【摘 要】
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目的探索不同抑郁程度的个体在静息状态下脑电微状态的特征,为筛查和识别抑郁症状提供客观的生物标记。方法 2020年7-10月在重庆市内公开招募了129名18～40岁的健康志愿者,采用抑郁自评量表（Self-Rating Depression Scale, SDS）对其进行测查。按量表反映的症状分数,将所有志愿者分为无抑郁组（107人）、轻度抑郁组（18人）和中重度抑郁组（4人）,分别采集8 min静
【机 构】
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陆军军医大学(第三军医大学)医学心理系军人发展心理学教研室
【基金项目】
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国家自然科学基金面上项目（81971278）； 陆军军医大学人文社科基金一般项目（2019XRW10）~~；
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目的探索不同抑郁程度的个体在静息状态下脑电微状态的特征,为筛查和识别抑郁症状提供客观的生物标记。方法 2020年7-10月在重庆市内公开招募了129名18～40岁的健康志愿者,采用抑郁自评量表（Self-Rating Depression Scale, SDS）对其进行测查。按量表反映的症状分数,将所有志愿者分为无抑郁组（107人）、轻度抑郁组（18人）和中重度抑郁组（4人）,分别采集8 min静息态脑电信号,通过MATLAB、EEGLAB等工具对脑电数据进行预处理和微状态分析,得到4类（A、B、C、D）微状态参数,包括全局解释方差（global explanation variance, GEV）、持续时间、出现频率、覆盖率和转换率等,利用SPSS 24.0对各项参数进行统计学分析。结果 （1）17.05%的个体存在抑郁症状。静息状态下健康志愿者脑电微状态的平均GEV为76.49%。（2）轻度抑郁组微状态A的平均持续时间低于无抑郁组和中重度抑郁组（P<0.001）。（3）无抑郁组及中重度抑郁组个体微状态A出现频率高于其他三类微状态（P<0.001）。（4）轻度抑郁组微状态A的覆盖率低于无抑郁组和中重度抑郁组（P<0.001）。（5）不同类型微状态之间的转换率存在差异（P<0.05）。结论微状态A持续时间可能是抑郁症状发生发展的预警信号,是抑郁症临床前期的状态特征;微状态A和C的转换率下降可能提示抑郁症状发生,微状态C和D的转换率改变可能是抑郁症状发展和转归过程的关键特征。
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