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摘要
背景 抑郁症病因复杂且临床表现异质性高，神经影像学研究为抑郁症生物学亚型的探索提供了新契机。目前，采用结构磁共振数据（MRI）进行抑郁症亚型划分的研究十分有限。目的 使用弥散张量成像（DTI）和机器学习方法探索抑郁症的生物学亚型。方法 纳入2017年9月-2021年8月于北京安定医院就诊的、符合《精神障碍诊断与统计手册（第4版）》（DSM-IV）抑郁症诊断标准的患者127例，同期在医院附近社区通过广告招募与患者性别和年龄相匹配的80例健康对照组。采集所有受试者的DTI图像、人口学信息和临床资料。使用纤维束追踪空间统计（TBSS）方法和约翰霍普金斯大学（JHU）脑白质概率图谱提取纤维束各向异性分数（FA），采用半监督学习方法划分抑郁症亚型，并比较不同亚型的患者组与健康对照组全脑白质纤维束FA值的差异。结果 抑郁症患者被划分为两种亚型，亚型I患者胼胝体、放射冠等广泛的纤维束FA值低于健康对照组（P0.05）；治疗12周后，亚型Ⅰ患者组HAMD-17总评分低于亚型Ⅱ患者组（t=2.410,P<0.05）。结论 抑郁症患者存在两种具有不同白质损伤模式的生物学亚型，不同亚型的患者对药物的治疗反应存在差异。
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