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肠道靶向治疗对腹泻型肠易激综合征患者脑功能及情绪变化的调控作用:一项基于静息态fMRI的研究
1
作者
赵郁馨
王嫚
+4 位作者
吴海林
刘宗鑫
张千彧
雷晓燕
宗伟
《磁共振成像》
北大核心
2025年第7期1-5,46,共6页
目的基于静息态功能磁共振成像(resting-state functional magnetic resonance imaging,rs-fMRI)技术,探讨腹泻型肠易激综合征(diarrhea-predominant irritable bowel syndrome,IBS-D)患者接受肠道靶向治疗前后的脑功能活动变化,揭示其...
目的基于静息态功能磁共振成像(resting-state functional magnetic resonance imaging,rs-fMRI)技术,探讨腹泻型肠易激综合征(diarrhea-predominant irritable bowel syndrome,IBS-D)患者接受肠道靶向治疗前后的脑功能活动变化,揭示其肠脑调控机制。材料与方法前瞻性纳入30例初诊IBS-D患者(符合罗马Ⅳ标准),受试者在基线期接受肠易激综合征症状严重程度量表(Irritable Bowel Syndrome Symptom Severity Scale,IBS-SSS)、汉密尔顿焦虑量表(Hamilton Anxiety Scale,HAMA)、汉密尔顿抑郁量表(Hamilton Depression Scale,HAMD)、匹兹堡睡眠指数量表(Pittsburgh Sleep Quality Index,PSQI)评估,并进行rs-fMRI扫描,受试者接受为期30天的标准化肠道靶向治疗后,重复量表评估及影像学检查,采用配对样本t检验比较治疗前后z-score标准化低频振幅(z-score standardized amplitude of low-frequency fluctuation,zALFF)与z-score标准化局部一致性(z-score standardized regional homogeneity,zReHo)的差异,使用高斯随机场(Gaussian random field,GRF)进行校正,对差异脑区的功能指标变化与量表评分变化进行Spearman相关性分析。结果相较治疗前,肠道靶向治疗后IBS-D患者IBS-SSS(P<0.001)、HAMA(P=0.004)、HAMD(P=0.026)、PSQI(P=0.007)评分下降,楔叶、楔前叶和距状裂周围皮层zALFF值下降(GRF校正,体素水平P<0.005,团块水平P<0.05),楔叶、楔前叶与枕上回zReHo值下降(GRF校正,体素水平P<0.005,团块水平P<0.05)。HAMA疼痛焦虑成分评分变化与楔前叶zALFF值改变呈正相关(r=0.405,P=0.027),HAMD抑郁成分评分变化与楔前叶zReHo值改变呈正相关(r=0.498,P=0.005)。结论IBS-D患者的肠道靶向治疗改善了其肠道症状、焦虑、抑郁和睡眠质量,降低了楔前叶和楔叶区域活动,楔前叶的功能活动减弱可能是IBS-D患者焦虑和抑郁改善的原因。
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关键词
静息态功能磁共振成像
腹泻型肠易激综合征
低频振幅
局部一致性
肠道靶向治疗
磁共振成像
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职称材料
基于深度学习情感分类模型的个性化抑郁症护理策略
被引量：
21
2
作者
袁丽洁
武卓
+2 位作者
李敏
雷涛
祝婷
《护理学杂志》
CSCD
北大核心
2020年第22期85-88,共4页
目的探讨人工智能技术在个性化抑郁症护理中的应用,实现精准护理以加速抑郁症患者的康复。方法将60例抑郁症患者按病种和病情分层随机分配为对照组和观察组各30例.对照组采用传统护理方法;观察组采用基于深度学习情感分类模型分类后的...
目的探讨人工智能技术在个性化抑郁症护理中的应用,实现精准护理以加速抑郁症患者的康复。方法将60例抑郁症患者按病种和病情分层随机分配为对照组和观察组各30例.对照组采用传统护理方法;观察组采用基于深度学习情感分类模型分类后的个性化护理方案,即利用脑电图像(EEG)采集设备获取大量带标记的脑电信号数据构建EEG情感训练库,标记抑郁症类型;通过深度学习情感分类模型识别抑郁症患者EEG信号对应的情感类别;根据其识别结果,采取相应的个性化护理措施。对两组患者在住院期间进行等间隔的抑郁量化评估和护理满意率调查。结果干预4周时,观察组汉密尔顿抑郁量表(HAMD)和自评抑郁量表(SDS)的评分显著低于对照组(均P<0.05);观察组干预8周时的康复率高于对照组,但两组比较,差异无统计学意义(P>0.05)。结论基于深度学习情感分类模型的个性化护理方法能显著缓减患者的抑郁程度,加快抑郁症患者的康复速度。
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关键词
抑郁症
人工智能
深度学习
情感类别
个性化护理
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职称材料
题名
肠道靶向治疗对腹泻型肠易激综合征患者脑功能及情绪变化的调控作用:一项基于静息态fMRI的研究
1
作者
赵郁馨
王嫚
吴海林
刘宗鑫
张千彧
雷晓燕
宗伟
机构
陕西省人民医院医学装备部
陕西省人民医院
磁共振室
西安交通大学生命科学与技术学院生物
医学
信息工程教育部重点实验室
陕西省人民医院
消化内一科
出处
《磁共振成像》
北大核心
2025年第7期1-5,46,共6页
基金
陕西省人民医院科技发展孵化基金项目(编号:2023YJY-87)。
文摘
目的基于静息态功能磁共振成像(resting-state functional magnetic resonance imaging,rs-fMRI)技术,探讨腹泻型肠易激综合征(diarrhea-predominant irritable bowel syndrome,IBS-D)患者接受肠道靶向治疗前后的脑功能活动变化,揭示其肠脑调控机制。材料与方法前瞻性纳入30例初诊IBS-D患者(符合罗马Ⅳ标准),受试者在基线期接受肠易激综合征症状严重程度量表(Irritable Bowel Syndrome Symptom Severity Scale,IBS-SSS)、汉密尔顿焦虑量表(Hamilton Anxiety Scale,HAMA)、汉密尔顿抑郁量表(Hamilton Depression Scale,HAMD)、匹兹堡睡眠指数量表(Pittsburgh Sleep Quality Index,PSQI)评估,并进行rs-fMRI扫描,受试者接受为期30天的标准化肠道靶向治疗后,重复量表评估及影像学检查,采用配对样本t检验比较治疗前后z-score标准化低频振幅(z-score standardized amplitude of low-frequency fluctuation,zALFF)与z-score标准化局部一致性(z-score standardized regional homogeneity,zReHo)的差异,使用高斯随机场(Gaussian random field,GRF)进行校正,对差异脑区的功能指标变化与量表评分变化进行Spearman相关性分析。结果相较治疗前,肠道靶向治疗后IBS-D患者IBS-SSS(P<0.001)、HAMA(P=0.004)、HAMD(P=0.026)、PSQI(P=0.007)评分下降,楔叶、楔前叶和距状裂周围皮层zALFF值下降(GRF校正,体素水平P<0.005,团块水平P<0.05),楔叶、楔前叶与枕上回zReHo值下降(GRF校正,体素水平P<0.005,团块水平P<0.05)。HAMA疼痛焦虑成分评分变化与楔前叶zALFF值改变呈正相关(r=0.405,P=0.027),HAMD抑郁成分评分变化与楔前叶zReHo值改变呈正相关(r=0.498,P=0.005)。结论IBS-D患者的肠道靶向治疗改善了其肠道症状、焦虑、抑郁和睡眠质量,降低了楔前叶和楔叶区域活动,楔前叶的功能活动减弱可能是IBS-D患者焦虑和抑郁改善的原因。
关键词
静息态功能磁共振成像
腹泻型肠易激综合征
低频振幅
局部一致性
肠道靶向治疗
磁共振成像
Keywords
resting-state functional magnetic resonance imaging
diarrhea-predominant irritable bowel syndrome
amplitude of low-frequency fluctuation
regional homogeneity
gut-targeted therapy
magnetic resonance imaging
分类号
R445.2 [医药卫生—影像医学与核医学]
R322.81 [医药卫生—人体解剖和组织胚胎学]
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职称材料
题名
基于深度学习情感分类模型的个性化抑郁症护理策略
被引量：
21
2
作者
袁丽洁
武卓
李敏
雷涛
祝婷
机构
陕西省人民医院
医务处感染管理科
陕西省人民医院医学装备部
陕西省人民医院
保健办
陕西
科技大学电子信息与人工智能学院
陕西省人民医院
神经内科
出处
《护理学杂志》
CSCD
北大核心
2020年第22期85-88,共4页
基金
国家自然科学基金项目(61461025)。
文摘
目的探讨人工智能技术在个性化抑郁症护理中的应用,实现精准护理以加速抑郁症患者的康复。方法将60例抑郁症患者按病种和病情分层随机分配为对照组和观察组各30例.对照组采用传统护理方法;观察组采用基于深度学习情感分类模型分类后的个性化护理方案,即利用脑电图像(EEG)采集设备获取大量带标记的脑电信号数据构建EEG情感训练库,标记抑郁症类型;通过深度学习情感分类模型识别抑郁症患者EEG信号对应的情感类别;根据其识别结果,采取相应的个性化护理措施。对两组患者在住院期间进行等间隔的抑郁量化评估和护理满意率调查。结果干预4周时,观察组汉密尔顿抑郁量表(HAMD)和自评抑郁量表(SDS)的评分显著低于对照组(均P<0.05);观察组干预8周时的康复率高于对照组,但两组比较,差异无统计学意义(P>0.05)。结论基于深度学习情感分类模型的个性化护理方法能显著缓减患者的抑郁程度,加快抑郁症患者的康复速度。
关键词
抑郁症
人工智能
深度学习
情感类别
个性化护理
Keywords
depression
artificial intelligence
deep learning
emotion classification
individualized nursing
分类号
R473.74 [医药卫生—护理学]
R395 [医药卫生—医学心理学]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
肠道靶向治疗对腹泻型肠易激综合征患者脑功能及情绪变化的调控作用:一项基于静息态fMRI的研究
赵郁馨
王嫚
吴海林
刘宗鑫
张千彧
雷晓燕
宗伟
《磁共振成像》
北大核心
2025
0
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于深度学习情感分类模型的个性化抑郁症护理策略
袁丽洁
武卓
李敏
雷涛
祝婷
《护理学杂志》
CSCD
北大核心
2020
21
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职称材料
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