抑郁症治疗过程中有哪些变化?

研究发现,重复性经颅磁刺激(rTMS)对抑郁症有长期疗效,但个体差异和MT值变化可能影响效果。MT值受多种因素影响,治疗期间变化可能影响治疗响应。研究建议在rTMS治疗中定期检测MT值以提高治疗准确性。

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关键词:抑郁症、脑科学、精神疾病、TMS、经颅磁

目前,在世界范围内对重度抑郁症(MDD)的治疗中,对于具有抗药性的患者,重复性经颅磁刺激(rTMS)的治疗效果颇见成效,已有研究表明rTMS治疗对重度抑郁症患者有着长期的疗效。但是,仍有一部分接受rTMS治疗的患者,其临床效果并不明显,这其中当然包含着患者的个体化差异,但也存在治疗参数相关因素的影响,例如对目标刺激脑区的不准确定位,或者是治疗强度对抗抑郁效果的影响。

我们知道,在患者第一次进行rTMS治疗前,都需要进行静息运动阈值(MT)检测,一般来说,刺激强度以及剂量都是根据第一天检测的MT值来确定,并在之后几天的治疗周期内保持恒定。然而,MT值会受到不同因素的影响,例如睡眠,饮食,检测时间,身体状况的变化等。在治疗期间,人们并不清楚MT值的变化是否显著,以及持续使用第一次测量的MT值是否有助于治疗效果。若MT值在治疗期间发生显著变化,那么很有可能会对患者产生无效刺激,甚至会引起副作用。

因此,研究人员对临床治疗过程中的MT值变化进行了回顾性研究,并进一步测试了对大脑运动热点区(M1)的定位,从而确保检测MT值方法的稳定性。

参数

rTMS的临床效果为最后一次BDI-Ⅱ抑郁量表评分相对于第一次基线下降的百分比。

标准化MT(nMT)=治疗当天的MT与第一天MT的比值(MT2-30/MT1)。

结果:

M1区位置变化导致MT变化

考虑到操作人员在治疗过程中的差异,研究发现,当出现更换操作人员的情况时,平均每个患者第二天nMT的变异性略高于同一操作人员的情况。但这只能部分解释MT每日变化的原因,另外一个主要原因可能是由于M1位置的变化。为此,研究团队进行了一次M1区定位可靠性实验。基于传统临床定位M1区的方法(大脑冠状线与矢状线交点旁开5cm处),进行两次rTMS刺激,并且使用神经导航软件对每次刺激的脑区进行记录。结果发现两次刺激过程中,使用传统方法定位方法的M1区,实际偏差了1cm

内容概要:本文介绍了基于贝叶斯优化的CNN-LSTM混合神经网络在时间序列预测中的应用,并提供了完整的Matlab代码实现。该模型结合了卷积神经网络(CNN)在特征提取方面的优势与长短期记忆网络(LSTM)在处理时序依赖问题上的强大能力,形成一种高效的混合预测架构。通过贝叶斯优化算法自动调参,提升了模型的预测精度与泛化能力,适用于风电、光伏、负荷、交通流等多种复杂非线性系统的预测任务。文中还展示了模型训练流程、参数优化机制及实际预测效果分析,突出其在科研与工程应用中的实用性。; 适合人群:具备一定机器学习基基于贝叶斯优化CNN-LSTM混合神经网络预测(Matlab代码实现)础和Matlab编程经验的高校研究生、科研人员及从事预测建模的工程技术人员,尤其适合关注深度学习与智能优化算法结合应用的研究者。; 使用场景及目标:①解决各类时间序列预测问题,如能源出力预测、电力负荷预测、环境数据预测等;②学习如何将CNN-LSTM模型与贝叶斯优化相结合,提升模型性能;③掌握Matlab环境下深度学习模型搭建与超参数自动优化的技术路线。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注贝叶斯优化模块与混合神经网络结构的设计逻辑,通过调整数据集和参数加深对模型工作机制的理解,同时可将其框架迁移至其他预测场景中验证效果。
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