精神分裂症患者脑功能负连接异常特征及其临床辅助诊断价值

A study on the alterations of negative functional connectivity and its diagnostic value in schizophrenia

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摘要目的评估精神分裂症(schizophrenia,SZ)患者静息态负脑功能连接(functional connectivity,FC)的改变,分析负FC与临床变量之间的关系以及辅助诊断SZ患者的潜在价值.方法对SZ患者和健康对照(healthy con-trols,HC)进行全脑静息态功能磁共振扫描,将全脑划分为272个脑区并计算脑区间FC,分别识别出两组被试有统计学意义的负FC,并进行组间比较.将异常的负FC与临床变量进行相关分析,并基于负FC进行多变量模式分析以区分SZ和HC.结果最终纳入91例SZ患者和91名HC,共检测出207条负FC.相比于HC组,SZ组异常的负FC有12条,占207条负FC的5.80％,其中11条为异常减弱(Bonferroni校正,P<0.05).SZ患者的负FC与幻听量表总分(r=-0.24,P=0.02),以及与思维语言和沟通能力评估量表加权总分(r=0.26,P=0.01)之间的关联具有统计学意义.利用负FC的空间分布模式可以有效识别SZ,正确率为72.6％,高于随机分类正确率(置换检验,P<0.001).结论 SZ患者静息态负FC存在异常,且与临床症状存在相关性,负FC具有作为SZ辅助诊断的影像学生物标志物的潜力.

作者杨淑贤 ^[1] 宋颖超 ^[2] 李逸凡 ^[1] 陈亚媛 ^[3] 秦文 ^[3] 梁猛 ^[1] 学术成果认领

作者单位天津医科大学医学技术学院、医学影像学院(天津 300203);天津市功能影像重点实验室 ^[1] 天津医科大学医学技术学院、医学影像学院(天津 300203);天津市功能影像重点实验室;山东第一医科大学(山东省医学科学院)医学人工智能与大数据学院 ^[2] 天津市功能影像重点实验室;天津医科大学总医院影像科 ^[3]

关键词精神分裂症磁共振成像静息态功能磁共振成像功能连接临床变量多变量模式分析机器学习 Schizophrenia Magnetic resonance imaging Resting-state functional magnetic resonance imaging Functional connectivity Clinical variables Multivariate pattern analysis Machine learning

分类号 R749.3

栏目名称论著

DOI 10.3969/j.issn.1002-0152.2023.12.004

发布时间 2024-03-12

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