本文是一篇医学论文，论文使用三种情绪图片刺激下的脑磁图信号作为数据源，并使用了多种方法对其进行分析，所得结果和结论科学合理，可以为抑郁症机理的探究提供参考，也有希望在临床上为抑郁症的诊断提供帮助。
第一章绪论
1.1研究背景及意义
抑郁症是一种常见的心理障碍，患者通常表现为情绪低落、失去快乐和兴趣、内疚或自我价值感低、睡眠不安或食欲不振、畏惧社交、精力不足和注意力不集中。即使是最温和的形式，它也会干扰生活环境质量和个人表现。在严重的情况下，它可能导致丧失行为能力和自杀，且自杀率高达15%-25%[1]。
约半数的男性和女性在一生中至少经历过一次抑郁症发作。根据美国精神病学协会（American Psychiatric Association,APA）推荐的诊断标准，抑郁症可以通过其严重程度或持续时间来区分。抑郁症具有高并发性和患者心理压力大的特点，抑郁症与成瘾、神经退行性疾病或不同的精神疾病等多种慢性疾病存在强烈的并发关系，这使抑郁症难以诊断与治疗[2]。此外，抑郁症发病率高、复发率高、误诊率高。抑郁症给患者、病患家属以及整个社会带来巨大的负面影响，从世界范围来看，只有不到一半的抑郁症患者能够被有效诊断和治疗，因此我们迫切地需要探究抑郁症的机理及其诊断和治疗手段。
抑郁症往往伴随着其它并发症，现有的研究成果都不足以解释抑郁症的病因。并且，抑郁症的诊断手段较为单一，主要依赖于医生的行医经验或者量表分析。比如，研究人员过去常常采用正电子发射型计算机断层显像和功能性核磁共振成像等技术，从功能影像、组织病理结果等方面对抑郁症患者进行诊断[3]，这些方法的基本原理是通过测量抑郁症患者的血液动力学和脑代谢的变化，得到人体各个组织的代谢情况，然而，这些方法会对脑组织造成损伤，并且抗噪性能低，方法单一，容易误诊、漏诊。因此我们亟需用于辅助抑郁症诊断的有效量化指标。
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1.2研究现状
1.2.1抑郁症的研究现状
现代社会给人类带来巨大压力，许多挫折和失败使我们感到压抑、沮丧、甚至绝望，长此以往很容易导致抑郁症的发生。抑郁症是各种心理疾病中最具杀伤力的，目前全球共计有约4.4亿名抑郁症患者。抑郁症给个人带来巨大危害，也给社会带来巨大损失，由于抑郁症的巨大危害，人们对抑郁症进行了深入研究，探索其可能的机制，专家学者普遍认为抑郁症的产生主要与以下三大因素有关：
(1)神经递质因素
大脑中包含数以亿计的神经元，它控制着人类的情感、记忆、意识、思维等认知行为。作为普通人，我们在遭受巨大压力时可能会出现情绪失控，这说明我们在生活中产生的情绪并不能完全被我们的大脑所控制，而抑郁症患者的消极情绪可能是因为他们的大脑代谢活动发生了异常，这通常会导致大脑在思想、情绪、睡眠、食欲和行为等方面产生功能紊乱。1965年，Schildkraut等人提出大脑中去甲肾上腺素（Norepinephrine,NE）的含量不足会导致抑郁症的发生[14]。2011年，李建国等人发现，NE会产生3-甲氧基-4-羟基苯乙二醇（MHPG）代谢物，而该代谢物的缺失会导致抑郁症[15]。Guyton等也发现，大脑通过一种叫做去甲肾上腺素和血清素的化学神经递质在神经之间传递信息，当这些化学物质无法发挥作用时，抑郁症就会发生。
(2)遗传因素
调查结果表明，如果祖辈曾患抑郁症，那么其后代就更有可能患抑郁症，患病率是正常人的15倍，并且后代的患病率是随着血缘关系的递进而提高的。Reema在研究抑郁症的遗传特性时发现，免疫和内分泌因子参与母性应激的传递，关键基因的表观遗传学变化和转录组改变使得暴露在早期生活压力下的后代更容易患上母亲抑郁症，这表明压力可能通过母亲压力代际遗传。
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第二章脑磁图概述及过程的不可逆性
2.1脑磁图概述
脑磁图是一种集合了生物工程、医学工程、电子工程、低温超导等尖端技术于一体的探测大脑电磁生理信号的脑功能检测技术，它能够直接测量脑内神经电流所产生的极其微弱的生物磁场信号[36]。脑磁图探测装置具备抗干扰系统，能够有效屏蔽外界磁场的干扰，并且灵敏度极高，测量过程具有简单、安全、无创、对人体无副作用等优点。脑磁图的出现为人们研究大脑功能，治疗脑部疾病提供了极为重要的手段。
2.1.1脑磁图的生理学基础
脑是世界上最复杂的器官，它的组成部分主要包括大脑，小脑，间脑和脑干，脑的结构如图2.1所示。这些脑组织之间分布着大量由神经细胞构成的神经核或神经中枢，它们通过上下行的神经纤维束与脑的各部分进行连接，和脑的各部分一起，共同构成了人类的中枢神经系统。
医学论文参考
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2.2过程的不可逆性和熵产
热力学中不可逆过程具有的性质被称作不可逆性。在自然界中，所有的物质运动过程都拥有两个基本属性，过程的不可逆性和过程的持续性，这两个属性对应到自然界的物理量上，就是我们最为熟悉的“时间”。不可逆性的含义，具体是指某一过程可以重复多次但永远都不可能回到过去的某个状态的性质；而持续性则包含两个含义，物质运动过程的不可间断性以及内含的因果性。从热力学的视角来看，宏观上所有自然界的热力学过程都是不可逆的。如果深入探究其中的原理，可以一直追溯到分子层面，在热力学过程中，分子之间一定会存在彼此间的相互作用，这种互作力会让系统不断演化，其热力学状态也随之不断变化，这个过程蕴含了分子级别的相互做功，这个过程必然伴随着热功耗，而且被耗散的能量并不能回到初始的状态，所以该过程是不可逆的。
过程的熵产和其不可逆性存在着密切的联系。熵产是指有用功变为无用功时系统所增加的熵。熵产是正定的，当过程不可逆时熵产大于零，当过程可逆时熵产等于零。反之，当熵产大于零时可以推得过程是不可逆的，当熵产等于零时可以推得过程是可逆的。不可逆过程具有自发性，它总是朝着可逆的方向发展，在这个过程中熵值不断变大，不断趋近某一临界值。随着不可逆过程的进行，系统的能量分布更为均匀，分子运动更加无序，系统也更为稳定。过程的熵产越大，代表过程的不可逆性越强，能量分布越均匀，分子无序性更强，系统更加稳定。
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第三章基于符号化相对熵的抑郁症脑磁图分析...........................17
3.1符号化相对熵....................................17
3.1.1符号动力学理论.................................17
3.1.2相对熵的基本原理...................................18
第四章基于多尺度互模式熵的抑郁症脑磁图分析..........................37
4.1多尺度互模式熵算法........................................37
4.1.1互模式熵的基本原理..........................38
4.1.2多尺度原理..........................40
第五章基于相位斜率指数的抑郁症脑磁图分析............................51
5.1相位斜率指数算法.........................51
5.1.1交叉谱估计.................................51
5.1.2相位斜率指数的基本原理............................52
第五章基于相位斜率指数的抑郁症脑磁图分析
5.1相位斜率指数算法
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相位斜率指数算法的理论基础是，对于彼此之间存在交互作用的两个信号源，它们之间的交叉谱取决于这两个信号源之间的信息流动时间。信号源的相位对频率的导数就是相位斜率指数，当信号源的相位正比于信息流动所需时间时，相位斜率指数就表征了两信号源之间的时序信息，反映了信息的流向。
南京医科大学附属脑科医院的脑磁图中心提供了本次实验所需的脑磁图数据，我们一共获取了12个样本的脑磁图数据，其中6个为抑郁症患者，另外6个为健康受试者。每个受试者都需要在三种不同类型的情绪图片刺激下进行脑磁图信号的测量，每个个体在观察某种类型的图片刺激时，相应仪器会采集到其脑磁信号，经过解析后的脑磁图信号可以转化为一个12880*275的矩阵，其中12880代表时间序列的长度，275代表脑磁通道的个数。
为了探究抑郁症患者组和健康受试者组之间的脑磁图信号的相位斜率指数的差异，将每个样本的全脑区的275个通道的数据划分为5大脑区来研究，每个脑区中的多个通道的数据求取其平均值作为相应脑区的脑磁图数据源，然后使用相位斜率指数算法求取相应的PSI值，然后将求得的值绘制成柱状图进行对比。最后，根据PSI值计算出不同脑区的信息流净通量，并进行绘图和独立样本t检验进行对比。
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第六章总结与展望
由第二章中对脑磁图的介绍可知，脑磁图是一种先进的用于研究大脑磁场信号的技术，它有着多方面的优点，如无侵入性、高时空分辨率等，通过对脑磁图信号加以处理，并使用各种非线性方法来进行研究，我们可以对大脑内蕴含的一系列机理进行探索。论文使用三种情绪图片刺激下的脑磁图信号作为数据源，并使用了多种方法对其进行分析，所得结果和结论科学合理，可以为抑郁症机理的探究提供参考，也有希望在临床上为抑郁症的诊断提供帮助。论文的内容可以分为三大块来叙述：
一、基于符号化相对熵的抑郁症脑磁图分析。本章首先介绍了符号化相对熵的基本原理，包括符号化原理和相对熵的基本原理。然后为了找到合适的数据长度和编码长度，本章进行了实验并将数据定为1500，编码长度定为5。然后本章通过计算过程的前向概率和后向概率计算出每个脑磁图通道的符号化相对熵，并求全通道的符号化相对熵均值，该均值反应了受试者在全脑区的符号化相对熵的平均水平，通过对抑郁症患者组和健康人受试组的全脑区符号化相对熵进行对比，我们发现两组别之间具有显著性差异，并且抑郁症患者的符号化相对熵大于正常人，而符号化相对熵反映了受试者的平均能量耗散水平，这说明从整体而言，抑郁症患者的能量耗散显著高于健康人受试组，这也说明符号化相对熵可以有效的区分出抑郁症患者和健康人的生理过程的平均能量耗散程度。最后本章又从脑区间符号化相对熵的差异性的角度对比了两组受试者，并发现在5个脑区上两组别之间仍具有显著性差异，证明了算法的有效性，但是两组别间脑区间的差异性并无显著的大小关系，即无法找出抑郁症患者组和健康人受试组的符号化相对熵差异的突出脑区，这也说明两组别间各脑区的平均能量耗散水平差别较小。
参考文献（略）