基于多模神经影像与海量数据的抑郁症诊断模型及病理机制研究

抑郁症是一种高患病率和高致残率的精神疾病，发病机制尚不清楚，基于症状学的临床诊断严重阻碍了对疾病本质的认识和治疗模式的探讨。以磁共振成像为代表的多模态影像学研究促进了对此类疾病神经机制的理解。在前期工作中，我们已发现与抑郁症临床症状和疾病分型相关的多个单一模态影像学特征，得到国际同行的积极评价和引用；相关研究结果同时显示了多模影像信息的互补性，提示有效整合多模态信息和高效处理海量数据将成为抑郁症研究推进的方向。基于这一思路和团队已有的工作基础，我们拟就抑郁症的难治性、自杀企图与意念以及伴发焦虑症状等现象的脑神经机制进行研究，建立神经影像表征模型；并探索多模影像数据整合分析和信息挖掘的方法以及针对具体科研项目的海量影像数据采集、存储、管理和运算的高效模式，以期为类似的大规模影像学基础研究与临床应用建立标准范式，最终实现抑郁症这一重大精神疾患的早诊早治、指导治疗和疾病的预防。

抑郁症是一种高患病率和高致残率的精神疾病，发病机制尚不清楚，以磁共振成像为代表的多模态影像学研究促进了对此类疾病神经机制的理解。本项目（1）优化了磁共振波谱、弥散张量成像等技术用于疾病研究；建立了基于磁共振成像的情绪稳定性评价系统及其评价方法并已获得国家发明专利授权(ZL 201110139097.0)。（2）开发出高效合理的、具有可扩展性的多模态海量数据库存储、管理及检索调用平台；相关软件获得了国家计算机软件著作权授权(2014SR117646)。（3）针对抑郁症的特定行为进行了深入的研究，获得了行为相关的影像指征；初步尝试利用磁共振影像的指标建立抑郁症的疗效预测模型。通过本项目我们建立了中国人群抑郁症海量磁共振影像学数据库，为影像学资料在该病的诊治疗和预后等方面的应用提供了重要依据。项目成果在相关国际权威学术期刊发表有影响力的SCI论文52篇，为今后其它复杂精神疾病的神经生物学机制的探索提供了新方法和新思路。同时研究团队获2012年教育部“长江学者与创新团队发展计划”（影像医学）创新团队称号及资助，项目负责人获2012年吴阶平-保罗杨森医学奖。