简介：摘要目的基于功能磁共振成像（functional magnetic resonance imaging，fMRI）数据构建深度学习分类模型，以辅助诊断双相障碍患者，并分析双相障碍关键影像学特征，提高双相障碍识别率。方法收集符合 DSM-Ⅳ诊断标准的双相障碍患者146例（患者组）以及健康对照者234名（对照组），进行fMRI扫描。采用局部一致性（regional homogeneity，ReHo）和低频振幅2种方法分析fMRI数据。基于ReHo和低频振幅指标分别采用深度神经网络（deep neural networks，DNN）和双通道卷积神经网络（dual-channel convolution neural networks，DCNN）构建分类模型，并通过比较分类准确率、受试者工作特征曲线曲线下面积获得最佳分类模型；采用准确率较高的影像指标对基于自动解剖标记图谱（anatomical automatic labeling，AAL）的90个大脑区域使用支持向量机（support vector machine，SVM）算法构建基于单个脑区的分类模型，并通过比较准确率指标，识别双相障碍的关键影像学特征。结果基于ReHo和低频振幅指标构建的DCNN分类模型的准确率分别为75.3%和72.6%，优于同指标下准确率分别为67.1%和65.1%的DNN分类模型，且使用ReHo指标构建的分类模型准确率相对优于低频振幅指标；同时基于SVM分类模型使用ReHo指标显示枕叶（枕中回、枕上回、舌回）、海马、丘脑等为识别双相障碍的关键脑区，且准确率均高于65.0%。结论基于ReHo指标的DCNN分类模型可用于双相障碍的辅助诊断；同时枕叶、海马、丘脑可能是辅助识别双相障碍的关键影像学特征脑区。

简介：摘要：目的：分析研究慢性肾功能衰竭维持性血液透析患者的认知功能障碍。方法：将我院2020年1月-2021年6月期间接诊治疗的226例慢性肾功能衰竭维持性血液透析患者作为对象开展研究工作，选择蒙特利尔认知功能评估量表进行认知功能调查，有160例患者存在认知功能障碍，对患者认知功能障碍影响因素做单因素及logistic回归分析。结果：单因素分析结果显示，慢性肾功能衰竭维持性血液透析患者认知功能障碍与性别、年龄、经济状况、受教育程度、血清白蛋白水平、焦虑、抑郁、血红蛋白水平以及病程差异存在统计学意义，P<0.05；多因素分析结果显示，年龄超过60岁、教育程度为高中以下、焦虑、抑郁及病情超过三年是慢性肾功能衰竭维持性血液透析患者出现认知功能障碍的主要危险因素，P <0.05。结论：慢性肾功能衰竭维持性血液透析患者出现认知功能障碍的主要因素为病程较长、焦虑、抑郁情绪、受教育程度较低以及年龄较大。针对上述因素，医护人员应该制定科学合理的干预措施，从而降低患者认知功能障碍发生率。