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41.
42.
西班牙研究人员发现,多吃富含反式脂肪和饱和脂肪的食物可能使人罹患抑郁症概率提高近五成。这项研究结果进一步证明多吃"垃圾食品"容易诱发抑郁症。 相似文献
43.
《Planning》2015,(19):132-134
目的:了解精神专科医院门诊抑郁症患者首次就诊情况,探讨影响患者及时就诊和选择首诊医疗机构的相关因素。方法:选择本院门诊150例抑郁症患者作为研究对象,利用自行设计的《门诊抑郁症患者就诊特点调查问卷》《汉密尔顿抑郁量表(Hamilton Depression Rating Scale,HAMD)》和一般情况调查表对患者进行调查。结果:及时就诊组(发病至患者到精神科就诊的时间≤3个月)与非及时就诊组(发病至患者到精神科就诊的时间>3个月)患者在年龄、婚姻状况、文化程度、抑郁症家族史、首诊医疗机构选择、病耻感、就诊意愿等方面比较差异均有统计学意义(P<0.05)。及时就诊组与非及时就诊组患者第一主诉构成比较差异有统计学意义(P<0.05);两组患者的HAMA评分比较差异无统计学意义(P>0.05)。多因素Logistic回归分析结果显示:文化程度、就诊意愿是影响患者及时就诊的主要因素。结论:患者的年龄、婚姻状况、文化程度、抑郁症家族史、首诊医疗机构选择、病耻感、就诊意愿等因素对抑郁症患者能否及时就诊有较大影响。 相似文献
44.
《Planning》2015,(25):59-62
目的:探讨对抑郁症患者使用度洛西汀联合艾司西酞普兰治疗的临床效果。方法:选取本院精神科和中山市人民医院心理科收治的抑郁症患者128例作为研究对象,对照组1(40例)使用度洛西汀治疗,对照组2(40例)使用艾司西酞普兰治疗,观察组48例联合使用上述药物,对比三组临床效果。结果:观察组治疗总有效率为83.3%,高于对照组1的72.5%与对照组2的75.0%,比较差异有统计学意义(P<0.05);治疗后观察组HAMD评分显著低于对照组1、2,比较差异有统计学意义(P<0.05);三组不良反应发生率比较差异无统计学意义(P>0.05)。结论:对抑郁症患者使用度洛西汀联合艾司西酞普兰治疗效果明显,有推广价值。 相似文献
45.
46.
针对在超网络上提取局部脑区指标作为特征,忽视了全局的拓扑信息,继而影响网络拓扑的评估,降低分类器性能的问题,提出了一种基于脑功能超网络的多特征融合分类方法,该方法首先在抑郁症数据集上构建超网络,其次将局部脑区特征和子图特征进行融合。最后采用基于多核的SVM分类器进行分类。为了验证所提方法的有效性,选取28例正常被试和38例抑郁症患者进行实验,结果表明,该方法获得了令人满意的分类准确率,平均可达91.60%。获得的异常区域包括左侧舌回、左侧尾状核、左侧丘脑等重要的抑郁症病发区域。故而该基于脑功能超网络的多特征融合分类方法可以有效地用于分类正常人和抑郁症患者。 相似文献
47.
脑网络分析已广泛应用于神经影像领域的研究。超网络构建方法被提出用于描述多个脑区之间的高阶关系。超网络是根据静息态功能磁共振成像时间序列通过稀疏线性回归方法构建。在已有文献中,用于构建超网络的稀疏线性回归模型是采用lasso方法解决。然而这种方法存在局限,在超边构建时不能够有效的解决脑区之间的组效应。针对这一问题,本文提出将elastic net方法引入到超网络构建中,并且应用于抑郁症患者与正常被试的分类。实验结果显示基于lasso与基于elastic net的方法分别可以达到83.33%与86.36%的分类准确率。分类结果表明与原有方法相比,基于elastic net的方法可以得到更为有效的特征以及更好的分类效果。 相似文献
48.
针对当前抑郁症诊断正确率偏低、误诊率偏高的问题,利用fMRI动态功能连接研究了抑郁症辅助诊断问题。首先采用滑动时间窗技术研究功能连接及其网络拓扑特性的动态变化,然后基于这些动态特征应用多元模式分析方法对22名抑郁症患者和27名健康被试进行分类。采用动态分析方法能够增加样本数量,从而更加有利于一些分类算法的应用。实验结果表明以动态功能连接和网络拓扑特性为特征的分类正确率均为93.88%,明显优于对应非动态特征81.63%和85.71%的结果。进一步分析表明,具有高辨别力的特征所对应的脑区主要分布在默认网络、情感网络、视觉皮层区等,动态功能连接可能为抑郁症的辅助诊断提供新的手段。 相似文献
49.
马来酸氟伏沙明是一种优良的抗抑郁症新药.本文介绍了该药的化学结构、抗抑郁活性.重点评述了该药国外的主要化学合成方法以及国内的研发现状,指出进一步加强该药合成工艺的研究具有十分重要的意义. 相似文献
50.
蒋雅宁 《数字社区&智能家居》2022,(2):31-32
聚类是数据挖掘的一种手段,把特征相似的数据聚在一起,论文尝试通过不同的聚类算法对数据集进行聚类,得出不同聚类算法的轮廓系数并对其行分析研究,得出最佳算法,然后确定k值,结果是当k=2时基于K-means聚类算法的情绪聚类效果最好.研究结果可以应用到抑郁症治疗或者心理学领域方面,未来做一个分类器进行快速的情绪分析,可以预... 相似文献