抑郁症的临床诊断基于患者或家属描述、临床观察和相关量表评定,主观性强,早期识别率低,对医生临床经验要求高。不适宜的治疗强度和疗程易导致病情迁延或难治性抑郁的发生。本项目旨在建立一个以功能核磁成像信息为基础的动态混合模型,用于抑郁症的临床辅助诊断。研究内容为1)设计信息融合算法,融合影像学信息客观优势和丰富临床经验,建立多模态量化评价模型,多方位评价抑郁状态;2)建立动态跟踪机制和模型优化算法,跟踪患者各阶段信息动态调整模型使之适应临床患者情况,提高抑郁程度评价的准确率。通过本项目,设计客观的抑郁程度评定模型,使在临床症状表现不明显的情况下有预警能力,为早期防治提供可能;通过动态调整机制针对个体特性引导治疗方案调整,提高治愈率。本课题把磁共振影像信息加以特征提取,动态优化,对于推进抑郁症客观诊断技术的发展,为病情诊断提供更客观的依据,具有较好的临床应用前景。
本项目分别完成了如下内容1)发展了针对抑郁症识别模型需要的影像学数据处理技术;2)设计信息融合算法,融合影像学信息客观优势和丰富临床经验,建立多模态量化评价模型,多方位评价抑郁状态;3)设计客观的抑郁程度评定模型,开发基于功能影像信息的抑郁严重程度评价系统,并在临床做评测推广。通过该项目的三年运行,发表论文27篇(SCI检索3篇,EI检索4篇),申请专利3项,软件著作权1项,并以此为依托,获得省市级科技奖励2项。在人才培养方面,共培养博士硕士10余名。