表1

二つのTCM症候群の症候群特性。特に複雑な身体化症状の場合には、うつ病と不安とその重症度を外来患者で迅速に区別することは困難である。 重度のMDA患者は、重度の障害、作業能力の低下、および併存疾患の発生率のリスクの増加を有する可能性があり、治療の増加を必要とする可能性がある。 うつ病の重症度は、多くの場合、ハミルトンうつ病評価スケール（HAMD）、9項目の患者健康アンケート（PHQ-9）、およびハミルトン不安スケール（HAMA）などの心理的スケールによっ しかし、研究によると、このような規模は短期間の病気にのみ有効であり、うつ病を慢性疾患として反映することはできないことが示されています。 迅速かつ正確に慢性疾患としてうつ病の重症度を識別することは、フォローアップの正確な治療のために不可欠です。 我々の研究は、MDA患者におけるTCMパターン間の脳機能機構の違いに焦点を当て、TCMの症候群治療のための理論的なサポートを提供しました。

安静状態機能磁気共鳴イメージング（rs-fMRI）は、脳機能を観察するための非侵襲的な方法であり、うつ病を含む脳および気分障害の研究者によって広く使 MDD患者の脳機能の研究は、MDDのないものとは領域、接続、およびネットワークの違いがあることを示しました。 うつ病に関連する脳領域は、帯状回、前頭前野、楔状、島、および言語回、ならびに脳休息ネットワークにおけるデフォルトモードネットワーク（DMN）に位置しています。 扁桃体と海馬も関心のある領域でした。 これらの領域とネットワークは、認知、記憶、感情に関連しており、うつ病患者の脳機能メカニズムを確認しています。 ＭＤＤと比較して，ｍｄａ患者では腹側前帯状-扁桃体，中側頭回-楔部などの機能異常領域，ＤＭＮでは機能的接続異常も認められた。 多くの機能的異常な脳領域はＭＤＤとＭＤＡの両方に見られたが，それらは比較的集中しており，主に感情的および認知機能に関連していた。

したがって、我々の仮説は、これらの脳領域におけるMDA患者の欠乏パターンと過剰パターンの間にも脳機能の違いがあり、これらの違いは異なる体性症状 そこで、rs-fMRIを使用して、これら二つのTCMパターンの脳機能メカニズムを記述し、フォローアップTCM症候群の分化とMDAの治療をサポートするための臨床材料を提

2. 材料および方法

2.1. 被験者

Mda患者は、北京友好病院と北京安定病院の診療所からスクリーニングされた。 通常のコントロールは、広告を通じて地域社会から募集されました。 我々は42 63最初のエピソードの治療ナイーブMDA患者（21欠乏患者と21過剰患者、TCM症候群パターンに従って定義されている）から二つのTCMパターンを満たし、19マッ すべての患者関連活動は、首都医科大学北京友好病院の医学研究倫理委員会によって事前承認されました。 各参加者から書面によるインフォームドコンセントが得られました。

すべての参加者について、包含基準は、（1）18歳から65歳の間、（2）右利き、および（3）ミニ精神状態検査（MMSE）スコアを持っている>24。 参加者は、（1）認知症または脳卒中を含む原発性神経疾患、（2）梗塞または他の血管病変および灰白質萎縮を含むT2重み付け磁気共鳴画像の脳白質の変; (3)双極性障害、統合失調症、人格障害、知的障害、閉所恐怖症などの他の主要な精神疾患の歴史;(4)糖尿病などの認知機能を損なう可能性のある医学的疾患の存在;(5)アルコール/薬物乱用または依存;および(6)ペースメーカー、金属義歯、またはアマルガムフィリングなどの金属異物。 上記の一般的な基準を遵守することに加えて、MDA被験者は、以下の追加の包含基準を受けた: (1)不安な苦痛を伴う抑うつ障害のDSM-IV基準に従って、よく訓練された上級精神科医による構造化された臨床面接による診断;(2)24項目HAMDスコア≥18;(3)ハミルトン不安スケール(HAMA)スコア≥14;(4)Tcm症候群分化基準の欠乏および過剰の診断基準に準拠している;(5)少なくとも2週間無投薬。 正常対照の追加の基準は以下の通りであった：（1）HAMDスコア<8および（2）HAMAスコア<7。

2.2. MRIデータ取得

画像は、北京友好病院の放射線科から3.0テスラGE MRIスキャナ（SIGNA EXCITE）で取得しました。 被験者は、スキャン中は目を閉じて心をリラックスさせ、眠りにつかないように言われました。

全脳機能スキャンは、エコー平面行列=64×64、視野=220×220mm2、スライス厚さ=4mm、およびスライスギャップ=0.5mmを使用して34軸スライスで収集しました。2.3.

イメージングデータの前処理

特に明記しない限り、すべての前処理は、統計パラメトリックマッピング（SPM12）プログラムとResting-State fMRI Data Analysis Toolkitに基づいているResting-State FmriのData Processing Assistantを使用して実行された。 前処理の前に、信号安定化を可能にするために、最初の5つのボリュームを破棄しました。 各被験者から取得された残りのボリュームは、スライス取得時間の違いについて修正されました。 得られた画像は、スキャンの間に発生した小さな動きを修正するために再配置されました。 得られた地図は、Epiテンプレートを使用してMontreal Neurological Institute Atlas spaceに登録され、3mmの等方性ボクセルにリサンプリングされました。 6mm全幅半最大ガウスカーネルは、空間的に平滑化するために使用されました。 次に，剛体頭部運動補正により得られた（1）24個のパラメータ（6個の頭部運動パラメータ，6個の頭部運動パラメータ，12個の対応する二乗項目を含む），（2）全脳（グローバル信号）にわたって平均化された信号，（3）側脳室にわたって平均化された信号，（4）脳深部白質を中心とする領域にわたって平均化された信号，（5）線形および二次傾向を含む迷惑変数の回帰によって，データからスプリアスまたは地域的に非特異的な分散のいくつかのソースを除去した。 時間的フィルタリング(0.01–0.その後、時系列の１Ｈ Ｚ）を実施した。 現在のボリュームと前のボリュームの間のヘッド位置の変化を比較するボリュームベースの平均フレームワイズ変位（FD）は、各参加者のボリューム全体の頭の動きを定量化するために使用されました。2.3.1. 度中心性

個々の度中心性（DC）マップは、以前に説明したように20％以上の灰白質確率を有する組織を含む事前に定義された灰白質マスクである研究マ まず、前処理された機能ランは、ボクセルベースの全脳相関解析に供されました。 灰白質マスク内にあった各参加者からの各ボクセルの時間経過は、相関行列をもたらした他のすべてのボクセルの時間経過と相関していた。 次に、r>0.25で各相関をしきい値とすることによって、無向隣接行列を得ました。 次いで、ＤＣを、各ボクセルについて有意な相関の数（二値化）または有意な接続の重みの合計（重み付け）として計算した。 最後に、個々のレベルのボクセルワイズＤＣを、脳全体にわたる平均ＤＣを減算し、全脳ＤＣの標準偏差で除算することによって、ｚスコアマップに変換した。2.3.2. シードベースの機能的接続性

DCグループ間の有意な違いを示した領域（複数可）を識別した後、我々はグループ間の違いに寄与する特定の機能的接続性を識別するためにシードベースの機能的接続性（FC）分析を使用しました。 具体的には、各シード領域の平均時系列は、その領域内のすべてのボクセルの時系列を平均化することによって取得された。 そして，シード領域の平均時間経過と脳内の他のすべてのボクセルとの相関係数を計算した。 最後に，相関係数をＦｉｓｈｅｒのｒ-ｔ ｏ-ｚ変換を用いてｚ値に変換し，それらの正規性を改善した。2.4.

統計

一方向ANOVA分析は、共変量の利益として平均FDによって測定された頭の動きを取っている間、DCまたはFCの違いがあったかどうかをテストす

標準誤差法は、データ分析のために使用され、有意なグループの違いは、多重比較（個々のボクセルしきい値、）のために0.05のクラスタワイズFWE補正値で得られ 主効果が統計的に有意であった場合、SPSS v19.0を使用して有意な効果を有するクラスターから抽出された平均効果サイズについて、簡単な効果分析を行

3. 結果

3.1. 人口統計学的および臨床データ

平均FDと悪い時点のスクラブの数によって測定された年齢、dender、教育年、および頭の動きに有意差はなかった。 しかし、HAMDスコア、HAMAスコア、およびHAMD体細胞因子には、欠乏症群と過剰群の間で有意な差が見られます（表2）。

3.2. 度中心性

NC群では、加重DCの空間分布は、後帯状/腹側前楔、後頭葉、中帯状皮質（MCC）、前帯状皮質/内側前頭前野、外側前頭前野、下頭頂部、島嶼に高度に局在していた（図1（a））。 欠損群と過剰群の両方で、重み付けされたDCの空間分布も上記の領域に局在していたが、クラスターは小さかった（図1（b）と1（c））。 NC群と比較して、欠損群および過剰群の両方において右前窩において重み付けDCの有意な減少が認められた（図1（d）および1（e）、表3）。div>