[发明专利]一种诊断精神分裂症的系统及其应用

说明书

本发明属于生物医学领域，具体涉及一种诊断精神分裂症的系统及其应用。具体地，所述系统中包括根据神经认知特征和/或电生理特征诊断精神分裂症的计算装置。所述神经认知特征是通过RBANS或Stroop测试方法测量得到的，所述电生理特征是通过脑电图检测后分析得到的。

技术领域

本发明属于生物医学领域，具体涉及一种诊断精神分裂症的系统及其应用。

背景技术

精神分裂症是最严重的精神疾病之一，全世界有2000万人受到影响。精神分裂症多在青壮年缓慢或亚急性起病，临床上往往表现为症状各异的综合征，涉及感知觉、思维、情感和行为等多方面的障碍以及精神活动的不协调。患者一般意识清楚，智能基本正常，但部分患者在疾病过程中会出现认知功能的损害。研究表明，认知缺陷是与精神分裂症相关的显著神经功能障碍的核心特征之一，并且通常与预后不良相关。此外，脉冲前抑制(PPI)被认为是反映精神分裂症患者信息处理缺陷的指标，脉冲前抑制是基于电生理测量得到的，PPI呈现中等效应大小。此外，脑电图(EEG)是一种非侵入性电生理测量方法，广泛应用于评估大脑对外部刺激的神经反应。EEG功率谱描述了每个频带的功率分布，通常用于精神分裂症研究。近年来出现了更先进的脑电分析方法，如DFA方法(detrended fluctuationanalysis)、LRTC(long-range temporal correlations)方法。

目前的精神分裂症的诊断金标准是在国际疾病分类第11版(ICD-11)或《精神疾病诊断和统计手册》第5版(DSM-5)的基础上建立的。这些诊断方法依赖于描述性精神病理学，在一定程度上受精神病医生的主观判断的影响。因此，客观地测量并诊断精神分裂症是临床医生的迫切需要。然而，由于病因和临床变异的异质性，我们仍然缺乏诊断精神分裂症的标志物。

发明内容

为提供更适于临床使用的精神分裂症诊断系统，本发明基于Logistics算法、随机森林算法、XGBoost算法开发了包括神经认知特征和/或电生理特征的诊断系统。

特征组合

一方面，本发明提供了一种诊断精神分裂症的特征组合，所述特征组合包括属于神经认知特征或电生理特征中的至少两种特征；

所述神经认知特征选自IMM(即刻记忆力，immediate memory)、LAN(语言能力，language functioning)、ATT(注意力，attention)、DEM(delayed memory，延迟记忆力)、INT-C(颜色干扰下时长，color interference time)、INT-W(字义干扰下时长，wordinterference time)。

所述电生理特征选自PPI，Abs-T(θ频段绝对功率，absolute theta power)、Abs-A(α频段相对功率)、Abs-AFp/AO(额枕区α频段绝对功比值，absolute power AFp/AOratio)、Abs-(D+T)/(A+B)(绝对功率δ+θ/α+β)、Rel-D(δ相对功率，relative deltapower)、Rel-T(θ相对功率，relative theta power)、Rel-A/B(相对功率α/β)、DFA-A(α频段DFA)、DFA-B(β频段DFA)。

优选地，所述神经认知特征是通过RBANS或Stroop测试方法测量得到的。

优选地，所述电生理特征是通过脑电图检测后分析得到的。

优选地，所述PPI包括PSC-PPI(知觉空间融合PPI，perceived spatial co-location prepulse inhibition)、PSS-PPI(知觉空间分离PPI，perceived spatialseparation prepulse inhibition)。

优选地，所述特征组合选自以下任意一组：