論文の概要: Neural Modulation Alteration to Positive and Negative Emotions in Depressed Patients: Insights from fMRI Using Positive/Negative Emotion Atlas
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.18492v2
- Date: Tue, 10 Dec 2024 02:20:59 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-12-11 14:33:48.170940
- Title: Neural Modulation Alteration to Positive and Negative Emotions in Depressed Patients: Insights from fMRI Using Positive/Negative Emotion Atlas
- Title（参考訳）: うつ病患者の肯定的・否定的感情に対する神経調節変化:肯定的・否定的感情アトラスを用いたfMRIからの考察
- Authors: Yu Feng, Weiming Zeng, Yifan Xie, Hongyu Chen, Lei Wang, Yingying Wang, Hongjie Yan, Kaile Zhang, Ran Tao, Wai Ting Siok, Nizhuan Wang,
- Abstract要約: FMRIは、高空間分解能と動的時間情報で有名な最先端の医療画像技術である。
ポジティブ感情アトラス(PEA)とネガティブ感情アトラス(NEA)を作成した。
これらのアトラスを用いたうつ病患者の変化について検討し,機械学習による診断性能の評価を行った。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.281212655952105
- License:
- Abstract: Background: Although it has been noticed that depressed patients show differences in processing emotions, the precise neural modulation mechanisms of positive and negative emotions remain elusive. FMRI is a cutting-edge medical imaging technology renowned for its high spatial resolution and dynamic temporal information, making it particularly suitable for the neural dynamics of depression research. Methods: To address this gap, our study firstly leveraged fMRI to delineate activated regions associated with positive and negative emotions in healthy individuals, resulting in the creation of positive emotion atlas (PEA) and negative emotion atlas (NEA). Subsequently, we examined neuroimaging changes in depression patients using these atlases and evaluated their diagnostic performance based on machine learning. Results: Our findings demonstrate that the classification accuracy of depressed patients based on PEA and NEA exceeded 0.70, a notable improvement compared to the whole-brain atlases. Furthermore, ALFF analysis unveiled significant differences between depressed patients and healthy controls in eight functional clusters during the NEA, focusing on the left cuneus, cingulate gyrus, and superior parietal lobule. In contrast, the PEA revealed more pronounced differences across fifteen clusters, involving the right fusiform gyrus, parahippocampal gyrus, and inferior parietal lobule. Limitations: Due to the limited sample size and subtypes of depressed patients, the efficacy may need further validation in future. Conclusions: These findings emphasize the complex interplay between emotion modulation and depression, showcasing significant alterations in both PEA and NEA among depression patients. This research enhances our understanding of emotion modulation in depression, with implications for diagnosis and treatment evaluation.
- Abstract（参考訳）: 背景: うつ病患者では処理感情の違いが指摘されているが, 正と負の感情の正確な神経調節機構はいまだ解明されていない。
FMRIは、高空間分解能と動的時間的情報で有名な最先端の医療画像技術であり、うつ病研究の神経力学に特に適している。
方法:本研究は,まずfMRIを用いて,健常者における肯定的および否定的感情に関連する活動領域を抽出し,正の感情アトラス(PEA)と負の感情アトラス(NEA)を創出した。
その後, うつ病患者の神経画像変化をこれらのアトラスを用いて検討し, 機械学習による診断性能の評価を行った。
結果: PEA, NEAによる抑うつ患者の分類精度は0。
さらに, ALFF分析では, NEA中の8つの機能的クラスターにおいて, うつ病患者と健常者との間に有意な差が認められた。
一方, PEAでは, 右翼状回, 副海馬回, 頭頂葉下葉を含む15個の群間において, より顕著な差が認められた。
限界: うつ病患者のサンプルサイズとサブタイプに制限があるため、将来さらなる検証が必要である可能性がある。
結論: うつ病患者では, 感情変調とうつ病の複雑な相互作用が強調され, PEAとNEAの両方に有意な変化がみられた。
本研究は、うつ病における感情調節の理解を深め、診断と治療評価に寄与する。
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