摘要
双相情感障碍被误诊为单相抑郁可能会给治疗带来非常严重的后果，尤其是在疾病的早期阶段。目前，已经有许多临床措施帮助识别单相抑郁转换成双相情感障碍的风险因素，但仍缺乏足够的异质性，严重依赖医生的主观判断。尽管结果不一致，神经影像学的发展为找寻单双相鉴别的生物学标记提供了可能。然而，既往双相情感障碍和单相抑郁鉴别的研究中，大多是基于信号的平稳性假说，尚未有研究静息态下大脑的动态网络交互在识别两种疾病中的能力。本论文的主要工作是利用静息态fMRI扫描获取的大脑 BOLD信号来探究双相情感障碍患者和单相抑郁患者在大脑功能网络交互的差异，及其对不同疾病进行分类鉴别和辅助诊断的研究。主要研究内容如下： 1、研究静息态fMRI动态网络交互在双相情感障碍和单相抑郁患者间的差异。将全脑网络划分为6个功能网络，基于滑动时间窗法获得网络间的动态功能连接，并以此来获得大脑功能网络间的动态交互。利用置换检验统计比较双相情感障碍患者和单相抑郁患者在网络动态交互上的差异。结果显示，认知控制网络相关的网络交互在双相患者中显著下降。在进一步的分类识别中，动态网络交互较于常用的静态特性，拥有更佳的性能。这表明，静息态网络的动态交互能更好地捕获了双相情感障碍和单相抑郁之间脑网络损伤的差异。 2、探索静息态fMRI的动态网络交互在双相情感障碍患者的早期识别的能力。加入由单相转为双相抑郁的患者组（转相），利用多层社团检测算法对滑动时间窗法构建的多层网络进行模块划分，以模块的忠诚度为特征对单相患者和转相患者进行模式识别分类，得到较好的分类结果。结果显示，默认网络的内部交互在两种心境障碍疾病的转化风险评估中起着关键作用。进一步加入已有过躁狂发作史的双相患者，对比不同患者组与健康对照组的差异，发现双相组与转相组均有不同程度的躯体运动网络的损伤，而单相组主要体现在默认网络的功能差异。值得注意的是，除了认知控制网络外，双相组与转相之间的脑网络异常模式有很好的重叠。 综上所述，尽管临床症状相似，但双相患者、转相患者与单相患者在整个大脑网络的时空模式上存在差异。这些可能作为早期识别双相情感障碍的生物学标记。
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