本研究采用經(jīng)典的自傳體記憶測(cè)驗(yàn)[191],該測(cè)驗(yàn)最早由Williams和Broadbent編制?,F(xiàn)在該測(cè)驗(yàn)已由中南大學(xué)劉銜華博士改編成中文版[110]。中文版的自傳體記憶測(cè)驗(yàn)選用了6個(gè)負(fù)性情緒詞(痛苦、恐怖、悲傷、孤獨(dú)、氣憤、內(nèi)疚)和6個(gè)積極情緒...[繼續(xù)閱讀]
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本研究采用經(jīng)典的自傳體記憶測(cè)驗(yàn)[191],該測(cè)驗(yàn)最早由Williams和Broadbent編制?,F(xiàn)在該測(cè)驗(yàn)已由中南大學(xué)劉銜華博士改編成中文版[110]。中文版的自傳體記憶測(cè)驗(yàn)選用了6個(gè)負(fù)性情緒詞(痛苦、恐怖、悲傷、孤獨(dú)、氣憤、內(nèi)疚)和6個(gè)積極情緒...[繼續(xù)閱讀]
掃描范圍包括全腦。首先完成定位像的掃描,然后進(jìn)行T1像掃描,軸位30層,與前后聯(lián)合連線平行,其掃描參數(shù)為脈沖重復(fù)時(shí)間/回波時(shí)間(TR/TE)=500ms/11ms,視野(FOV)=24cm×24cm,矩陣(matrixs)=256×256,層厚4mm,層距1mm,層數(shù)30層。對(duì)頭部未發(fā)現(xiàn)異常結(jié)構(gòu)者...[繼續(xù)閱讀]
以T1像為定位像,采用平面回波成像序列(echoplanarimaging,EPI),在T1結(jié)構(gòu)像相同平面掃描靜息功能狀態(tài)功能成像。掃描參數(shù)為TR=2000ms,TE=40ms,90°翻轉(zhuǎn)角,共26層,視野(FOV)為24cm×24cm,矩陣為64×64,層厚5mm,層距為1.25mm,掃描時(shí)間共5分鐘。...[繼續(xù)閱讀]
使用MATLAB7.6(MatLabR2008a,theMathWorks)、DPARSF_V1.0Beta_090713(DataProcessingAssistantforResting-StatefMRI,http://www.restfmri.net)、SPM5(statisticalparametricmapping,http://www.fil.ion.ucl.ac.uk/spm)和MRIcro(http://www.mricro.com)進(jìn)行數(shù)據(jù)處理和統(tǒng)計(jì)分析。具體步驟如下:1)考慮到...[繼續(xù)閱讀]
圖3-1描述了數(shù)據(jù)處理的流程,具體描述如下:圖3-1數(shù)據(jù)處理流程圖首先對(duì)每個(gè)被試者數(shù)據(jù)進(jìn)行ICA分離得到若干個(gè)獨(dú)立的成分,挑選與DMN最匹配的成分,分別對(duì)每組被試者的最匹配成分進(jìn)行單樣本t檢驗(yàn)得到統(tǒng)計(jì)結(jié)果;最后對(duì)正常對(duì)照和抑郁...[繼續(xù)閱讀]
為了便于進(jìn)行組分析,將每個(gè)被試者的最匹配成分的時(shí)間序列作為回歸量輸入到SPM的設(shè)計(jì)矩陣中,回歸分析得到與最適成分相似的腦區(qū)激活圖。對(duì)兩組被試者的數(shù)據(jù)都進(jìn)行同樣的處理,得到兩組被試者的DMN空間分布。...[繼續(xù)閱讀]
挑選出患者組及對(duì)照組中每個(gè)受試者最匹配的DMN成分后,用單樣本t檢驗(yàn)對(duì)該組數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析,得到每組被試者DMN空間分布圖。統(tǒng)計(jì)閾值為p<0.05(FDR校正),激活體素個(gè)數(shù)大于50,即p<0.05(FDR校正),voxel>50。...[繼續(xù)閱讀]
為了觀察患者組相比正常人DMN空間分布的差異,對(duì)兩組被試者進(jìn)行雙樣本t檢驗(yàn)。統(tǒng)計(jì)閾值為p<0.05(FDR校正),體素大小>50。在此過(guò)程中,對(duì)雙樣本t檢驗(yàn)的結(jié)果進(jìn)行遮蓋選取,只保留遮蓋模板內(nèi)的體素。遮蓋所采用的空間模板來(lái)自上述單...[繼續(xù)閱讀]
為了考察患者組的冗思和自傳體等抑郁癥狀得分與DMN之間的相關(guān)性,采用SPM5軟件進(jìn)行基于體素的相關(guān)分析。統(tǒng)計(jì)閾值為p<0.05[未校正(uncorrected)],體素大小>10。...[繼續(xù)閱讀]
一般資料用SPSS13.0統(tǒng)計(jì)軟件包進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析,采用mean±SD報(bào)告描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果,兩組比較用獨(dú)立樣本t檢驗(yàn)或獨(dú)立樣本非參數(shù)檢驗(yàn),統(tǒng)計(jì)閾值為0.05。...[繼續(xù)閱讀]