帕金森病伴抑郁患者大腦復(fù)雜度的靜息態(tài)腦功能成像研究

李海東，王峻，牛金亮

帕金森?。≒arkinson's disease, PD）是常見于中老年人的神經(jīng)系統(tǒng)退行性疾病[1]，帕金森病伴抑郁（Parkinson's disease patients with depression,PD-Dep）是指確診PD后出現(xiàn)的抑郁癥狀[2]，是PD最常見的非運(yùn)動(dòng)癥狀之一，發(fā)生率高達(dá)40%[3]，嚴(yán)重影響患者生活質(zhì)量?；谘跛揭蕾嚕╞lood oxygenation level dependent, BOLD）的靜息態(tài)功能磁共振成像（resting state functional magnetic resonance imaging, rs-fMRI）有高空間、時(shí)間分辨率、無創(chuàng)性研究腦高級功能等優(yōu)勢，廣泛應(yīng)用于神經(jīng)精神類疾病。目前用于分析腦網(wǎng)絡(luò)的功能連接模式及其自發(fā)活動(dòng)的rs-fMRI 分析方法對BOLD 信號的研究僅限于使用傳統(tǒng)的線性統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，缺乏對其非線性動(dòng)態(tài)特性的分析及復(fù)雜度研究[4]，與線性相比，非線性更接近客觀事物本身性質(zhì)，通過非線性方法研究能夠反映動(dòng)力學(xué)的不可預(yù)測性，反映某個(gè)系統(tǒng)可能發(fā)生的狀態(tài)的概率分布，并且揭示了系統(tǒng)的復(fù)雜度，更適用于直接分析任意真實(shí)世界數(shù)據(jù)[5]。熵作為一種用于預(yù)測體系復(fù)雜程度非線性動(dòng)力學(xué)參數(shù)[6]，可以定量表征大腦區(qū)域中BOLD信號復(fù)雜度的動(dòng)態(tài)變化。腦熵具有算法簡單、抗干擾能力強(qiáng)、對突變信息有較強(qiáng)可識別性等優(yōu)點(diǎn)[7-8]，可以反映大腦處理傳入或傳出信息的能力[9]，評估大腦狀態(tài)和功能。通過對大腦的復(fù)雜性進(jìn)行表征和分析，有助于更好地理解神經(jīng)精神疾病導(dǎo)致大腦功能障礙的機(jī)制。既往研究顯示PD-Dep患者存在大腦功能性活動(dòng)及神經(jīng)環(huán)路連接的異常[10-11]，影響信息的傳遞及處理，可能存在大腦復(fù)雜度的改變。本研究擬采用排列熵（permutation entropy, PE）分析法對PD-Dep 患者、PD-NDep 患者與健康對照組（healthy controls, HCs）的fMRI 數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，研究PD-Dep 患者異常的腦區(qū)及其與臨床評分的關(guān)系，進(jìn)一步探索PD-Dep 的發(fā)病機(jī)制，以期為PD-Dep 的早期診斷和治療提供影像學(xué)依據(jù)。

1 材料與方法

1.1 研究對象

本研究獲山西醫(yī)科大學(xué)第二醫(yī)院倫理委員會(huì)審批[批準(zhǔn)文號：（2021）YX第（156）號]，所有受試者均簽署知情同意書。前瞻性納入2020 至2021 年在山西醫(yī)科大學(xué)第二醫(yī)院就診的PD患者。納入標(biāo)準(zhǔn)：（1）按中華醫(yī)學(xué)會(huì)神經(jīng)病學(xué)分會(huì)帕金森病及運(yùn)動(dòng)障礙學(xué)組的《中國帕金森病診斷標(biāo)準(zhǔn)（2016 版）》[12]，納入臨床確診的帕金森??；（2）患者臨床資料詳細(xì)真實(shí)，能完成相關(guān)量表的評測；（3）患者近2 個(gè)月未服用抗抑郁藥物；（4）右利手；（5）無MRI掃描禁忌證。排除標(biāo)準(zhǔn)：（1）患者有嚴(yán)重認(rèn)知功能障礙，患有焦慮、雙相情感障礙、精神分裂癥等其他精神類疾病或有精神疾病家族史；（2）患有嚴(yán)重軀體性疾病、腦外傷或器質(zhì)性疾??；（3）酗酒、藥物依賴、藥物濫用。共納入PD患者45例，男20例，女25例，年齡51～74（59.27±9.02）歲。

收集同期在本院就診的23例年齡、性別、受教育程度匹配的健康受試者（男12 例，女11 例）作為HCs，納入標(biāo)準(zhǔn)：（1）無中樞神經(jīng)系統(tǒng)疾病史及頭顱外傷史；（2）無嚴(yán)重其他系統(tǒng)疾?。唬?）右利手。HCs 排除標(biāo)準(zhǔn)：（1）有焦慮、抑郁等精神類疾病或有精神疾病家族史的患者；（2）存在認(rèn)知障礙的患者。

1.2 一般資料采集及臨床量表評定

詳細(xì)詢問病史并記錄患者一般資料及病程、首發(fā)癥狀等資料。PD 患者抑郁狀態(tài)由受過培訓(xùn)的高年資精神科醫(yī)師對患者進(jìn)行測評。根據(jù)美國《精神疾病診斷與統(tǒng)計(jì)手冊第4 版》（the Diagnostic and Statistical Manual of Mental Disorders, 4thedition, DSM-Ⅳ）抑郁發(fā)作診斷標(biāo)準(zhǔn)[13]將PD 患者分為PD-Dep 組22 例（男性11 例，女性11 例），PD-NDep組23 例（男性9 例，女性14 例）。抑郁評估采用漢密爾頓抑郁量表-24（24-item Hamilton Depression Scale, HAMD-24）。認(rèn)知功能評估采用簡易智能狀態(tài)檢查量表（Mini-Mental State Examination, MMSE）。

1.3 PE的計(jì)算

PE[14]是用于測量非平穩(wěn)時(shí)間序列不規(guī)則性的新方法。PE 具有抗噪能力強(qiáng)、計(jì)算復(fù)雜度低、魯棒性好等優(yōu)點(diǎn)[14-15]。由于其可較好地識別突變信息[8]，使用PE 分析BOLD 信號，可以發(fā)現(xiàn)BOLD 信號中的微小變化。其計(jì)算方法如下：

（1）對一維時(shí)間序列{X（i），1≤i≤N}進(jìn)行相空間重構(gòu):

m為嵌入維數(shù)；λ為延遲時(shí)間；X（i）是重構(gòu)矩陣的第i行分量。

（2）將X（i）的所有元素按升序排列:

當(dāng)兩個(gè)元素相等時(shí)，按j值從小到大排列。

為保證算法的意義和有效性，避免無法檢測到時(shí)間序列的動(dòng)態(tài)突變。本研究設(shè)置嵌入維數(shù)m=4，延遲時(shí)間λ=2進(jìn)行計(jì)算分析。

1.4 MRI數(shù)據(jù)采集及預(yù)處理

1.4.1 MRI數(shù)據(jù)采集

使用美國GE SIGNA Pioneer 3.0 T 超導(dǎo)型MRI系統(tǒng)和8 通道相控陣頭線圈。掃描前用軟墊充分固定受試者頭部，塞入耳塞減少噪聲干擾，囑其閉目、身體靜止放松，不入睡。采集矢狀面3D T1WI 高分辨結(jié)構(gòu)MRI及靜息態(tài)BOLD fMRI。矢狀面3D T1WI高分辨結(jié)構(gòu)MRI掃描參數(shù)：TR 6.7 ms，TE 2.9 ms，翻轉(zhuǎn)角12°，帶寬31.25 kHz，視野256 mm×256 mm，矩陣256×256，體素大小1 mm×1 mm×1 mm，層厚1.0 mm，零層間隔采集，掃描時(shí)間為4 min 41 s。靜息態(tài)BOLD fMRI 掃描參數(shù)：TR 2000 ms，TE 30 ms，翻轉(zhuǎn)角90°，帶寬250 kHz，視野224 mm×224 mm，矩陣64×64，體素大小3.5mm×3.5mm×3.5mm，層厚3.5 mm，層間隔0.7 mm，共采集140個(gè)時(shí)相，掃描時(shí)間為280 s。

1.4.2 圖像預(yù)處理

實(shí)驗(yàn)基于DPARSF V2.3（Data Processing Assistant for Resting-State fMRI）[16]工具，并在Matlab2014b上對圖像進(jìn)行預(yù)處理。針對每例數(shù)據(jù)的預(yù)處理流程為：首先去除被試所采集數(shù)據(jù)的前10 個(gè)時(shí)間點(diǎn)；然后將每個(gè)被試剩余的130幅圖像進(jìn)行時(shí)間層校正、頭動(dòng)校正；最后對頭動(dòng)校正后的圖像使用平面回波成像（echo planar imaging, EPI）模板進(jìn)行空間標(biāo)準(zhǔn)化。

1.5 fMRI數(shù)據(jù)PE計(jì)算

采用自動(dòng)解剖標(biāo)記（automated anatomical atlas,AAL）模板[17]將大腦分割為90 個(gè)感興趣區(qū)（regions of interest, ROI），其中左右半腦各45個(gè)，提取90個(gè)腦區(qū)的時(shí)間序列。每個(gè)被試可獲得一個(gè)90（腦區(qū)）×130（時(shí)間序列）的矩陣。根據(jù)各腦區(qū)的時(shí)間序列計(jì)算其PE。

1.6 統(tǒng)計(jì)學(xué)分析

符合正態(tài)分布的計(jì)量資料以xˉ±s 表示，非正態(tài)分布數(shù)據(jù)用M（Q1,Q3）表示。三組被試年齡、受教育年限及量表評分比較采用單因素方差分析及Kruskal-WallisH檢驗(yàn)，性別等計(jì)數(shù)資料采用χ2檢驗(yàn)。每個(gè)受試者的ROI的平均PE值采用單因素方差分析檢驗(yàn)三組被試（HCs組、PD-Dep組和PD-NDep組）之間的差異，LSD-t檢驗(yàn)兩兩比較組內(nèi)有差異的腦區(qū)（P＜0.05，cluster size＞20）。對PD-Dep 患者組間顯著差異腦區(qū)PE 值與量表評分進(jìn)行Pearson 相關(guān)性分析。所有統(tǒng)計(jì)學(xué)分析均采用SPSS 25統(tǒng)計(jì)軟件進(jìn)行。

2 結(jié)果

2.1 三組人口統(tǒng)計(jì)學(xué)及臨床資料的比較結(jié)果

納入分析三組性別、年齡、受教育年限、MMSE 評分差異無統(tǒng)計(jì)學(xué)意義（P＞0.05）。PD-Dep 組較另兩組HAMD評分顯著增高（P＜0.01），具體內(nèi)容見表1。

表1 人口統(tǒng)計(jì)學(xué)及臨床資料評估結(jié)果Tab.1 Demographic and physiologic data of studied cohort

2.2 三組PE差異分析

HCs 組、PD-Dep 組及PD-NDep 組平均PE 值有3 個(gè)腦區(qū)存在明顯差異（P＜0.01，表2，圖1），包括：右側(cè)顳下回、左側(cè)前扣帶回、右側(cè)扣帶回中部。組間分析結(jié)果如圖2 所示，PD-Dep 組及PD-NDep 組右側(cè)顳下回PE 值較HCs 組增高（P=0.022，P=0.004），PD-Dep 組與PD-NDep 組PE 值差異無統(tǒng)計(jì)學(xué)意義（P=0.515）。PD-Dep 組及PD-NDep 組左側(cè)前扣帶回PE 值較HCs 組減低（P=0.007，P＜0.01），PD-Dep 組與PD-NDep 組PE值差異無統(tǒng)計(jì)學(xué)意義（P=0.114）。PD-Dep組及HCs組右側(cè)扣帶回中部PE 值較PD-NDep 組增高（P=0.007,P=0.019），HCs 組與PD-Dep 組PE 值差異無統(tǒng)計(jì)學(xué)意義（P=0.738）。

表2 帕金森病伴/不伴抑郁患者組及健康對照組顯著差異的腦區(qū)信息Tab.2 Brain regions with differences between HCs,PD-Dep and PD-NDep

圖1 帕金森病伴/不伴抑郁患者組及健康對照組排列熵差異腦區(qū)主要分布于右側(cè)顳下回、左側(cè)前扣帶回及右側(cè)扣帶回中部。Fig. 1 PE value showed significant differences in the right inferior temporal gyrus, left anterior cingulate and right median cingulate gyrus among the HCs,PD-Dep and PD-NDep.

表3 三組顯著差異的腦區(qū)排列熵值（xˉ±s）Tab.3 Comparison of PE value between 3 groups（xˉ±s）

2.3 相關(guān)性分析結(jié)果

將得到的PD-Dep 組差異腦區(qū)PE 與HAMD 評分做相關(guān)分析，結(jié)果如圖3 所示，右側(cè)扣帶回中部PE 值與HAMD呈正相關(guān)（P＜0.01，r=0.790）。

圖3 PD-Dep 患者PE 值與HAMD 評分相關(guān)腦區(qū)。右側(cè)扣帶回中部PE值與HAMD 呈正相關(guān)（P＜0.01，r=0.790）。PD-Dep：帕金森病伴抑郁患者；PE：排列熵；HAMD：漢密爾頓抑郁量表。Fig. 3 Relevant brain regions for PE value and HAMD scale scores in PD-Dep patients. The PE values positively correlate with HAMD scores in the right median cingulate gyrus (P＜0.01, r=0.790). PD-Dep: Parkinson's disease patients with depression; PE: Permutation Entropy; HAMD:Hamilton Depression Scale.

3 討論

本研究通過基于靜息態(tài)腦功能磁共振成像的PE算法對HCs、PD-Dep、PD-NDep患者的大腦復(fù)雜度進(jìn)行分析，結(jié)果顯示三組被試的PE值在右側(cè)顳下回、左側(cè)前扣帶回、右側(cè)扣帶回中部腦區(qū)存在明顯差異，并且PD-Dep 患者右側(cè)扣帶回中部PE 值與HAMD 評分呈正相關(guān)。本研究創(chuàng)新性地采用目前國內(nèi)較少應(yīng)用的PE算法分析PD-Dep 患者的fMRI 數(shù)據(jù)反映大腦復(fù)雜性的改變，為探索PD-Dep 患者大腦神經(jīng)活動(dòng)的變化提供了新的方法，對于PD 伴發(fā)抑郁的臨床輔助診斷和及時(shí)干預(yù)也有一定的價(jià)值。

3.1 腦熵分析法的研究現(xiàn)狀

目前fMRI是神經(jīng)影像學(xué)研究發(fā)現(xiàn)大腦功能的異常的主要方法，腦熵作為一種非線性信號處理技術(shù)是探測大腦fMRI 動(dòng)力學(xué)復(fù)雜度的新方法[18]。大腦活動(dòng)的熵等同于根據(jù)香農(nóng)信息理論[6]的信息，可以反映大腦活動(dòng)的變化。但既往研究中采用的傳統(tǒng)香農(nóng)熵仍存在如下缺點(diǎn)：未對數(shù)據(jù)中存在的任何時(shí)間結(jié)構(gòu)進(jìn)行解釋，存在于時(shí)間動(dòng)態(tài)中的信息可能遺漏；必須事先指定概率分布函數(shù)；無法描述系統(tǒng)的混沌狀態(tài)[19]。鑒于上述原因本研究采用穩(wěn)健、快速、簡單且可量化動(dòng)態(tài)系統(tǒng)的組織屬性和時(shí)間結(jié)構(gòu)的PE方法作為衡量大腦復(fù)雜度的指標(biāo)。PE 是由Bandt 等[14]提出的通過統(tǒng)計(jì)某些排列模式的出現(xiàn)或缺失概率來衡量信號復(fù)雜度的算法。相比其他常用的熵度量，如近似熵[20]（approximate entropy, ApEn）和樣本熵[21]（sample entropy, SampEn），PE 具有簡單性、計(jì)算復(fù)雜度低、無需進(jìn)一步的模型假設(shè)及在動(dòng)態(tài)噪聲存在下的魯棒性等優(yōu)勢。ApEn 和SampEn 都僅基于幅度，而忽略了時(shí)間序列的順序。作為基于時(shí)間序列自然序數(shù)模式的符號動(dòng)態(tài)度量，PE 只考慮樣本的等級，而不考慮它們的指標(biāo)。目前，PE 已用于人類失神癲癇的EEG 信號研究[8]、典型失神發(fā)作[22]等多種疾病，多種PE 算法還應(yīng)用于雙相情感障礙[23]、重度抑郁癥[24]、主觀認(rèn)知下降[4]等疾病的fMRI研究，但目前較少有研究將其應(yīng)用于PD 及PD-Dep 的相關(guān)研究。PE 作為研究大腦復(fù)雜性異常的有效手段，將其應(yīng)用于PD 及PD-Dep 的研究為未來的神經(jīng)影像學(xué)發(fā)展提供了新思路。此外，既往研究中PE 分析廣泛應(yīng)用于EEG 數(shù)據(jù)，但卻較少應(yīng)用于fMRI 數(shù)據(jù)[25]。fMRI 較EEG 有較高的空間分辨率，本研究采用PE 分析法可以定位發(fā)生時(shí)間動(dòng)態(tài)或局部信息變化的大腦區(qū)域[26]，因此將PE 應(yīng)用于fMRI數(shù)據(jù)是可行且具有一定意義的。本研究將PE 的復(fù)雜度分析方法應(yīng)用于高空間分辨率的HCs、PD-NDep、PD-Dep 患者的fMRI 數(shù)據(jù)的分析中，并發(fā)現(xiàn)腦區(qū)復(fù)雜度上的變化，通過PE 反映大腦處理傳入或傳出信息的能力有助于PD伴抑郁的診斷和治療。

3.2 PD-Dep患者異常腦區(qū)PE改變的可能機(jī)制

本研究中PD 患者右側(cè)顳下回PE 較HCs 升高，提示被試組患者右側(cè)顳下回在靜息狀態(tài)下的信息處理容量增加[27]，處理信息的能力增強(qiáng)，時(shí)間信號的復(fù)雜性及變異性升高，意味著該腦區(qū)大腦活動(dòng)的混亂程度比其他腦區(qū)增加，這可能是由PD 導(dǎo)致的組織內(nèi)部之間或與外部的聯(lián)系存在異常造成的[28]。顳下回參與高級認(rèn)知功能，如視覺辨認(rèn)、語言理解、決策及情緒調(diào)節(jié)等，是默認(rèn)網(wǎng)絡(luò)的一個(gè)重要功能區(qū)域[29-30]。顳葉在情緒調(diào)節(jié)中發(fā)揮關(guān)鍵作用，與杏仁核、眶額葉、前額葉、基底前腦和下丘腦等與情緒相關(guān)的關(guān)鍵結(jié)構(gòu)密切相關(guān)，既往文獻(xiàn)報(bào)道顳葉與嚴(yán)重的抑郁和焦慮癥以及各種疾病導(dǎo)致的抑郁和焦慮癥狀有關(guān)[31-32]，同時(shí)PD-Dep患者顳葉的自發(fā)活動(dòng)及功能連接存在異常[33-34]。PD 患者顳葉復(fù)雜度的改變反映了其神經(jīng)活動(dòng)的異常，情緒調(diào)節(jié)能力受損，導(dǎo)致PD患者出現(xiàn)抑郁癥狀，因此本研究結(jié)果支持以往的研究結(jié)果。既往研究還發(fā)現(xiàn)PD 患者腦干中的中縫核和藍(lán)斑，在疾病的早期階段就已受到損傷，部分大腦皮層受損晚于腦干[35]。而主要來源于中縫核、藍(lán)斑、黑質(zhì)和腹側(cè)被蓋區(qū)的單胺類神經(jīng)遞質(zhì)缺乏及受體敏感性異常是原發(fā)性抑郁癥的重要發(fā)病機(jī)制[36]。PD 患者與原發(fā)性抑郁癥患者都存在中縫核及藍(lán)斑的異常，二者間是否有共同的病理生理機(jī)制仍有待進(jìn)一步研究。本研究中顳下回的PE 值改變，為PD 患者抑郁的病理機(jī)制提供了新的理論支持。顳下回的復(fù)雜度異常可能與PD伴隨的認(rèn)知、情緒障礙等抑郁癥狀有關(guān)，顳下回局部神經(jīng)元活動(dòng)異常可能導(dǎo)致PD患者出現(xiàn)抑郁癥狀。

本研究中PD-Dep 組右側(cè)扣帶回中部的PE 值較PD-NDep 組增高，左側(cè)前扣帶回PE 值較HCs 組減低。扣帶回負(fù)責(zé)注意力和情感信息的整合,與認(rèn)知控制和情感行為相關(guān)[37-38]，作為構(gòu)成邊緣系統(tǒng)的重要組成部分其神經(jīng)元損傷會(huì)導(dǎo)致PD 神經(jīng)精神癥狀的出現(xiàn)[39-40]?？蹘Щ豍E 的改變可能是由于PD 神經(jīng)退行性改變所導(dǎo)致相應(yīng)腦區(qū)損傷，引起大腦處理情感信息的能力改變產(chǎn)生抑郁癥狀，抑郁癥狀產(chǎn)生后相關(guān)腦區(qū)靜息態(tài)腦活動(dòng)增強(qiáng)以維持患者的注意力及情緒管理功能，由此我們推測這些腦區(qū)的復(fù)雜度改變可能是一種代償機(jī)制[28]，其復(fù)雜度改變可能對應(yīng)神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)受損的不同階段。前扣帶回?fù)p傷會(huì)影響神經(jīng)系統(tǒng)條件反射的能力，使情緒控制能力下降，引起PD的抑郁癥狀，其PE 值減低提示PD-Dep 患者腦區(qū)活動(dòng)的復(fù)雜性降低。在本研究中左側(cè)前扣帶回熵值的降低可能意味著損傷已超過了可代償范圍，系統(tǒng)平衡無法繼續(xù)維持，相應(yīng)損傷腦區(qū)信息處理能力減弱，同時(shí)導(dǎo)致大腦處理各種傳入和傳出信息的靈活性較低，繼而出現(xiàn)抑郁癥狀。Wang 等[25]的研究也證實(shí)了神經(jīng)元損傷會(huì)引起大腦復(fù)雜度的減低。在本研究中還發(fā)現(xiàn)PD-Dep 組PE 值較PD-NDep 組升高，表明在可代償?shù)姆秶鷥?nèi)，右側(cè)扣帶回中部熵值增高可能是損傷后大腦功能的維持，通過代償提高信息處理的能力，增加靜息態(tài)腦活動(dòng)，但目前仍需進(jìn)一步的研究來探索其相關(guān)機(jī)制。與此同時(shí)，右側(cè)扣帶回中部與HAMD 評分之間的相關(guān)性分析表明隨著大腦活動(dòng)復(fù)雜性的增加，癥狀嚴(yán)重程度增加。值得注意的是，有研究發(fā)現(xiàn)原發(fā)性抑郁癥患者前扣帶回ALFF較HCs升高[41]，表明局部腦區(qū)神經(jīng)元自發(fā)性活動(dòng)亢進(jìn)，研究得出的結(jié)論不一致的原因可能是本研究中PD-Dep 患者年齡較大，后續(xù)研究中應(yīng)進(jìn)一步分析前扣帶回PE 值減低是由于PD 神經(jīng)元退行性改變引起局部腦區(qū)損傷所導(dǎo)致，還是由于衰老引起的復(fù)雜度減低的正常后果。由此可推測前扣帶回異常導(dǎo)致PD患者產(chǎn)生抑郁癥狀的機(jī)制與原發(fā)性抑郁癥患者存在差異。多項(xiàng)研究[34,42]發(fā)現(xiàn)由于抑郁癥狀的存在，扣帶回存在自發(fā)活動(dòng)及連接功能的異常，由于該區(qū)域功能紊亂，患者相關(guān)腦區(qū)活動(dòng)復(fù)雜度發(fā)生改變，提示扣帶回的功能狀態(tài)可作為評估PD伴抑郁嚴(yán)重程度的重要生物標(biāo)記。

3.3 局限性

本研究尚存在一些局限：（1）本研究是橫斷面研究，樣本量較小；（2）抑郁癥是一種異質(zhì)性疾病，PD-Dep 的神經(jīng)機(jī)制可能與一般人群的抑郁癥不同；（3）缺乏原發(fā)性抑郁癥組，PD-Dep 是否與原發(fā)性抑郁癥具有共同的病理生理學(xué)機(jī)制仍有待進(jìn)一步探索。后續(xù)研究需要進(jìn)行縱向隨訪觀察，并通過增加樣本量進(jìn)一步提高我們對PD 患者抑郁的神經(jīng)機(jī)制的理解。在未來使用多模態(tài)MRI 技術(shù)的大規(guī)模研究并結(jié)合不同的分區(qū)方案多種算法分析，進(jìn)一步探索PD-Dep的發(fā)病機(jī)制。

綜上所述，PD-Dep 的病理生理起源非常復(fù)雜，涉及多個(gè)神經(jīng)遞質(zhì)系統(tǒng)和廣泛的大腦區(qū)域。采用PE分析HCs、PD-NDep組及PD-Dep組的fMRI數(shù)據(jù)的復(fù)雜度得到局部差異腦區(qū)，一定程度上反映了其病理機(jī)制的復(fù)雜性，表明PE 可以作為研究PD 伴抑郁患者大腦復(fù)雜度的一種新方法，同時(shí)為疾病輔助診斷、病情評估及治療提供參考。

作者利益沖突聲明：全部作者均聲明無利益沖突。