• 
    

    
    

      99热精品在线国产_美女午夜性视频免费_国产精品国产高清国产av_av欧美777_自拍偷自拍亚洲精品老妇_亚洲熟女精品中文字幕_www日本黄色视频网_国产精品野战在线观看

      ?

      抑郁癥功能磁共振成像腦網(wǎng)絡(luò)研究進(jìn)展

      2018-03-19 12:40:57張琪王濱
      磁共振成像 2018年4期
      關(guān)鍵詞:灰質(zhì)腦區(qū)磁共振

      張琪,王濱

      抑郁癥是一種綜合了多種臨床特征的常見精神障礙疾病。嚴(yán)重者甚至有自殺念頭或行為,是目前臨床上最常見的精神疾病之一[1-2]。近年來,國內(nèi)外研究者從各個角度、采用多種方法對抑郁癥患者的腦結(jié)構(gòu)和功能開展了大量的研究,這些研究成果對理解抑郁癥的病理生理機(jī)制中起著重要作用,并為抑郁癥早期診斷和治療提供了重要依據(jù)。

      1 腦網(wǎng)絡(luò)的概念

      大腦掌管著人類多種高級活動,大腦不同腦區(qū)之間的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)構(gòu)成了復(fù)雜的腦網(wǎng)絡(luò)。近幾年的腦網(wǎng)絡(luò)發(fā)展中,復(fù)雜腦網(wǎng)絡(luò)的研究和應(yīng)用受到了越來越多研究者的青睞[3]。運用相應(yīng)的計算機(jī)算法對抑郁癥患者進(jìn)行腦結(jié)構(gòu)和功能分析,已經(jīng)成為一個主要的研究方向。

      近年來一些研究學(xué)者探索了部分具有一定功能的動態(tài)腦網(wǎng)絡(luò),因此,腦網(wǎng)絡(luò)被分為結(jié)構(gòu)網(wǎng)絡(luò)和功能網(wǎng)絡(luò),腦結(jié)構(gòu)網(wǎng)絡(luò)是利用結(jié)構(gòu)磁共振成像獲得腦區(qū)間灰質(zhì)形態(tài)學(xué)相關(guān)的研究,利用擴(kuò)散張量成像通過纖維追蹤,從而獲得腦區(qū)間的白質(zhì)纖維連接信息。功能網(wǎng)絡(luò)是腦動態(tài)活動的直觀描述,主要分為功能連接(functional connectivity,F(xiàn)C)和效應(yīng)連接(effective connectivity,EC)兩大部分,其中功能連接是指不同腦區(qū)間連接上的功能差異,而效應(yīng)連接則是指不同腦區(qū)間彼此的相互作用。隨著研究的深入,研究者不僅發(fā)現(xiàn)腦功能網(wǎng)絡(luò)伴隨個體差異的變化而變化,而且腦功能網(wǎng)絡(luò)的差異在親屬之間存在著相應(yīng)的遺傳特性[4]。

      2 抑郁癥的磁共振結(jié)構(gòu)腦網(wǎng)絡(luò)研究

      目前,通過結(jié)構(gòu)磁共振成像(structural magnetic resonance imaging,sMRI)和擴(kuò)散磁共振成像(diffusion magnetic resonance imaging,dMRI)等成像技術(shù)來實現(xiàn)腦結(jié)構(gòu)網(wǎng)絡(luò)的研究是最常用的方法。

      2.1 基于體素形態(tài)學(xué)測量的結(jié)構(gòu)腦網(wǎng)絡(luò)研究

      基于體素的形態(tài)學(xué)測量(voxel based morphometry,VBM)是一種多效的分析技術(shù),用來分析腦內(nèi)相應(yīng)解剖結(jié)構(gòu)的差異,是一種新的評價方法[5]。VBM對抑郁癥患者腦結(jié)構(gòu)網(wǎng)絡(luò)的研究旨在探討抑郁癥患者腦灰質(zhì)的相關(guān)性變化及可能的病理生理改變機(jī)制,對抑郁癥的早期診斷和治療有重要幫助。重度抑郁癥患者的VBM研究發(fā)現(xiàn)前扣帶、背外側(cè)和背內(nèi)側(cè)前額葉的灰質(zhì)體積顯著減少[6]。Goodkind等[7]對抑郁癥等多種精神疾病的VBM研究顯示,多數(shù)精神疾病的灰質(zhì)萎縮集中在背側(cè)前扣帶回和雙側(cè)的島葉,其中抑郁癥患者的灰質(zhì)萎縮更集中于海馬的前部和杏仁核。綜上,在抑郁癥患者的灰質(zhì)結(jié)構(gòu)研究中,均發(fā)現(xiàn)海馬、杏仁核等腦區(qū)的灰質(zhì)減少,這與抑郁癥患者的行為異常和情緒變化等臨床表現(xiàn)相關(guān),并且臨床表現(xiàn)的變化與腦區(qū)的灰質(zhì)變化相關(guān),進(jìn)一步揭示了VBM在研究腦結(jié)構(gòu)網(wǎng)絡(luò)方面的價值。

      2.2 基于擴(kuò)散張量成像的結(jié)構(gòu)腦網(wǎng)絡(luò)研究

      擴(kuò)散張量成像(diffusion tensor imaging,DTI)是從不同方向在活體組織內(nèi)對水分子的擴(kuò)散進(jìn)行量化的研究方式,也是一種大腦結(jié)構(gòu)的成像方法。DTI能有效地觀察和追蹤腦白質(zhì)纖維束和腦認(rèn)知功能的變化,研究表明抑郁癥患者大腦半球間功能協(xié)調(diào)異常,與此相關(guān)的胼胝體等解剖結(jié)構(gòu)被發(fā)現(xiàn)存在異常,這可能直接影響大腦半球間的協(xié)調(diào)和腦功能的整合[7-8]。研究發(fā)現(xiàn)[9],在具有自殺傾向的抑郁癥患者中,額葉和丘腦都存在著顯著的白質(zhì)異常,并且部分腦區(qū)之間的異常連接對抑郁癥的臨床分組起到了重要作用。研究還發(fā)現(xiàn)抑郁癥臨床癥狀的變化程度與丘腦的部分各向異性(fractional anisotropy,F(xiàn)A)值呈線性關(guān)系[10]。目前,對于DTI的結(jié)構(gòu)腦網(wǎng)絡(luò)研究多數(shù)為老年抑郁癥受試,因此年齡是影響腦白質(zhì)變化的重要因素,排除年齡因素后,青少年重性抑郁癥患者的研究發(fā)現(xiàn)額葉和顳葉區(qū)域的白質(zhì)存在異常,并且復(fù)發(fā)性抑郁癥患者的扣帶回區(qū)域的FA值較首發(fā)性抑郁癥患者較低[11]。基于抑郁癥腦網(wǎng)絡(luò)DTI的研究方法有助于了解全腦拓?fù)渚W(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的改變,如以全腦纖維束作為邊,分析發(fā)現(xiàn)了小世界特性[11],而利用DTI白質(zhì)纖維跟蹤的方法則驗證了小世界特性[12]。這些研究發(fā)現(xiàn)的腦白質(zhì)纖維束的異常以及各個腦區(qū)結(jié)構(gòu)功能的改變反映了抑郁癥患者腦結(jié)構(gòu)網(wǎng)絡(luò)異常的生理病理機(jī)制。

      2.3 基于sMRI的腦網(wǎng)絡(luò)研究

      基于sMRI的腦網(wǎng)絡(luò)研究是利用一系列相關(guān)腦區(qū)的數(shù)據(jù)來構(gòu)建腦網(wǎng)絡(luò),利用先驗?zāi)0鍎澐值哪X區(qū)定義網(wǎng)絡(luò)節(jié)點,再利用sMRI獲得的形態(tài)學(xué)數(shù)據(jù)如腦灰質(zhì)密度、體積、皮質(zhì)厚度等或利用dMRI獲得的不同腦區(qū)的纖維束定義網(wǎng)絡(luò)的邊,目的是探索相同個體或不同個體腦區(qū)之間在結(jié)構(gòu)上的相關(guān)性。抑郁癥患者的腦結(jié)構(gòu)網(wǎng)絡(luò)研究發(fā)現(xiàn),部分腦區(qū)灰質(zhì)的平均聚類系數(shù)下降,提示腦結(jié)構(gòu)網(wǎng)絡(luò)局部連接下降,從而導(dǎo)致腦網(wǎng)絡(luò)效率降低[13]。晚發(fā)性抑郁癥患者腦結(jié)構(gòu)網(wǎng)絡(luò)與健康對照組相比,部分腦區(qū)灰質(zhì)結(jié)構(gòu)網(wǎng)絡(luò)的平均路徑長度以及“小世界”屬性值無明顯變化,但在部分腦結(jié)構(gòu)網(wǎng)絡(luò)中,節(jié)點的中心性下降并且一部分節(jié)點的分布有明顯變化[13]。由此可知,抑郁癥患者的腦結(jié)構(gòu)網(wǎng)絡(luò)拓?fù)鋵傩缘漠惓V饕l(fā)生在局部區(qū)域,而并非全部腦區(qū)。

      3 抑郁癥的磁共振功能腦網(wǎng)絡(luò)研究

      在大腦功能磁共振成像研究中發(fā)現(xiàn),無論是靜息狀態(tài)或任務(wù)狀態(tài)下,大腦各個腦區(qū)的功能活動呈現(xiàn)出高度的一致性及相關(guān)性,這種具有高度一致性及相關(guān)性的各個腦區(qū)構(gòu)成了大尺度功能網(wǎng)絡(luò),各個網(wǎng)絡(luò)之間的協(xié)調(diào)合作是正常認(rèn)知活動的基礎(chǔ)[14]。研究表明,默認(rèn)網(wǎng)絡(luò)、凸顯網(wǎng)絡(luò)與中央執(zhí)行網(wǎng)絡(luò)是大腦最核心的三大網(wǎng)絡(luò),三者之間的動態(tài)交互作用保證了腦內(nèi)各種認(rèn)知任務(wù)的順利完成[15]。

      3.1 抑郁癥的默認(rèn)網(wǎng)絡(luò)研究

      大腦默認(rèn)網(wǎng)絡(luò)(default mode network,DMN)主要包括扣帶回、前額葉和頂葉皮層等幾個腦區(qū)[16]。隨著功能磁共振研究的深入和技術(shù)的成熟,研究者探測到越來越多的腦網(wǎng)絡(luò),有多項研究表明抑郁癥患者的DMN功能活動存在異常[17]。例如有研究發(fā)現(xiàn)患者DMN后部子網(wǎng)絡(luò)與尾狀核、前扣帶回等腦區(qū)之間的功能連接顯著減少[18-19]。另有研究發(fā)現(xiàn)老年晚發(fā)性抑郁癥患者的尾狀核頭部與DMN內(nèi)的多個腦區(qū)的功能連接減少,由此說明抑郁癥不是單純的由局部腦區(qū)的異常所致,很可能是由腦網(wǎng)絡(luò)的功能異常而導(dǎo)致的[20]。還有研究表明,首發(fā)未用藥的抑郁癥患者DMN后部的后扣帶回或楔前葉與其他腦區(qū)的功能連接顯著減少[21]。也有研究者認(rèn)為抑郁癥的發(fā)病過程是由靜息態(tài)下皮層-邊緣系統(tǒng)和DMN之間的功能連接異常所導(dǎo)致的[22]。許多研究發(fā)現(xiàn)抑郁癥患者靜息狀態(tài)下DMN主觀的活動性明顯增高[23-24],但在任務(wù)狀態(tài)下,某些腦區(qū)的活動卻被明顯抑制,即在任務(wù)狀態(tài)下DMN的反應(yīng)活性下降,這有助于大腦將默認(rèn)狀態(tài)轉(zhuǎn)化為應(yīng)激狀態(tài),更快速地處理相應(yīng)的情緒和認(rèn)知等任務(wù)[25]。因此,現(xiàn)有研究歸納發(fā)現(xiàn)靜息狀態(tài)下抑郁癥患者較正常人DMN前部和后部子網(wǎng)絡(luò)內(nèi)部的功能連接均增加。

      3.2 抑郁癥的凸顯網(wǎng)絡(luò)研究

      大腦凸顯網(wǎng)絡(luò)(salience network,SN)主要包括額葉-島葉皮層、背側(cè)前扣帶回、杏仁核和顳極等幾個腦區(qū),具有整合和提取信息的能力[26]。從局部腦區(qū)看,雖然在不同的研究中發(fā)現(xiàn)抑郁癥患者的節(jié)點屬性部分升高部分卻降低,但從整體上來說,無論是在結(jié)構(gòu)亦或功能方面,出現(xiàn)異常的腦區(qū)都集中在島葉、額葉、內(nèi)側(cè)顳葉以及皮質(zhì)下核團(tuán)等核心腦區(qū)[27]。據(jù)報道[28],凸顯網(wǎng)絡(luò)控制默認(rèn)網(wǎng)絡(luò)與中央執(zhí)行網(wǎng)絡(luò)之間的轉(zhuǎn)化,先由島葉探測外部的刺激信號,之后再將接收的刺激信號經(jīng)島葉轉(zhuǎn)換成控制信號,然后將控制信號經(jīng)過各個腦區(qū)間的網(wǎng)絡(luò)連接傳送至中央執(zhí)行網(wǎng)絡(luò),中央執(zhí)行網(wǎng)絡(luò)接收到控制信號從而參與并增強部分腦區(qū)的認(rèn)知活動;與此同時,默認(rèn)網(wǎng)絡(luò)接收控制信號后從而降低了部分腦區(qū)的活動。當(dāng)凸顯網(wǎng)絡(luò)與默認(rèn)網(wǎng)絡(luò)之間的功能連接增強時,默認(rèn)網(wǎng)絡(luò)與中央執(zhí)行網(wǎng)絡(luò)間的功能連接則相應(yīng)減弱[29]。綜上可知,凸顯網(wǎng)絡(luò)與默認(rèn)網(wǎng)絡(luò)、中央執(zhí)行網(wǎng)絡(luò)關(guān)系密切并對默認(rèn)網(wǎng)絡(luò)起到一定的調(diào)節(jié)作用,從而控制默認(rèn)網(wǎng)絡(luò)和中央執(zhí)行網(wǎng)絡(luò)間的轉(zhuǎn)化。因此抑郁癥患者的信息整合及主觀轉(zhuǎn)化能力的降低與凸顯網(wǎng)絡(luò)的異常密切相關(guān)。

      3.3 抑郁癥的中央執(zhí)行網(wǎng)絡(luò)研究

      中央執(zhí)行網(wǎng)絡(luò)(cognitive control network,CCN)又稱中央控制網(wǎng)絡(luò)等,主要包括前額葉、后頂葉等部分皮層[30-31]。廣義上來講,中央執(zhí)行網(wǎng)絡(luò)多用于大腦的認(rèn)知行為活動及處理加工相關(guān)的認(rèn)知情緒。當(dāng)中央執(zhí)行網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行對記憶和工作等相關(guān)調(diào)節(jié)時,額葉和頂葉的腦區(qū)活動增強。CCN的損傷主要是背外側(cè)前額葉皮質(zhì)活性降低,尤其是在任務(wù)狀態(tài)下,這使得邊緣系統(tǒng)中杏仁核的活性增強,有學(xué)者認(rèn)為造成這種現(xiàn)象的原因與抑郁狀態(tài)下前額葉皮質(zhì)功能低下有關(guān)[32]。研究表明抑郁癥患者的中央執(zhí)行網(wǎng)絡(luò)在抑郁發(fā)作狀態(tài)下角回及中央后回的功能連接是增強的,但是有些腦區(qū)的功能連接也是減弱的,例如顳中回、楔前葉等[33]。此外,抑郁癥患者眶前回與前扣帶回、小腦、楔前葉等腦區(qū)的功能連接降低,與前額葉、大腦皮層運動區(qū)等腦區(qū)的功能連接增高,有學(xué)者認(rèn)為造成這種功能連接的差異可能與中央執(zhí)行網(wǎng)絡(luò)在處理和加工部分認(rèn)知活動中的方法和機(jī)制有關(guān)[34]。抑郁癥患者CCN各個腦區(qū)活性的差異及功能連接的變化在不同的研究狀態(tài)下是不同的,在靜息狀態(tài)下CCN功能連接增強,反之,在任務(wù)狀態(tài)下CCN功能連接減弱[29-34]。由于導(dǎo)致任務(wù)狀態(tài)下與靜息狀態(tài)下功能活動差異的原因和機(jī)制尚不明確,且目前關(guān)于CCN的研究較少,因此靜息狀態(tài)下與任務(wù)狀態(tài)下CCN的研究結(jié)果是否存在確切差異,其結(jié)果還有待進(jìn)一步提高和證實。

      4 小結(jié)和展望

      綜上所述,抑郁癥的發(fā)生、發(fā)展與多個腦區(qū)的組織結(jié)構(gòu)和功能變化密切相關(guān),例如前額葉、前扣帶、海馬等。目前,磁共振腦網(wǎng)絡(luò)研究方法也已經(jīng)得到了國內(nèi)外研究人員的高度重視,運用腦網(wǎng)絡(luò)相應(yīng)的計算方法能夠敏感地檢測到這些異常的腦結(jié)構(gòu)區(qū)域,從而更全面地理解抑郁癥的病理生理機(jī)制。與此同時,未來抑郁癥的腦網(wǎng)絡(luò)研究還需發(fā)展以下幾點。首先,抑郁癥的腦網(wǎng)絡(luò)研究樣本數(shù)量普遍較小,使部分研究的結(jié)果并不一致,因此建立大樣本的抑郁癥數(shù)據(jù)庫將有助于獲得更加精準(zhǔn)的研究結(jié)果,加深對抑郁癥發(fā)病機(jī)制的理解。另外,抑郁癥4種不同的生物學(xué)亞型在腦網(wǎng)絡(luò)差異方面的研究仍處在初級階段,因此利用客觀的生物學(xué)方法確定腦網(wǎng)絡(luò)的異常模式,將有助于精神疾病更加準(zhǔn)確地分型,從而進(jìn)一步明確治療方法。其次,抑郁癥的腦網(wǎng)絡(luò)研究應(yīng)聯(lián)合影像遺傳學(xué)做更深層次的研究,不同類型的抑郁癥患者大腦功能和結(jié)構(gòu)的改變是不同的,而影像遺傳學(xué)則可以更加深入地探討遺傳與環(huán)境因素在抑郁癥腦網(wǎng)絡(luò)改變中的作用。最后,將腦網(wǎng)絡(luò)與神經(jīng)生物學(xué)相結(jié)合,運用多種磁共振成像技術(shù)探討抑郁癥與其他精神疾病之間的關(guān)系,這對抑郁癥及其他精神疾病的定義及診斷治療具有重大幫助。

      參考文獻(xiàn) [References]

      [1]Chen JH, Yao ZJ. Research progress of complex brain network theory based on graph theory in depression. J Clin Psychiatry, 2016,26(4): 272-274.陳建淮, 姚志劍. 基于圖論的復(fù)雜腦網(wǎng)絡(luò)理論在抑郁癥中的研究進(jìn)展. 臨床精神醫(yī)學(xué)雜志, 2016, 26(4): 272-274.

      [2]Xia MR, He Y. The application of multimodal brain magnetic resonance imaging method in depression research. Chin J Psychiatry,2016, 49(4): 255-260.夏明睿, 賀永. 多模態(tài)腦磁共振成像計算方法在抑郁癥研究中的應(yīng)用進(jìn)展. 中華精神科雜志, 2016, 49(4): 255-260.

      [3]Humphries MD, Gurney K, Prescott TJ. The brainstem reticular formation is a small world, not scale-free, network. Proc Biol Sci,2006, 273(1585): 503-511.

      [4]van den Heuvel MP, van Soelen IL, Stam CJ, et al. Genetic control of functional brain network efficiency in children. Eur Neuropsychopharmacol, 2013, 23(1): 19-23.

      [5]Fang JF, Li XR, Wang B, et al. The application of VBM joint ReHo in evaluating depression brain function and the structural abnormality. Guangdong Med, 2015, 36(14): 2167-2171.房俊芳, 李旭日, 王濱, 等. VBM 聯(lián)合ReHo在評價抑郁癥腦功能及結(jié)構(gòu)異常中的應(yīng)用. 廣東醫(yī)學(xué), 2015, 36(14): 2167-2171.

      [6]Zhao YJ, Du MY, Huang XQ, et al. Brain grey matter abnormalities in medication-free patients with major depressive disorder: a metaanalysis. Psychol Med, 2014, 44(14): 2927-2937.

      [7]Goodkind M, Eickhoff SB, Oathes DJ, et al. Identification of a common neurobiological substrate for mental illness. JAMA Psychiatry, 2015, 72(4): 305-315.

      [8]Xu K, Jing W, Ren L, et al. Impaired interhemispheric connectivity in medicationnaive patients with major depressive disorder. Psychiatry Neurosci, 2013, 38(1): 43-48.

      [9]Jia ZY, Huang XQ, Wu QZ, et al. High-field magnetic resonance imaging of suicidality in patients with major depressive disorder. Am J Psychiatry, 2010, 167(11): 1381-1390.

      [10]Taylor WD, Mac Fall JR, Boyd B, et al. One year change in anterior cingulate cortex white matter microstructure: relationship with latelife depression outcomes. Am J Geriatr Psychiatry, 2011, 19(1): 43-52.

      [11]Singh MK, Kesler SR, Hadi Hosseini SM, et al. Anomalous gray matter structural networks in major depressive disorder. Biological psychiatry, 2013, 74(10): 777-785.

      [12]Ryan KA, Hsu DT, Welsh RC, et al. Decoupling of the amygdala to other salience network regions in adolescent-onset recurrent major depressive disorder. Psychol Med, 2016, 46(5): 1055-1067.

      [13]Korgaonkar MS, Fornito A, Williams LM, et al. Abnormal structural networks characterize major depressive disorder: a connectome analysis. Biol Psychiatry, 2014, 76(7): 567-574.

      [14]Lim HK, Jung WS, Aizenstein HJ. Aberrant topographical organization in gray matter structural network in late life depression:a graph theoretical analysis. Int Psychogeriatr, 2013, 25(12):1929-1940.

      [15]Menon V. Large-scale brain network and psychopathology: a unifying triple network model. Trends Cogn Sci, 2011, 15(10):483-506.

      [16]Kaiser RH, Andrews-Hanna JR, Wager TD, et al. Large-scale network dysfunction in major depressive disorder: A meta-analysis of resting-state functional connectivity. JAMA Psychiatry, 2015, 72(6):603-611.

      [17]van den Heuvel MP, Stam CJ, Boersma M, et al. Small-world and scale-free organization of voxel-based resting-state functional connectivity in the human brain. Neuroimage, 2008, 43(3): 528-539.

      [18]Zhu X, Wang X, Xiao J, et al. Evidence of a dissociation pattern in resting-state default mode networkconnectivity in first-episode,treatment-naive major depression patients. Biol Psychiatry, 2012,71(7): 611-617.

      [19]Wang L, Hermens DF, Hickie IB. A systematic review of restingstate functional-MRI studies in major depression. J Affect Disord,2012, 142(1-3): 6-12.

      [20]Grimm S, Boesiger P, Beck J, et al. Altered negative BOLD responses in the default-mode network during emotion processing in depressed subjects. Neuropsychopharmacology, 2009, 34(4):932-943.

      [21]Sikora M, Heffernan J, Avery ET, et al. Salience network functional connectivity predicts placebo effects in major depression. Biol Psychiatry Cogn Neurosci Neuroimaging, 2016, 1(1): 68-76.

      [22]Chen JJ, Liu JR, Wei X, et al. An independent component analysis of the abnormal brain manifest network of heroin addicts. Chin J Magn Reson Imaging, 2017, 8(2): 100-104.陳佳杰, 劉潔榮, 魏璇, 等. 海洛因成癮者大腦突顯性網(wǎng)絡(luò)異常的獨立成分分析. 磁共振成像, 2017, 8(2): 100-104.

      [23]Manoliu A, Meng C, Brandl F, et al. Insular dysfunction within the salience network is associated with severity of symptoms and aberrant inter-network connectivity in major depressive disorder.Frontiers in Human Neuroscience, 2013, 7(2): 930.

      [24]Corbetta M. Control of goal-directed and stimulus-driven attention in the brain. Nat Rev Neurosci, 2002, 3(3): 201-215.

      [25]Rogers MA, Kasai K, Koji M, et al. Executive and prefrontal dysfunction in unipolar depression: a review of neuropsychological and imaging evidence. Neuroscience Res, 2004, 50(1): 1-11.

      [26]Zhu JJ, Peng DH, Jiang KD, et al. Advances in the application of brain networks in depression. Chin J Nerv Ment Dis, 2011, 37(12):760-763.朱俊娟, 彭代輝, 江開達(dá), 等. 腦網(wǎng)絡(luò)在抑郁癥中的應(yīng)用研究進(jìn)展.中國神經(jīng)精神疾病雜志, 2011, 37(12): 760-763.

      [27]Frodl T, Bokde AL, Scheuerecker J, et al. Functional connectivity bias of the orbitofrontal cortex in drug-free patients with major depression. Biol Psychiatry, 2010, 67(2): 161-167.

      [28]Li SY, Zhu Y, Wang YL, et al. Dysfunctional resting-state connectivity of default mode network in adolescent patients with first-episode drug-naive major depressive disorder. Natl Med J China,2017, 97(45): 3538-3542.

      [29]Hama S, Yamashita H, Yamawaki S, et al. Post-stroke depression and apathy: Interactions between functional recovery, lesion location, and emotional response. Psychogeriatrics, 2011, 11(1): 68-76.

      [30]Cieri F, Esposito R, Cera N, et al. Late-life depression: Modifications of brain resting state activity. J Geriatr Psychiatry Neurol, 2017,30(3): 140-150.

      [31]Zhu XL, Yuan FL. The default network internal function connection study based on regional depression. Chin J Clin Psychol, 2016,24(2): 218-220, 212.朱雪玲, 袁福來. 基于區(qū)域的抑郁癥默認(rèn)網(wǎng)絡(luò)內(nèi)部功能連接研究.中國臨床心理學(xué)雜志, 2016, 24(2): 218-220, 212.

      [32]Li L, Li B, Bai Y, et al. Abnormal resting state effective connectivity within the default mode network in major depressive disorder: A spectral dynamic causal modeling study. Brain and Behavior, 2017,7(7): e00732.

      [33]Rodríguez-Cano E, Alonso-Lana S, Sarró S, et al. Differential failure to deactivate the default mode network in unipolar and bipolar depression. Bipolar Disord, 2017, 19(5): 386-395.

      [34]Dutta A, McKie S, Deakin JF. Resting state networks in major depressive disorder. Psychiatry Res, 2014, 224(3): 139-151.

      猜你喜歡
      灰質(zhì)腦區(qū)磁共振
      超聲及磁共振診斷骶尾部藏毛竇1例
      腦自發(fā)性神經(jīng)振蕩低頻振幅表征腦功能網(wǎng)絡(luò)靜息態(tài)信息流
      磁共振有核輻射嗎
      COPD患者認(rèn)知功能障礙和大腦灰質(zhì)密度異常的磁共振研究
      2型糖尿病對阿爾茨海默病腦灰質(zhì)的影響:DKI初步研究
      磁共振有核輻射嗎
      說謊更費腦細(xì)胞
      七氟烷對幼鼠MAC的測定及不同腦區(qū)PARP-1的影響
      基于體素的MR形態(tài)學(xué)分析對鼻咽癌放療后腦灰質(zhì)體積改變的研究
      顳葉癲癇腦灰質(zhì)和白質(zhì)減少及其與病程的相關(guān)分析
      连山| 同德县| 大关县| 聂荣县| 青田县| 前郭尔| 高州市| 南郑县| 西昌市| 金平| 平安县| 通辽市| 犍为县| 神木县| 商南县| 射洪县| 越西县| 崇州市| 谷城县| 偃师市| 缙云县| 金门县| 井陉县| 中卫市| 古丈县| 泰顺县| 佛坪县| 巴青县| 大渡口区| 庆元县| 台山市| 宁德市| 盐边县| 宜春市| 延边| 砚山县| 敦化市| 舞阳县| 托克逊县| 卢湾区| 嘉荫县|