论文部分内容阅读
第一章肝气郁结型首发抑郁症的丘脑亚区动态功能连接研究
目的：
抑郁症(Major depressive disorder, MDD)是最常见的心理疾患之一，它具有高发病率、高复发率、高致残率的特点，对个人、家庭、社会造成沉重的负担。抑郁症在中医学上属于郁证的范畴，郁证的发病与肝最为紧密。许多医家将肝气郁结视为抑郁症的基本病机，因此研究肝气郁结型抑郁症的发病机制尤为关键。静息态功能磁共振成像(Resting functional magnetic resonance imaging, Rs-fMRI)是基于血氧水平依赖(Blood oxygenation level-dependent, BOLD)效应发展起来的成像方法，它具有无创、非侵入的特点，在抑郁症的研究中发挥了巨大的作用。然而，大多数MDD的研究仅停留在观察人脑活动的静态特征，无法反映出神经自发活动的动态性、时间有效性。动态功能连接的分析方法能在极短时间内捕捉到人脑功能信息在时间维度上的动态变化性，分析疾病特定脑区的时变信息。丘脑作为感觉器官和皮层之间的中继站，被视为感觉、认知和情感处理的重要脑区。既往多项抑郁症静息态功能磁共振研究将丘脑作为整体进行分析，发现丘脑存在异常功能连接。然而，抑郁症患者的丘脑具体亚区的动态功能连接模式改变尚不清楚。本部分研究通过采集肝气郁结型首发抑郁症患者的静息态功能磁共振数据，集中关注丘脑，进一步探索肝气郁结型首发抑郁症患者丘脑亚区动态功能连接的特有模式改变，有望挖掘出抑郁症情志相关脑区特有的功能定位，探索现代脑科学成像技术在中医证候研究中的应用价值。
方法：
1.研究对象
本部分研究纳入被试者共200人，肝气郁结型首发抑郁症组100人(男34例，女66例，年龄29.46±9.34岁)，正常对照组100人(男性41例，女性59例，年龄29.59±10.33岁)。两组被试在性别、年龄、教育程度相互匹配。所有被试者均来自广州中医药大学第一附属医院住院部、心理门诊及正常招募。全部被试均为右利手。抑郁症患者的西医诊断标准依据美国《精神障碍诊断与统计手册》第5版(Diagnostic and Statistical Manual，fifth edition，DSM-5)抑郁发作的诊断标准。中医诊断标准参照2008年中华中医药学会制定的《中医内科常见疾病诊疗指南·抑郁症》，符合肝气郁结型的证候标准。所有纳入本研究的抑郁症患者均为首次发病，从未接受过任何抗抑郁药物(包括苯二氮卓类药物及其他镇静安眠药)或心理等治疗。运用17项汉密尔顿抑郁量表(17-items of Hamilton Depression Scale，HAMD-17)评分来评估抑郁症的严重程度，同时收集所有患者的疾病持续时间。本研究通过广州中医药大学第一附属医院伦理委员会的审核(N0.JY2019069)。在检查前所有受试者均被详细告知研究内容和方法，并签署知情同意书。
2.数据采集
本研究使用美国GESingaHDxt3.0T磁共振扫描机器，配以标准八通道头颅线圈。在采集功能磁共振数据之前，每个被试均扫描全脑常规的磁共振序列用以排除脑梗塞、脑出血等疾患，包括T1WI、T2WI及Flair序列。被试进行MR检查时告之保持清醒状态、闭眼、避免系统性思考问题。本研究数据包括两批数据，采集序列及参数具体如下：
第一批数据包括66例肝气郁结型首发抑郁症组及66例正常对照组，扫描具体参数如下：
(1)静息态BOLD-fMRI数据采用梯度回波-回波平面脉冲(Gradient echosequences-echoplanar imaging, GRE-EPI)序列，TR=2000ms，TE=30ms，层厚=4mm，层间距=0mm，FOV=240mm×240mm，矩阵=64×64，翻转角(flip angle, FA)=90°，采集250个时间点。
(2)3DT1WI结构像扫描参数如下：TR/TE=10.4/4.3ms，FA=15°，层厚=1mm，层间距=0，矩阵=256×256，FOV=256mm×256mm，平行于正中矢状面进行全脑扫描，扫描层数156层。
第二批数据包括34例肝气郁结型首发抑郁症组及34例正常对照组，扫描具体参数如下：
(1)静息态BOLD-fMRI数据采用GRE-EPI序列，TR=2000ms，TE=30ms，层厚=3mm，FOV=220mm×220mm，矩阵=64×64，FA=90°，采集185个时间点。
(2)3DT1WI结构像扫描参数如下：TR/TE=6.9/1.5ms，FA=12°，层厚=1mm，层间距=0，矩阵=256×256，FOV=256mm×256mm，平行于正中矢状面进行全脑扫描，扫描层数188层。
3.数据的分析和统计
本研究采纳的是Brainnetome的图谱，该图谱将两侧丘脑共分成16个亚区，左右丘脑各包括8个亚区，分别为内侧前额部丘脑(Medial Pre-frontal thalamus, mPFtha)、前运动丘脑(Pre-motor thalamus, mPMtha)、感觉丘脑(Sensory thalamus, Stha)、吻侧颞部丘脑(Rostral Temporal thalamus, rTtha)、后顶部丘脑(Posterior parietal thalamus, PPtha)、枕部丘脑(Occipital thalamus, Otha)、尾颞部丘脑(Caudal Temporal thalamus, cTtha)、外侧前额部丘脑(Lateral Pre-frontal thalamus, IPFtha)。所有被试的静息态功能磁共振数据经过预处理后，利用滑动窗的方法获得每个被试的丘脑亚区的全脑Rs-fMRI数据的动态功能连接图。本研究将时间窗设置为50个TR(100s)，并且每次将时间窗向前推进1个TR(2s)，例如：第一个时间窗为1-50TR(1-100s)，第二个时间窗为2-51TR(3-102s)，第三个时间窗为3-52TR(5-104s)，以此类推。在第一部分数据中生成196个时间窗，第二部分数据生成131个时间窗。在单个滑动窗内，计算每个丘脑亚区所有体素的平均时间序列与全脑时间序列之间的Pearson相关系数，并作为全脑FC图。然后，经Fisherr-to-z变换将得到的Pearson相关系数转换为z值，以改善正态性。在滑动窗之间，平均动态功能连接强度(Mean strength of dynamic FC, mean d-FC)和变异性(Variance of dynamic FC, var d-FC)刻画了动态功能连接的一致性和变化性。最终，我们在体素水平，获得了每位被试丘脑亚区的动态功能连接的平均连接强度图和变异性图。在计算感兴趣区的动态功能连接之后，对第一批数据和第二批数据进行融合，以去除影像采集差异的影响。利用偏相关方法分析肝气郁结型首发抑郁症组丘脑亚区存在差异的动态功能连接值与HAMD评分、病程时间的相关程度，将性别、年龄、教育程度、头动作为协变量，P＜0.05有统计学意义。
结果：
本研究结果显示肝气郁结型首发抑郁症患者感觉丘脑Stha与全脑额颞顶叶、多个皮层下脑区存在广泛的动态功能连接异常。位于额叶的脑区，包括额上回(Superior frontal gyrus )、额中回(Middle frontal gyrus )、额下回(Inferior frontal gyrus)。另外，还涉及中央旁小叶(Paracentral lobule)、中央前回(Precentral gyrus)。位于颞叶的脑区包括颞上回(Superior temporal gyrus)、颞中回(Middle temporal gyrus)、颞下回(Inferior temporal gyrus)。位于顶叶的脑区包括楔前叶(Precuneus)、顶下小叶(Inferior parietal lobule)、缘上回(Supramarginal gyrus)。此外，多个皮层下脑区与感觉丘脑存在动态功能连接异常，包括脑岛(Insula)、海马旁回(Parahippocampal gyrus)、以及壳核(Putamen, PUT)。
肝气郁结型首发抑郁症患者的丘脑亚区存在差异的动态功能连接值与HAMD评分、疾病持续时间作相关分析，结果显示左侧额中回、左侧颞中回与感觉丘脑Stha的动态脑功能连接值与HAMD评分成正相关，差异具有统计学意义(P＜0.05)。丘脑亚区有差异的动态功能连接值与疾病持续时间不相关，差异不具有统计学意义(P＞0.05)。
结论：
1.动态脑功能连接的分析方法，关注极短时间内的脑功能连接信息的动态变化，具有高敏感性、高效性，能揭示肝气郁结型首发抑郁症患者细微的脑功能改变。
2.肝气郁结型首发抑郁症患者的感觉丘脑Stha广泛地沟通了多个皮层、皮层下脑区，提示Stha是皮层-纹状体-苍白球-丘脑环路(Cortico-striatal-pallidal-thalamic circuits, CSPT)的核心脑区，为肝气郁结型首发抑郁症患者脑改变提供中枢功能定位，同时揭示了以Stha为核心的复杂动态信号环路可能是肝气郁结型首发抑郁症关键神经通路。
第二章基于机器学习的肝气郁结型首发抑郁症分类研究
目的：
抑郁症危害较大，早期诊断、早期干预对临床具有重大的意义。目前，抑郁症的诊断仍存在挑战。抑郁症临床症状的多变性、非专科医生经验不足以及患者的主观性均增大了抑郁症的诊断难度。抑郁症的中医诊断依赖中医师的经验，缺乏客观的依据，需要一种更为客观、直接的方法来辅助诊断抑郁症，具有重要的临床意义。机器学习法中的支持向量机(Support vector machine, SVM)的方法，有别于传统的组间水平的研究方法，能联合神经影像实现基于数据的个体水平信息特征的捕获，达到辅助疾病诊断的目的。从基于单一的丘脑亚区的先验假设到全脑数据驱动下的研究，我们在第一章的研究基础上进一步分析全脑的高阶脑功能连接，与传统的、低阶的方法相比较，它能提取全脑更复杂、更高层次的动态时间变化，更能反映大脑真实水平的脑神经元自发活动。本研究联合静息态功能磁共振和机器学习法，构建肝气郁结型首发抑郁症全脑高阶脑功能网络(High-order functional connectivity network, HON)分类模型，提高抑郁症早期诊断准确率，为抑郁症的中西医诊治现代化提供影像学依据。
方法：
1.研究对象
本部分研究纳入肝气郁结型首发抑郁症患者82例(男29例，女53例，年龄30.84±10.38岁)，性别、年龄、教育程度与实验组匹配的正常对照72例(男性33例，女性39例，年龄29.65±10.52岁)。全部被试均来自广州中医药大学第一附属医院心理门诊、住院部及正常招募。所有被试均为右利手。抑郁症患者的西医诊断标准依据美国的DSM-5抑郁发作的诊断标准。中医诊断标准参照2008年中华中医药学会制定的《中医内科常见疾病诊疗指南·抑郁症》，符合肝气郁结型的证候标准。所有纳入本研究的抑郁症患者均为首次发病，从未接受过任何抗抑郁药物(包括苯二氮卓类药物及其他镇静安眠药)或心理等治疗。运用HAMD-17评分来评估抑郁症的严重程度，同时收集所有患者的疾病持续时间。纳入标准、排除标准同第一章的研究。本研究通过广州中医药大学第一附属医院伦理委员会的审核(N0.JY2019069)。在检查前所有受试者均被详细告知研究内容和方法，并签署知情同意书。
2.数据采集
本研究使用美国GESingaHDxt3.0T磁共振扫描机器，配以标准八通道头颅线圈。在采集功能磁共振数据之前，每个被试均扫描全脑常规的磁共振序列用以排除脑梗塞、脑出血等疾患，包括T1WI、T2WI及Flair序列。被试进行MR检查时告之保持清醒状态、闭眼、避免系统性思考问题。采集序列及参数具体如下：
(1)静息态BOLD-fMRI数据采用GRE-EPI序列，TR=2000ms，TE=30ms，层厚=4mm，层间距=0mm，FOV=240mm×240mm，矩阵=64×64，FA=90°，采集250个时间点。
(2)3DT1WI结构像扫描参数如下：TR/TE=10.4/4.3ms，FA=15°，层厚=1mm，层间距=0，矩阵=256×256，FOV=256mm×256mm，平行于正中矢状面进行全脑扫描，扫描层数156层。
3.数据的分析及统计
静息态功能磁共振数据经过预处理后，得到每个被试的4D图像。使用AAL模板(Automated Anatomical Labeling Template)提取每个被试的平均BOLD时间序列。高阶脑功能网络有别于传统的低阶脑功能网络构建方法，利用滑动窗的技术将原始BOLD信号沿着时间轴进行分割，运用聚类的算法将动态功能连接数据分成800个聚类，所有的被试生成动态功能连接的矩阵图。引入图论的复杂脑网络的分析方法(Graph analysis)将每个聚类作为节点，并分析平均的聚类间的动态功能连接，即时间序列的皮尔逊相关性(Pearson’s correlation)作为边，从而构建高阶脑功能网络。高阶脑功能连接是在传统的、低阶的脑功能连接的基础上，分析的是两对脑区或多对脑区之间的动态功能连接的信息，反映出脑网络更高层次、更敏感的功能连接变化。选择基于加权图的局部聚类系数(Weighted-graph-based local clustering coefficient)作为分类的特征，以反映网络的集团化属性和局部脑网络的连通性。运用LASSO(Least Absolute Shrinkage and Selection Operator)算法进行特征筛选并降维以达到可控的程度。应用机器学习法的SVM方法构建肝气郁结型首发抑郁症的高阶脑功能网络的分类模型，并使用交叉留一法(Leave one out cross validation, LOOCV)进行验证数据集。本部分研究还以传统的、低阶的功能连接的方法构建了低阶脑功能网络(Low-order functional connectivity network, LON)。通过加权线性组合的方法，将低阶脑功能网络和高阶脑功能网络分类模型进行融合，应用准确率(Accuracy, ACC)、敏感度(Sensitivity, SEN)、特异性(Specificity, SPE)对所有分类器的性能进行评估。我们将所有交叉验证运算中出现100%的特征脑区视为首发抑郁症脑功能网络的特征脑区，并作为最具鉴别能力的脑区进行讨论。为进一步探索高阶脑功能网络特征脑区动态属性与临床指标的相关性，利用多元回归分析方法，分析高阶脑功能网络特征脑区动态属性和HAMD评分、疾病持续时间的相关程度，P＜0.05有统计学意义。
结果：
肝气郁结型首发抑郁症患者高阶脑功能网络的分类结果优于低阶脑功能网络，准确率提高了约15%。高阶脑功能网络分类结果准确率达82.47%，敏感度85.37%、特异性79.17%。低阶脑功能网络分类结果为准确率67.53%，敏感度69.51%、特异性65.28%。而将高、低阶脑功能网络进行融合，在准确率、敏感度、特异性上均优于单纯高、低阶脑功能网络的分类结果，其分类结果性能最好，分类结果准确率达83.77%，敏感度为84.15%、特异性为83.33%。联合高低阶脑功能网络的分类器曲线下面积(Area under the curve, AUC)达0.9075，达到最优的分类性能。
高阶脑功能网络特征脑区包括海马(Hippocampus )、前扣带回(Anterior cingulate gyrus，ACG)、后扣带回(Posterior cingulate gyrus，PCG)、眶额叶(orbitofrontal cortex，ORB)和颞极(Temporal pole)，而这些脑区都分别隶属于认知相关的“三大核心网络”，包括默认网络(Default mode network, DMN)、中央执行网络(Central executive network, CEN)以及凸显网络(Salience network, SN)。小脑在高阶脑功能网络特征脑区扮演重要角色，特别是小脑蚓部(Vermis)和小脑脚2区(Crus II)。高阶脑功能网络多个节点与抑郁症的HAMD评分、疾病持续时间相关。
结论：
1.应用静息态功能磁共振联合机器学习法构建肝气郁结型首发抑郁症的高阶脑功能网络辅助诊断模型，提高了分类性能，这提示HON有望成为肝气郁结型抑郁症早期诊断的新方法，为抑郁症的中医诊断提供现代化影像学依据。
2.肝气郁结型首发抑郁症患者的脑网络改变是多个网络相互作用的结果，默认网络、中央执行网络以及凸显网络可能是肝气郁结型首发抑郁症的核心脑功能网络改变，具有较高的潜在诊断价值。
2.肝气郁结型首发抑郁症患者存在广泛的小脑-大脑动态功能连接异常，为小脑在肝气郁结型抑郁症的研究中提供新的理论依据。
目的：
抑郁症(Major depressive disorder, MDD)是最常见的心理疾患之一，它具有高发病率、高复发率、高致残率的特点，对个人、家庭、社会造成沉重的负担。抑郁症在中医学上属于郁证的范畴，郁证的发病与肝最为紧密。许多医家将肝气郁结视为抑郁症的基本病机，因此研究肝气郁结型抑郁症的发病机制尤为关键。静息态功能磁共振成像(Resting functional magnetic resonance imaging, Rs-fMRI)是基于血氧水平依赖(Blood oxygenation level-dependent, BOLD)效应发展起来的成像方法，它具有无创、非侵入的特点，在抑郁症的研究中发挥了巨大的作用。然而，大多数MDD的研究仅停留在观察人脑活动的静态特征，无法反映出神经自发活动的动态性、时间有效性。动态功能连接的分析方法能在极短时间内捕捉到人脑功能信息在时间维度上的动态变化性，分析疾病特定脑区的时变信息。丘脑作为感觉器官和皮层之间的中继站，被视为感觉、认知和情感处理的重要脑区。既往多项抑郁症静息态功能磁共振研究将丘脑作为整体进行分析，发现丘脑存在异常功能连接。然而，抑郁症患者的丘脑具体亚区的动态功能连接模式改变尚不清楚。本部分研究通过采集肝气郁结型首发抑郁症患者的静息态功能磁共振数据，集中关注丘脑，进一步探索肝气郁结型首发抑郁症患者丘脑亚区动态功能连接的特有模式改变，有望挖掘出抑郁症情志相关脑区特有的功能定位，探索现代脑科学成像技术在中医证候研究中的应用价值。
方法：
1.研究对象
本部分研究纳入被试者共200人，肝气郁结型首发抑郁症组100人(男34例，女66例，年龄29.46±9.34岁)，正常对照组100人(男性41例，女性59例，年龄29.59±10.33岁)。两组被试在性别、年龄、教育程度相互匹配。所有被试者均来自广州中医药大学第一附属医院住院部、心理门诊及正常招募。全部被试均为右利手。抑郁症患者的西医诊断标准依据美国《精神障碍诊断与统计手册》第5版(Diagnostic and Statistical Manual，fifth edition，DSM-5)抑郁发作的诊断标准。中医诊断标准参照2008年中华中医药学会制定的《中医内科常见疾病诊疗指南·抑郁症》，符合肝气郁结型的证候标准。所有纳入本研究的抑郁症患者均为首次发病，从未接受过任何抗抑郁药物(包括苯二氮卓类药物及其他镇静安眠药)或心理等治疗。运用17项汉密尔顿抑郁量表(17-items of Hamilton Depression Scale，HAMD-17)评分来评估抑郁症的严重程度，同时收集所有患者的疾病持续时间。本研究通过广州中医药大学第一附属医院伦理委员会的审核(N0.JY2019069)。在检查前所有受试者均被详细告知研究内容和方法，并签署知情同意书。
2.数据采集
本研究使用美国GESingaHDxt3.0T磁共振扫描机器，配以标准八通道头颅线圈。在采集功能磁共振数据之前，每个被试均扫描全脑常规的磁共振序列用以排除脑梗塞、脑出血等疾患，包括T1WI、T2WI及Flair序列。被试进行MR检查时告之保持清醒状态、闭眼、避免系统性思考问题。本研究数据包括两批数据，采集序列及参数具体如下：
第一批数据包括66例肝气郁结型首发抑郁症组及66例正常对照组，扫描具体参数如下：
(1)静息态BOLD-fMRI数据采用梯度回波-回波平面脉冲(Gradient echosequences-echoplanar imaging, GRE-EPI)序列，TR=2000ms，TE=30ms，层厚=4mm，层间距=0mm，FOV=240mm×240mm，矩阵=64×64，翻转角(flip angle, FA)=90°，采集250个时间点。
(2)3DT1WI结构像扫描参数如下：TR/TE=10.4/4.3ms，FA=15°，层厚=1mm，层间距=0，矩阵=256×256，FOV=256mm×256mm，平行于正中矢状面进行全脑扫描，扫描层数156层。
第二批数据包括34例肝气郁结型首发抑郁症组及34例正常对照组，扫描具体参数如下：
(1)静息态BOLD-fMRI数据采用GRE-EPI序列，TR=2000ms，TE=30ms，层厚=3mm，FOV=220mm×220mm，矩阵=64×64，FA=90°，采集185个时间点。
(2)3DT1WI结构像扫描参数如下：TR/TE=6.9/1.5ms，FA=12°，层厚=1mm，层间距=0，矩阵=256×256，FOV=256mm×256mm，平行于正中矢状面进行全脑扫描，扫描层数188层。
3.数据的分析和统计
本研究采纳的是Brainnetome的图谱，该图谱将两侧丘脑共分成16个亚区，左右丘脑各包括8个亚区，分别为内侧前额部丘脑(Medial Pre-frontal thalamus, mPFtha)、前运动丘脑(Pre-motor thalamus, mPMtha)、感觉丘脑(Sensory thalamus, Stha)、吻侧颞部丘脑(Rostral Temporal thalamus, rTtha)、后顶部丘脑(Posterior parietal thalamus, PPtha)、枕部丘脑(Occipital thalamus, Otha)、尾颞部丘脑(Caudal Temporal thalamus, cTtha)、外侧前额部丘脑(Lateral Pre-frontal thalamus, IPFtha)。所有被试的静息态功能磁共振数据经过预处理后，利用滑动窗的方法获得每个被试的丘脑亚区的全脑Rs-fMRI数据的动态功能连接图。本研究将时间窗设置为50个TR(100s)，并且每次将时间窗向前推进1个TR(2s)，例如：第一个时间窗为1-50TR(1-100s)，第二个时间窗为2-51TR(3-102s)，第三个时间窗为3-52TR(5-104s)，以此类推。在第一部分数据中生成196个时间窗，第二部分数据生成131个时间窗。在单个滑动窗内，计算每个丘脑亚区所有体素的平均时间序列与全脑时间序列之间的Pearson相关系数，并作为全脑FC图。然后，经Fisherr-to-z变换将得到的Pearson相关系数转换为z值，以改善正态性。在滑动窗之间，平均动态功能连接强度(Mean strength of dynamic FC, mean d-FC)和变异性(Variance of dynamic FC, var d-FC)刻画了动态功能连接的一致性和变化性。最终，我们在体素水平，获得了每位被试丘脑亚区的动态功能连接的平均连接强度图和变异性图。在计算感兴趣区的动态功能连接之后，对第一批数据和第二批数据进行融合，以去除影像采集差异的影响。利用偏相关方法分析肝气郁结型首发抑郁症组丘脑亚区存在差异的动态功能连接值与HAMD评分、病程时间的相关程度，将性别、年龄、教育程度、头动作为协变量，P＜0.05有统计学意义。
结果：
本研究结果显示肝气郁结型首发抑郁症患者感觉丘脑Stha与全脑额颞顶叶、多个皮层下脑区存在广泛的动态功能连接异常。位于额叶的脑区，包括额上回(Superior frontal gyrus )、额中回(Middle frontal gyrus )、额下回(Inferior frontal gyrus)。另外，还涉及中央旁小叶(Paracentral lobule)、中央前回(Precentral gyrus)。位于颞叶的脑区包括颞上回(Superior temporal gyrus)、颞中回(Middle temporal gyrus)、颞下回(Inferior temporal gyrus)。位于顶叶的脑区包括楔前叶(Precuneus)、顶下小叶(Inferior parietal lobule)、缘上回(Supramarginal gyrus)。此外，多个皮层下脑区与感觉丘脑存在动态功能连接异常，包括脑岛(Insula)、海马旁回(Parahippocampal gyrus)、以及壳核(Putamen, PUT)。
肝气郁结型首发抑郁症患者的丘脑亚区存在差异的动态功能连接值与HAMD评分、疾病持续时间作相关分析，结果显示左侧额中回、左侧颞中回与感觉丘脑Stha的动态脑功能连接值与HAMD评分成正相关，差异具有统计学意义(P＜0.05)。丘脑亚区有差异的动态功能连接值与疾病持续时间不相关，差异不具有统计学意义(P＞0.05)。
结论：
1.动态脑功能连接的分析方法，关注极短时间内的脑功能连接信息的动态变化，具有高敏感性、高效性，能揭示肝气郁结型首发抑郁症患者细微的脑功能改变。
2.肝气郁结型首发抑郁症患者的感觉丘脑Stha广泛地沟通了多个皮层、皮层下脑区，提示Stha是皮层-纹状体-苍白球-丘脑环路(Cortico-striatal-pallidal-thalamic circuits, CSPT)的核心脑区，为肝气郁结型首发抑郁症患者脑改变提供中枢功能定位，同时揭示了以Stha为核心的复杂动态信号环路可能是肝气郁结型首发抑郁症关键神经通路。
第二章基于机器学习的肝气郁结型首发抑郁症分类研究
目的：
抑郁症危害较大，早期诊断、早期干预对临床具有重大的意义。目前，抑郁症的诊断仍存在挑战。抑郁症临床症状的多变性、非专科医生经验不足以及患者的主观性均增大了抑郁症的诊断难度。抑郁症的中医诊断依赖中医师的经验，缺乏客观的依据，需要一种更为客观、直接的方法来辅助诊断抑郁症，具有重要的临床意义。机器学习法中的支持向量机(Support vector machine, SVM)的方法，有别于传统的组间水平的研究方法，能联合神经影像实现基于数据的个体水平信息特征的捕获，达到辅助疾病诊断的目的。从基于单一的丘脑亚区的先验假设到全脑数据驱动下的研究，我们在第一章的研究基础上进一步分析全脑的高阶脑功能连接，与传统的、低阶的方法相比较，它能提取全脑更复杂、更高层次的动态时间变化，更能反映大脑真实水平的脑神经元自发活动。本研究联合静息态功能磁共振和机器学习法，构建肝气郁结型首发抑郁症全脑高阶脑功能网络(High-order functional connectivity network, HON)分类模型，提高抑郁症早期诊断准确率，为抑郁症的中西医诊治现代化提供影像学依据。
方法：
1.研究对象
本部分研究纳入肝气郁结型首发抑郁症患者82例(男29例，女53例，年龄30.84±10.38岁)，性别、年龄、教育程度与实验组匹配的正常对照72例(男性33例，女性39例，年龄29.65±10.52岁)。全部被试均来自广州中医药大学第一附属医院心理门诊、住院部及正常招募。所有被试均为右利手。抑郁症患者的西医诊断标准依据美国的DSM-5抑郁发作的诊断标准。中医诊断标准参照2008年中华中医药学会制定的《中医内科常见疾病诊疗指南·抑郁症》，符合肝气郁结型的证候标准。所有纳入本研究的抑郁症患者均为首次发病，从未接受过任何抗抑郁药物(包括苯二氮卓类药物及其他镇静安眠药)或心理等治疗。运用HAMD-17评分来评估抑郁症的严重程度，同时收集所有患者的疾病持续时间。纳入标准、排除标准同第一章的研究。本研究通过广州中医药大学第一附属医院伦理委员会的审核(N0.JY2019069)。在检查前所有受试者均被详细告知研究内容和方法，并签署知情同意书。
2.数据采集
本研究使用美国GESingaHDxt3.0T磁共振扫描机器，配以标准八通道头颅线圈。在采集功能磁共振数据之前，每个被试均扫描全脑常规的磁共振序列用以排除脑梗塞、脑出血等疾患，包括T1WI、T2WI及Flair序列。被试进行MR检查时告之保持清醒状态、闭眼、避免系统性思考问题。采集序列及参数具体如下：
(1)静息态BOLD-fMRI数据采用GRE-EPI序列，TR=2000ms，TE=30ms，层厚=4mm，层间距=0mm，FOV=240mm×240mm，矩阵=64×64，FA=90°，采集250个时间点。
(2)3DT1WI结构像扫描参数如下：TR/TE=10.4/4.3ms，FA=15°，层厚=1mm，层间距=0，矩阵=256×256，FOV=256mm×256mm，平行于正中矢状面进行全脑扫描，扫描层数156层。
3.数据的分析及统计
静息态功能磁共振数据经过预处理后，得到每个被试的4D图像。使用AAL模板(Automated Anatomical Labeling Template)提取每个被试的平均BOLD时间序列。高阶脑功能网络有别于传统的低阶脑功能网络构建方法，利用滑动窗的技术将原始BOLD信号沿着时间轴进行分割，运用聚类的算法将动态功能连接数据分成800个聚类，所有的被试生成动态功能连接的矩阵图。引入图论的复杂脑网络的分析方法(Graph analysis)将每个聚类作为节点，并分析平均的聚类间的动态功能连接，即时间序列的皮尔逊相关性(Pearson’s correlation)作为边，从而构建高阶脑功能网络。高阶脑功能连接是在传统的、低阶的脑功能连接的基础上，分析的是两对脑区或多对脑区之间的动态功能连接的信息，反映出脑网络更高层次、更敏感的功能连接变化。选择基于加权图的局部聚类系数(Weighted-graph-based local clustering coefficient)作为分类的特征，以反映网络的集团化属性和局部脑网络的连通性。运用LASSO(Least Absolute Shrinkage and Selection Operator)算法进行特征筛选并降维以达到可控的程度。应用机器学习法的SVM方法构建肝气郁结型首发抑郁症的高阶脑功能网络的分类模型，并使用交叉留一法(Leave one out cross validation, LOOCV)进行验证数据集。本部分研究还以传统的、低阶的功能连接的方法构建了低阶脑功能网络(Low-order functional connectivity network, LON)。通过加权线性组合的方法，将低阶脑功能网络和高阶脑功能网络分类模型进行融合，应用准确率(Accuracy, ACC)、敏感度(Sensitivity, SEN)、特异性(Specificity, SPE)对所有分类器的性能进行评估。我们将所有交叉验证运算中出现100%的特征脑区视为首发抑郁症脑功能网络的特征脑区，并作为最具鉴别能力的脑区进行讨论。为进一步探索高阶脑功能网络特征脑区动态属性与临床指标的相关性，利用多元回归分析方法，分析高阶脑功能网络特征脑区动态属性和HAMD评分、疾病持续时间的相关程度，P＜0.05有统计学意义。
结果：
肝气郁结型首发抑郁症患者高阶脑功能网络的分类结果优于低阶脑功能网络，准确率提高了约15%。高阶脑功能网络分类结果准确率达82.47%，敏感度85.37%、特异性79.17%。低阶脑功能网络分类结果为准确率67.53%，敏感度69.51%、特异性65.28%。而将高、低阶脑功能网络进行融合，在准确率、敏感度、特异性上均优于单纯高、低阶脑功能网络的分类结果，其分类结果性能最好，分类结果准确率达83.77%，敏感度为84.15%、特异性为83.33%。联合高低阶脑功能网络的分类器曲线下面积(Area under the curve, AUC)达0.9075，达到最优的分类性能。
高阶脑功能网络特征脑区包括海马(Hippocampus )、前扣带回(Anterior cingulate gyrus，ACG)、后扣带回(Posterior cingulate gyrus，PCG)、眶额叶(orbitofrontal cortex，ORB)和颞极(Temporal pole)，而这些脑区都分别隶属于认知相关的“三大核心网络”，包括默认网络(Default mode network, DMN)、中央执行网络(Central executive network, CEN)以及凸显网络(Salience network, SN)。小脑在高阶脑功能网络特征脑区扮演重要角色，特别是小脑蚓部(Vermis)和小脑脚2区(Crus II)。高阶脑功能网络多个节点与抑郁症的HAMD评分、疾病持续时间相关。
结论：
1.应用静息态功能磁共振联合机器学习法构建肝气郁结型首发抑郁症的高阶脑功能网络辅助诊断模型，提高了分类性能，这提示HON有望成为肝气郁结型抑郁症早期诊断的新方法，为抑郁症的中医诊断提供现代化影像学依据。
2.肝气郁结型首发抑郁症患者的脑网络改变是多个网络相互作用的结果，默认网络、中央执行网络以及凸显网络可能是肝气郁结型首发抑郁症的核心脑功能网络改变，具有较高的潜在诊断价值。
2.肝气郁结型首发抑郁症患者存在广泛的小脑-大脑动态功能连接异常，为小脑在肝气郁结型抑郁症的研究中提供新的理论依据。