基于功能核磁共振信号的抑郁症辅助诊断模型研究

抑郁症的临床诊断基于患者或家属描述、临床观察和相关量表评定，主观性强，早期识别率低，对医生临床经验要求高。不适宜的治疗强度和疗程易导致病情迁延或难治性抑郁的发生。本项目旨在建立一个以功能核磁成像信息为基础的动态混合模型，用于抑郁症的临床辅助诊断。研究内容为：1）设计信息融合算法，融合影像学信息客观优势和丰富临床经验，建立多模态量化评价模型，多方位评价抑郁状态；2）建立动态跟踪机制和模型优化算法，跟踪患者各阶段信息动态调整模型使之适应临床患者情况，提高抑郁程度评价的准确率。通过本项目，设计客观的抑郁程度评定模型，使在临床症状表现不明显的情况下有预警能力，为早期防治提供可能；通过动态调整机制针对个体特性引导治疗方案调整，提高治愈率。本课题把磁共振影像信息加以特征提取，动态优化，对于推进抑郁症客观诊断技术的发展，为病情诊断提供更客观的依据，具有较好的临床应用前景。

本项目分别完成了如下内容：1）发展了针对抑郁症识别模型需要的影像学数据处理技术；2）设计信息融合算法，融合影像学信息客观优势和丰富临床经验，建立多模态量化评价模型，多方位评价抑郁状态；3）设计客观的抑郁程度评定模型，开发基于功能影像信息的抑郁严重程度评价系统，并在临床做评测推广。通过该项目的三年运行，发表论文27篇（SCI检索3篇，EI检索4篇），申请专利3项，软件著作权1项，并以此为依托，获得省市级科技奖励2项。在人才培养方面，共培养博士硕士10余名。