[发明专利]抑郁症症状预测变量的选择方法、计算机设备及存储介质

权利要求书

1.一种抑郁症症状预测变量的选择方法，其特征在于，包括如下步骤：

步骤1，基线评估：对抑郁症患者和正常对照进行考察，采集一般资料、汉密尔顿抑郁量表评分和静息态功能磁共振成像扫描数据；所述一般资料包括年龄、性别和和受教育年限；

步骤2，随访评估：在抑郁症患者接受治疗且个体临床症状缓解后，再次对抑郁症患者和正常对照采集汉密尔顿抑郁量表评分和静息态功能磁共振成像扫描数据；

步骤3，对步骤1和步骤2采集得到的静息态功能磁共振成像扫描数据进行处理得到DC大脑图，通过步骤1采集的静息态功能磁共振成像扫描数据得到基线DC大脑图，通过步骤2采集的静息态功能磁共振成像扫描数据得到随访DC大脑图；

步骤4，根据步骤3得到的DC大脑图，分析抑郁症患者治疗前后大脑功能活动的变化，找到能够表征抑郁症症状缓解的变量；

步骤4具体包括如下步骤：

步骤4A，对步骤3得到的DC大脑图进行统计，将对抑郁症患者时点特异性功能改变的脑区作为中心节点；

步骤4B，分析所述中心节点与大脑各个区域的功能连接指标，分析抑郁症患者的基线DC大脑图和随访DC大脑图中所述功能连接指标的变化；

步骤4C，计算抑郁症患者治疗前和治疗后的HAMD减分率，计算公式为：

HAMD减分率＝[基线分数-随访分数]/基线分数×100％；

其中，所述基线分数为步骤1中使用汉密尔顿抑郁量表进行评估得到的HAMD评分，所述随访分数为步骤2中使用汉密尔顿抑郁量表进行评估得到的HAMD评分；

步骤4D，对步骤4B得到的功能连接指标的变化和步骤4C得到的HAMD减分率进行线性回归模型分析，得到与HAMD减分率相关的功能连接指标，即得能够表征抑郁症症状缓解的变量；

所述抑郁症患者时点特异性功能改变的脑区的确定方法为：

步骤4Aa，采用线性模型对步骤3得到的DC大脑图进行统计，所述线性模型以诊断×时点为自变量，以步骤1采集的一般资料为协变量；自变量中，所述诊断是指抑郁症患者或正常对照，所述时点是指基线DC大脑图或随访DC大脑图；

步骤4Ab，对步骤4Aa的统计结果中发现显著交互作用的区域进行简单效应分析，所述简单效应分析包括：抑郁症患者的基线DC图vs抑郁症患者的随访DC图、正常对照的基线DC图vs正常对照的随访DC图、抑郁症患者的基线DC图vs正常对照的基线DC图、抑郁症患者的随访DC图vs正常对照的随访DC图；将正常对照的基线DC图vs正常对照的随访DC图表现出显著功能改变的区域认定为时点改变特异性的区域；排除所述时点改变特异性的区域后，将抑郁症患者的基线DC图vs抑郁症患者的随访DC图表现出显著功能改变的区域认定为抑郁症患者时点特异性功能改变的脑区。

2.按照权利要求1所述的抑郁症症状预测变量的选择方法，其特征在于：步骤2中，确认抑郁症患者个体临床症状缓解的方法是在抑郁症患者接受治疗后使用汉密尔顿抑郁量表进行评估，得到汉密尔顿抑郁量表评分7则判断为个体临床症状缓解。

3.按照权利要求2所述的抑郁症症状预测变量的选择方法，其特征在于：步骤2中，抑郁症患者接受治疗后第8周、第24周和第48周分别使用汉密尔顿抑郁量表进行评估。

4.按照权利要求1所述的抑郁症症状预测变量的选择方法，其特征在于：步骤3中，利用静息态功能磁共振成像扫描数据得到DC大脑图的步骤包括：

步骤3A，对静息态功能磁共振成像扫描数据进行预处理；

步骤3B，度中心指标分析：利用预处理后的静息态功能磁共振成像扫描数据，计算每对体素的血氧依赖信号时间序列之间的皮尔逊相关r，获得覆盖全脑的功能连接矩阵；

步骤3C，采用阈值法测量所述功能连接矩阵中功能连接的权重，按照r0.25的阈值将所述功能连接矩阵换算成二值矩阵；

步骤3D，根据步骤3C得到的二值矩阵，计算每个体素的连接度D；

步骤3E，将步骤3D得到每个体素的连接度D进行Z转换得到DC大脑图。