使用基于波形-ALFF的支持向量回归模型预测患有第一发精神分裂症患者的无情感

科学领域:

• 神经科学是一个神经科学.
• 精神病学是一个精神病学.
• 医疗成像医学成像

背景情况:

• 无情是精神分裂症的核心负面症状,显著影响患者负担.
• 第一次精神分裂症 (FES) 对理解症状学和潜在的神经机制提出了独特的挑战.
• 休息状态功能磁共振成像 (rs-fMRI) 提供了对自发大脑活动的见解.

研究的目的:

• 通过rs-fMRI研究FES患者的无和大脑活动之间的关系.
• 为了确定特定的大脑区域和神经活动模式,与FES中消费性无意识相关.
• 探索基于波段的振幅低频波动 (波段-ALFF) 作为FES中无症的生物标志物的潜力.

主要方法:

• 招募了31名FES患者和33名健康对照 (HC).
• 利用rs-fMRI来测量自发的大脑活动.
• 应用波形-ALFF分析和支持向量回归 (SVR) 来分析神经数据,并从快乐时间体验量表 (TEPS) 预测无情度得分.

主要成果:

• 与HC相比,FES患者的消费性快乐得分明显较低.
• 在FES患者的各种大脑皮层中观察到异常波幅-ALFF.
• 使用波形-ALFF,SVR模型准确地预测了消费性快乐得分 (56.43%的准确率),主要来自右门和右上尾环.

结论:

• 在FES中异常的自发神经活动与消费性无情有关.
• 在右门和右上尾环中变化的波幅-ALFF可能代表了无性FES的生物学特征.
• 这些特定的大脑区域和活动模式有潜力作为生物标志物,用于识别和潜在地治疗FES中的无症.