一种用于产后抑郁症治疗的实时增强个体化调控系统

本发明涉及产后抑郁症，具体为一种用于产后抑郁症治疗的实时增强个体化调控系统。

背景技术：

1、产妇在产后早期的心理健康问题是严重影响女性及婴儿身心健康的全球性公共卫生问题，其中产后抑郁症(postpartumdepression，ppd)是最常见的心理健康障碍之一。

2、情绪调节是ppd心理调节的重要内容之一，指通过各种方法协助个体评估、管理和修改情绪体验和表达的过程。其中最为常用的情绪调节策略是认知重评，这是一种认知重构的方法，它可以在情绪完全发展之前，通过重新解释引起情绪的情境的意义或自我关联来修正其潜在的情绪意义。认知重评能够使人们以更积极合理的视角看待事物，从而减轻负面情绪或增强积极情绪，已被广泛应用于面对各种挑战和压力的人群，特别是对于常常经历消极悲伤、自我否定等情绪的抑郁症患者的情绪改善；

3、目前rtms技术应用于抑郁症的反应率一般在40％-50％，缓解率一般在20％-30％，同时，rtms在改善抑郁症的认知问题上也存在一定局限性，它在特定认知领域(例如工作记忆、注意力)上改善效果较好，但对于抑郁症患者存在的其他认知问题，如决策困难，自我价值感受降低等改善效果不明显而且其效果较短暂。

技术实现思路

1、(一)解决的技术问题

2、针对现有技术的不足，本发明提供了一种用于产后抑郁症治疗的实时增强个体化调控系统，具备对产后抑郁症的患者提供精确的情绪缓解等优点，解决了上述技术问题。

3、(二)技术方案

4、为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：一种用于产后抑郁症治疗的实时增强个体化调控系统，包括数据收集模块、fmri处理分析模块和rtms调控模块；

5、所述数据收集模块用于收集静息态fmri影像数据(rs-fmri)和t1结构像数据(smri)；

6、所述fmri处理分析模块用于对静息态fmri影像数据进行预处理，并寻找ppd驱动脑区之后构建个体化分区图谱并确定tms刺激靶点；

7、所述fmri处理分析模块处理的具体步骤如下：

8、a1、预处理：对静息态fmri影像数据进行预处理，包括去除静息态fmri影像数据前n个时间点，并将所有时间点配准到第一个时间点，之后将静息态fmri影像数据配准到标准的模板空间，对数据进行平滑，然后进行0.01—0.1hz的滤波，回归掉头动、白质以及脑脊液等信号；

9、a2、寻找ppd驱动脑区：计算fcd-std相关性，并选取fcd-std相关性最高的区域被确定为驱动脑区；

10、a3、构建个体化分区图谱并确定tms刺激靶点：计算任意两个体素之间的全脑功能连接模式相似性，得到特定区域内每个体素之间的相似度矩阵，并完成个体化脑区划分，并选取每个亚区与前额叶皮质下区之间的功能连接中最强的亚区被确定为tms刺激靶点，最后将该靶点配准回t1结构像中引导rtms调控模块的进行；

11、所述rtms调控模块包括认知重评视频训练单元和rtms增强调控单元；

12、所述认知重评视频训练单元内存储有家庭关系图片库和认知重评视频库，所述家庭关系图片库中存储有家庭关系的图片，其中家庭关系包括夫妻关系、婆媳关系和亲子关系，所述认知重评视频库中存储的视频由家庭关系图片库中的图片一一对应；

13、所述rtms增强调控单元用于在认知重评视频训练单元被调用时采用10hz的高频脉冲对先前所确定的tms刺激靶点进行刺激，起止时间与认知重评训练视频相对应。

14、作为本发明的优选技术方案，所述步骤a2的具体过程如下：

15、a2.1、对预处理后的静息态fmri影像数据进行分割，生成m×t时间序列矩阵，其中m表示感兴趣区域(roi)的数量，t表示被采集者的扫描时间；选择长度为w＝30个时间点的窗口，生成m×w的窗口时间序列矩阵，步长为1个时间点，将前后两个窗口进行相关性计算得到m×m的fc矩阵；提取出每个fc矩阵的上三角进行矢量化和拼接，将得到的(m×(m-1)/2)×(t-w+1)矩阵进行自相关；最终得到一个(t-w+1)×(t-w+1)的动态功能连接矩阵，完成fcd计算；

16、a2.2、对步骤a2.1中的时间序列矩阵，在每个窗口内计算每个roi的标准差，完成sw-std计算；

17、a2.3、计算fcd-std相关性。

18、作为本发明的优选技术方案，所述步骤a2.3中fmri处理分析模块中计算fcd-std相关性的表达式如下：

19、

20、其中,ri表示第i个脑区的fcd-std相关性，t表示被采集者的扫描时间，w表示滑动窗口长度，表示平均fcd矩阵第j列，表示平均fcd第j列的一阶导数，r(*)表示内部元素的位次，表示内部元素的平均位次，表示sw-std矩阵第j列的一阶导数

21、作为本发明的优选技术方案，所述步骤a3的具体步骤如下：

22、a3.1、通过计算公式得出两个体素之间的全脑功能连接模式相似性，得到每个体素之间的相似度矩阵；

23、a3.2、对所有被采集者的相似度矩阵进行平均，获得组水平平均的相似度矩阵；

24、a3.3、采用近邻传播聚类方法确定每个区域组水平上的子区个数；

25、a3.4、并将步骤a3.3中组水平的分区结果作为个体聚类的初始点，通过计算每个聚类初始点的平均相似度作为聚类中心，运用k均值聚类方法实现个体化的脑区划分，选取每个亚区与前额叶皮质下区之间的功能连接中最强的亚区被确定为tms刺激靶点。

26、作为本发明的优选技术方案，所述步骤a3.1中的计算表达式如下：

27、

28、其中，sswithin和sscombined分别表示组内方差和组间方差，ai和bi表示功能图a和b在位置i处的功能连接值，mi表示功能图a和b在位置i处的连接的平均值，表示功能图的所有位置的平均连接值。

29、与现有技术相比，本发明提供了一种用于产后抑郁症治疗的实时增强个体化调控系统，具备以下有益效果：

30、1、本发明通过首次将认知重评和rtms两种技术结合使用，利用fcd-std相关性计算和个体化分区图谱构建，考虑每位患者的个体差异确定tms刺激靶点，对产后抑郁症起到精确的情绪缓解效果，同时结合认知重评视频训练改善患者注意力、工作记忆和负面思维模式等认知障碍并长期稳定的情绪缓解效果。

技术特征：

1.一种用于产后抑郁症治疗的实时增强个体化调控系统，其特征在于：包括数据收集模块、fmri处理分析模块和rtms调控模块；

2.根据权利要求1所述的一种用于产后抑郁症治疗的实时增强个体化调控系统，其特征在于：所述步骤a2的具体过程如下：

3.根据权利要求2所述的一种用于产后抑郁症治疗的实时增强个体化调控系统，其特征在于：所述步骤a2.3中fmri处理分析模块中计算fcd-std相关性的表达式如下：

4.根据权利要求1所述的一种用于产后抑郁症治疗的实时增强个体化调控系统，其特征在于：所述步骤a3的具体步骤如下：

5.根据权利要求1所述的一种用于产后抑郁症治疗的实时增强个体化调控系统，其特征在于：所述步骤a3.1中的计算表达式如下：

技术总结本发明涉及产后抑郁症技术领域，且公开了一种用于产后抑郁症治疗的实时增强个体化调控系统包括数据收集模块、fMRI处理分析模块和rTMS调控模块，fMRI处理分析模块用于对静息态fMRI影像数据进行预处理，并寻找PPD驱动脑区之后构建个体化分区图谱并确定TMS刺激靶点，rTMS调控模块包括认知重评视频训练单元和rTMS增强调控单元。该用于产后抑郁症治疗的实时增强个体化调控系统通过首次将认知重评和rTMS两种技术结合使用，利用FCD‑STD相关性计算和个体化分区图谱构建，考虑每位患者的个体差异确定TMS刺激靶点，对产后抑郁症起到精确的情绪缓解效果，同时结合认知重评视频训练改善患者注意力、工作记忆和负面思维模式等认知障碍并长期稳定的情绪缓解效果。技术研发人员：王骄健,余晓慧,陈柯璇,杨富婷,孙会受保护的技术使用者：昆明理工大学技术研发日：技术公布日：2024/9/2