Новый метод обнаружения тревожной и нетревожной депрессии с использованием обработки сигналов мозга был разработан инженерами-биомедиками из Университета Суррея.
Было показано, что результаты исследования были точными примерно на 91%, когда активность мозга пациентов контролировали с закрытыми глазами.
Пациенты с тревожной депрессией часто имеют более тяжелые симптомы и побочные эффекты с более высокой резистентностью к лечению, чем пациенты с нетревожной депрессией. Вот почему так важно отличать эти две когорты друг от друга.
Есть надежда, что эти выводы помогут специалистам в области здравоохранения распознавать тревожную и нетревожную депрессию и проводить соответствующее лечение».
Хесам Шаку Алаеи, ведущий автор исследования, Университет Суррея
Тревожная депрессия — это когда у кого-то наблюдается сочетание тяжелых симптомов депрессии и тревоги. Крайне важно быстро диагностировать и лечить тревожную депрессию, чтобы смягчить негативное влияние этого состояния.
Исследовательская группа записала пятиминутную электроэнцефалограмму (ЭЭГ) в покое у 15 пациентов с тревожной депрессией и у девяти пациентов с нетревожной депрессией при открытых и закрытых глазах.
Исследователи оценили электрическую активность 68 подкорковых областей с помощью метода нейровизуализации, называемого точной электромагнитной томографией головного мозга с низким разрешением (eLORETA), а поток информации в областях мозга измеряли с помощью направленной меры связи. Полученная сеть мозга пациентов с тревожной депрессией и нетревожной депрессией затем была классифицирована с помощью машинного обучения.
Результаты показали, что пациенты с тревожной депрессией транслируют более сильную связь в правом полушарии, при этом точность значительно улучшается при закрытых глазах.
Исследование было опубликовано Biomedical Signal Processing and Control.
Источник:
Ссылка на журнал:
Шокоу Алаеи, Х., и другие. (2023). Направленный сетевой анализ мозга при тревожной и нетревожной депрессии на основе реконструкции источника ЭЭГ и теории графов. Обработка и управление биомедицинскими сигналами. doi.org/10.1016/j.bspc.2023.104666