升,对个人、家庭和社会造成了严重的经济负担和精神负担。因此,探索抑郁症的病因和大脑神经机制对抑郁症的早期预防、干预、临床诊断和治疗具有重要意义。利用神经影像学和电生理学技术研究大脑疾病相关的病理机制一直是生物医学和神经科学领域中的研究热点,而脑电（Electroencephalography,EEG）技术具备非侵入性、时间分辨率高和采集成本低等优点,并联合复杂网络知
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当前抑郁症的患病率和死亡率持续上升,对个人、家庭和社会造成了严重的经济负担和精神负担。因此,探索抑郁症的病因和大脑神经机制对抑郁症的早期预防、干预、临床诊断和治疗具有重要意义。利用神经影像学和电生理学技术研究大脑疾病相关的病理机制一直是生物医学和神经科学领域中的研究热点,而脑电（Electroencephalography,EEG）技术具备非侵入性、时间分辨率高和采集成本低等优点,并联合复杂网络知识、图论思想以及统计分析方法促进了大脑功能网络的研究。同时,知识的更迭以及对大脑的认知水平逐渐提升,推动了功能网络研究方法的发展。本文分别从基于图论方法的静态功能网络分析、基于非负张量分解算法检测动态功能网络的重叠社区这两方面探究情绪词-面孔Stroop范式（Face-Word Stroop）下抑郁组和健康对照组的大脑功能网络拓扑特性,旨在揭示与抑郁相关的脑区异常以及重叠社区的动态性,探索抑郁症的病理生理机制。本文涉及的被试共44名,抑郁组和健康对照组各22名,主要研究工作如下:（1）基于图论的任务态EEG脑功能网络研究:首先采用两种重参考技术（平均参考和参考电极标准化技术）、两种耦合方法（相干性和虚部相干性）以及密度阈值法构建大脑功能网络;然后基于图论方法从全脑和脑区两个角度分析功能网络拓扑特性,并且首次讨论了重参考的选择对Face-Word Stroop任务中构建的大脑功能网络属性的影响;最后采用斯皮尔曼相关性方法评估大脑区域的网络指标与抑郁水平的相关性,使用多种分类器对具有显著差异的网络特征分类。结果表明平均参考会弱化脑区之间的差异,而零参考更能反映脑区之间的真实连接;全脑角度的结果发现抑郁组脑功能网络的节点介数中心性、边介数中心性和全局效率显著低于健康对照组,节点介数中心性可以作为识别抑郁的有效特征,最高分类准确率可达84.09%;脑区方面的结果发现抑郁症患者的中央区存在异常的不对称性,与健康对照组相比,抑郁组的左中央区在不一致刺激类型中呈现显著降低的连接性,并与抑郁水平呈现显著的负相关关系;脑区的异常表明抑郁症患者在情绪和冲突的干扰下存在认知障碍和功能缺陷。（2）基于源定位EEG动态功能网络的重叠社区检测:首先采用标准化低分辨率电磁扫描成像技术（s LORETA）进行源重构并提取四个频段的脑电信号,使用滑动窗口方法构建动态功能网络;引入了一种新的组水平动态功能网络构建方法,然后采用非负张量分解算法检测动态功能网络的重叠社区;最后将抑郁组和健康对照组的重叠社区进行匹配并分析社区的动态性。结果发现重叠社区在不同频率下以及不同刺激条件下的匹配度存在差异,匹配度较高的社区主要集中在theta频段,表明大脑功能整合模式具有频率依赖性;社区匹配结果发现重叠脑区前扣带回和后扣带回在任务中处于激活状态,重叠脑区作为枢纽节点在功能网络中承担重要的桥梁作用;此外,研究发现在不一致刺激类型中抑郁组的社区活跃度显著降低,在一致刺激任务中抑郁组的活跃度显著升高,这些社区在功能上可映射至默认模式网络和背侧注意网络,结果表明抑郁症患者的默认模式网络和背侧注意网络在情绪处理、注意力控制和认知功能方面存在异常,这可能与大脑内部发生的补偿反应有关。最后,本研究有助于挖掘与抑郁症相关的潜在生物标志物,为抑郁症的识别和检测提供了有效的依据。此外,研究证实了脑区可能属于多个社区,重叠社区在抑郁症功能网络的研究中具有重要意义,研究结果为探究大脑功能组织原则提供了新的视觉和研究方向。
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