【摘 要】
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目的 :抑郁症状是慢性失眠（CID）患者常见的共病症状之一,眶额皮层（OFC）可能是连接失眠和抑郁的大脑核心区域。本研究采用基于OFC功能连接的机器学习方法来区分CID患者伴或不伴抑郁症状。方法 :招募70例CID患者,根据其抑郁量表评分,将CID分为CID高抑郁症状组（CID-HD）和CID低抑郁症状组（CID-HD）。所有被试完成脑结构及静息态功能核磁功能扫描。利用两组OFC灰质体积差异的脑区
【出 处】
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中国睡眠研究会第十四届全国学术年会
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目的 :抑郁症状是慢性失眠（CID）患者常见的共病症状之一,眶额皮层（OFC）可能是连接失眠和抑郁的大脑核心区域。本研究采用基于OFC功能连接的机器学习方法来区分CID患者伴或不伴抑郁症状。方法 :招募70例CID患者,根据其抑郁量表评分,将CID分为CID高抑郁症状组（CID-HD）和CID低抑郁症状组（CID-HD）。所有被试完成脑结构及静息态功能核磁功能扫描。利用两组OFC灰质体积差异的脑区作为功能连接分析的种子点,构建OFC功能连接（FC）网络。基于OFC的FC特征,采用支持向量机（SVM）的机器学习方法对CID-HD和CID-LD组进行分类。机器学习模型在另一组68例CID患者中进行验证。结果 :两组被试除抑郁评分存在差异,其他行为学无明显差异。与CID-LD组相比,CID-HD组OFC灰质体积减少的部位位于右侧OFC前部。常规组间比较分析未发现OFC网络无显著差异脑区。基于OFC FC模式的分类模型总准确率为76.92%（p=0.0009）。分类模型的受试者工作特征曲线下面积为0.84。奖励网络、显著网络和默认网络的OFC功能连接对预测模型的权重最高。这些结果在外部独立CID组中进一步验证（准确率=67.9%）。结论 :基于眶额叶FC的机器学习方法可很好的区分CID患者是否伴发抑郁症状。OFC FC可为CID伴发抑郁的早期诊断和干预提供潜在的生物标志物。
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