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user: 2. 研究方法 2.1. 被试 本研究共招募被试76名，其中健康对照25名(女性6名，年龄19.2 + 0.97)、亚临床抑郁者25名(女性10名，年龄19.7 + 1.8)和临床抑郁症患者26名(女性9名，年龄20.3 + 4.6)。三组被试在年龄(皮尔逊卡方值(2) = 0.21，p = 0.9)和性别(F(2，74) = 0.93， p = 0.399)。根据被试的自我报告，都是右利手。三组被试均是由广东省人民医院精神科医生于2018年6月至2019年5月收集，对亚临床抑郁症患者和健康被试的临床诊断依靠贝克抑郁量表(the Beck Depression Inventory，BDI第二版)和专业医师的诊断经验，对临床抑郁症患者的临床诊断则依据14项汉密尔顿焦虑量表(Hamilton anxiety scale， HAMA)和24项汉密尔顿抑郁量表(The Hamilton rating scale for depression， HAMD)。BDI常用于对抑郁症的早期诊断，以往研究表明该量表对于抑郁症与非抑郁症患者的诊断敏感性和特异性都更好(Richter et al.， 1998; Szymkowicz et al.， 2019)，本文使用的BDI第二版是在DSM-IV的基础上改变而来，在以往研究中被广泛使用。本研究中的健康对照和亚临床患者都在医院对抑郁症患者的筛查中选出，其中自评低于4分其经医生结构性问诊无任何临床症状的为健康者，评分在14分以上，但是经医生临床诊断，其抑郁症状达不到DSM-IV中要求的四个症状的阈值的患者，被诊断为亚临床抑郁症患者。本研究中健康对照被试的平均BDI分数为1 (1~3之间)，亚临床抑郁症患者的平均BDI分数为22.84 (14~41之间且抑郁症临床症状少于四项，介于0~3之间)。 使用HAMA、HAMD和PANSS对临床抑郁症患者的临床表现进一步评估，其中HAMA和HAMD量表都是临床上常见的抑郁症评定量表，结合HAMA和HAMD两个量表的评分以及临床医生的临床诊断确定临床抑郁症患者，得分均超过8分且在临床上认定有超过四个抑郁症临床症状的被诊断为临床抑郁症。本研究中的临床抑郁症患者包含了轻度到重度患者，HAMA平均得分为19 (12~35分之间)，HAMD平均得分为21 (9~29之间)。PANSS全称为阳性与阴性症状量表(Positive And Negative Syndrome Scale)，其中的一般精神病理学症状分量表共16个项目，在衡量抑郁症患者的认知受损状况和焦虑症状方面具有良好的稳定性(Brdar， 2014)，每个项目从1~7分，总共112分，本研究中的抑郁症患者组的平均评分为55分(36~92之间)。本研究获得了广东省人民医院伦理委员会的批准。所有被试在加入研究前都接受了了完整的书面和口头解释，并签署了一份书面知情同意书。两位经验丰富的临床精神病医生参与了所有被试的诊断。 2.2. 图像采集和预处理 本研究所有的核磁共振数据采集于广东省人民医院，使用美国西门子医疗设备公司的MagnetomVerio 3.0T的磁共振仪器里记录被试静息态的fMRI数据和T1加权的结构数据。使用一副和MRI兼容的耳机用来减少核磁扫描的噪音和呈现听觉刺激。为防止头动，用泡沫垫固定被试头部，要求被试尽量不动。具体扫描参数如下： 功能扫描： 使用一个单次激发的梯度加权的EPI序列采集，TR = 2500 ms；TE = 30 ms；翻转角90度；矩阵 = 64 × 64；层厚3.5 mm；FOV = 224 mm 2 平面分辨率3.125 mm × 3.125 mm；隔行扫描，层数为42，被试闭眼采集8分钟20秒，每个被试共采集200张图像。 结构扫描： 结构成像通过一个高分辨率的T1加权序列：TR = 2.53 ms；TE = 2.34 ms；反转角为12˚，层厚1 mm，体素1.0 × 1.0 × 1.0 mm 3 ；像素矩阵为256 × 240；隔行扫描，层数为192。 使用spm12 (https://www.fil.ion.ucl.ac.uk/spm/software/spm12/)对静息态数据进行预处理。对于每个被试，首先对同一TR内各片之间的采集时间延迟进行校正，然后对头动进行校正，校正是依据每个被试的第一张采集图像的位置来计算的，本研究的所有被试均满足我们的头动排除标准，即在任何平面上的位移和旋转均在2以内(2 mm或者2度)。其后，将头动校正后的数据在空间上归一化到蒙特利尔神经学研究所(MNI)空间，本文使用了基于DARTEL的两部配准法，该方法相比于其他配准方法有更好的鲁棒性，能够获得更好的配准效果(Tahmasebi et al.， 2009)。将图像重新采样到3 mm * 3 mm * 3 mm的体素大小。最后使用6毫米全宽半最大值的各向同性高斯核函数对归一化图像进行空间平滑。 2.3. 基于组水平的独立成分分析 使用GIFT工具(3.0a版，http://icatb.sourceforge.net.)中的基于组水平的空间独立分量分析方法(ICA)将预处理后的fMRI数据分解为不同的功能网络(Calhoun et al.， 2001)。首先，使用两阶段主成分分析进行数据降维以降低计算复杂度。其次，ICA使用Infomax算法将分组数据分解为30个独立成分(ICs) (Beckmann & Smith， 2004)。考虑到不同组别的被试在全脑功能连接状态可能本就存在组别异质性的问题，因此我们对三组被试分别执行了这一步骤，也就是每一组被试都进行了单独的组水平的ICA分析，每组获得30个成分。 为了评估ICA过程的稳定性和重复性，对每一组的ICA分析都使用了ICASSO算法重复100次。最后，将组水平ICA映射至每个被试预处理后的静息态功能数据，获得每个被试的ICs，并将其转换为z分数。通过计算获得成分的空间图像与以往研究中分割出的经典的脑网络成分图像的空间相似度以及人工视觉检查(Liu et al.， 2017)，我们最终获取了每组被试6个成分，其中默认网络有三个成分：前部默认网络(aDMN)、背侧默认网络(dDMN)和腹侧默认网络(vDMN)；额顶控制网络有两个成分：左侧额顶控制网络(LECN)和右侧额顶控制网络(RECN)；以及一个突显网络(SN)。最后对三组被试的所有6个成分取对应的并集，最后形成对三个组的共同的6个网络成分。整个处理流程如图1所示。 图1. 基于组水平的独立成分分析流程 2.4. 静态网络间连接构建 静态网络间连接使用GIFT工具提供的计算工具对三组被试的aDMN、dDMN、vDMN、LECN、RECN和SN成分所对应的时间序列计算了互相之间的皮尔逊积差相关，以评估不同网络之间的功能连接。对获取的相关矩阵应用Fisher’z变换，以确保数据的正态性(Wang et al.， 2015) (见图2)。 2.5. 统计分析 首先使用spm工具中的统计工具对三组被试额顶控制网络、突显网络和默认网络的6个成分的网络内功能连接强度进行了比较。使用单因素方差分析比较了临床抑郁组、亚抑郁临床抑郁组和健康对照组在每个子网络上的功能连接差异，在每次比较中都将年龄和性别作为不感兴趣的协变量，对多次比较使用严格的体素水平的FWE (family wise error control)矫正方法以控制假阳性(p < 0.05)。 其次，使用MANCOVA方法计算三组被试在不同网络间的静态功能连接差异，同样将年龄和性别作为不感兴趣的协变量，使用FDR (false discover rates error control)方法进行多重比较校正(p < 0.05)。 最后，对网络内连接分析和网络间的静态连接分析中发现组间差异的功能连接指标进行进一步量表相关的探索分析，以发现在脑功能层面发现的差异与疾病所表现出来的临床症状之间的关系。相关分析都使用皮尔逊相关方法，对同一假设下涉及的多次比较使用Bonerroni方法进行矫正。