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[發明專利]一種基于量表與大腦功能指標的模型、系統及其用途在審

專利信息
申請號: 202110700212.0 申請日: 2021-06-23
公開(公告)號: CN113436724A 公開(公告)日: 2021-09-24
發明(設計)人: 袁勇貴;陳素珍 申請(專利權)人: 東南大學
主分類號: G16H50/20 分類號: G16H50/20;G16H50/70;G16H10/20;A61B5/16
代理公司: 北京同輝知識產權代理事務所(普通合伙) 11357 代理人: 趙丹
地址: 210024 江蘇省*** 國省代碼: 江蘇;32
權利要求書: 查看更多 說明書: 查看更多
摘要:
搜索關鍵詞: 一種 基于 量表 大腦 功能 指標 模型 系統 及其 用途
【說明書】:

發明涉及生物科學技術領域,尤其是一種基于量表與大腦功能指標的模型、系統及其用途,現提出如下方案,一種基于量表與大腦功能影像指標的模型,模型的構建方法包括如下:構建處理腦功能指標值、兒童期創傷經歷量表值和社會支持評定量表值的數學回歸方程,腦功能指標值包括靜息態大腦低頻振幅值和腦區功能連接值,兒童期創傷經歷量表值包括情感忽視分量表值和軀體虐待分量表值。本發明通過構建聯合個體右側后扣帶(rPCG)腦區ALFF、左側中央后回內部(lPG?lPG)腦區FC、PA(軀體虐待分量表值/得分)和EN(情感忽視分量表值/得分)及SSRS(社會支持評定量表值/得分)等指標在內的模型,可用作特異性診斷抑郁癥的工具,為診斷抑郁癥提供了一條全新的途徑。

技術領域

本發明涉及生物科學領域,尤其是一種基于量表與大腦功能指標的模型、系統及其用途。

背景技術

抑郁癥(MDD),亦稱憂郁癥,是一類以抑郁心境為主要特點的情感障礙。WHO報告2020年抑郁癥將成為世界第二大疾病,到2030年將成為導致死亡和殘疾的最主要原因,當前臨床上對抑郁癥等精神疾病的診斷主要參考《中國精神障礙分類與診斷標準(第三版)》

(CCMD-3)、美國的《國際疾病分類第十版》(ICD-10)、《精神疾病診斷與統計手冊(第四版)》(DSM-IV)和《精神疾病診斷與統計手冊(第五版)》(DSM-5)的標準,但該方法本身存在嚴重的缺點:主觀性強,診斷一致性差且誤診率較高,開發有效的客觀診斷方法或工具是目前臨床精神醫學領域亟待解決的關鍵性問題,是早期發現、正確診斷和干預抑郁癥(MDD)的基礎,對廣大患者意義十分重大,通過比較患者與健康者社會心理相關因素發現,相較于健康者,患者通常經歷了更多的兒童期創傷(CT),但獲得的社會支持(SS)卻更少。

此外,由于兒童期是大腦發育的關鍵時期,在此階段遭遇不良生活事件也必將影響大腦功能的正常發展,研究發現,經歷過CT的個體,成年后無論是否罹患MDD,其大腦結構與功能均會發生與MDD患者相似的改變,而前期大量的研究已經表明,與健康對照(HC)相比,MDD患者異常的大腦結構或功能正是MDD的特征之一,可以作為診斷MDD的生物標記物。

由于MDD是一種復雜性疾病(complex disease),社會心理因素(環境因素)及生物學因素(遺傳因素)均參與MDD的發病。因此,在開發MDD客觀診斷方法/工具時,檢測由多個因素組成的模型顯然將會獲得比單一生物標記物更優越的結果,雖然目前已有不少將大腦結構或功能指標作為診斷MDD客觀標記物的研究,但尚未見將反映環境因素的兒童期創傷(CT)和社會支持(SS)相關指標與腦功能指標一同納入診斷模型的報道,為此,本發明提出了一種基于量表與大腦功能指標的模型、系統及其用途。

發明內容

為解決現有技術中的問題,本發明提出了一種基于量表與大腦功能指標的模型、系統及其用途。

本發明基于rPCG腦區靜息態大腦低頻振幅(ALFF)、lPG-lPG腦區功能連接(FC)、兒童期創傷經歷(CT)和社會支持(SS)在抑郁癥(MDD)和健康對照(HC)中存在顯著性差異(rPCG腦區ALFF、lPG-lPG腦區FC及SS情況在MDD患者中顯著低于HC,而CT程度在MDD患者中則顯著高于HC)。聯合使用rPCG腦區ALFF、lPG-lPG腦區FC、CT中PA(軀體虐待分量表值/得分)、EN(情感忽視分量表值/得分)以及SS得分區分MDD和HC時ROC曲線下的面積值(AUC)為0.950,敏感性和特異性分別為91.7%和87.3%,具有很好的MDD診斷價值,可顯著提高MDD診斷的準確性。將從上述MDD與HC差異腦區(rPCG和lPG)提取出的反映大腦靜息態功能情況的ALFF或FC值及反映個體兒童時期受虐待程度的兒童期創傷問卷(CTQ)分量表PA、EN量表得分及反映個體獲得社會支持情況的社會支持評定量表(SSRS)得分作為一種組合形式,可以用作MDD的特異性診斷指標。

為了實現上述目的,本發明采用了如下技術方案:

一種基于量表與大腦功能影像指標的模型,所述模型的構建方法包括如下:

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