上海交通大学学报（医学版）

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2015 , Vol. 35 >Issue 10: 1581

DOI: https://doi.org/10.3969/j.issn.1674-8115.2015.10.030

综述

静息态功能磁共振在强迫症大脑网络连接研究中的应用

  • 赵青 ,
  • 胡昊 ,
  • 王振
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  • 上海交通大学 医学院附属精神卫生中心， 上海 200030  
赵青（1990—）， 女， 硕士生; 电子信箱: 504980927@qq.com

网络出版日期: 2015-12-22

基金资助

上海市科委医学引导类项目（124119a8601）；上海交通大学 “医工交叉研究基金” （YG2013MS65）；国家临床重点专科-上海市精神卫生中心（卫生部医政司2011-873）

收起

Application of resting-state functional magnetic resonance imaging to exploring connectivity of brain network of patients with obsessive compulsive disorder

  • ZHAO Qing ,
  • HU Hao ,
  • WANG Zhen
Expand
  • Shanghai Mental Health Center, Shanghai Jiao Tong University School of Medicine, Shanghai200030, China

Online published: 2015-12-22

Supported by

Medicine Guidance Project of Science and Technology Commission of Shanghai Municipality,124119a8601; Biomedical Engineering Cross Research Foundation of Shanghai Jiao Tong University, YG2013MS65; National Key Clinical Disciplines at Shanghai Mental Health Center, OMA-MH 2011-873

Fold

摘要

强迫症(OCD)是一种慢性致残性精神疾病。多项研究表明其大脑网络连接存在异常。静息态功能磁共振是研究OCD和其他精神疾病发病机制的重要工具，其中基于种子的感兴趣区域分析、独立成分分析以及图论分析是利用静息态数据量化大脑网络的常用方法。该文围绕上述方法就研究OCD大脑网络连接的现状和进展进行综述。

关键词： 静息态功能磁共振; 强迫症; 感兴趣区; 独立成分分析; 图论

本文引用格式

赵青 , 胡昊 , 王振 . 静息态功能磁共振在强迫症大脑网络连接研究中的应用[J]. 上海交通大学学报（医学版）, 2015 , 35(10) : 1581 . DOI: 10.3969/j.issn.1674-8115.2015.10.030

Abstract

Obsessive compulsive disorder (OCD) is a chronic disabling mental illness. Researches have revealed the abnormal connectivity of brain network. Resting-state functional magnetic resonance imaging (R-fMRI) is a powerful tool to explore the pathogenesis of OCD and other mental disorders. Seed-based analysis of interested region, independent component analysis (ICA), and graph theory-based analysis are popular methods to quantify brain network by R-fMRI data. This paper reviews current studies on connectivity of brain network of OCD by above methods and research progresses.

Key words： resting-state functional magnetic resonance imaging; obsessive compulsive  ; disorder; region of interest; independent component analysis; graph theory

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