【摘 要】
:
抑郁障碍治疗常用药物和心理干预,然而约90%患者未能得到充分有效的治疗[1].并且临床常用的抗抑郁药表现出延迟起效、低反应率和停药后易复发等局限性.近年来,以经颅电刺激(cranial electrical stimulation,CES)为代表的神经调控技术在抑郁障碍治疗中越来越得到重视.其中,经颅交流电刺激(transcranial alternating current stimula-tion,tACS)是采用低强度交流电的非侵入性脑电刺激方式.与传统的刺激技术(例如经颅直流电刺激和经颅磁刺激)不
【机 构】
:
济宁医学院精神卫生学院 济宁272000;山东省戴庄医院精神科;山东省戴庄医院精神科
论文部分内容阅读
抑郁障碍治疗常用药物和心理干预,然而约90%患者未能得到充分有效的治疗[1].并且临床常用的抗抑郁药表现出延迟起效、低反应率和停药后易复发等局限性.近年来,以经颅电刺激(cranial electrical stimulation,CES)为代表的神经调控技术在抑郁障碍治疗中越来越得到重视.其中,经颅交流电刺激(transcranial alternating current stimula-tion,tACS)是采用低强度交流电的非侵入性脑电刺激方式.与传统的刺激技术(例如经颅直流电刺激和经颅磁刺激)不同,tACS 可完全避免感官刺激,以正弦、双相交流电刺激皮质神经元,调节内源性脑振荡,并可诱导突触可塑性变化,改善大脑的远期功能和抑郁症状[2-4].目前,国内关于使用 tACS 治疗抑郁障碍的研究较少,本文综述探究tACS 抗抑郁潜在机制、靶点和参数选择、临床疗效及不良反应等的国内外相关文献,展望未来的发展方向,以期为抑郁障碍的神经调控治疗提供参考.
其他文献
在软件开发的编程现场,有大量与当前开发任务相关的信息,比如代码上下文信息、用户开发意图等.如果能够根据已有的编程现场上下文给开发人员推荐当前代码行,不仅能够帮助开发人员更好地完成开发任务,还能提高软件开发的效率.而已有的一些方法通常是进行代码修复或者补全,又或者只是基于关键词匹配的搜索方法,很难达到推荐完整代码行的要求.针对上述问题,一种可行的解决方案是基于已有的海量源码数据,利用深度学习析取代码行的相关上下文因子,挖掘隐含的上下文信息,为精准推荐提供基础.因此,提出了 一种基于深度学习的编程现场上下文深
区块链具有分布式、不可篡改、去中心化、历史可追溯等特点,但难以落地.智能合约的引入,有效地解决了这一难题.然而,智能合约的开发和运维存在部署效率低、监控工具不成熟等问题.受DevOps自动化工具支持微服务持续交付、持续监控的启发,针对上述问题,提出了一种用于智能合约微服务化改造的框架.随后,结合支持DevOps的工具设计原型平台Mictract,完成智能合约的部署和监控.在Hyperledger Fabric官方链码Marbles上的案例研究表明,该框架和原型平台能够显著提升智能合约部署和监控的自动化水平