中文摘要：

帕金森病人中普遍伴发抑郁症，大约占帕金森病人的40%。帕金森病人中的抑郁发病率远远高于其它类型疾病中的抑郁发病率。帕金森病人的高抑郁发病机理仍然不清楚。近年来脑功能成像在脑认知以及脑疾病诊断方面提供了新型的研究工具，普遍应用于脑神经疾病方面的研究。但是基于功能磁共振成像的帕金森病人抑郁高发神经机制的研究在整个国际上都非常有限。针对这些问题，本项目拟基于脑功能磁共振成像，研究针对帕金森伴发抑郁疾病所感兴趣的脑纤维微结构提取算法以及相应的脑功能网络量化分析方法；并基于我们开发的算法以及常规方法，通过对帕金森伴发抑郁病人与帕金森非伴发抑郁病人以及正常对照组的脑微结构以及脑功能网络的量化分析，进一步研究帕金森疾病伴发抑郁的脑纤维以及脑功能退变。该研究有利于探讨抑郁与帕金森疾病在脑神经机制方面的相关性，进一步揭示帕金森病人抑郁高发的病理基础，为帕金森病人的抑郁治疗提供有效的诊断以及治疗参考。

结论摘要：

帕金森病人中的抑郁发病率远高于其它类型疾病中的抑郁发病率，帕金森病人的高抑郁发病机理仍然不十分清楚。磁共振成像在脑疾病诊断方面提供了有效途径，且普遍应用于脑结构和功能方面的研究。基于弥散张量磁共振成像和静息态功能磁共振成像的帕金森病人抑郁高发神经机制的研究比较有限。本项目主要开展了帕金森病人抑郁高发神经机制研究以及相关的脑部磁共振图像处理分析算法研究。基于弥散张量磁共振数据，分析帕金森伴发抑郁病人相对于帕金森非伴发抑郁病人的弥散张量参数变化，研究帕金森病人抑郁相关的脑白质变化规律；基于静息态功能磁共振数据，分析帕金森伴发抑郁病人相对于帕金森非伴发抑郁病人的脑功能连接变化。帕金森病人抑郁相关的脑微结构和脑功能变化的研究，为进一步了解帕金森病人抑郁高发的神经机制提供了更多的信息。另外，针对目前脑疾病在磁共振图像处理分析方面的需求，本项目还开展了相关的脑部磁共振图像处理分析算法研究。基于弥散张量磁共振数据，提出针对特定纤维束的骨架提取算法，为基于弥散张量成像的临床量化分析提供新的途径；提出基于脑部磁共振结构图像的脑疾病识别方法，为脑疾病临床分析提供可能的辅助工具。