[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

说明书

本发明属于抑郁症诊断技术领域，具体涉及一种抑郁症症状预测变量的选择方法、计算机设备及存储介质。本发明的方法包括如下步骤：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；在抑郁症患者接受治疗且个体临床症状缓解后，再次采集上述资料；对静息态功能磁共振成像扫描数据进行处理得到DC大脑图；根据得到的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。本发明进一步提供了实现上述方法的计算机设备。本发明能够为抑郁症的早期临床疗效预测提供客观支持依据，降低疾病的社会负担，具有很好的应用前景。

技术领域

本发明属于抑郁症诊断技术领域，具体涉及一种抑郁症症状预测变量的选择方法、计算机设备及存储介质。

背景技术

抑郁症是最常见的抑郁障碍，以显著而持久的心境低落为主要临床特征，是心境障碍的主要类型。每次发作持续至少2周以上、长者甚或数年，多数病例有反复发作的倾向，每次发作大多数可以缓解，部分可有残留症状或转为慢性。

抑郁症的治疗主要包括药物治疗、心理治疗和物理治疗等方法。在治疗后提前对治疗效果进行早期预测，有助于医生对治疗策略的选择和调整，提高治疗效果，降低疾病的社会负担。

静息态功能磁共振成像(rs-fMRI)是一种用于研究大脑内在功能连接或网络的方法。在过去的十年中，利用静息态功能磁共振成像对抑郁症患者的研究发现，一些大脑区域的异常在抑郁症的情绪处理和调节中非常重要，并且大脑中异常的功能连接可能受抗抑郁治疗的调节。

现有技术中，利用静息态功能磁共振成像探讨抑郁症与大脑区域异常之间关系的研究多采用基于种子的分析(JAMA psychiatry 70,373-382；Neuropsychopharmacology:official publication of the American College of Neuropsychopharmacology 30,1334-1344.)，即预先选择几个感兴趣的区域或网络进一步进行研究。但是，对于抑郁症而言，发生异常的神经靶点尚不清楚。并且，由于抑郁症病因复杂，这些发生异常的神经靶点可能随着个体的不同或治疗进程而发生变化。因而，上述现有技术中的方法难以准确地将抑郁症与大脑区域异常进行关联，进而无法用静息态功能磁共振成像的方法预测抑郁症症状后期的发展情况。

发明内容

针对现有技术中的困难，本发明提供一种抑郁症症状预测变量的选择方法、计算机设备及存储介质，目的在于对抑郁症患者的治疗效果及病情发展进行早期的预测。

一种抑郁症症状预测变量的选择方法，包括如下步骤：

步骤1，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，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。

优选的，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。

优选的，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。

优选的，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：