論文の概要: Major Depressive Disorder Recognition and Cognitive Analysis Based on Multi-layer Brain Functional Connectivity Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2111.01351v1
• Date: Tue, 2 Nov 2021 03:24:43 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-11-03 21:24:39.220955
• Title: Major Depressive Disorder Recognition and Cognitive Analysis Based on Multi-layer Brain Functional Connectivity Networks
• Title（参考訳）: 多層脳機能結合ネットワークに基づく大うつ病の認識と認知分析
• Authors: Xiaofang Sun, Xiangwei Zheng, Yonghui Xu, Lizhen Cui and Bin Hu
• Abstract要約: 本稿では,大うつ病に対する多層脳機能接続ネットワーク(MBFCN)に基づく認識手法を提案する。 MBFCNに基づく認知分析では、Alpha-Beta1周波数帯域がMDDを認識するための重要なサブバンドであることがわかった。 うつ病の特徴とPHQ-9の意義分析による潜在的なバイオマーカーを見いだすことができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.771957055475601
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: On the increase of major depressive disorders (MDD), many researchers paid attention to their recognition and treatment. Existing MDD recognition algorithms always use a single time-frequency domain method method, but the single time-frequency domain method is too simple and is not conducive to simulating the complex link relationship between brain functions. To solve this problem, this paper proposes a recognition method based on multi-layer brain functional connectivity networks (MBFCN) for major depressive disorder and conducts cognitive analysis. Cognitive analysis based on the proposed MBFCN finds that the Alpha-Beta1 frequency band is the key sub-band for recognizing MDD. The connections between the right prefrontal lobe and the temporal lobe of the extremely depressed disorders (EDD) are deficient in the brain functional connectivity networks (BFCN) based on phase lag index (PLI). Furthermore, potential biomarkers by the significance analysis of depression features and PHQ-9 can be found.
• Abstract（参考訳）: 大うつ病(MDD)の増加について、多くの研究者が認識と治療に注意を払っている。 既存のMDD認識アルゴリズムは、常に単一の時間周波数領域法を用いるが、単一の時間周波数領域法は単純すぎるため、脳機能間の複雑なリンク関係をシミュレートすることができない。 そこで本研究では,大うつ病に対する多層脳機能接続ネットワーク(MBFCN)に基づく認識手法を提案し,認知分析を行う。 提案するmbfcnに基づく認知分析により、α-β1周波数帯がmddを認識するための鍵サブバンドであることが判明した。 高度うつ病(EDD)の右前頭前葉と側頭葉の接続は、位相ラグ指数(PLI)に基づく脳機能接続網(BFCN)において不足している。 さらに、うつ病の特徴とPHQ-9の意義分析による潜在的なバイオマーカーも見いだせる。

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