Классификация шизофрении: ФГБНУ НЦПЗ. ‹‹Классификация психических расстройств по МКБ-10››

Содержание

Классификация шизофрении

В первой половине ХХ века классификации психических болезней в разных странах заметно отличались друг от друга. Однако каждая из них представляла интерес, поскольку обобщала взгляды психиатров той страны или географически близких стран, в которых они работали.

Классификации того времени имели ограниченное значение. Хотя они и стремились детально описать и выделить «типичные психические болезни», но не могли способствовать решению большинства вопросов практической психиатрии, в частности, проблему атипичных психозов.

Немецкая школа психиатрии в лице K. Jaspers, K Schneider, G. Huber разделяла психические расстройства на два класса болезней. Предполагалось, что развитие первых из них было первично обусловлено влиянием внешней среды: аномальные психогенные реакции и аномальное развитие, второй класс включал в себя те болезни, которые изначально имели «первичный субстрат». Последний представлял собой различные по своему генезу состояния. «Первичным субстратом» могла быть предрасположенность к психическим заболеваниям или патологические изменения личности эндогенные психозы. Кроме того, на основе этого субстрата могли развиться аффективные психозы и шизофрения, «психозы, обусловленные физическим повреждением мозга» (первичные заболевания мозга, «физические заболевания, повреждающие мозг»). Предполагалось, что эндогенные психозы и первичные заболевания мозга приводят к выраженным патологическим нарушениям.

В 50-е годы ХХ столетия были предприняты усилия к созданию стандартизованных методов постановки диагноза. К этим попыткам можно отнести «Диагностическое и статистическое руководство Американской психиатрической ассоциации» и 8-я редакцию «Международной классификации болезней» (МКБ-8).

В DSM — 111 — R подтипы определялись преимущественно на основе клинической картины. При этом выделялось пять типов шизофрении: дезорганизованная (ранее гебефренния), кататоническая, параноидная, недифференцированная и остаточная.

Основные отличия DSM 1V и МКБ-10 касаются продолжительности существования проявлений шизофрении и особенностям «социального функционирования». В МКБ-10 признаки психического расстройства должны оставаться в течение одного месяца, при этом ограничение социального статуса («социального функционирования») не значимо для диагноза заболевания. Согласно DSM 1V, при шизофрении симптомы сохраняются в течение 6 месяцев, при этом не менее одного месяца, включая в себя основные симптомы. Ограничение социального функционирования считается здесь важным диагностическим признаком шизофрении.

При построении международной классификации психических расстройств (МКБ-10) большое значение придавалось воспроизводимости диагностических оценок. Стремление к четким теоретическим понятиям привело в МКБ-10 к отказу от использования термина «психоз». В МКБ-10 шизофрения строго определена четкими диагностическими критериями. Современная международная классификация психических расстройств (МКБ-10) кодирует шизофрению в третьем разделе (F2).

В этот раздел помимо шизофрении включены острые и хронические бредовые расстройства, индуцированные бредовые расстройства, шизоаффективные и шизотипические расстройства. Среди симптомов последнего эмоциональная холодность, странности поведения, проявления аутизма, магическое мышление, подозрительность, обсессивное мышление, иллюзии, признаки деперсонализации, субпсихотические эпизоды на протяжении не менее двух лет.

Вернуться к Содержанию

сравнение зарубежного и отечественного подходов

Проблема шизофрении — краеугольный камень всей психиатрии, поскольку определяет уровень ее развития и отношения по таким коренным вопросам, как классификация, диагностика, прогноз, психопатология и, конечно, этические, терапевтические и организационные подходы к оказанию психиатрической помощи. Е. Блейлер, благодаря которому 100 лет назад появился сам термин «шизофрения», считал, что психопатология шизофрении является самой интригующей среди всех психических заболеваний, поскольку позволяет проникнуть в тонкие механизмы функционирования психики как больных, так и здоровых людей. Следует также упомянуть, что шизофрения является одним из самых затратных для общества заболеваний, доставляющих неизмеримые страдания не только больным, но и их близким [12].

На протяжении нескольких десятилетий шизофрения являлась главным предметом исследований отечественной науки, прежде всего академической школы во главе с А.В. Снежневским. Выделенные им типы течения заболевания и динамический стереотип развития синдромов стали важными ориентирами для оценки индивидуального прогноза и большим теоретическим вкладом в учение о шизофрении и в общую психопатологию в целом. Однако вместе с тем в последние годы появилось достаточно много новых эпидемиологических, клинико-социальных, генетических, нейропсихологических, клинико-терапевтических и биологических, включая нейровизуализационные и нейрохимические, научных данных о шизофрении, не укладывающихся в традиционные координаты классической немецкой и отечественной школы. Более того, эти данные, полученные преимущественно американскими и британскими исследователями, привели к появлению ряда новых теоретических концепций и воззрений, предлагаемых в качестве основы для пересмотра классификации раздела «Психотические расстройства» в рамках разрабатываемых новых систематик — DSM-V и МКБ-11. Вместе с тем некоторые тезисы наших западных коллег являются дискуссионными и нуждаются в специальном обсуждении.

Стоит начать с довольно распространенного в последнее время в англо-американской литературе определения шизофрении как «клинического синдрома, характеризующегося набором психических и поведенческих феноменов» (например, в одной из последних монографий, переведенных на русский язык [2]). Далее обычно приводится почти весь набор психотических позитивных и негативных симптомов, включая нарушения когнитивных функций, но без указания характера течения и социально-трудового прогноза. Приведенное выше определение принадлежит известному и весьма влиятельному в западной психиатрии американскому исследователю N. Аndreasean [10], которая сделала очень много для развития концепции позитивных и негативных симптомов при шизофрении (подробное изложение и критика этой концепции приводилась нами ранее [3]), но по образованию является психологом. Может быть отчасти поэтому определение так контрастирует с традиционной медицинской моделью заболеваний, в которой для врача принципиально важно, наряду с феноменологией, установить причины, этиологию, патогенез, прогноз течения с вероятным исходом и, главное, оказать посильную помощь больному, т.е. подобрать максимально адекватную, желательно патогенетическую, терапию.

Справедливости ради нужно отметить, что не все западные исследователи разделяют приведенную точку зрения. В руководстве H. Kaplan, B. Sadock [41] шизофрения — это заболевание, протекающее с психотическими симптомами, которые значительно нарушают поведение больного, изменяют его мышление, эмоциональные реакции и восприятие окружающего. Согласно современным британским клиническим рекомендациям по шизофрении [60] она определяется как расстройство (или группу расстройств), при котором изменяются восприятие, мышление, аффект и поведение и развиваются позитивные (галлюцинации и бред) и/или негативные (эмоциональная тупость, обеднение речи, отсутствие побуждений, социальная отгороженность и пренебрежение собственными нуждами) симптомы, причем соотношение наличия и выраженности этих симптомов у отдельных больных может существенно отличаться. В действующей американской классификации DSM-IV в качестве обязательных вводятся параметры длительности психоза (не менее 6 мес) и снижение уровня социального и профессионального функционирования. В МКБ-10 шизофрения характеризуется «фундаментальными и характерными расстройствами мышления и восприятия, а также неадекватным или сниженным аффектом».

Вместе с тем идея N. Andreasean об относительной неспецифичности шизофренической симптоматики получает все большее распространение и признание, особенно у наших коллег в США. Так, весьма уважаемые и известные во всем мире американские ученые R. Buchanan и W. Carpenter [16] в широко известном руководстве по психиатрии также определяют шизофрению как «клинический синдром, характеризующийся разнообразной и тяжелой психопатологической симптоматикой, включающий в себя нарушения мышления, восприятия, эмоций, двигательной сферы и поведения; хотя выраженность симптоматики может существенно различаться у отдельных индивидуумов и меняться в течение жизни, суммарный эффект заболевания имеет, как правило, длительный и разрушительный для личности характер». Некоторые известные исследователи [23, 47, 73] считают, что шизофрения в том виде, в котором ее понимали E. Kraepelin и E. Bleuler, вообще не существует, а имеются по крайней мере два или более относительно независимых синдромов.

Отечественная психиатрическая школа является более консервативной и традиционно придерживается нозологических позиций классической немецкой психиатрии. Впрочем, и в отечественной психиатрии тоже прослеживается определенная эволюция взглядов. Так, в руководстве, изданном под редакцией А.В. Снежневского [5], приводится следующее определение шизофрении: «прогредиентное психическое заболевание, характеризующееся диссоциативностью психических функций, т.е. утратой единства психических процессов, с быстро или медленно развивающимися изменениями личности особого типа (снижение энергетического потенциала, прогрессирующая интравертированность, эмоциональное оскудение) и разнообразными продуктивными психопатологическими расстройствами». В руководстве под редакцией А.С. Тиганова [6] приводится близкое определение, хотя делается акцент на различные варианты течения и более четкое разделение позитивных (продуктивных) и негативных расстройств: «шизофрения — психическое заболевание, характеризующееся дисгармоничностью и утратой единства психических функций (мышления, эмоций, моторики), длительным непрерывным или приступообразным течением и разной выраженностью продуктивных (позитивных) и негативных расстройств, приводящих к изменениям личности в виде аутизма, снижения энергетического потенциала, эмоционального обеднения и нарастающей инвертированности». Однако в некоторых последних отечественных изданиях [1] шизофрения предстает уже как «группа распространенных психотических расстройств, характеризующихся утратой единства психических процессов, связи между мышлением, контактом с окружающей действительностью и эмоциональным откликом на происходящие события, с неблагоприятными медицинскими и социальными последствиями».

Очевидно, что ни одно определение не является идеальным и отражает концептуальные предпочтения авторов, а в отсутствие устойчивых биологических маркеров и четких представлений об этиологии и патогенезе и патофизиологических механизмах заболевания является лишь отражением относительной беспомощности клинического подхода. Однако следует отметить, что практически во всех дефинициях отдается дань широкому феноменологическому спектру расстройств, наблюдающихся при шизофрении и затрагивающих практически все сферы психической деятельности — мышление, эмоции, память и поведение. Это разнообразие нарушений психических функций с их диссоциацией и утратой целостной гармонии, с одной стороны, создает у врача ощущение необычности, уникальности и даже определенной специфичности или своеобразия клинической картины, которое некоторые старые авторы, использующие феноменологический метод, описывали как особое, с трудом поддающееся вербализации и анализу, «чувство шизофрении» (например, «Gefuhl praecox» по Rumke), а с другой — определяет широкую индивидуальную вариабельность клинических проявлений, причем как в поперечном сечении (многообразнообразие клинических состояний), так и в продольном (изменение симптоматики в развитии самого заболевания и в динамике терапевтического процесса). Кроме того, начиная с E. Kraepelin и заканчивая современными классификациями, в большинстве дефиниций подчеркивается хронический (рецидивирующий или непрерывный), но неблагоприятный в целом характер течения заболевания, а также снижение в той или иной степени и уровня социального функционирования вплоть до серьезной дезадаптации и инвалидизации больного. Это необычайное разнообразие клинической симптоматики и форм течения, особенно если принять также во внимание и соматические последствия заболевания, делает шизофрению уникальным медицинским расстройством, бросающим вызов всем современным научным дисциплинам и предопределяющим проведение широких мультидисциплинарных исследований.

Согласно исследованию Всемирной организации здравоохранения, которое было направлено на оценку глобального бремени болезней в мире, шизофрения входит в 10 наиболее частых причин, приводящих к стойкой нетрудоспособности (инвалидности), в популяции лиц молодого возраста (15 лет — 44 года) [66]. Другими словами, в отличие от иных ослабоумливающих процессов шизофрения поражает людей на пике их продуктивности и социального роста. Имеется и ряд других интригующих фактов и загадок, касающихся шизофрении. Например, удивительная стабильность в различных популяциях эпидемиологических показателей, имеющая транскультуральный характер — распространенность в населении устойчиво составляет около 1%. Или другие вопросы: почему это заболевание чаще всего развивается в первой половине взрослой жизни и практически не встречается до пубертатного возраста? Идет ли при этом речь о нарушении механизмов онтогенеза и процессов созревания мозга или о раннем начале какого-либо дегенеративного процесса? Не совсем ясно соотношение вклада в шизофренический эндофенотип генетических и средовых факторов, не говоря уже о других факторах риска, таких как пренатальные инфекции, родовые осложнения или употребление наркотических или психотомиметических веществ типа каннабиса, мескалина и амфетамина. Некоторыми зарубежными исследователями каннабиоидам отводится чуть ли не патогенетическая роль в развитии манифестного психоза при шизофрении [37].

Существенные разногласия между исследователями наблюдаются в отношении признания шизофрении нейродегенеративным заболеванием с прогрессирующими структурными изменениями мозга, прежде всего уменьшением объема серого вещества в лобной коре. Несмотря на большое количество убедительных работ [55, 58, 78], в которых были выявлены структурные нарушения мозга у больных шизофренией, по-видимому, не совсем корректно признание их нейродегенеративными прежде всего в силу недостаточности доказательств в отношении собственно нейрональной дегенерации (например, по типу болезни Альцгеймера), а не каких-то других элементов серого вещества (глиоцитов, нейропиля и т.д.). Например, некоторые исследователи [13, 70] количественное микроскопическое исследование плотности нейронов в префронтальной коре у умерших больных шизофренией потери нейронов не обнаружили. Нельзя также исключить, что регулярно выявляемые морфологические находки, прежде всего у больных с тяжелыми формами заболевания и после длительного течения, связаны со вторичными процессами, например вследствие социальной изоляции и изменения стиля жизни или вследствие массивной фармакотерапии. Остается непонятным также, насколько специфичными для шизофрении являются выявленные нарушения, и как они связаны с конкретными клиническими формами и проявлениями психоза. Не следует недооценивать влияние на развитие заболевания и нейроморфологических изменений средовых факторов (например, явления хронического стресса, инфекций, токсических воздействий и др.) и нарушений развития (дизонтогенез) [59]. Большинство сторонников нейродегенеративной гипотезы развития шизофрении ориентируются на данные многочисленных нейровизуализационных исследований (магнитно-резонансная томография — МRТ, позитронно-эмиссионная томография — РЕT, однофотонно-эмиссионная компьютерная томография — SPECT, функциональная магнитно-резонансная томография — fМRТ, магнитно-резонансная спектроскопия — МRS и др.), которые в последние годы занимают большой удельный вес в структуре публикаций в различных научных журналах и выступлений на конференциях, а также активно обсуждаются на специализированных интернет-сайтах, где подобные находки часто подаются броско, в виде сенсации, претендующей на открытие этиопатогенеза заболевания [59]. Вместе с тем разработчики новых нейровизуализационных методик относятся к ним более скромно и иногда даже скептически, обращая внимание на их недостаточную разрешающую способность, методические сложности, в том числе использованных математических процедур обработки сигнала, и призывают к осторожности при интерпретации полученных данных. Во всяком случае исследования посмертно взятого мозга нередко не подтверждают выдвигаемые нейроморфологические гипотезы. Наряду с этим нейровизуализационные методы по мере совершенствования все чаще и не без успеха используются для поиска нейрохимических и генетических маркеров заболевания и предикции терапевтического эффекта. Более того, в ряде терапевтических исследований показана изменчивость морфологических изменений серого вещества коры мозга в процессе лечения как традиционными нейролептиками, так и антипсихотиками второго поколения. Последние, по данным некоторых исследований, приводили к его увеличению, в то время как при применении галоперидола и других типичных нейролептиков происходит потеря серого вещества. На основании этих данных некоторые авторы делают вывод о снижении нейротоксичности процесса и даже о «нейропротективном» действии современной антипсихотической терапии, что пока представляется сомнительным. Не очень понятно патофизиологическое и клиническое значение этих морфологических изменений, не говоря уже о методических изъянах некоторых исследований: отсутствии контрольной группы со спонтанным течением и слепой оценкой, разнородности использованных методик и препаратов, длительности их применения, корреляции с экстрапирамидными побочными эффектами и т.д.

Огромное число работ в западной литературе в последние годы посвящено когнитивным нарушениям при шизофрении. Подобно тому, как в начале прошлого века психиатры были увлечены ассоциативной психологией и Блейровскими «специфическими» нарушениями мышления (разрыхление ассоциаций, соскальзывания, тангенциальное мышление, шперрунги, резонерство и т.д.), так и в последние годы наблюдается ренессанс идей B. Morel и E. Kraepelin о развитии преждевременного когнитивного дефицита уже на преморбидной стадии или на ранних этапах заболевания, т.е. в юношеском возрасте. В настоящее время считается, что когнитивный дефицит формируется еще до манифеста психоза и остается относительно стабильным на протяжении всего заболевания и при этом мало связан с продуктивной и негативной симптоматикой шизофрении [33, 36, 45, 67, 69]. Более того, когнитивные функции затрагиваются неравномерно, в наибольшей мере страдают исполнительские функции, социальная когниция, рабочая и вербальная память, отчасти внимание и речь. Не вызывает сомнения, что когнитивные нарушения являются важным и, по-видимому, относительно независимым компонентом симптоматики шизофрении, принимающим участие в формировании дефекта и влияющим на уровень функционирования и социальной адаптации больного. На этом основании некоторые авторы даже предлагают ввести их в качестве дополнительного диагностического критерия шизофрении в новый пересмотр американской классификации DSM-V [46, 59]. Однако, одними лишь когнитивными нарушениями, да еще не меняющимися в течение жизни, трудно объяснить прогрессирование заболевания, нарастание социальной дезадаптации и руинирование личности. Более того, остаются обоснованные сомнения в специфичности выявляемых когнитивных расстройств [11, 15, 26, 38] так же, как и формальных ассоциативных нарушений мышления, обрывов мыслей, снижения уровня абстрактного мышления, резонерства. На их неспецифичность для шизофрении неоднократно указывали зарубежные авторы [9, 23, 44, 73]. С учетом того, что сходный профиль когнитивных нарушений наблюдается у ближайших родственников больного [71], речь, по-видимому, идет о какой-то накапливающейся наследственной предрасположенности (дегенерации в понимании Маньяна), или генетическом диатезе, который облегчает патологические пусковые механизмы психоза (не исключено, как компенсаторной реакции) и последующее развитие дегенеративного (возможно, аутоиммунного) процесса.

Большинство экспертов соглашаются, что лучшими и наиболее перспективными этиологическими детерминантами при шизофрении являются генетические факторы. Сложно оспаривать данные мета-анализа P. Sullivan [74] о высоком уровне наследуемости и полигенной природе шизофрении. Вместе с тем, несмотря на выявление ряда генов-кандидатов (NRG1, DISC1, GAD1, GRM3, DAOA, AKT1, RGS4, холецистокинина А, ген СОМТ, 16 p11.2 и др. [17, 18, 20, 32, 35, 52, 72, 76, 77]) и фантастические, в целом, успехи генетики в эру расшифровки генома человека, в отношении шизофрении прогресс пока выглядит более чем скромно. Во всяком случае при геномных сканированиях у более чем 300 сиблинговых пар в исследованиях по генетическому сцеплению были получены весьма противоречивые результаты [53], что, например, вызвало серьезный скептицизм одного их ведущих британских «шизофренологов» T. Crow [24, 25]. До конца не понятны механизмы нейробиологической реализации генного дефекта и не определена вероятность вклада отдельных генов или их взаимодействий в предрасположенность к развитию заболевания. Помимо мало что объясняющих слов о «полигенной» природе, необходимо отметить мультифакторный этиопатогенез (генетические, онтогенетические, средовые, стрессовые и другие факторы), мультифункциональность генов (плейотропия), взаимодействие генов (эпистазис) и полигенный контроль высших нервных функций, что значительно осложняет выяснение генотипа расстройств шизофренического спектра. Кроме того, выяснилось, что общие с шизофренией генетические мутации существуют и при других психических заболеваниях, особенно при биполярном аффективном расстройстве [21, 61, 64]. Вместе с тем «столбовая дорога» выяснения биологической природы шизофрении и других психозов находится именно в рамках генетической науки и ее взаимодействия с современными нейрохимическими, нейрофизиологическими и нейровизуализационными исследованиями. Речь, в частности, идет о геномном картировании областей риска с выяснением роли нуклеотидного полиморфизма, связанного с генами, определяющими высокий уровень наследования при шизофрении, идентификаций локализации нейрональных сетей или структур, связанных с экспрессией этих генов.

Не меньше нерешенных задач существует и в клинической области, включая классификационные и диагностические проблемы. До сих пор мы четко не представляем себе границ шизофрении. Хотя диагноз заболевания строится по принципу исключения, с чем, в частности, категорически не согласны многие британские и американские исследователи, т.е. последовательно исключаются, например, органические (включая соматические заболевания, интоксикационные поражения и др.) и аффективные расстройства, а также шизоаффективный психоз и шизотипическое расстройство личности, точно не известно, есть ли четкие границы искусственно выделенных диагностических категорий или существует целый спектр шизофренических расстройств с перекрытием симптоматики с аффективными или обсессивно-компульсивным расстройствами, а также с шизотипическим личностным расстройством, плавно переходящим в шизоидию и в шизотаксические нарушения, нередко встречающиеся в общей популяции. T. Crow [24, 25] считает, что шизофренические синдромы составляют с аффективными единый спектр расстройств, распространяющийся на субсиндромальные формы в общей популяции, что отчасти подтверждается последними генетическими исследованиями [8, 61, 64].

Изложенное выше отчасти связано с методологическими проблемами современных классификаций, где шизофрения подается скорее как дискретная, качественно самостоятельная диагностическая единица (нозология или синдром?), чем как некая патология, варьирующаяся в своей интенсивности и поддающаяся измерению (т.е. как континуум или спектр переходящих одно в другое состояний). Соответственно первый или категориальный подход подразумевает наличие четких границ между нормой и патологией, а также другими диагностическими единицами и невозможность диагностики заболевания до момента манифестации основной симптоматики, удовлетворяющей согласованным психиатрическим сообществом и часто весьма несовершенным операциональным критериям. В случае наличия полного или частичного набора симптомов, удовлетворяющих критериям сразу двух или более диагностических категорий, возникает искусственная проблема коморбидности или выделения сомнительных переходных клинических категорий. Ярким примером успешного категориального подхода в психиатрии является подход самого E. Kraepelin, который объединил параноидный психоз, кататонию, гебефрению и простую форму слабоумия в единую нозологию — раннее слабоумие, отделив его от маниакально-депрессивного психоза.

Другой, получивший в последние годы распространение в западной психиатрии и прежде всего в США, дименсиональный подход уходит своими корнями в концепцию «единого психоза» W. Griesinger [34] и A. Hoche [39]. Он лучше описывает все многообразие клинических проявлений при шизофрении, поскольку рассматривает поражение отдельных сфер психической деятельности, например позитивную, иногда отдельно галлюцинаторно-бредовую и психомоторную (кататоно-гебефренную), негативную симптоматику, эмоциональную (аффективные нарушения), когнитивную сферу и т.д., однако полностью размывает классификационные границы.

Что из этого является более продуктивным и правильным, покажет время, но основным критерием истины, по-видимому, будут служить нейробиологические исследования, которые должны уже в ближайшем будущем показать, какой из подходов имеет биологическую основу. Пока очевидно, что дименсиональная модель лучше, чем категориальная согласуется с полигенной системой наследования при шизофрении, в рамках которой множественное взаимодействие нескольких генов с факторами окружающей среды формирует различной степени выраженности риски, предрасполагающие к развитию тех или иных фенотипических проявлений шизофрении [7, 22, 29]. Кроме того, мультидименсиональный подход позволяет более эффективно подобрать адекватную фармакотерапию. Дело в том, что терапевтическое воздействие на отдельные сферы психопатологических нарушений (позитивные и негативные симптомы, а также нейрокогнитивный дефицит) подразумевает использование препаратов с разным, а часто даже с противоположным механизмом действия.

Еще одна важнейшая клинико-диагностическая проблема — насколько собственно психотическая (продуктивная) симптоматика, включая такие кардинальные диагностические признаки, как симптомы 1-го ранга K. Schneider, является патогномоничной для шизофрении? Феноменологически близкая шизофреноподобная симптоматика встречается при многих органических заболеваниях, включая соматогенные и интоксикационные психозы, эпилепсию, сосудистую деменцию, болезнь Альцгеймера, хорею Гентингтона, травматические поражения головного мозга и т.д., и диагностическая валидность ее мала [63]. Многие генетические исследования показывают, что все психозы имеют общую генетическую основу (генетический диатез) [62, 82]. Если предположить, что в соответствии с теоретическими воззрениями стратификационной теории J. Jackson [30] позитивная симптоматика является неспецифическим эпифеноменом (что-то вроде «лихорадки» при тяжелых психических расстройствах), то скорее всего это лишь отдаленное последствие достаточно длительного патофизиологического мозгового процесса, каким, по-видимому, является шизофрения. В связи c этим диагностическая и классификационная опора на психотическую (продуктивную) симптоматику представляется малоперспективной и даже ошибочной парадигмой в расшифровке этиопатогенеза шизофрении. К сожалению, современные классификационные критерии в большей степени построены именно на примате продуктивных расстройств (преимущественно симптомов 1-го ранга K. Schneider) в ущерб диагностической значимости негативных симптомов и когнитивных нарушений, которые клинически являются не менее важными, предшествуют первому психотическому эпизоду, в большей степени определяя социальный прогноз заболевания.

В настоящее время достаточно трудно объяснить все фенотипическое многообразие клинических проявлений шизофрении в рамках одной нозологической единицы с единой структурой и общим патогенезом. Современные операциональные критерии больше похожи на описание некоего «психотического синдрома», который может быть либо проявлением различных патологических процессов (заболеваний), либо представлять определенное диагностическое единство (спектр расстройств) с различным фенотипическим выражением в виде преобладающего поражения отдельных сфер психической деятельности и стоящих за этим достаточно специфических нейрональных механизмов. Более того, наши западные коллеги в последнее время все более активно, подобно японским психиатрам, предлагают отказаться от термина «шизофрения» (в буквальном переводе означающего «расщепление психики») как стигматизирующего и не отражающего клинической и биологической сущности психотического расстройства [8, 19]. В частности, некоторые авторы полагают, что было бы более правильным обозначить это расстройство как «дезинтегративное расстройство» («Togo Shitcho Sho» [68]), «синдром дизрегуляции дофаминергической системы» [56], «синдром дисфункционального восприятия» [28] или «Salience dysregulation syndrome» [79-81].

Последнее определение нуждается в особом обсуждении, поскольку было недавно опубликовано в виде редакционной статьи в Британском журнале психиатрии [80], поддержано Лондонским институтом психиатрии. В связи с этим оно получило большой резонанс в научной литературе. Термин довольно затруднительно перевести на русский язык каким-либо одним словом. В качестве возможных вариантов можно предложить «синдром нарушения различения (приоритезации) стимулов», «синдром сверхвключаемости объектов восприятия», «синдром нарушения избирательной фильтрации информации» или для обсуждения временно сохранить оригинальный английский вариант «синдром дизрегуляции салиенса». Речь идет о нарушении универсального физиологического феномена — способности различать или приоритезировать значимые стимулы от фоновых и незначимых. В нейрофизиологическом смысле этот феномен лежит в основе функции внимания, облегчая процесс обучения, поскольку позволяет организму сконцентрировать ограниченные перцептивные и когнитивные ресурсы на наиболее выделяющихся и заметных объектах или явлениях из всей поступающей сенсорной информации. Основным мозговым субстратом, отвечающим за этот выбор, являются мезолимбические и лимбические структуры, а основным принимающим участие в формировании реакции на значимый стимул нейромедиатором — дофамин, который фактически преобразует нейтральный бит информации в эмоционально окрашенную мотивационную реакцию. Нарушение этого нейрофизиологического механизма (салиенса) ведет к тому, что не замечаемые в норме вещи и факты вдруг начинают казаться важными, приобретают особое значение и эмоциональную окраску. При этом на нейрохимическом уровне происходит резкое усиление дофаминергической активности в мезолимбической области мозга. Авторы идеи считают, что в принципе любую продуктивную психопатологическую симптоматику при шизофрении можно объяснить этим феноменом. В частности, бред представляется попыткой патологического осмысления в рамках своего опыта неправильно приоритезированной информации, поступающей извне, а псевдогаллюцинации — актуализацией неприоритезированных внутренних представлений, ассоциаций и воспоминаний. Снижая дофаминергическую активность, антипсихотики подавляют механизм салиенса, в том числе и патологический, фактически лишая ответ на ложный стимул эмоциональной окраски, энергии и мотивационной значимости [14]. Клинически это проявляется в виде быстрой нормализации поведения, развитии индифферентности с дистанцированием от психопатологических переживаний и последующей более постепенной дезактуализации галлюцинаторно-бредовых расстройств.

Обсуждая приведенную выше новую гипотезу механизма развития шизофренического симптомокомплекса, справедливо будет упомянуть старые работы немецких авторов, которые в качестве базисного расстройства при шизофрении описывали «утрату иерархии навыков», «неуправляемое мышление» и готовность к формированию идей отношения, связанные с нарушением процессов переработки (избирательной фильтрации) информации [40, 75], и особенно исследования Ю.Ф. Полякова [4], который как на одну из главных характеристик мышления больного шизофренией, приводящей к развитию других психопатологических феноменов, указывал на «нарушение избирательности актуализации знаний на основе прошлого опыта». Хотя идея искажения избирательности фильтрации стимулов и сверхвключаемости объектов восприятия и опыта давно привлекалась для объяснения феноменологии шизофрении, новый всплеск интереса был вызван статьей британского психиатра S. Kapur [42, 43], в которой автор попытался связать этот механизм не только с симптоматикой, но и с биологическими параметрами и терапией, в частности с дофаминергической теорией развития шизофрении.

Очевидно, что нарушение дофаминергического механизма салиенса наблюдается при всех психозах, а не только при шизофрении. Отчасти поэтому авторы стоят на жесткой синдромальной позиции, которая подразумевает, что констелляция характерных симптомов может быть вызвана разными причинами. Они считают, что строгая научная доказательная база нозологической валидности концепции шизофрении отсутствует, так как не выявлено специфических причин, симптомов, течения и терапии заболевания, а также каких-либо генетических, морфологических, нейрохимических и других биологических маркеров. Поэтому на настоящем этапе развития науки отдается предпочтение синдромальной системе классификации с комбинированием категориального и дименсионального подходов и определением критериев психотического расстройства аналогично функциональному термину «метаболического синдрома» в терапии [79, 80]. Более того, будучи членом комитетов по разработке новых классификаций, авторитетный голландский ученый J. van Os [79, 80] активно лоббирует идею замены термина «шизофрения» на «salience syndrome» в DSM-V и МКБ-11.

Cмена терминологии оправдана, если она опирается на новые научные знания и существенно меняет наши представления о той или иной патологии. Пока предлагаемые варианты имеют преимущественно дестигматизирующий, социальный контекст и лишь частично, с позиции только одной нейрофизиологической гипотезы, объясняют некоторые продуктивные симптомы психоза и мало продвигают нас в отношении сущности (этиологии и патогенеза) заболевания, в частности роли негативных и когнитивных нарушений.

Исходя из старой ригидной клинической концепции, мы также мало продвинулись в отношении решения терапевтических задач при шизофрении. Несмотря на широкое распространение антипсихотической фармакотерапии, единственной более менее успешной мишенью ее применения уже около полувека по-прежнему является именно малоспецифичная позитивная психотическая симптоматика, и фактически речь идет о такой же неспецифичной (симптоматической) терапии. Несмотря на огромный прогресс, который был достигнут в последнее десятилетие в понимании нейрохимических механизмов симптоматики шизофрении и действия современных нейролептических средств, мы пока все также не умеем излечивать шизофрению. Намеренное исключение из диагностических критериев заболевания этиопатогенетических факторов препятствует разработке новых более продуктивных и патогенетических подходов к терапии. В последние годы в США и Европе было проведено несколько широкомасштабных и независимых от фармацевтических компаний исследований по оценке сравнительной эффективности и переносимости отдельных представителей нового и старого поколений антипсихотической фармакотерапии, выполненных в соответствии с принципами доказательной медицины — CATIE [51]; PORT; CAFE [54]; EUFEST [65] и др. Анализ результатов перечисленных исследований, а также данные современных систематических обзоров [26, 30, 48-50] позволяют сделать следующие предварительные выводы:

— все современные антипсихотические препараты имеют больше сходств, чем различий, примерно одинаково эффективны при глобальной оценке и различаются в основном по вызываемым побочным эффектам;

— все антипсихотики имеют существенные ограничения как по эффективности, так и по побочным эффектам;

— второе поколение атипичных антипсихотиков (АА) отличается прежде всего лучшей неврологической переносимостью и большей эффективностью в отношении негативной симптоматики (преимущественно вторичной) и когнитивных нарушений, обеспечивая в целом несколько более высокий уровень социальной адаптации. Преимущества АА у впервые выявленных больных шизофренией нуждаются в подтверждении в дополнительных сравнительных рандомизированных клинических исследованиях;

— все новые препараты различаются между собой по соотношению эффективности и переносимости и не являются идеальными;

— клозапин является одним из самых эффективных препаратов, особенно при терапевтической резистентности, а также у больных с агрессивностью и повышенным суицидальным риском, но требует проведения гематологического мониторинга и вызывает серьезные побочные эффекты;

— дифференцированный (индивидуализированный) подход к терапии по-прежнему является определяющим в достижении оптимального терапевтического результата; при этом важнейшими критериями остаются клиническая картина, подбор адекватной дозы и тщательный мониторинг состояния больного;

— необоснованная смена препарата у стабильного больного увеличивает риск развития обострения;

— в настоящее время не существует никаких доказательных предпосылок для антипсихотической полипрагмазии, которая в отдельных случаях может быть более эффективной, но представляет собой скорее творческую задачу для врача.

В целом терапевтические результаты, полученные в этих дорогостоящих исследованиях, нужно оценить как весьма скромные — почти у 70% больных в течение 1-2 лет отмечался рецидив независимо от применяемого препарата. По-видимому, дальнейший прогресс в терапии шизофрении будет связан с разработкой новых препаратов с недофаминергическим механизмом действия (агонисты глутаматных рецепторов 2-типа, агонисты мускариновых рецепторов, NK3 нейрокининовые антагонисты) или средств, прицельно и более эффективно воздействующих на негативную симптоматику и когнитивные нарушения (ингибиторы холинэстеразы, частичные агонисты ГАМК и никотиновых рецепторов, мазиндол, мемантин и др.). Другим перспективным подходом, вероятно, является как можно более раннее начало терапии с попыткой задержки прогрессирования заболевания и предотвращения нарушения развития мозговых связей вследствие неблагоприятного взаимодействия генетических и средовых факторов риска. Однако этот подход предполагает обнаружение надежных биологических маркеров забол

Психопатология и клиника шизофрении: итоги и перспективы | Тиганов

1. Снежневский А.В. Систематика форм шизофрении. В кн.: Современные проблемы психоневрологии. Труды Института психиатрии М3 РСФСР. 1960;24:210-217.

2. Смежневский А.В. Общепатологическое и нозологическое в клинике шизофрении. Вести. АМН СССР. 1971;5: 3-6.

3. Снежневский А.В. Nosos et pathos schizophrenias. В кн.: Шизофрения: мультидисциплинарное исследование. М.; 1972:5-16.

4. Шизофрения: мультидисциплинарное исследование. М.: Медицина, 1972.

5. Кронфельд А. Проблемы синдромологии и нозологии в современной психиатрии. В кн.: Труды Института им. Ганнушкина. М., 1940: 5-147.

6. Зурабашвили А.Д. Теоретические и клинические искания в психиатрии. Тбилиси, 1976.

7. Снежневский А.В. О нозологической специфичности психопатологических синдромов. Журнал невропатологии и психиатрии им. С.С. Корсакова. 1960;60(1):91-108.

8. SchuLe Н. Klinische psychiatric. SpezieLLepathologie and therapie der Geisteskrankheiten. Leipzig. 1886.

9. Снежневский А.В. Об особенностях течения шизофрении. Журнал невропатологии и психиатрии им. С.С Корсакова, 1960;60(9)г1163-1175.

10. Снежневский А.В. О течении и нозологическом единстве шизофрении (Методика и результаты исследования). Вестник АМН СССР. 1966;3:3-10.

11. Снежневский А.В. Место клиники в исследовании природы шизофрении. Журнал невропатологии и психиатрии им. С.С. Корсакова. 1975;75(9): 1340-1345.

12. Снежневский А.В. О нозологии психических расстройств. Журнал невропатологии и психиатрии им. С.С Корсакова. 1975;75( 1): 133-143.

13. Корсаков С.С. Вопросы клинической психиатрии. М.: Либроком. 2010.

14. Морозов В.М. Избранные труды. М.: Media Medica, 2007.

15. Наджаров Р.А. Основные этапы учения о шизофрении и ее клинических разновидностях. В кн.: Шизофрения. Клиника и патогенез / Под общ. ред. А.В. Снежневского. М.: Медицина, 1969:80-93.

16. Абрамова Л.И., Цуцульковская М. Я., Элиава В.Н. К вопросу о типологии конечных состояний юношеской злокачественной шизофрении. Л.: Медицина, 1979.

17. Пантелеева Г.П., Цуцульковская М.Я., Беляев Б.С. Гебоидная шизофрения. М.: Медицина; 1986.

18. Копейко Г.И. Сенситивный бред отношения в юношеском возрасте (вопросы феноменологии и динамики). Журнал невропатологии и психиатрии им. СС. Корсакова. 1987; 87 (11): 1710-1716.

19. Tandom R., Keshavan M.S., Nasrallah N.A. Schizophrenia «Just the Facts». What we know in 2008. Epidemiology and Etiology. Schizophrenia Research, 2008;102:1-18. http://dx.doi_orrj/10.1016/j.5chies,2008_04.011

20. Сиулевич А.Б. Малопрогредиентная шизофрения и пограничные состояния. 3-е изд., доп. и перераб. М.; 2017.

21. Сиулевич А.Б. Депрессии и шизофрения. Журнал неврологии и психиатрии им. С.С Корсакова. 2003;103(4):4-13.

22. Тиганов А.С. Дискуссионные проблемы клинической психиатрии. Журнал неврологии и психиатрии им. С. С. Корсакова. 2014; 114(12):8-11.

23. Субботская Н.В. Острые парафренные состояния в клинике приступообразно-прогредиентной шизофрении. Журнал неврологии и психиатрии им. С.С. Корсакова. Спецвыпуски. 2015;115(11): 49-56. doi:10.17116/jnevro201511511249-56

24. Алексеева А.Г. Клинические особенности шизофрении, протекающей с онейроидно-кататоническими приступами, Психиатрия. 2016;71(3):11-16.

25. Андриенко Е.В., Платонова Т.П., Тиганов А.С. Некоторые виды доманифестных расстройств при приступообразно-прогредиентной шизофрении. Журнал неврологии и психиатрии им. С.С. Корсакова. 2014;114(12):31-35.

26. Сиулевич А.Б., Мухорина А.К., Воронова Е.И., Романов Д.В. Современные концепции негативных расстройств при шизофрении и заболеваниях шизофренического спектра. Психиатрия. 2016;72(4):5-12.

27. Сиулевич А.Б., Романов Д.В., Воронова Е.И., Мухорина А.К., Читлова В.В., Сорокина О.Ю. Эволюция учения о шизофреническом дефекте. Журнал неврологии и психиатрии им. С.С. Корсакова. 2017;117(9):4-14.

28. Морозова М.А., Рупчев Г.Е., Бурминский Д.С. Динамика выраженности стойкого первичного негативного расстройства у больных приступообразной шизофренией. Психиатрия. 2015:71(3) :5-15,

29. Сиулевич А.Б., Романов Д.В., Мухорина А.К., Атаджыкова Ю.А. Феномен «фершробен» при шизофрении и расстройствах шизофренического спектра (типологическая дифференциация). Журнал неврологии и психиатрии им. С.С. Корсакова. 2017; 117(1): 5-15,

30. Бархатова А.Н. Клинико-психопатологические аспекты дефицитарных расстройств в структуре начальных этапов юношеского эндогенного психоза. Журнал неврологии и психиатрии им. С.С. Корсакова. 2015;115(9):8-16.

31. Вроно М.Ш. Шизофрения у детей и подростков (особенности клиники и течения). М.: Медицина; 1971.

32. Башина В.М. Ранняя детская шизофрения: статика и динамика. М,: Медицина.. 1980.

33. Козлова И.А. О формах течения ранней детской шизофрении. Журнал невропатологии и психиатрии им. С.С. Корсакова. 1957;67(10):1516-1521.

34. Башина В.М. Аутизм в детстве. М.: Медицина, 1999.

35. Симашкова Н.В., Клюшник Т.П., Коваль-Зайцев А.А., Якупова Л.П. Клинико-биологические подходы к диагностике детского аутизма и детской шизофрении. Аутизм и нарушения развития. 2016;14(4):51-67. doi: 10.17759/autdd.2016140408

36. Мазаева Н.А. Шизофрения периода адолесценции. Журнал неврологии и психиатрии им. С.С. Корсакова. 2015; 115(11):20—25. doi: 10.mi6/jnevro201511511220-25

37. Наджаров Р.А., Штернберг Э.Я. Клиника и течение шизофрении в возрастном аспекте. Журнал невропатологии и психиатрии им. СС. Корсакова. 1975;75(9): 1374-1379.

38. Штернберг Э.Я. Течение и исходы шизофрении в позднем возрасте, М.. 1981.

39. Концевой B.A. Шизофрения в позднем возрасте. В кн.: Руководство по психиатрии / Под ред. А.С. Тиганова. М., 1999, 1, 488-498.

40. Концевой В .А., Медведев А.В. К проблеме классификации функциональных психических расстройств в позднем возрасте. Психиатрия. 2005;4(16):7-11.

41. Концевой В.А., Медведев А.В. К вопросу о шизофрении и бредовых психозах (сравнительно-возрастное исследование). Психиатрия. 2004; 11(4) :3 5-41.

42. Медведев А.В. О бредовых и галлюцинаторных расстройствах при поздних психозах. Журнал невропатологии и психиатрии им. С.С. Корсакова. 1990;90(9):62-67.

43. Пятницкий А.Н. Паранойяльные расстройства в дебюте и дальнейшем течении поздней шизофрении. Журнал невропатологии и психиатрии им. С.С. Корсакова. 1980; 00(1): 34-90.

Лечение шизофрении, симптомы и признаки у женщин и мужчин

Психиатрия – отрасль медицины, которая занимается лечением шизофрении, а также изоляцию и профилактику заболевших лиц, которые опасны для окружающих. Заболевание шизофрения — это характеризующаяся дестабилизацией эмоциональных и мыслительных процессов, а также понижением психологической деятельности. Постепенное развитие этого недуга приводит к увеличивающемуся снижению воли, вызывающему стабильную нетрудоспособность. Поэтому, нужно вовремя выявить патологию и осуществить лечение шизофрении в Украине.

Основные причины развития шизофрении

Есть несколько версий развития болезни. Различают такие:

воздействие токсических веществ (фенола, аммиака или фенокрезола) на отделы головного мозга;
передающаяся на уровне генетики унаследованная предрасположенность;
высочайшее продуцирование вещества дофамина, отвечающего за активизацию и стимулирование функций нервного аппарата, одновременно с увеличением показателей производимых импульсов;
структурные отклонения обычной мозговой деятельности.

Невзирая на неимение достоверных знаний в области причин появления шизофрении, современные методы дают возможность осуществлять результативное психофармакологическое лечение. Оно сводит к минимуму или целиком устраняет симптомы заболевания и возвращает индивидуума к нормальной жизнедеятельности. На Украине функционируют санатории для больных шизофренией, в которых людям предоставляется адекватная и квалифицированная помощь.

Медицинская классификация шизофрении: виды и описание

Шизофрению разделяют на 5 основных видов. Для каждого вида патологии используется определенная терапевтическая схема. Их перечень:

параноидный – распространенная разновидность, при которой появляются бредовые идеи и всевозможные галлюцинации. В этом варианте разлад мышления и поведенческая дестабилизация не наблюдаются;
катонический предусматривает обширный набор психомоторных нарушений, иногда сопровождается катоническим синдромом;
дезорганизованный – проявляется в виде комбинации, включающей в себя мыслительные отклонения и уплощенный аффект;
недифференцированный характеризуется психотическими проявлениями, не свойственными вышеперечисленным типам;
остаточный – предусматривает мало выраженную продуктивную симптоматику.

Лечение шизофрении в Киеве включает терапевтические процедуры для каждого вида патологии.

Основные симптомы

Заболевание отмечено обширным симптоматическим диапазоном. Среди главных направлений стоит подчеркнуть нижеперечисленные негативные явления:

увеличение апатии, сокращение круга знакомых и диапазона интересов;
немногословность и упрощенная речь;
двигательная дисфункция, приторможенность;
провалы в памяти и плохое внимание.

При возникновении следующих симптомов потребуется немедленная медицинская помощь:

голоса и галлюцинации, нереальные идеи, беспричинная подозрительность;
потеря интересов;
тяжелые мыслительные расстройства, снижение внимания;
чрезмерная апатия;
подавленность воли;
социальная отчужденность;
утрата потребности в соблюдении гигиенических правил;
заторможенность при ответах на задаваемые вопросы;
неадекватная и нелогическая поведенческая схема;
серьезное и необоснованное ухудшение отношений с социумом.

BBC Russian — Россия — Был бы человек, а диагноз найдется

Александр Подрабинек исследовал злоупотребления психиатрией в СССР

Психиатрические больницы всегда имели много общего с тюрьмами. В Советском Союзе, когда с политической точки зрения стало неудобно сажать диссидентов в тюрьмы, их отчасти заменили «психушки».

В 1961 году известный американский социолог Эрвинг Гофман издал книгу Asylums («Приюты»), которая вызвала бурную реакцию современников.

Гофман проник в большую психиатрическую больницу в Вашингтоне под видом ассистента физиотерапевта и наблюдал за происходящим там с близкого расстояния.

Увиденное заставило его провести прямые параллели между психиатрическими больницами, тюрьмами, концлагерями, казармами, сиротскими приютами и целым рядом других, как он их назвал, «тотальных институтов».

При этом, как отметил Гофман, пациенты психиатрических больниц оказывались в таких условиях не просто потому, что они больны.

Он не ставил перед собой задачу выяснять, насколько обоснованными были диагнозы пациентов психиатрических больниц, но обратил внимание на то, что в конечном счете все они попали в больницу в результате какого-то конфликта с окружающими.

Вялотекущая шизофрения

Примерно тогда же, когда Гофман писал и издавал свою книгу, в начале 60-х годов в Советском Союзе профессор Андрей Снежневский изобрел концепцию вялотекущей шизофрении.

В теоретических работах советские психиатры писали, что это заболевание развивается медленно (возможно, всю жизнь), и симптомы шизофрении выражены очень неявно. Западные психиатры посчитали, что на практике такой диагноз при желании можно поставить кому угодно, и не признавали его.

Владимир Буковский тоже подвергся принудительному лечению в психиатрической больнице

В современной России признана международная классификация болезней, в которой «вялотекущая шизофрения» отсутствует.

«Снежневский и его школа утверждали, что есть формы шизофрении, которые настолько незаметно развиваются, что это непрофессионалу никак не видно», — объясняет Владимир Буковский, который начал свою диссидентскую деятельность как раз в те годы и был признан больным вялотекущей шизофренией.

«И окружающие не заметят ничего странного в поведении больного, и он сам не будет ничего замечать, а тем не менее шизофрения у него развивается», — говорит он.

«Вялотекущую шизофрению придумали не в России, она существует объективно», — заявила bbcrussian.com Татьяна Дмитриева. С 1990 года она возглавляет Институт имени Сербского, где в советские времена признавали невменяемыми многих диссидентов (ныне это учреждение называется Государственный научный центр социальной и судебной психиатрии им. В.П. Сербского).

Но она оговорилась: «Диагноз сейчас ставится только по международной классификации, так называемой МКБ-10. В этой классификации вялотекущей шизофрении нет, и соответственно, просто давно даже этот диагноз и не ставится».

«Это кстати защита правовая, очень мощная защита для наших пациентов. Потому что диагноз, поставленный по международной классификации не просто легко прочитать, но его легко сопоставить», — сказала Татьяна Дмитриева.

Система карательной психиатрии оказалась востребованной во времена хрущевской оттепели, потому что тогда советский режим начал считаться с мировым общественным мнением, сказал Александр Подрабинек, журналист, правозащитник и автор книги «Карательная медицина», в середине сентября.

«Случай Петра Григоренко, боевого генерала, героя войны, человека известного — привел пример правозащитник. – Он выступил открыто, на московской партийной конференции с критикой Хрущева… Властям показалось неудобным сажать его как врага, потому что очень трудно было бы объяснить, [почему] человек во всем обеспеченный, принадлежащий к военно-партийной номенклатуре, вдруг выступает против коммунистической партии, против ее генеральной линии».

«Они считали, что легче было объяснить, что он просто сошел с ума, и его тоже посадили в психиатрическую больницу», — сказал Подрабинек.

Среди других известных диссидентов, помещенных в психиатрические больницы, была Наталья Горбаневская – одна из семи участников акции протеста на Красной площади против ввода советских войск в Чехословакию в 1968 году (комиссия постановила, что у нее «не исключена возможность вялотекущей шизофрении»), и Валерия Новодворская, одна из самых радикальных либералов в современной России.

Строгий режим

Условия содержания в спецбольницах были очень тяжелыми. Это был такой гибрид тюрьмы и психиатрической больницы. Вся охрана, режим был там тюремный. Просто надзиратели ходили в белых халата

Владимир Буковский

К началу 1970 годов психиатрические учреждения стали использоваться для преследования диссидентов систематически. Все эксперты говорят, что они плотно курировались КГБ.

«Есть документы, которые подписал [Юрий] Андропов, и в них открыто написано, что надо использовать психиатрию в борьбе против диссидентов. И даже есть такой документ, в котором написано, что количество будет быстро возрастать в будущем, и психиатрических учреждений не хватает «, — говорит в интервью Русской службе Би-би-си голландский эксперт, автор книги «Диссиденты и безумие» и глава неправительственной организации «Глобальная инициатива по психиатрии» Роберт Ван Ворен.

«Политзаключенные, в силу того, что статьи, по которым они обвинялись и арестовывались, относились к разряду особо тяжких государственных преступлений, направлялись не в обычные больницы, а в так называемые больницы специального типа, спецбольницы», — рассказывает Владимир Буковский.

«В 60-е годы их было только три: Казань, Ленинград и Сычевка в Смоленской области. А потом, по приказу властей, которые где-то в 70-е годы приказали расширить применение психиатрического метода, под конец существования советской власти, к 1989 году их было уже 12 или даже 14», — продолжает он.

«Условия содержания в спецбольницах были очень тяжелыми. Это был такой гибрид тюрьмы и психиатрической больницы. Вся охрана, режим был там тюремный. Просто надзиратели ходили в белых халатах», — вспоминает Буковский.

Многие санитары в больницах были уголовниками – при многих из этих учреждений был небольшой лагерь – и вели они себя по отношению к «пациентам» агрессивно, тем более что никакой ответственности за это не несли.

«Психический больной по определению виноват, его слово не воспринимается, так что были случаи и убийств, и ограблений, — рассказывает Владимир Буковский, — И конечно, санитарам никто никогда ничего не сказал, никаких преследований против них за это не было».

Пациентов-заключенных пытались лечить. Для этого применялись сильнодействующие снотворные и препарат сульфазин, вызывающий воспаление и сильную боль. Зачем?

«В начале века считалось, что воспалительные процессы снимают психозы. Была такая теория, потом она не подтвердилась, во всем мире с ней больше не экспериментировали, а в России это застряло. В советское время сульфазин применялся в качестве наказания: если вы что-то нарушили, как-то не так себя повели, вам вкалывали сульфазин, и вы два дня корчились в боли и с температурой 42 градуса», — говорит Буковский.

«Эти средства частично считались терапией, то есть средствами лечения от психоза. Раз вы невменяемы, у вас психоз, значит вас надо лечить. Раз лечить – вот такие средства, других не дано», — добавляет он.

Злоупотребляют все

Роберт Ван Ворен возглавляет организацию, которая отслеживает злоупотребления психиатрией в 30 странах

Злоупотребления психиатрией есть во всех странах, говорят правозащитники.

В книге Роберта Ван Ворена рассказывается случай голландца Фреда Спейкерса, который обратился в его организацию в 1988 году.

Спейкерс был социальным работником в голландской армии, и однажды его отправили на встречу с семьей армейского инструктора, погибшего в результате взрыва мины во время учений. Вместе с инструктором погибло еще несколько призывников, и военные решили свалить на инструктора вину за это происшествие. Спейкерс был уверен, что инструктор к взрыву был непричастен, и так и сказал близким погибшего.

После этого Спейкерса объявили душевнобольным. У активистов «Глобальной инициативы по психиатрии» ушло 13 лет на то, чтобы отменить этот диагноз.

В Норвегии поместили психиатрическую больницу лауреата Нобелевской премии по литературе Кнута Гамсуна.

«Наш закон психиатрический – более либеральный, чем во Франции. Вы хотите сказать, что Франция – супердемократическое государство. [Но] там, чтобы госпитализировать, не нужны никакие суды, а надо просто пойти к префекту и подписать бумагу… Мы в этом смысле идем более сложным, но демократическим путем»

Татьяна Дмитриева

Там, впрочем, это было сделано, чтобы прикрыть его: писатель открыто поддерживал нацистов, и после войны его признали невменяемым, решив, что это лучше, чем судить его за государственную измену.

Организация Роберта Ван Ворена, «Глобальная инициатива по психиатрии», изначально специализировалась по Советскому Союзу, но теперь работает более чем в 30 странах.

Большинство из этих стран, как ни странно, так или иначе испытали на себе советское влияние: особенно много злоупотреблений сегодня в таких странах, как Вьетнам, Китай или Куба, отмечает эксперт.

Возврат к прошлому

В современной России случаи, когда в психбольницы попадают люди, которым нечего там делать, единичны.

В 1989 году, в разгар перестройки, в Советском Союзе были приняты законы, серьезно ограничивающие практику карательной психиатрии.

Лариса Арап считает, что ее поместили в психиатрическую больницу по политическим мотивам

Сделано это было для улучшения отношений с Западом и изменения общественного мнения на Западе, уверен Буковский.

После того как он был выслан из страны (о нем советское четверостишие, которое начинается словами: «Обменяли хулигана на Луиса Корвалана»), Буковский принял активное участие в кампании против советской психиатрии, и одним из главных успехов этой кампании стало исключение делегации советских психиатров из Всемирной ассоциации психиатров в 1983 году.

Благодаря горбачевской перестройке содержать людей в психиатрических больницах без суда стало невозможно, и в 1989 году советских психиатров приняли обратно.

В 1990-е годы злоупотребления карательной психиатрией случались, но признаков систематического преследования инакомыслящих такими методами не было. В 1993 году гарантии прав пациентов психиатрических больниц были закреплены в законе. Татьяна Дмитриева считает, что закон защищает потребности душевнобольных людей в большей степени, чем интересы общества в целом.

«Наш закон психиатрический – более либеральный, чем во Франции. Вы хотите сказать, что Франция – супердемократическое государство. [Но] там, чтобы госпитализировать, не нужны никакие суды, а надо просто пойти к префекту и подписать бумагу… Мы в этом смысле идем более сложным, но демократическим путем», — говорит Дмитриева.

10-15 лет назад госпитализация в таких случаях случиться бы не могла, потому что психиатры были бы в ужасе от того, что их опять могут обвинить в том, что они используют психиатрию в политических целях. А сейчас они уже не боятся. Потому что если есть указание сверху, что сделать это можно, они уже не боятся никаких обвинений

Александр Подрабинек

«В этом смысле уровень защиты у нас очень высокий. Но вы не забывайте российскую специфику. На каждый закон всегда есть десять вариантов, как его обойти», — добавляет она.

Роберт Ван Ворен считает, что злоупотреблениям психиатрией способствует рост авторитаризма в России. «Атмосфера, которая вернулась в стране,… по моему мнению, позволяет им применять старые меры, которые они раньше использовали, но некоторое время не могли ими пользоваться», — говорит он.

В путинской России известно несколько случаев принудительной госпитализации в психбольницы критиков властей.

В 2007 году в Мурманской области в больницу попала активистка оппозиционного движения «Объединенный гражданский фронт» Лариса Арап.

«Она не очень здоровый человек, скажем так, — комментирует правозащитник Александр Подрабинек, — но оснований принудительно сажать ее в психиатрическую больницу никаких не было».

В августе нынешнего года получил политическое убежище в Польше журналист Евгений Новожилов, который провел семь месяцев в психиатрической больнице в 2001 году после серии статей о нарушениях прав человека в Чечне.

Журналистка Елена Маглеванная, которая в июне этого года также попросила политическое убежище в Финляндии, утверждает, что и ей тоже угрожали помещением в психбольницу.

«10-15 лет назад госпитализация в таких случаях случиться бы не могла, потому что психиатры были бы в ужасе от того, что их опять могут обвинить в том, что они используют психиатрию в политических целях. А сейчас они уже не боятся. Потому что если есть указание сверху, что сделать это можно, они уже не боятся никаких обвинений», — говорит Подрабинек.

Исполнительный директор Независимой психиатрической ассоциации России Любовь Виноградова признает, что эффективного контроля за деятельностью психиатров в России нет.

Российское законодательство предусматривает создание специальной службы по защите прав пациентов, но она до сих пор не создана. И это несмотря на то, что конституционный суд признал принудительную госпитализацию в психиатрическую больницу формой лишения свободы.

Владимир Буковский уверен, что единственное, что мешает карательной психиатрии вновь поднять голову – это правозащитные кампании на Западе.

«Как только мы пригрозили российским властям, что мы возобновим нашу кампанию против карательной психиатрии 70-х годов, они тут же сдались», — хвалится он.

Социальный контроль

Длительное пребывание человека в психиатрической больнице не способствует его дальнейшей реабилитации и возможности вновь вернуться в обычную жизнь

Елена Виноградова

А необходимо ли вообще принудительно лечить пациентов от психических болезней, если при этом невозможно исключить злоупотребления?

Тот же Ирвинг Гофман писал, что чем дольше пациенты пребывают в больнице, тем больше они начинают демонстрировать поведение, оправдывающее изначальный диагноз.

«С этой точки зрения психических болезней вообще не существует, они вызваны разными социальными условиями. – возражает Любовь Виноградова. – Нет, это, конечно, не так… Известно, что во всех странах, во все времена примерно 2% населения страдают тяжелыми хроническими психическими заболеваниями».

«Но конечно, длительное пребывание человека в психиатрической больнице не способствует его дальнейшей реабилитации и возможности вновь вернуться в обычную жизнь», — говорит она.

Французский философ Мишель Фуко утверждал, что психиатрические больницы, также как тюрьмы, являются инструментом социального контроля, а не лечения пациентов.

Владимир Буковский сполна испытал на себе репрессивные возможности психиатрических больниц, но точку зрения Фуко он считает утрированной.

«В то время, отчасти под влиянием нашей кампании на Западе восторжествовала, даже среди психиатров, точка зрения, близкая к тому, что пишет Фуко. В частности в Америке крупные психиатры стали высказываться за то, чтобы хронических больных, не опасных для общества, не содержать в психиатрических больницах, а чтобы они продолжали жить в обществе», — рассказывает Буковский.

«Эта была такая мода, поветрие. Я его как раз застал, когда освободился и разговаривал с психиатрами на эту тему. К чему это привело? К появлению огромного количества нищих на улицах. Они не были опасны, они ни на кого не бросались, но они были не в состоянии организовать свою жизнь», — говорит диссидент.

Этой статьей Русская служба Би-би-си продолжает проект «Душевное здоровье», приуроченный к 10 октября — Всемирному дню психического здоровья. Следите за нашими публикациями.

злокачественное и шубообразное, лечение шизофрении в ЦМЗ «Альянс»

Многообразие форм и вариантов течения шизофрении вынуждает психиатров время от времени пересматривать классификацию этого заболевания. До появления десятой редакции Международной классификации болезней российские психиатры выделяли четыре типа течения шизофрении: непрерывнотекущую, шубообразную (приступообразно-прогредиентную), вялотекущую и периодическую (рекуррентную).

Сегодня два последних типа течения болезни рассматриваются не как шизофрения, а как психические расстройства шизофренического спектра (вялотекущая — как шизотипическое, а рекуррентная — как шизоаффективное расстройство личности). Таким образом, в настоящее время согласно МКБ-10 существует два основных варианта течения шизофрении: шубообразный и непрерывнотекущий.

Непрерывное течение

На ранних стадиях шизофрении наблюдается преимущественно продуктивная симптоматика. Вначале возникают неврозоподобные расстройства, затем к клинической картине заболевания добавляются бред и галлюцинации. В последующем могут развиваться кататонические расстройства. Со временем симптомы неуклонно прогрессируют. Ремиссии возможны только на фоне соответствующего лечения. На поздних стадиях заболевания преобладают негативные проявления: эмоциональное обеднение, схизис (разобщение психической и эмоциональной деятельности) и волевые нарушения.

Выраженность тех или иных проявлений на разных стадиях шизофрении зависит от формы заболевания. Особой злокачественностью отличается течение шизофрении, начавшейся в детском и подростковом возрасте. В этом случае очень рано появляется выраженная негативная симптоматика, и уже через 1-4 года формируется выраженный личностный дефект.

Приступообразно-прогредиентное (шубообразное) течение

Название этого типа течения шизофрении не имеет ничего общего с теплой зимней одеждой. В переводе с немецкого «шуб» означает «толчок» или «сдвиг». Шубами называются приступы обострения болезни, разделенные между собой более или менее длительными периодами ремиссии. На ранних стадиях шизофрении дефект личности выражен незначительно. Каждый приступ влечет за собой углубление личностного дефекта.

Типы приступов зависят от формы, а не от стадии шизофрении. Во время приступа может развиться острый психоз с преобладанием бреда (отравления, преследования, ревности и т.д.), галлюцинаций или кататонических расстройств. В легких случаях иногда наблюдаются обострения с преобладанием психопатоподобной или неврозоподобной симптоматики.

Для благоприятного варианта течения болезни характерны редкие приступы, чередующиеся с длительными ремиссиями. В этих случаях личностный дефект может оставаться не резко выраженным даже на поздних стадиях шизофрении.

При неблагоприятном варианте течения шизофрении периоды ремиссий постепенно уменьшаются, быстро нарастает негативная симптоматика. На поздних стадиях шизофрении наблюдается переход шубообразного типа болезни в непрерывнотекущий, либо развивается длительная поздняя ремиссия. И в том, и в другом случае возникает выраженный дефект личности. Нередко отмечаются неполные ремиссии, сопровождающиеся остаточной симптоматикой: подозрительностью, тревожностью и бредовым толкованием поступков окружающих.

Развитие концепции, классификация и клиническая дифференциация негативных симптомов при шизофрении

Мосолов С.Н., Ялтонская П.А

№ 1/2020 СОВРЕМЕННАЯ ТЕРАПИЯ ПСИХИЧЕСКИХ РАССТРОЙСТВ www.psypharma.ru

30. Selten J.P., Wiersma D., van den Bosch R.J. Discrepancy between subjective and objective

ratings for negative symptoms // J Psychiatr Res. – 2000. – Vol. 34, No. 1. – P. 11–13.

30. Selten J.P., Wiersma D., van den Bosch R.J. Discrepancy between subjective and objective

ratings for negative symptoms // J Psychiatr Res. – 2000. – Vol. 34, No. 1. – P. 11–13.

31. Lyne J.P., Turner N., Clarke M. Treat negative symptoms of schizophrenia early on //

BMJ. – 2012. – Vol. 27. – P. 344.

31. Lyne J.P., Turner N., Clarke M. Treat negative symptoms of schizophrenia early on //

BMJ. – 2012. – Vol. 27. – P. 344.

32. Kirkpatrick B., Fenton W.S., Carpenter W.T. Jr. et al. The NIMH-MATRICS consensus stateB

ment on negative symptoms // Schizophr Bull. – 2006. – Vol. 32, No. 2. – P. 214–219.

32. Kirkpatrick B., Fenton W.S., Carpenter W.T. Jr. et al. The NIMH-MATRICS consensus stateB

ment on negative symptoms // Schizophr Bull. – 2006. – Vol. 32, No. 2. – P. 214–219.

33. Pizzagalli D.A. The “anhedonia paradox” in schizophrenia: insights from aуffective neurosciB

ence // Biol Psychiatry. – 2010. – Vol. 67, No. 10. – P. 899–901.

33. Pizzagalli D.A. The “anhedonia paradox” in schizophrenia: insights from aуffective neurosciB

ence // Biol Psychiatry. – 2010. – Vol. 67, No. 10. – P. 899–901.

34. Blanchard J.J., Cohen A.S. The structure of negative symptoms within schizophrenia: impliB

cations for assessment // Schizophr Bull. – 2006. – Vol. 32. – P. 238–245.

34. Blanchard J.J., Cohen A.S. The structure of negative symptoms within schizophrenia: impliB

cations for assessment // Schizophr Bull. – 2006. – Vol. 32. – P. 238–245.

35. Horan W.P., Kring A.M., Gur R.E. et al. Development and psychometric validation of the CliniB

cal Assessment Interview for Negative Symptoms (CAINS) // Schizophr Res. – 2011. –

Vol. 132. – P. 140–145.

35. Horan W.P., Kring A.M., Gur R.E. et al. Development and psychometric validation of the CliniB

cal Assessment Interview for Negative Symptoms (CAINS) // Schizophr Res. – 2011. –

Vol. 132. – P. 140–145.

36. Galderisi S., Mucci A., Buchanan R.W. et al. Negative symptoms of schizophrenia: new deB

velopments and unanswered research questions // Lancet Psychiatry. – 2018. – Vol. 5,

No. 8. – P. 664–677.

36. Galderisi S., Mucci A., Buchanan R.W. et al. Negative symptoms of schizophrenia: new deB

velopments and unanswered research questions // Lancet Psychiatry. – 2018. – Vol. 5,

No. 8. – P. 664–677.

37. Mucci A., Vignapiano A., Bitter I., et al. A large European, multicenter, multinational validaB

tion study of the Brief Negative Symptom Scale // Eur Neuropsychopharmacol. – 2019. –

Vol. 29. – No. 8. – P. 947–959.

37. Mucci A., Vignapiano A., Bitter I., et al. A large European, multicenter, multinational validaB

tion study of the Brief Negative Symptom Scale // Eur Neuropsychopharmacol. – 2019. –

Vol. 29 – No. 8. – P. 947–959.

38. Strauss G.P., Esfahlani F.Z., Galderisi S. et al. Network analysis reveals the latent structure

of negative symptoms in schizophrenia // Schizophr Bull. – 2018. – Vol. 29. – P. 133.

38. Strauss G.P., Esfahlani F.Z., Galderisi S. et al. Network analysis reveals the latent structure

of negative symptoms in schizophrenia // Schizophr Bull. – 2018. – Vol. 29. – P. 133.

39. Carpenter W.T. Jr., Heinrichs D.W., Wagman A.M. Deficit and nondeficit forms of schizoB

phrenia: the concept // Am J Psychiatry. – 1988. – Vol. 145, No. 5. – P. 578–583.

39. Carpenter W.T. Jr., Heinrichs D.W., Wagman A.M. Deficit and nondeficit forms of schizoB

phrenia: the concept // Am J Psychiatry. – 1988. – Vol. 145, No. 5. – P. 578–583.

40. Kirkpatrick B., Buchanan R.W., McKenney P.D. et al. The Schedule for the Deficit syndrome:

an instrument for research in schizophrenia // J Psychiatry Res. – 1989. – Vol. 30,

No. 2. – P. 119–123.

40. Kirkpatrick B., Buchanan R.W., McKenney P.D. et al. The Schedule for the Deficit syndrome:

an instrument for research in schizophrenia // J Psychiatry Res. – 1989. – Vol. 30,

No. 2. – P. 119–123.

41. Kirkpatrick B., Buchanan R.W., Ross D.E. et al. WTA separate disease within the syndrome

of schizophrenia // Jr Arch Gen Psychiatry. – 2001. – Vol. 58, No. 2. – P. 165–171.

41. Kirkpatrick B., Buchanan R.W., Ross D.E. et al. WTA separate disease within the syndrome

of schizophrenia // Jr Arch Gen Psychiatry. – 2001. – Vol. 58, No. 2. – P. 165–171.

42. Amador X.F., Flaum M., Andreasen N.C. et al. Awareness of illness in schizophrenia and

schizoaffective and mood disorders // Jr Arch Gen Psychiatry. – 1994. – Vol. 51. –

P. 826–836.

42. Amador X.F., Flaum M., Andreasen N.C. et al. Awareness of illness in schizophrenia and

schizoaffective and mood disorders // Jr Arch Gen Psychiatry. – 1994. – Vol. 51. –

P. 826–836.

43. Marder S., Galderisi S. The current conceptualization of negative symptoms in schizophreB

nia // World Psychiatry. – 2017. – Vol. 16. – P. 14–24.

43. Marder S., Galderisi S. The current conceptualization of negative symptoms in schizophreB

nia // World Psychiatry. – 2017. – Vol. 16. – P. 14–24.

44. Kirkpatrick B., Strauss G.P., Nguyen L. et al. The brief negative symptom scale: psychometric

properties // Schizophr Bull. – 2011. – Vol. 37, No. 2. – P. 300–305.

44. Kirkpatrick B., Strauss G.P., Nguyen L. et al. The brief negative symptom scale: psychometric

properties // Schizophr Bull. – 2011. – Vol. 37, No. 2. – P. 300–305.

45. Krause M., Zhu Y., Huhn M. et al. Antipsychotic drugs for patients with schizophrenia and

predominant or prominent negative symptoms: a systematic review and metaBanalysis //

Eur Arch Psychiatry Clin Neurosci. – 2018. – Vol. 268, No. 7. – P. 625–639.

45. Krause M., Zhu Y., Huhn M. et al. Antipsychotic drugs for patients with schizophrenia and

predominant or prominent negative symptoms: a systematic review and metaBanalysis //

Eur Arch Psychiatry Clin Neurosci. – 2018. – Vol. 268, No. 7. – P. 625–639.

46. Millan M.J., Andrieux A., Bartzokis G. et al. Altering the course of schizophrenia: progress

and perspectives // Nat Rev Drug Discov. – 2016. – Vol. 15. – P. 485–515.

46. Millan M.J., Andrieux A., Bartzokis G. et al. Altering the course of schizophrenia: progress

and perspectives // Nat Rev Drug Discov. – 2016. – Vol. 15. – P. 485–515.

47. Мосолов С.Н. Шкалы психометрической оценки симптоматики шизофрении и концепция

позитивных и негативных расстройств. – М.: Новый цвет, 2001. – 238 с.

47. Mosolov S.N. Shkaly` psixometricheskoj ocenki simptomatiki shizofrenii i koncepciya

pozitivny`x i negativny`x rasstrojstv. – M.: Novy`j czvet, 2001. – 238 s.

48. Kay S.R., Fiszbein A., Opler L.A. The Positive and Negative Syndrome Scale (PANSS) for

schizophrenia // Schizophr Bull. – 1987. – Vol. 13, No. 2. – P. 261–276.

48. Kay S.R., Fiszbein A., Opler L.A. The Positive and Negative Syndrome Scale (PANSS) for

schizophrenia // Schizophr Bull. – 1987. – Vol. 13, No. 2. – P. 261–276.

49. Buchanan R.W., Panagides J., Zhao J., et al. Asenapine versus olanzapine in people with

persistent negative symptoms of schizophrenia // J Clin Psychopharmacol. – 2012. –

Vol. 32, No. 1. – P. 36–45.

49. Buchanan R.W., Panagides J., Zhao J., et al. Asenapine versus olanzapine in people with

persistent negative symptoms of schizophrenia // J Clin Psychopharmacol. – 2012. –

Vol. 32, No. 1. – P. 36–45.

50. Mayerhoff A.D., Loebel A.D., Alvir J.M.J. et al. The deficit state in firstBepisode schizophreB

nia. //Am J Psychiatry. – 1994. – Vol. 151. – P. 1417–1429.

50. Mayerhoff A.D., Loebel A.D., Alvir J.M.J. et al. The deficit state in firstBepisode schizophreB

nia. //Am J Psychiatry. – 1994. – Vol. 151. – P. 1417–1429.

51. Edwards S.J., Braunholtz D.A., Lilford R.J. et al. Ethical issues in the design and conduct of

cluster randomised controlled trials // BMJ. – 1999. – Vol. 318, No. 7195. – P. 1407–

1409.

51. Edwards S.J., Braunholtz D.A., Lilford R.J. et al. Ethical issues in the design and conduct of

cluster randomised controlled trials // BMJ. – 1999. – Vol. 318, No. 7195. – P. 1407–

1409.

52. Malla A., Norman R., McLean T. et al. A Canadian programme for early intervention in

nonBCanadian programme for early intervention in nonaffective psychotic disorders // AusB

tralian and New Australian and New Zealand Journal of Psychiatry. – 2003. – Vol. 37. –

P. 407–413.

52. Malla A., Norman R., McLean T. et al. A Canadian programme for early intervention in

nonBCanadian programme for early intervention in nonaffective psychotic disorders // AusB

tralian and New Australian and New Zealand Journal of Psychiatry. – 2003. – Vol. 37. –

P. 407–413.

53. Buchanan R.W. Persistent negative symptoms in schizophrenia: an overview // Schizophr

Bull. – 2007. – Vol. 33. – P. 1013–1022.

53. Buchanan R.W. Persistent negative symptoms in schizophrenia: an overview // Schizophr

Bull. – 2007. – Vol. 33. – P. 1013–1022.

54. Stauffer V.L., Song G., Kinon B.J. et al. Responses to antipsychotic therapy among patients

with schizophrenia or schizoaffective disorder and either predominant or prominent negaB

tive symptoms // Schizophr Res. – 2012. – Vol. 134. – P. 195–201.

54. Stauffer V.L., Song G., Kinon B.J. et al. Responses to antipsychotic therapy among patients

with schizophrenia or schizoaffective disorder and either predominant or prominent negaB

tive symptoms // Schizophr Res. – 2012. – Vol. 134. – P. 195–201.

55. Alphs L., Panagides J., Lancaster S. Asenapine in the treatment of negative symptoms

of schizophrenia: clinical trial design and rationale // Psychopharmacol Bull. – 2007. –

Vol. 40. – P. 41–53.

55. Alphs L., Panagides J., Lancaster S. Asenapine in the treatment of negative symptoms

of schizophrenia: clinical trial design and rationale // Psychopharmacol Bull. – 2007. –

Vol. 40. – P. 41–53.

56. Riedel M., Muller N., Strassnig M. et al. Quetiapine has equivalent efficacy and superior

tolerability to risperidone in the treatment of schizophrenia with predominantly negative

symptoms // Eur Arch Psychiatry Clin Neurosci. – Vol. 255, No. 6. – P. 432–437.

56. Riedel M., Muller N., Strassnig M. et al. Quetiapine has equivalent efficacy and superior

tolerability to risperidone in the treatment of schizophrenia with predominantly negative

symptoms // Eur Arch Psychiatry Clin Neurosci. – Vol. 255, No. 6. – P. 432–437.

57. Mucci A., Merlotti E., Üçok A. et al. Primary and persistent negative symptoms: Concepts,

assessments and neurobiological bases // Schizophr Res. – 2017. – Vol. 186. – P. 19–28.

57. Mucci A., Merlotti E., Üçok A. et al. Primary and persistent negative symptoms: Concepts,

assessments and neurobiological bases // Schizophr Res. – 2017. – Vol. 186. – P. 19–28.

58. Marder S.R., Alphs L., Anghelescu IBG. et al. Issues and perspectives in designing cliniB

cal trials for negative symptoms in schizophrenia // Schizophr Res. – 2013. – Vol. 150,

No. 2–3. – P. 328–333.

58. Marder S.R., Alphs L., Anghelescu IBG. et al. Issues and perspectives in designing cliniB

cal trials for negative symptoms in schizophrenia // Schizophr Res. – 2013. – Vol. 150,

No. 2–3. – P. 328–333.

59. Rabinowitz J., Berardo C.G., BugarskiBKirola D. et al. Association of prominent positive

and prominent negative symptoms and functional health, wellBbeing, healthcareBrelated

quality of life and family burden: a CATIE analysis // Schizophr Res. – 2013. – Vol. 150. –

P. 339–342.

59. Rabinowitz J., Berardo C.G., BugarskiBKirola D. et al. Association of prominent positive

and prominent negative symptoms and functional health, wellBbeing, healthcareBrelated

quality of life and family burden: a CATIE analysis // Schizophr Res. – 2013. – Vol. 150. –

P. 339–342.

различных типов шизофрении — Центр лечения Баньяна

Психические расстройства сложны, и их трудно диагностировать. Часто у людей одновременно наблюдаются совпадающие симптомы или более одного расстройства. Из-за этих различий расстройства психического здоровья часто сначала классифицируются широким термином, а затем разбиваются на более конкретные расстройства. Один из таких примеров — шизофрения.

Что такое шизофрения?

Шизофрения — это расстройство психического здоровья, которое мешает человеку воспринимать реальность.Для них часто характерны бред и галлюцинации. Эти расстройства обычно серьезны и требуют психиатрической помощи, чтобы человек смог справиться со своими симптомами и вести более нормальный образ жизни.

Какие бывают типы шизофрении?

Шизофрения — это не только один тип расстройства. Этот термин используется для классификации ряда психических расстройств, относящихся к одному и тому же спектру. На самом деле существует несколько различных типов шизофрении в зависимости от симптомов человека, но, как правило, основные типы шизофрении включают параноидную шизофрению, кататоническую шизофрению, дезорганизованную или гебефреническую шизофрению, остаточную шизофрению и недифференцированную шизофрению.

Параноидальная шизофрения

Параноидальная шизофрения — это вид шизофрении, который обычно преувеличивается в фильмах и СМИ. Это наиболее распространенная форма шизофрении, которая обычно характеризуется положительными симптомами шизофрении, такими как бред и галлюцинации.

Кататоническая шизофрения

Этот редкий тип шизофрении уникален тем, что включает в себя физические движения. Кататония может быть самостоятельным заболеванием, но люди с кататонической шизофренией часто имеют негативные симптомы шизофрении и плохо реагируют на нее.Они могут не реагировать на раздражители, оставаться в странных положениях тела, делать странные движения или даже иметь жесткие конечности, которые будут оставаться в том положении, в которое они были перемещены.

Гебефреническая или дезорганизованная шизофрения

Гебефреническая шизофрения также называется дезорганизованной шизофренией, потому что у этих людей обычно неорганизованная речь и поведение. У них также могут быть неуместные эмоциональные реакции или отсутствие какой-либо эмоциональной реакции.

Остаточная шизофрения

Остаточная шизофрения используется, когда у людей в анамнезе есть положительные симптомы шизофрении, но в настоящее время есть только длительные отрицательные симптомы или их нет вообще.Эти затяжные симптомы могут включать плохое внимание, некоторую психическую дезорганизацию и эмоциональную замкнутость.

Недифференцированная шизофрения

Недифференцированная шизофрения — это классификация людей, которые могут не вписываться ни в одну из этих других классификаций шизофрении, поскольку у них проявляются симптомы более чем одного вида. У этих людей могут быть как положительные, так и отрицательные симптомы.

Хотя существуют разные типы шизофрении, эти расстройства относятся к разному, и их следует лечить как таковые.Лечение шизофрении будет отличаться не только в зависимости от типа шизофрении, но и от человека. Обычно лечение включает комбинацию лекарств и психотерапии.

Хотя шизофрения любого вида может мешать повседневной жизни человека, что еще хуже, некоторые люди, которые изо всех сил пытаются справиться со своими симптомами, могут обратиться к наркотикам или алкоголю. Когда это становится их нормой, у них может развиться расстройство, связанное с употреблением психоактивных веществ, и для лечения обеих проблем часто требуется лечение с двойным диагнозом.

Вместо того, чтобы позволять своему психическому здоровью или психическому здоровью вашего близкого человека продолжать создавать больше проблем, обратитесь за помощью прямо сейчас. В Banyan Mental Health мы помогаем людям научиться управлять своими симптомами, чтобы они могли двигаться вперед в своей жизни. Чтобы получить дополнительную информацию или начать работу, позвоните нам сегодня по телефону 888-280-4763.

4 типа шизофрении — Клиника Кливленда

Шизофрения — это психическое расстройство, которое нарушает ваше мышление и восприятие жизни.Это влияет на ваше взаимодействие с миром.

Клиника Кливленда — некоммерческий академический медицинский центр. Реклама на нашем сайте помогает поддерживать нашу миссию. Мы не поддерживаем продукты или услуги, не принадлежащие Cleveland Clinic. Политика

«Люди с шизофренией могут слышать голоса или шумы; стать очень параноиком; верят, что они обладают необычными способностями; думают, что другие контролируют их мысли, или наоборот; или считают, что мировые события связаны с ними », — объясняет психиатр Минни Бауэрс-Смит, доктор медицины.

Однако до диагностики может быть далеко. Пациенты и их семьи часто отказываются. В конце концов, это тяжелый диагноз.

Психиатры могут не сразу увидеть все симптомы пациента. И злоупотребление психоактивными веществами может быть фактором.

«Мы не сразу называем это шизофренией; диагноз может следовать за человеком на протяжении всей жизни, как только он занесен в его карту », — говорит д-р Бауэрс.

Каковы 4 основных типа шизофрении?

Шизофрения отличается от человека к человеку.Но есть четыре основные категории, в которые попадают пациенты:

Параноидальная шизофрения: У человека может быть крайняя паранойя, и он может действовать в соответствии с ней. «Они могут появиться у дверей ФБР и спросить:« Почему вы преследуете меня? »- говорит доктор Бауэрс. Они также могут вести себя странно, иметь неадекватные эмоциональные реакции и мало радоваться жизни.
Кататоническая шизофрения: Человек отключается эмоционально, умственно и физически. «Люди кажутся парализованными.У них нет выражения лица, и они могут долго стоять на месте », — говорит она. Нет желания есть, пить или мочиться. Когда кататония длится несколько часов, это становится неотложной медицинской помощью.
Недифференцированная шизофрения: У человека есть различные неопределенные симптомы. «Они не могут много говорить или выражать свои мысли. Они могут быть сбиты с толку и параноиками », — говорит д-р Бауэрс. Человек может не беспокоиться о том, чтобы переодеться или принять душ.
Шизоаффективное расстройство: У человека бредовое мышление и другие симптомы шизофрении.«Но у них также есть один или несколько симптомов расстройства настроения: депрессия, мания и / или гипомания», — говорит д-р Бауэрс.

Что происходит в больнице?

Около трети людей с шизофренией не верят, что с ними что-то не так. Многие другие не обращаются за помощью самостоятельно, по культурным причинам или из-за нехватки ресурсов.

Таким образом, проблемы часто обнаруживаются только тогда, когда их неустойчивое поведение или другие проблемы вызывают кризис. «Пациентов часто доставляют в больницу семья, учителя или полиция», — говорит д-р.Дачи.

Чтобы решить, следует ли кого-то принять, психиатры рассматривают, представляют ли пациенты риск для себя или других; могут ли они позаботиться о себе; и могут ли они получить пользу от стационарного лечения.

Как врачи диагностируют тип шизофрении?

Если пациента госпитализируют, психиатр разговаривает с ним и оценивает его поведение, рассматривает, были ли вызваны какие-либо симптомы алкоголем или наркотиками, просматривает любые записи из предыдущих госпитализаций и разговаривает с семьей.

«Сначала мы можем видеть только то, что пациент теряет связь с реальностью», — говорит д-р Бауэрс. «Возможно, нам понадобится больше времени, чтобы увидеть все симптомы шизофрении». Эти симптомы включают:

Устойчивые ложные убеждения.
Слышу голоса.
Видение видений или теней.
Подозрение и недоверие.

Правительственные постановления требуют, чтобы психиатры диагностировали определенный тип шизофрении, чтобы страховые компании получили зеленый свет на оплату лечения.

«Мы надеемся увидеть достаточно симптомов во время трех-, пяти- или десятидневного пребывания в больнице, чтобы прояснить тип шизофрении», — говорит она. «Но мы можем увидеть не все из них, поэтому первоначальный диагноз может быть не совсем правильным».

Какие методы лечения шизофрении?

Девяносто девять процентов пациентов с шизофренией нуждаются в пожизненном лечении антипсихотическими препаратами, консультировании и социальной реабилитации, говорит д-р Бауэрс.

«Это уменьшит их симптомы и поможет им обрести стабильность в жизни», — говорит она.

Нейролептики вводятся перорально или в виде инъекций. В зависимости от типа шизофрении могут потребоваться и другие лекарства:

Люди с параноидной шизофренией обычно хорошо реагируют на нейролептики, которые уменьшают параноидальное мышление и помогают им приспособиться к окружающей среде.
Людям с кататонической шизофренией бензодиазепины необходимы для расслабления мышц, что позволяет им стать более активными и реагировать на окружающую среду.
Люди с недифференцированной шизофренией медленнее реагируют на нейролептики, потому что мышление нарушено повсеместно.«Лекарство делает их более внимательными и способными заботиться о себе, но не всегда очищает их мышление», — говорит она.
Людям с шизоаффективным расстройством требуется комбинация нейролептиков и антидепрессантов или стабилизаторов настроения.

Несмотря на серьезные побочные эффекты, важно продолжать прием этих лекарств.

«Когда люди переходят и перестают принимать лекарства, их симптомы возвращаются, и они часто снова попадают в больницу», — говорит д-р Бауэрс. «Кроме того, чем больше у вас эпизодов, тем дальше вы отойдете от своего исходного уровня здоровья.”

Каковы долгосрочные перспективы?

Без постоянной помощи больные шизофренией могут быть несколько раз госпитализированы, потерять работу и потерять связь со своими семьями.

«Очень важно раннее лечение в любых условиях, которые лучше всего подходят для пациента», — говорит д-р Бауэрс. «Если они находятся в больнице, мы хотим быть уверены, что у них есть хороший план последующего ухода.

«Пациенты должны иметь четкое представление о том, как поддерживать свое здоровье, принимая лекарства, оставаясь трезвыми и пользуясь поддержкой общества.”

Это поможет им сохранить свою независимость и лучше функционировать в обществе.

Путь к диагностике, лечению и стабильности — непростой. Попутно она рекомендует получать образование и поддержку от национальных организаций, таких как Национальный альянс по психическим заболеваниям (NAMI), Recovery International и Emotions Anonymous.

Чтобы узнать о местных услугах, семьи могут обратиться в окружной совет по психическому здоровью, в местную больницу или центр психического здоровья.

Типы шизофрении — Mental Health UK

Существует несколько типов шизофрении.

Параноидальная шизофрения

Это наиболее распространенный тип шизофрении. Он может развиться в более позднем возрасте, чем другие формы. Симптомы включают галлюцинации и / или бред, но это может не повлиять на вашу речь и эмоции.

Гебефреническая шизофрения

Этот тип шизофрении, также известный как «дезорганизованная шизофрения», обычно развивается в возрасте 15–25 лет.Симптомы включают неорганизованное поведение и мысли, а также кратковременные иллюзии и галлюцинации. Возможно, у вас неорганизованная речь, и окружающим будет сложно вас понять.

Люди, живущие с дезорганизованной шизофренией, часто почти не проявляют эмоций в мимике, тоне голоса или манерах.

Кататоническая шизофрения

Это самый редкий диагноз шизофрении, характеризующийся необычными, ограниченными и внезапными движениями.Вы можете часто переключаться между очень активным и неподвижным. Вы можете не разговаривать много и подражать чужой речи и движениям.

Недифференцированная шизофрения

Ваш диагноз может иметь некоторые признаки параноидной, гебефренической или кататонической шизофрении, но он явно не подходит только к одному из этих типов.

Остаточная шизофрения

Вам может быть поставлен диагноз остаточной шизофрении, если у вас в анамнезе есть психоз, но вы испытываете только негативные симптомы (такие как медленное движение, плохая память, отсутствие концентрации и плохая гигиена).

Простая шизофрения

Простая шизофрения редко диагностируется в Великобритании. Негативные симптомы (такие как медленное движение, плохая память, недостаток концентрации и плохая гигиена) наиболее заметны на ранних этапах и ухудшаются, в то время как положительные симптомы (такие как галлюцинации, бред, неорганизованное мышление) возникают редко.

Ценестопатическая шизофрения

Люди с ценестопатической шизофренией испытывают необычные телесные ощущения.

Шизофрения неуточненная

Симптомы соответствуют общим условиям для диагноза, но не подпадают ни под одну из вышеперечисленных категорий.

Классификация шизофрении — wikidoc

Главный редактор: C. Майкл Гибсон, M.S., M.D. [1]; Заместитель главного редактора (ов): Виндхья Беллам Конда, M.B.B.S [2], Ирфан Дотани

Классификация

Исторически шизофрения на Западе подразделялась на простую, кататоническую, гебефреническую (теперь известную как дезорганизованная) и параноидальная.
DSM-IV содержит пять подклассов шизофрении: параноидальный, дезорганизованный, кататонический, недифференцированный и остаточный тип, но эта классификация была исключена из-за их ограниченной диагностической стабильности, низкой надежности и плохой валидности.^[1]

Не существует установленной системы для классификации шизофрении в соответствии с Руководством по диагностике и статистике психических расстройств, пятое издание (DSM-V)

Ссылки

↑ Оуэн MJ, Sawa A, Mortensen PB (2016). «Шизофрения». Ланцет . 388 (10039): 86–97. DOI: 10.1016 / S0140-6736 (15) 01121-6. PMC 4940219. PMID 26777917. CS1 maint: Несколько имен: список авторов (ссылка)
↑ Laursen TM, Munk-Olsen T, Vestergaard M (2012).«Ожидаемая продолжительность жизни и смертность от сердечно-сосудистых заболеваний у больных шизофренией». Curr Opin Psychiatry . 25 (2): 83–8. DOI: 10.1097 / YCO.0b013e32835035ca. PMID 22249081. CS1 maint: Несколько имен: список авторов (ссылка)
↑ ГББ 2015 Смертность и причины смерти соавторов (2016). «Глобальная, региональная и национальная продолжительность жизни, смертность от всех причин и смертность от конкретных причин для 249 причин смерти, 1980–2015 годы: систематический анализ для исследования глобального бремени болезней 2015». Ланцет . 388 (10053): 1459–1544. DOI: 10.1016 / S0140-6736 (16) 31012-1. PMC 5388903. PMID 27733281.
↑
Бакли П.Ф., Миллер Б.Дж., Лерер Д.С., Кастл-ди-джей (2009). «Сопутствующие психические заболевания и шизофрения». Шизофр Бык . 35 (2): 383–402. DOI: 10.1093 / schbul / sbn135. PMC 2659306. PMID 1

Шаблон: WH
Шаблон: WS

границ | Классификация больных шизофренией на основе функционального сетевого подключения в состоянии покоя

Введение

Популяционные исследования показывают, что распространенность всех психотических расстройств в течение жизни достигает 4% (http: // www.nimh.nih.gov/statistics/SMI_AASR.shtml). Эти расстройства могут значительно ухудшить нормальную жизнь и привести к огромным социальным издержкам (Rice, 1999). Клинически основанием для постановки диагноза являются рассказы пациента о собственном опыте и наблюдаемое поведение в течение длительного периода болезни. Перекрывающиеся симптомы психических расстройств и отсутствие стандартных клинических тестов, основанных на биологии, делают дифференциальную диагностику сложной задачей. Ранняя диагностика этих заболеваний может значительно улучшить реакцию на лечение и снизить связанные с этим расходы (McGlashan, 1998).

Достижения в области технологий нейровизуализации за последние два десятилетия открыли новое окно в структуру и функции здорового человеческого мозга, а также пролили свет на многие заболевания мозга, такие как шизофрения. Шизофрения — одно из наиболее распространенных психических расстройств, которым страдает около 1% населения во всем мире (Wyatt et al., 1995; Bhugra, 2005). Это разрушительное хроническое гетерогенное заболевание обычно характеризуется распадом восприятия реальности, когнитивными проблемами и хроническим течением с длительными нарушениями (Heinrichs and Zakzanis, 1998).У пациентов с шизофренией широко сообщается о множественных структурных и функциональных аномалиях мозга (Shenton et al., 2001; Calhoun et al., 2009a; Karlsgodt et al., 2010). Большинство исследований шизофрении, основанных на нейровизуализации, сосредоточено на выявлении отклонений некоторых характеристик (структурных или функциональных) в группе пациентов путем сравнения их с контрольной группой. Хотя многие из этих результатов являются статистически значимыми в среднем, способность различать эти признаки ставится под сомнение для целей классификации в каждом конкретном случае.Поскольку классификация предоставляет информацию по каждому отдельному предмету, это считается гораздо более сложной задачей, чем отчет о групповых различиях. В случае классификации пациентов с шизофренией небольшое количество обучающих выборок (субъектов) и многомерные данные затрудняют создание точного и надежного классификатора для такого неоднородного заболевания мозга.

В последнее время растет интерес к разработке объективных прогностических / диагностических инструментов, основанных на нейровизуализации и других данных, которые демонстрируют высокую точность и надежность.Относительно небольшое количество исследований по классификации пациентов с шизофренией на основе МРТ можно разделить на три категории в зависимости от типа используемых отличительных признаков: структурные (Csernansky et al., 2004; Nakamura et al., 2004; Davatzikos et al. ., 2005; Fan et al., 2005, 2007b; Caan et al., 2006; Pardo et al., 2006; Kawasaki et al., 2007; Yoon et al., 2007; Caprihan et al., 2008; Sun et al., al., 2009; Takayanagi et al., 2010, 2011; Ardekani et al., 2011), функционально на основе (Georgopoulos et al., 2007; Калхун и др., 2008b; Demirci et al., 2008a; Майкл и др., 2008; Arribas et al., 2010; Шен и др., 2010; Castro et al., 2011) или сочетание структурных и функциональных особенностей (Fan et al., 2007a; Ford et al., 2002).

В последние годы спонтанная модуляция сигнала, зависимого от уровня оксигенации крови (BOLD) во время состояния покоя, нашла плодотворное клиническое применение (Fox and Greicius, 2010). Эксперименты с фМРТ в состоянии покоя (рфМРТ) менее подвержены вариабельности в нескольких местах, позволяют сканировать более широкий круг пациентов и позволяют изучать несколько корковых систем из одного набора данных (Fox and Greicius, 2010).Более того, более точные карты связи могут быть обнаружены с использованием данных RFMRI по сравнению с данными fMRI на основе задач (Xiong et al., 1999). Имея обширную литературу по сравнению групп RFMRI, исследователи начали решать более сложную задачу — использовать обнаруженные отклонения или так называемые биомаркеры, чтобы отличить пациентов от здоровых людей. Основной целью этих исследований была болезнь Альцгеймера (Li et al., 2002; Greicius et al., 2004; Wang et al., 2006; Supekar et al., 2008). Однако данные RFMRI редко использовались для распознавания шизофрении (Cecchi et al., 2009; Шен и др., 2010; Du et al., 2012). Шен и др. (2010) использовали метод, основанный на атласе, для извлечения средних временных показателей 116 областей мозга в состоянии покоя как у здоровых людей из контрольной группы, так и у пациентов с шизофренией. Корреляция между этими временными курсами составила вектор признаков для каждого предмета. Используя методы выбора характеристик и уменьшения размерности, они снизили размерность до трех, где они классифицировали пациентов из контрольной группы с высокой точностью (93% для пациентов и 75% для здоровых людей).

Основной целью этого исследования является использование функций функциональной сетевой связи (FNC) в состоянии покоя для классификации пациентов с шизофренией. Используя методы функциональной связи (FC), исследователи показали нарушение функциональной интеграции у пациентов с шизофренией (Friston and Frith, 1995; Frith et al., 1995; Josin and Liddle, 2001; Bokde et al., 2006; Mikula and Niebur, 2006; Сальвадор и др., 2010). Liang et al. сообщили о снижении FC между островком, префронтальной долей и височной долей, а также об увеличении связи между мозжечком и несколькими другими областями мозга.Meyer-Lindenberg et al. (2001) сообщили об аномальных FC в лобно-височных взаимодействиях при шизофрении в выбранных областях интереса (ROI), используя сканирование мозга с помощью позитронно-эмиссионной томографии (ПЭТ) при выполнении задания на рабочую память. Сальвадор и др. (2010) сообщили о гипер-связности в медиальных и орбитальных структурах лобной доли и гипер-связности между этими областями и несколькими корковыми и подкорковыми структурами у пациентов с шизофренией. FC определяется как корреляция (или другие виды статистической зависимости) между пространственно удаленными областями мозга (Friston, 2002).Анализ FC документирует взаимодействие между областями мозга во время выполнения задачи, а также во время отдыха. Два широко используемых подхода FC: (a) анализ на основе семян (Biswal et al., 1995, 1997; Lowe et al., 1998; Cordes et al., 2000, 2002; Stein et al., 2000; Ford et al., ., 2005) и (б) пространственно-независимый компонентный анализ (ICA) (McKeown et al., 1998; Calhoun et al., 2001a; van de Ven et al., 2004; Esposito et al., 2005; Garrity et al. , 2007). В подходе на основе начального числа выбираются отдельные начальные воксели из предопределенных областей интереса (ROI), и затем вычисляется взаимная корреляция временных курсов (TC) других вокселей с выбранными начальными числами, чтобы получить карту корреляции.Затем эта карта может быть подвергнута пороговому значению, чтобы идентифицировать воксели, показывающие значимые FC с начальными вокселями.

Альтернативный подход основан на ICA, многомерном методе, управляемом данными, который в качестве метода слепого разделения источников может восстанавливать набор сигналов из их линейных смесей и дал плодотворные результаты с данными фМРТ (Calhoun et al., 2009b; Calhoun и Адали, 2012). ICA оценивает максимально независимые компоненты, используя меры независимости, основанные на статистике более высокого порядка. По сравнению с общими линейными моделями, ICA не требует конкретной временной модели (матрицы проектирования на основе задач), что делает его идеальным для анализа данных состояния покоя (Kiviniemi et al., 2003). В зависимости от формирования матрицы данных можно выполнять временную или пространственную ICA (sICA) для данных fMRI. sICA — преобладающий подход ICA, используемый для данных фМРТ (McKeown et al., 1998; Calhoun et al., 2001a, b). sICA разбивает данные фМРТ на набор максимально пространственно независимых карт и соответствующих им временных курсов. Каждая пороговая карта sICA может состоять из нескольких удаленных областей мозга, образующих функциональную сеть мозга. sICA генерирует согласованные пространственные карты (SM) при моделировании сложных данных фМРТ, собранных во время задачи или в состоянии покоя (Turner and Twieg, 2005), хотя задача может привести к тонкой модуляции пространственных паттернов (Calhoun et al., 2008а). Динамика BOLD-сигнала внутри одного компонента описывается TC этого компонента. Регионы, вносящие значительный вклад в данный компонент, функционально сильно связаны друг с другом.

Растет интерес к изучению ФК среди функциональных сетей мозга. Этот тип связи, который можно рассматривать как более высокий уровень FC, называется FNC (Jafri et al., 2008) и измеряет статистические зависимости между функциональными сетями мозга. Каждая функциональная сеть может состоять из нескольких удаленных областей мозга.Пространственные компоненты, полученные в результате sICA, максимально пространственно независимы, но их соответствующие временные ходы могут показывать значительную временную зависимость. Это свойство sICA делает его отличным выбором для изучения FNC, который можно изучить, анализируя эти более слабые зависимости между TC sICA. Эти зависимости можно анализировать с помощью методов корреляции (Jafri et al., 2008) или алгоритмов, таких как динамическое причинно-следственное моделирование (Stevens et al., 2007) или причинно-следственная связь Granger (Stevens et al., 2009; Havlicek et al., 2010).

Было показано, что существуют значительные различия FNC между больными шизофренией и контрольной группой в состоянии покоя, что, возможно, свидетельствует о недостаточности функциональной обработки мозга у пациентов (Jafri et al., 2008; Calhoun et al., 2009a, 2011 ). Джафри и др. (2008) сообщили об увеличении FNC среди лобных, височных, визуальных сетей и сетей по умолчанию и уменьшении FNC между височными и теменными сетями. Мы предположили, что нарушение функциональной интеграции у пациентов с шизофренией, зафиксированное анализом FNC, влечет за собой ценную информацию, которую можно использовать для автоматического распознавания пациентов.Чтобы проверить нашу гипотезу, мы впервые, насколько нам известно, провели технико-экономическое обоснование использования функций FNC для классификации больных шизофренией. Чтобы показать, что наш метод может обеспечить значимые результаты независимо от типа алгоритма машинного обучения, мы сообщаем результаты для нескольких методов линейной и нелинейной классификации, таких как линейный классификатор наименьших квадратов, линейный дискриминантный классификатор Фишера (LDC), квадратичный классификатор. классификатор, двоичное дерево решений, машина опорных векторов (SVM), k-ближайший сосед (KNN), искусственные нейронные сети (ANN), наивный байесовский классификатор, логистический линейный классификатор (LLC) и классификатор на основе различий.Были предприняты тщательные меры, чтобы избежать распространенных ошибок в исследованиях автоматической классификации, таких как использование очень маленькой когорты, использование тестовой информации набора данных на этапе обучения и неполный отчет о результатах (Demirci et al., 2008b). Результаты показывают, что предложенный метод позволяет классифицировать больных шизофренией с очень высокой специфичностью и чувствительностью.

Материалы и методы

Участники и описание парадигмы

За один сеанс были собраны данные фМРТ в состоянии покоя у 28 здоровых и 28 больных шизофренией.Участники дали письменное информированное согласие в Хартфордской больнице и Йельском IRB в Институте жизни и получили компенсацию за свое участие. Шизофрения была диагностирована в соответствии с критериями DSM-IV TR на основе структурированного клинического интервью (SCID) (First et al., 1995), проведенного медсестрой-исследователем, и просмотра медицинской карты. Критерии исключения включали всех участников с нарушением слуха или зрения, умственной отсталостью (полный IQ <70), черепно-мозговой травмой с потерей сознания более 15 минут, наличием или историей любого центрального неврологического заболевания и положительным тестом на беременность в моче.Участники также были исключены, если они соответствовали критериям алкогольной или наркотической зависимости в течение последних 6 месяцев или дали положительный результат (по оценке токсикологического анализа мочи в день сканирования). Хотя пациенты были немного старше контрольной группы (возраст SZ = 39,7 ± 10,1; возраст HC = 36,5 ± 11,3), разница не была статистически значимой (два образца t -тест p -значение: 0,27). Все, кроме трех пациентов и одного контроля, были правшами. Здоровые участники не принимали никаких расстройств DSM-IV TR Axis I (SCID) или психотропных препаратов и не имели родственников первой степени родства с психотическим заболеванием.

Получение изображений

сканов были получены в Исследовательском центре нейропсихиатрии им. Олина при Институте жизни / больнице Хартфорда на специализированном головном сканере Siemens Allegra 3T, оборудованном градиентом 40 мТл / м и стандартной квадратурной головной катушкой. Трансаксиальное функциональное сканирование было получено с использованием градиентного эхо-эхо-планарного изображения со следующими параметрами (время повторения (TR) = 1,50 с, время эхо-сигнала (TE) = 27 мс, поле зрения = 24 см, матрица сбора данных = 64 × 64, угол поворота = 70 °, размер вокселя = 3.75 × 3,75 × 4 мм ³, толщина среза = 4 мм, зазор = 1 мм, 29 срезов, прием по возрастанию). Вначале было выполнено шесть «фиктивных» сканирований, чтобы обеспечить продольное равновесие, после чего парадигма автоматически запускалась сканером. Сканирование в состоянии покоя состояло из одного 5-минутного прогона.

Предлагаемый подход

Блок-схема на рисунке 1 показывает наш подход. Мы случайным образом разделили данные на отдельные тренировки (16 здоровых субъектов + 16 пациентов) и тестирование (12 здоровых субъектов + 12 пациентов).Необработанные данные фМРТ сначала были предварительно обработаны. Затем данные обучения были проанализированы с помощью группы ICA. SM и временные интервалы для конкретных субъектов были рассчитаны с использованием реконструкции спины. Затем был проведен FNC-анализ по конкретным предметным временным курсам ICA. FNC рассчитывалась между каждой парой выбранных компонентов.

Рисунок 1. Предлагаемый подход. Розовые блоки вверху показывают этапы извлечения элементов. Поле статистического анализа (зеленое) не является частью подхода к классификации.Светло-зеленые блоки описывают этап классификации. Оранжевые облака обозначают соответствующие рисунки и таблицы в разделе результатов.

Несколько классификаторов были обучены с использованием данных обучения и оценивались с использованием данных тестирования. Перекрестная проверка без исключения (LOOCV) внутри обучающего набора использовалась для выбора гиперпараметров для классификаторов. Оптимальные параметры для соответствующих классификаторов были выбраны на основе усредненной ошибки валидации по 32 итерациям валидации.На этапе тестирования была проведена отдельная ICA для набора данных тестирования, и извлеченные сети мозга были сопоставлены с таковыми из обучающей ICA на основе максимального коэффициента корреляции Пирсона. Наконец, характеристики обученных классификаторов были оценены с использованием функций тестирования.

В качестве дополнительного исследования характеристики FNC были статистически проанализированы в каждой группе субъектов с использованием одного образца t -тестов и между группами с использованием двухвыборочных тестов t на обучающем наборе данных.Статистический тест в каждой группе проверяет нулевую гипотезу о том, что среднее значение каждого признака равно нулю. Характеристики, выжившие в тесте, имеют ненулевое среднее значение, которое является статистически значимым (что говорит нам о наличии значительной корреляции между парой компонентов). Два образца t -теста между группами проверяют нулевую гипотезу о том, что соответствующие характеристики FNC в двух группах (контрольная и пациенты) имеют одинаковое среднее значение. Характеристики, выжившие в этом тесте, значительно (со статистической точки зрения) различаются между контрольной группой и группой пациентов (и говорят нам, что корреляция между парой компонентов больше в одной группе по сравнению с другой группой).Обратите внимание, что эти результаты представлены в описательных целях, но не использовались для выбора функций или вообще в процессе классификации. Каждый из блоков на Рисунке 1 более подробно описан в следующих подразделах.

Предварительная обработка

Данные были предварительно обработаны с использованием программного обеспечения SPM5 (http://fil.ion.ucl.ac.uk), скорректированы по движению, пространственно нормализованы в стандартное пространство MNI и слегка субдискретизированы до размера вокселя 3 × 3 × 3 мм ³, в результате 53 × 63 × 46 вокселей.Затем было выполнено пространственное сглаживание с гауссовым ядром 10 × 10 × 10 мм ³ FWHM.

Группа реконструкции ВСА и спины

До ICA размерность данных снижалась на двух уровнях с помощью анализа главных компонентов (PCA). Сначала на предметном уровне размерность была уменьшена до 80. Затем сокращенные данные от всех испытуемых и все сеансы были объединены вместе и подвергнуты еще одному этапу сокращения. Количество компонентов для редукции второго уровня оценивается в 20 по критерию минимальной длины описания (MDL) (Li et al., 2007). Это также количество компонентов ИС. Обратите внимание, что MDL — это подход, основанный на данных, поэтому он не зависит от того, собираются ли данные в состоянии покоя или во время выполнения задачи.

Infomax group sICA (Calhoun et al., 2001a) была проведена для разложения агрегированных данных на компоненты с использованием программного обеспечения GIFT (http://icatb.sourceforge.net/). SICA, применяемый к данным fMRI, идентифицирует временно-когерентные сети (TCN) путем оценки максимально независимых пространственных источников, называемых SM и их соответствующими TC.

Чтобы проверить количество компонентов ICA, выбранных MDL, а также измерить надежность каждого из них, ICA был повторен 10 раз с использованием ICASSO (http://www.cis.hut.fi/projects/ica/icasso). Каждый раз алгоритм ICA запускался с другой начальной точки, и полученные компоненты были сгруппированы для оценки надежности разложения (Himberg et al., 2004). Устойчивость и надежность компонентов были хорошо подтверждены результатами ICASSO, показывающими компактные кластеры.

Для оценки SM и TC, специфичных для субъектов, был использован подход обратной реконструкции, основанный на сжатии и проекции PCA (Calhoun et al., 2001b; Erhardt et al., 2010). Индивидуальные ТК были реконструированы отдельно для пациентов и контрольной группы.

Выбор компонентов

SM были реконструированы и преобразованы в значения Z для каждого из субъектов. Все компоненты были осмотрены визуально, и были выбраны неискусственные компоненты.Ожидается, что неартефактные компоненты будут иметь пиковую активацию в сером веществе и имеют низкое пространственное перекрытие с известными артефактами желудочков, сосудов, движения и восприимчивости.

Функциональная возможность подключения к сети

Набор инструментов FNC (http://mialab.mrn.org/software/#fnc) использовался для анализа FNC. Как упоминалось ранее, между TC sICA может существовать значительная временная корреляция. Набор инструментов FNC вычисляет максимальную запаздывающую корреляцию между компонентами. Максимальную корреляцию с задержкой рассчитывали, как в (Jafri et al., 2008). Сначала TC компонентов ICA были интерполированы, чтобы позволить нам обнаруживать любые задержки меньше TR сканера (Calhoun et al., 2000; Ford et al., 2005). Мы предполагаем ρ для коэффициента корреляции Пирсона между двумя ТК с именами X¯ и Y¯ размерностью T × 1, где T — количество моментов времени в TC. Начальная контрольная точка TC называется i _o, а Δ i представляет собой нецелое изменение во времени.ρ _{Δ i} представляет корреляцию Пирсона между X¯i0, который является вектором в контрольной точке времени i _o, и Y¯i0 + Δi, который представляет собой вектор Y¯, сдвинутый на Δ i относительно опорной точки. момент времени. Эту корреляцию между точками перекрытия X¯i0 и Y¯i0 + Δi можно вычислить следующим образом:

ρΔi = (X¯i0T) (Y¯i0 + Δi) X¯i0TX¯i0 × Y¯i0 + ΔiTY¯i0 + Δi (1)

Вектор ρ _{Δ i} вычисляется для каждой пары TC, когда один из TC сдвигается на Δ i единиц от −3 до +3 с (т.е.е., ± 2 т.р.). Максимальная корреляция и соответствующее отставание рассчитываются и сохраняются для каждого из испытуемых и отдельно для отдыха и задания. Учет запаздывания между сигналами важен для учета различий в формах гемодинамической реакции между областями мозга, а также между субъектами. Хотя запаздывание может дать представление о временном порядке ТК фМРТ, источник запаздывания полностью не изучен и может быть связан со смесью функциональных и физиологических эффектов. По этим причинам мы не будем сообщать о каком-либо анализе параметра запаздывания в этой статье.Задержка, соответствующая максимальной корреляции, проверялась, чтобы она распределялась в интервале ± 3 с и часто отклонялась от ее максимума или минимума.

Перед вычислением корреляций TC ICA были отфильтрованы. Есть отчеты, которые показывают, что относящаяся к задаче и другая интересная информация находится на более низких частотах, в то время как шум и артефакты в основном вносят вклад в высокочастотное содержимое TC (Cordes et al., 2001). Мы применили полосовой фильтр Баттерворта с частотами среза 0,017 Гц и 0.15 Гц для ТК ICA. Кроме того, мы регрессировали параметры движения из значений FNC, чтобы удалить из анализа любое смещение движения.

Статистический анализ

Для всех анализов FNC корреляции были преобразованы в z -баллов с использованием преобразования Фишера [ z = arctanh ( r )]. Затем устойчивость максимальной запаздывающей корреляции между каждой парой ТК тестировалась отдельно для отдыха и задания с использованием тестов t . Наконец, чтобы определить значительную разницу между отдыхом и заданием, в двух группах были проведены парные тесты t .Пороговое значение p для всех тестов было установлено на уровне p <0,05 и было скорректировано для множественных сравнений с использованием метода ложного обнаружения (FDR) (Genovese et al., 2002).

Классификация

Мы оценили эффективность нескольких хорошо известных линейных и нелинейных классификаторов. Это даст нам лучшее представление о сложности функций. Если более простые классификаторы (например, линейные классификаторы) успешно классифицируют данные, это означает, что функции имеют простую структуру (классы почти линейно разделяются).Однако, если только сложные нелинейные классификаторы успешно классифицируют данные, это указывает на то, что данные имеют более сложную структуру. Граница решения в линейном классификаторе — это гиперплоскость, в то время как в нелинейном классификаторе граница может принимать любую форму. В другом смысле классификаторы можно разделить на генеративные и дискриминационные. В генеративных классификаторах моделируются функции плотности вероятности (pdf) всех классов, а теорема Байеса дает апостериорные вероятности.С другой стороны, дискриминантные классификаторы пытаются оценить апостериорную вероятность напрямую или пропускают сложный этап оценки PDF и определяют границу принятия решения на основе наблюдаемых данных (дискриминантные методы). Генеративные методы часто проще и эффективнее с вычислительной точки зрения, но требуют оценки PDF, что требует значительного количества данных. Для сложных наборов данных с небольшим количеством обучающих выборок дискриминационные методы обеспечивают лучшую производительность. Следует отметить, что в этом исследовании мы вычислили априорные вероятности для двух классов на основе данных (которые равны), поскольку распределение данных сильно отличается от реальной распространенности шизофрении (около 1%).Все классификаторы были реализованы с использованием Matlab (MathWorks, Inc.). Наивные байесовские, логистические линейные и квадратичные классификаторы вместе с деревьями решений (DT) были реализованы с использованием PRTools (http://www.prtools.org), который представляет собой набор инструментов для распознавания образов на основе Matlab (Duin et al., 2007). В этом разделе мы кратко рассмотрим эти методы.

Линейные методы.

Линейный байесовский нормальный классификатор . Этот простой классификатор предполагает гауссовский PDF-файл для обоих классов с равными ковариационными матрицами, но разными средствами.Совместная ковариационная матрица — это средневзвешенное значение матриц ковариации классов (взвешенное по априорным вероятностям). Используя правило Байеса, эти предположения приводят к линейной границе решения. Этот классификатор также называют LDC (Duda et al., 2001).

Линейный классификатор Фишера (FLC) . Линейный дискриминант Фишера рассматривает классификацию как задачу уменьшения размерности. Формулировка Фишера пытается максимизировать разделение средних классов при минимальном перекрытии классов при уменьшении линейной размерности.Этот выбор направления для проекции можно использовать в качестве линейного классификатора в двухклассовой задаче. Линейный классификатор Фишера является частным случаем линейного классификатора минимальных квадратов (Bishop, 2006).

Логистический линейный классификатор (ООО) . Логистическая регрессия в методе обучения функций из f : X → Y . X = [ X ₁ X ₂… X _n] — обучающий вектор с переменными n и целевое значение (класс).Логистическая регрессия предполагает параметрическое распределение P ( Y | X ). Параметры оцениваются на основе данных обучения. Предполагая, что это двоичный код (проблема двух классов), логистическую регрессию можно сформулировать следующим образом:

P (Y = 0 | X = ехр (w0 + ∑i = 1nwiXi) 1 + ехр (w0 + ∑i = 1nwiXi) (2)

P (Y = 1 | X) = 11 + ехр (w0 + ∑i = 1nwiXi) (3)

Одним из хороших свойств логистической регрессии является ее способность обеспечивать линейный дискриминант между двумя классами. Каждому новому объекту присваивается класс, который имеет большую вероятность для этого объекта.Упрощение этого правила приводит к правилу классификации:

если w0 + ∑i = 1nwiXi> 0 → Y = 0 В противном случае Y = 1 (4)

LLC также предоставляет вес для каждой функции, поэтому его можно использовать для ранжирования функций.

Линейный классификатор персептронов . Этот классический линейный дискриминант пытается минимизировать функцию ошибок, которая представляет собой количество ошибочных классификаций. Этот классификатор можно рассматривать как простую ИНС прямого распространения (Розенблатт, 1958). Сначала входной вектор преобразуется с помощью нелинейного преобразования, чтобы получить вектор признаков.Затем алгоритм пытается изменить весовой вектор нейронной сети, используя алгоритм стохастического спуска градиента, чтобы минимизировать ошибку итеративным способом. На каждой итерации вектор веса сети управляется правилом обучения персептрона. Теорема о конвергенции перцептрона гарантирует, что алгоритм обучения перцептрона может найти решение за конечное число шагов, если такое решение (данные линейно разделимы) существует (Block et al., 1962).

Линейная опорная векторная машина (SVM) .За последние 15 лет после работы Cortes et al. (Cortes and Vapnik, 1995), SVM оказалась полезной во многих задачах машинного обучения и анализа распознавания образов. Более того, когда классы данных неоднородны с небольшим количеством обучающих выборок, SVM оказываются особенно полезными (Melgani and Bruzzone, 2004). Этот двоичный классификатор направлен на поиск гиперплоскости, которая максимизирует разницу между двумя классами. Обучающие выборки, наиболее близкие к границе решения, называются опорными векторами.Допуская маржу (называемую мягким запасом), которая допускает неправильную классификацию некоторых зашумленных выборок, SVM позволяет избежать проблемы переобучения.

Нелинейные методы.

К-ближайший сосед . KNN — это метод классификации объектов на основе близости к обучающим выборкам (Cover and Hart, 1967). Этот метод обучения на основе экземпляров является одним из самых простых подходов к машинному обучению. Каждый объект классифицируется большинством голосов обучающих выборок в округе.Наиболее распространенный класс среди k ближайших соседей определяется и присваивается объекту (Bremner et al., 2005). KNN может привести к сложным границам принятия решений. Оптимальное значение k определяется перекрестной проверкой. Для измерения близости выборок могут использоваться различные метрики расстояния, такие как евклидово, городской квартал, косинус и корреляция. KNN является быстрым, простым и гарантирует количество ошибок не хуже, чем в два раза больше байесовской ошибки, если объем данных приближается к бесконечности.В нашем анализе мы использовали только метрику евклидова расстояния.

Наивный байесовский классификатор (NBC) . Наивный байесовский классификатор — это простой генеративный классификатор, основанный на теореме Байеса. Наивное предположение NBC состоит в том, что он предполагает независимость функций. Хотя это чрезмерно упрощенное предположение нарушается в большинстве задач машинного обучения, этот подход очень хорошо работал для многих сложных задач, даже когда предположение о независимости неверно (Domingos and Pazzani, 1997; Rish, 2001).Одним из основных преимуществ NBC является то, что для оценки параметров функции PDF для каждой функции требуется небольшой объем данных. Поскольку предполагается, что функции независимы, объединенный PDF-файл функций представляет собой просто умножение отдельных PDF-файлов каждой функции. При работе с непрерывными данными обычно предполагается гауссовское распределение для каждой функции. Параметры PDF оцениваются по данным обучения. NBC довольно хорошо справляется с задачами фильтрации спама (Seewald, 2007).

Квадратичный байесовский нормальный классификатор . Квадратичный дискриминантный анализ (КДК) тесно связан с линейным дискриминантным анализом. Предполагается, что данные обычно распределены с различными матрицами среднего и ковариационной матрицей. Это приводит к квадратичной границе решения (Дуда и др., 2001).

Дерево двоичных решений . DT находят применение в широком спектре приложений. DT разделяет входное пространство на кубические области. При классификации метка класса присваивается каждой области во входном пространстве.Интерпретируемость DT делает их очень популярными, особенно в медицинской диагностике (Bishop, 2006). Каждое решение является результатом последовательности бинарных решений. Чтобы изучить модель на обучающих выборках, необходимо определить структуру дерева и пороговое значение для каждого узла. Существует множество вариантов DT, но большинство из них основаны на жадном поиске сверху вниз в пространстве возможных деревьев, называемом алгоритмом ID3 (Quinlan, 1987) и его преемником C4.5 (Quinlan, 1993). Выбор оптимальной древовидной структуры обычно невозможен из-за большого количества возможностей.Обычно дерево начинается с одного корневого узла, а затем на каждом шаге к дереву добавляется один узел. Это называется жадной стратегией выращивания дерева. На каждом узле должен быть выбран атрибут (функция) для тестирования. Существует несколько критериев для измерения ценности каждой характеристики, таких как информационная выгода, индекс разнообразия, критерий Фишера (тот же, что используется в дискриминантном анализе Фишера) и коэффициент усиления. Пороговые значения и структура дерева выбираются таким образом, чтобы ошибка классификации была минимальной.Также необходимо разработать критерий прекращения роста дерева (обрезки). Часто дерево полностью вырастает, а затем его снова обрезают, чтобы найти лучшее дерево для этой структуры. Графическое представление и интерпретируемость DT делает их очень популярными. Однако, поскольку края областей принятия решений выровнены с осью пространства признаков, они очень неоптимальны (Bishop, 2006). Одно из главных преимуществ DT — интерпретируемость. Более того, они показывают важность каждой функции для классификации в графической иллюстрации.

Искусственные нейронные сети . Многослойная ИНС — это расширение линейного классификатора персептронов. Эти сети могут привести к сложным нелинейным границам принятия решений. Хорошо известная структура древовидной структуры: входной слой, скрытый слой и выходной слой. Каждый нейрон в каждом слое связан с другими нейронами последующих слоев. Нелинейная передаточная функция нейронов в скрытом слое может принимать любую форму, например сигмовидную. Вес узлов изменяется с помощью метода, называемого обратным распространением (Werbos, 1990).На каждой итерации выходные данные сети сравниваются с правильными ответами, и на основе предварительно определенной функции ошибок вычисляется значение ошибки. Эта ошибка возвращается в сеть, и веса каждого узла корректируются, чтобы минимизировать эту ошибку. Это можно сделать методом градиентного спуска, если функция активации дифференцируема. Другой метод минимизации ошибки — использование алгоритма Левенберга – Марквардта (Левенберг, 1944).

Другой класс ИНС использует функцию активации радиального базиса в скрытом слое (Chen et al., 1991). Обычно для такой сети требуется больше нейронов, чем для стандартной сети прямого обратного распространения, но ее можно обучить намного быстрее. Топологию ИНС, использованную в этом исследовании, можно найти в разделе «Результаты».

Машина нелинейных опорных векторов . Используя трюк с ядром, SVM может отображать нелинейно разделимые данные в пространство более высокой размерности, где образцы, как мы надеемся, линейно разделимы. Это сопоставление с пространством более высокой размерности сложно, но поскольку формулировка SVM зависит от внутреннего продукта каждой обучающей выборки с опорными векторами, ядро определяется как этот внутренний продукт, поэтому проблема решается так же, как и в линейном случае.Существует много ядерных функций, но наиболее широко используемые из них — это радиальная базисная функция Гаусса (RBF) и полиномиальное ядро. В ядре есть по крайней мере один параметр (за исключением линейного ядра), который следует оптимизировать вместе с мягким запасом, обычно путем поиска по сетке по разумным значениям этого параметра. RBF и полиномиальные ядра определены ниже:

К (Xi, X) = ехр (−‖xi − x‖σ) (5)

В приведенных выше уравнениях опорные векторы обозначены x _i, а каждая тренировочная точка обозначена x .σ — параметр, пропорциональный ширине ядра RBF. p — степень полиномиального ядра. Подробную математическую формулировку SVM можно найти в Burges (1998).

Выбор параметра

Параметры для каждого классификатора были выбраны путем поиска по сетке. К сожалению, нет точного теоретического решения для оптимального значения для большинства параметров. Параметры были выбраны на основе средней ошибки валидации.

Эффект от лекарства

Одним из ограничений этого исследования является тот факт, что пациенты получают лекарственные препараты.Крайне желательно оценить эффективность предлагаемого метода у больных шизофренией с диагнозом, которые еще не лечились. Было показано, что антипсихотические препараты нормализуют работу мозга больных шизофренией (Davis et al., 2005). Более того, в предыдущих исследованиях фМРТ и ЭЭГ пациентов с шизофренией, не принимавших лекарственные препараты, сообщалось об изменении ФК (Omori et al., 1995; Meyer-Lindenberg et al., 2005).

Было показано, что основными мишенями антипсихотического лечения пациентов с шизофренией являются корковые и подкорковые двигательные сети (Wenz et al., 1994; Muller et al., 2003; Rogowska et al., 2004; Abbott et al., 2011). Недавно было изучено влияние лечения антипсихотиками на ФНК в состоянии покоя (Lui et al., 2010), и было показано, что после лечения у пациентов наблюдались три изменения связности по сравнению со здоровыми людьми из контрольной группы. Из этих трех изменений только одно (FNC между височной и теменной сетью) присутствовало в этом исследовании. Чтобы еще больше снизить влияние лекарств на результаты классификации, мы повторили классификацию со всеми описанными методами по сокращенному набору признаков, из которых были исключены особенности, связанные с двигательной сетью, а также височно-теменная функция FNC.

Результаты

Из 20 компонентов ICA 9 компонентов были выбраны как неискусственные, релевантные сети. Поскольку мы выбрали девять компонентов IC, и нас интересовала возможность соединения между каждой парой сетей, мы получили 36 функций FNC для каждого предмета (92). На рисунке 2 показаны SM выбранных компонентов IC. К этим сетям относятся слуховая сеть (IC # 2), лобно-теменная сеть (IC № 6 и 9), сети стандартного режима (IC № 12, 13 и 19), визуальные сети (IC № 15 и 20) и моторные сети. сеть (IC # 18).Подробная информация о каждой пространственной карте, такая как области активации, площадь Бродмана, объем и пик активации t -значение и координаты, представлены в таблице 1.

Рис. 2. Пространственные карты девяти выбранных компонентов ИС .

Таблица 1. Области мозга, соответствующие области Бродмана, объемы, максимум t -значения и пространственные координаты каждого компонента в пространстве талайраха .

Максимальное запаздывание корреляции было вычислено для каждого из субъектов в каждой группе.Для каждой из пар корреляций был проведен тест Стьюдента t с скорректированным FDR порогом значения p 0,05 для выявления значимых корреляций. На рисунке 3 показана средняя корреляция и соответствующие значения t . Черные кружки определяют корреляционные пары, выдержавшие тест t . Видно, что в контрольной группе более значимые корреляционные пары (12), чем в группе пациентов (10). Интересно отметить, что средняя корреляция между слуховой сетью (IC № 2) с каждой из зрительных сетей (IC № 15 и 20) и моторной сетью (IC № 18) значима для здоровой группы, но не для пациентов.Чтобы определить, какие пары корреляции значительно различаются между двумя группами, было проведено два образца t -теста с скорректированным FDR порогом значения p , равным 0,05. Также для каждой пары корреляций вычислялась средняя разница корреляции между двумя группами (контрольные пациенты). Эти результаты показаны на рисунке 4. Пары, отмеченные звездочкой, указывают на те особенности, которые выжили в парном тесте t .

Рис. 3. Слева: Среднее значение пар корреляции для контроля и пациентов. Справа: T -значение каждой корреляционной пары, полученное в результате теста студента t с p -значение порога 0,05 с поправкой на FDR. Черные кружки обозначают пары, выдержавшие тест t .

Рис. 4. Слева: Средняя разница корреляции между контрольными субъектами и пациентами (контроль-пациент). Справа: T -значение, полученное из двух выборок t -тест с p -значение порога 0.05 исправлено для FDR. Звездочки показывают пары, которые выдержали парный тест t .

Результаты классификации набора данных тестирования для описанных методов классификации (раздел Классификация) сведены в Таблицу 2. Для каждого метода представлены общая точность классификации, чувствительность, специфичность, положительная прогностическая ценность (PPN) и отрицательная прогностическая ценность (NPV). Более того, мы представили биномиальный доверительный интервал Вильсона (Wilson, 1927) для каждого классификатора. Для соответствующих методов выбор параметров, выбранных на этапе обучения, а также топология ИНС также включены в таблицу 2.Как обсуждалось в разделе «Влияние лекарств», чтобы уменьшить влияние лекарств на результаты классификации, мы повторили анализ сокращенного набора признаков. Из 36 признаков 9 признаков, которые были более восприимчивы к лекарствам, были исключены из набора признаков, и вся классификация была повторена для остальных 27 признаков. Исключены 8 функций, связанных с двигателем (все функции FNC с участием IC18), а также височно-теменная функция (FNC между IC2 и IC15). Результаты представлены в таблице 3.

Таблица 2. Результаты тестирования классификации с использованием полного набора функций .

Таблица 3. Результаты тестирования классификации с использованием сокращенного набора признаков (27 признаков) .

Одним из основных преимуществ использования DT является графическое представление. Можно схематически представить альтернативы решений и возможные результаты. Визуальный подход особенно полезен для понимания последовательных решений и зависимостей результатов.DT для критериев Фишера и получения информации показаны на рисунках 5 и 6 соответственно.

Рисунок 5. Дерево решений Фишера, использующее полный набор функций. Это дерево включает 8 функций в 10 узлах.

Рисунок 6. Дерево принятия решений о получении информации с использованием полного набора функций. Это дерево включает шесть элементов в шести узлах.

Обсуждение и выводы

Мы исследовали, могут ли признаки ФК в состоянии покоя различать пациентов с шизофренией и здоровые контрольные группы.Используя группу ICA, обучающий набор данных был разложен на независимые пространственные компоненты и их соответствующие TC. Затем был вычислен FNC между каждой парой функциональных сетей на основе восстановленных данных с использованием метода корреляции с максимальным запаздыванием. Несколько линейных и нелинейных классификаторов были обучены с использованием обучающих данных и оценены с использованием данных тестирования. Одна из распространенных ошибок при классификации психических заболеваний — это использование перекрестной проверки для измерения обобщенной ошибки (Wood et al., 2007; Demirci et al., 2008b). Другой ловушкой является выбор параметра / модели таким образом, чтобы максимизировать производительность в конечном классификаторе в наборе данных тестирования (Demirci et al., 2008b). Чтобы этого избежать, мы использовали отдельные наборы данных для обучения и тестирования. Отдельные ICA были выполнены для наборов данных для обучения и тестирования. Перекрестная проверка использовалась на этапе обучения только для выбора параметра / модели. ICA успешно извлекла похожие неартефактические сети как из обучающих, так и из тестовых наборов данных.Это неудивительно, поскольку было показано, что существует несколько согласованных функциональных сетей между субъектами в состоянии покоя (Damoiseaux et al., 2006; Smith et al., 2009; Allen et al., 2011).

Высокая точность различных классификаторов в этом исследовании подтверждает гипотезу разрыва связи у пациентов с шизофренией (Friston and Frith, 1995; Frith et al., 1995; Josin and Liddle, 2001; Bokde et al., 2006; Mikula and Niebur, 2006; Сальвадор и др., 2010). Используя методы FC, исследователи показали нарушение паттернов связи у пациентов с шизофренией во время отдыха и выполнения задач в нескольких областях мозга (Meyer-Lindenberg et al., 2001; Боксман и др., 2005; Хани и др., 2005; Лян и др., 2006; Джафри и др., 2008). В нашем эксперименте было обнаружено, что связь между двумя узлами DMN (IC № 12 и 13) у пациентов с шизофренией была значительно ниже, чем у здоровых людей (рис. 4). Это снижение в DMN-связности интересно и согласуется с недавними выводами (Camchong et al., 2011; Mingoia et al., 2012; Orliac et al., 2013). Одним из объяснений может быть истончение серого вещества и более выраженная психопатология у пациентов (Goghari et al., 2007; Jang et al., 2011). Некоторые недавние исследования DTI показали анатомическое разъединение в нескольких областях мозга в височной и лобной долях у пациентов с шизофренией (Buchsbaum et al., 2006). Более того, некоторые исследования связывают анатомическое повреждение и отключение ФК у пациентов путем совместного анализа DTI и функциональных данных (Zhou et al., 2008). Эта анатомо-функциональная ассоциация может быть причиной успешных исследований автоматической диагностики с использованием DTI (Caprihan et al., 2008; Ardekani et al., 2011) и исследований фМРТ (Georgopoulos et al., 2007; Калхун и др., 2008b; Demirci et al., 2008a; Майкл и др., 2008; Arribas et al., 2010; Шен и др., 2010). В то время как анатомические исследования с использованием DTI или структурной МРТ популярны при классификации пациентов с шизофренией, функциональные исследования ограничиваются в основном исследованиями, основанными на задачах. Исследования состояния покоя при классификации шизофрении редки и были начаты совсем недавно (Shen et al., 2010; Venkataraman et al., 2012). В большинстве исследований подключения с помощью фМРТ (в состоянии покоя или на основе задач) использовались функции FC, что означает, что эти функции представляют собой временные статистические зависимости между областями мозга.Использование методов FC имеет некоторые ограничения, такие как выбор начального вокселя в каждой области (который может быть разным для пациентов и контрольной группы) и очень большое количество извлекаемых функций. Шен и др. Извлекли средние временные интервалы из 116 областей мозга, что означает 6670 характеристик для каждого предмета. Большое количество функций требует дополнительных шагов, таких как выбор и сокращение функций, чтобы избежать проклятия размерности. Более того, большинство таких характеристик не являются дискриминационными. С другой стороны, использование FNC не требует выбора начального вокселя.Более того, количество извлекаемых признаков намного меньше, чем у методов FC (36 признаков в нашем эксперименте на основе 9 функциональных сетей). Основываясь на наших экспериментах, можно сделать вывод, что методология FNC — это краткая абстракция паттерна связности в мозге, который может успешно уловить различия между пациентами с шизофренией и здоровыми людьми из контрольной группы.

Мы представили подробные результаты классификации (чувствительность, специфичность, положительная прогностическая ценность и отрицательная прогностическая ценность), а также биномиальный доверительный интервал Вильсона для каждого метода классификации.Результаты классификации в Таблице 2 показывают, что нелинейные методы превосходят линейные методы, как и ожидалось. Среди линейных методов, LDC, Perceptron и линейный SVM выполнялись с превышением вероятности (нижняя граница биномиального доверительного интервала Вильсона превышает 50%). Все линейные методы показывают большую специфичность, чем чувствительность. За исключением квадратичного классификатора, все нелинейные методы выполняются с упором на шанс. В целом дискриминационные подходы превзошли генеративные методы. Как правило, в этом исследовании, чем меньше предположений о данных, тем выше производительность.Простые классификаторы, такие как KNN и дерево решений, очень хорошо справились с этой конкретной проблемой машинного обучения. Кроме того, нелинейная SVM показала значительную производительность только с одним неправильно классифицированным образцом. Несмотря на чрезмерно упрощенные предположения и немногочисленные данные по обучению, доступные в этом исследовании, эффективность наивного метода Байеса несколько выше вероятности (79,17% общей производительности). Плохая классификация была получена с использованием квадратичного классификатора. Можно предположить, что предположения этого классификатора о том, что два класса нормально распределены с разными средними и ковариационными матрицами, недействительны или небольшого количества данных недостаточно для точной оценки среднего и ковариационной матрицы каждого классификатора.Следует отметить, что выводы относительно производительности различных классификаторов ограничиваются этой конкретной проблемой с использованием одного набора данных. Производительность каждого алгоритма машинного обучения зависит от набора данных, и сравнение различных классификаторов подробно исследовано в литературе по машинному обучению. Поскольку наша основная цель не сравнивать классификаторы, мы не проводили статистические тесты для сравнения их производительности, а просто сообщали биномиальный интервал оценок Вильсона для каждого классификатора.

Таблица 3 показывает результат классификации по сокращенному набору признаков. Удивительно, но общая ошибка была уменьшена для всех линейных методов, кроме линейного персептрона. Основной причиной этого явления может быть проклятие размерности (Pearlson, 2009), поскольку у нас есть только 32 образца для обучения и 36 функций. Используя сокращенный набор функций (27 функций), большинство линейных методов могло бы оценить более точную гиперплоскость. Линейный SVM надежно и одинаково работает как с полным, так и с сокращенным набором функций.Большинство нелинейных классификаторов по-прежнему демонстрируют превосходную производительность с более низкой общей производительностью по сравнению с полным набором функций. KNN по-прежнему классифицирует с высокой точностью. Опять же, QDC работал очень плохо. В целом сокращение функций не сильно повлияло на результаты, и все же можно было достичь очень высоких характеристик. Это говорит о том, что лекарство не повлияло на классификацию.

DT не преобразует данные из исходного пространства функций. Более того, они классифицируют данные на основе пороговых значений, установленных для каждой из функций.Это позволяет исследователю наблюдать за деревом решений и анализировать его. Можно увидеть, как признаки распределяются по разным уровням дерева решений и какие пороги по каким признакам различают классы. Это свойство особенно интересно в области медицинской диагностики, поскольку дерево решений обеспечивает структуру классификации, которая включает пороговые значения для симптомов. Эта отличительная информация о каждой функции очень ценится при медицинских проблемах.

В нашей проблеме симптомы — это особенности FNC.Можно наблюдать, как каждая функция различает две группы. Эта информация может отражать аномалии FNC у пациентов с шизофренией. Прежде всего, дерево решений вводит важные функции, обозначенные цифрами 8 и 6 на рисунках 5 и 6 соответственно. Особенности верхнего узла являются одними из наиболее важных функций, которые входят в число функций, определенных в тесте t с двумя выборками. Кроме того, дерево решений может идентифицировать тип отклонения от нормы, который различается между двумя группами. Например, из рисунка 5 видно, что у субъектов с височно-моторным FNC ниже 0.34 пациента и височно-зрительный уровень выше 0,25. Или из рисунка 6 видно, что все субъекты с височно-зрительным FNC ниже 0,57 являются здоровыми людьми из контрольной группы. Другими словами, все пациенты имеют более высокий темпорально-зрительный FNC (как и некоторые здоровые люди из контрольной группы).

Рисунки 5, 6 иллюстрируют DT Фишера и информационного усиления, соответственно (полный набор функций). Дерево решений Фишера включает восемь функций в девяти узлах. Дерево решений о получении информации включает шесть функций в шести узлах.Интересно, что, используя небольшое подмножество функций, DT хорошо справляется с классификацией. Дерево решений Фишера превосходит дерево получения информации при использовании полного набора функций, но оно более сложное. Однако оба дерева можно считать очень простыми. Используя сокращенный набор функций, дерево сбора информации превосходит дерево Фишера.

Предыдущие исследования, упомянутые в разделе «Введение», показали точность в диапазоне от 79 до 98%. Некоторые ограничения и соображения затрудняют сравнение различных подходов к автоматической классификации психических расстройств.Например, размер исследования, параметры сканера МРТ, характер извлеченных признаков, тип классификатора, лекарства и тяжесть заболевания в группе пациентов варьируются в разных исследованиях. В отсутствие стандартных наборов данных для обучения и тестирования сравнение различных подходов, основанных только на скорости классификации, неоднозначно.

Одной из проблем в текущем исследовании было то, что пациенты были немного старше здоровых людей из контрольной группы. Мы смотрели на неправильно классифицированных субъектов в каждом из классификационных экспериментов и не смогли найти какой-либо систематической возрастной модели.Отметим также, что было показано, что пациенты с шизофренией имеют более сильные FNC (Jafri et al., 2008), тогда как у людей старшего возраста количество FNC уменьшается (Allen et al., 2011). Таким образом, эта потенциальная путаница, вероятно, будет иметь эффект отмены, что еще больше затруднит диагностику. Тем не менее, основываясь на вышеизложенном наблюдении, мы не считаем, что возраст является фактором в наших результатах классификации. Чтобы избежать предвзятости, мы также повторили классификацию, когда возраст был исключен из характеристик FNC и были достигнуты точно такие же результаты.

В этом исследовании мы разделили данные на наборы данных для обучения и тестирования. Можно задаться вопросом, как работает наш метод в клинической ситуации, когда у нас есть только один новый предмет. Мы предполагаем, что мы обучили нашу модель с использованием достаточного количества обучающих данных. В этой ситуации есть два варианта: (1) мы можем использовать групповые компоненты ICA обучающих данных в качестве регрессоров и рассчитать временные курсы для конкретных предметов. (2) Для более точной оценки можно выполнить еще один ICA на расширенном наборе данных, содержащем данные обучения и новые данные о предметах.Обратите внимание, что мы не будем использовать информацию этого нового анализа ICA для обучения классификаторов / моделей, а просто для извлечения сетей / временных рядов IC для нового испытуемого. Этот подход более точен, но медленнее, особенно в случае больших обучающих данных. Поскольку основная цель этой статьи — изучить возможность использования функций FNC, мы не исследовали методы.

В этом исследовании мы показали, что функции FNC в состоянии покоя могут быть успешно использованы для автоматического распознавания пациентов с шизофренией.Насколько нам известно, это первое исследование, в котором для классификации пациентов с шизофренией использовались функции FNC в состоянии покоя. Получение снимков от пациентов с шизофренией более осуществимо в состоянии покоя из-за короткого времени получения и избежания затруднений, связанных с когнитивными задачами. Более того, данные менее подвержены изменчивости на нескольких участках (Pearlson and Calhoun, 2009). Было продемонстрировано, что данные о состоянии покоя всего за 5 минут могут быть использованы для надежной и точной классификации пациентов с использованием функций FNC и простых классификаторов, таких как KNN.Кроме того, были оценены и сопоставлены характеристики нескольких линейных и нелинейных методов.

Заявление о конфликте интересов

Авторы заявляют, что исследование проводилось при отсутствии каких-либо коммерческих или финансовых отношений, которые могут быть истолкованы как потенциальный конфликт интересов.

Благодарности

Это исследование было поддержано NIH / NIBIB 2R01 EB000840 и NCRR / NIGMS 5P20RR021938 / P20GM103472

Список литературы

Эбботт, К., Хуарес, М., Уайт, Т., Голлуб, Р. Л., Перлсон, Г. Д., Бустилло, Дж. И др. (2011). Доза антипсихотика и снижение нейронной модуляции: многоцентровое исследование фМРТ. Прог. Neuro-Psychopharmacol. Биол. Психиатрия 35, 473–482. DOI: 10.1016 / j.pnpbp.2010.12.001

Pubmed Реферат | Pubmed Полный текст | CrossRef Полный текст

Аллен, Э.А., Эрхард, Э. Б., Дамараджу, Э., Грюнер, В., Сегалл, Дж. М., Сильва, Р. Ф. и др. (2011). Базовая линия для многомерного сравнения сетей в состоянии покоя. Фронт. Syst. Neurosci . 5: 2. DOI: 10.3389 / fnsys.2011.00002

Pubmed Реферат | Pubmed Полный текст | CrossRef Полный текст

Ардекани Б. А., Табеш А., Севи С., Робинсон Д. Г., Билдер Р. М. и Шешко П. Р. (2011). Визуализация с помощью тензора диффузии надежно отличает пациентов с шизофренией от здоровых добровольцев. Hum. Brain Mapp . 32, 1–9. DOI: 10.1002 / hbm.20995

Pubmed Реферат | Pubmed Полный текст | CrossRef Полный текст

Аррибас, Дж.И., Калхун В. Д., Адали Т. (2010). Автоматическая байесовская классификация здоровых людей, биполярного расстройства и шизофрении с использованием карт внутренней связи из данных FMRI. IEEE Trans. Биомед. Eng . 57, 2850–2860. DOI: 10.1109 / TBME.2010.2080679

Pubmed Реферат | Pubmed Полный текст | CrossRef Полный текст

Бишоп, К. М. (2006). Распознавание образов и машинное обучение . Нью-Йорк, штат Нью-Йорк: Спрингер.

Бисвал, Б., Еткин, Ф.З., Хотон, В.М. и Хайд Дж. С. (1995). Функциональная связь в моторной коре головного мозга человека в состоянии покоя с использованием эхопланарной МРТ. Magn. Резон. Мед . 34, 537–541. DOI: 10.1002 / mrm.10409

Pubmed Реферат | Pubmed Полный текст | CrossRef Полный текст

Бисвал Б. Б., Ван Килен Дж. И Хайд Дж. С. (1997). Одновременная оценка потока и сигналов BOLD в функциональных картах связности в состоянии покоя. ЯМР Биомед . 10, 165–170.

Pubmed Реферат | Pubmed Полный текст

Блок, H.Д., Найт, Б. У., и Розенблатт, Ф. (1962). Анализ 4-слойного последовательно-связанного персептрона 2. Rev. Mod. Phys . 34: 135. DOI: 10.1103 / RevModPhys.34.135

CrossRef Полный текст

Бокде, А. Л., Лопес-Байо, П., Майндл, Т., Пехлер, С., Борн, К., Фальтрако, Ф. и др. (2006). Функциональная связность веретенообразной извилины во время задачи сопоставления лиц у субъектов с легкими когнитивными нарушениями. Мозг Дж. Neurol . 129, 1113–1124. DOI: 10.1093 / brain / awl051

Pubmed Реферат | Pubmed Полный текст | CrossRef Полный текст

Боксман, К., Theberge, J., Williamson, P., Drost, D. J., Malla, A., Densmore, M., et al. (2005). ФМРТ 4.0-T исследование связи мозга во время беглости слов при первом эпизоде шизофрении. Schizophr. Рез . 75, 247–263. DOI: 10.1016 / j.schres.2004.09.025

Pubmed Реферат | Pubmed Полный текст | CrossRef Полный текст

Bremner, D., Demaine, E., Erickson, J., Iacono, J., Langerman, S., Morin, P., et al. (2005). Чувствительные к выходу алгоритмы для вычисления границ решения ближайшего соседа. Диск. Comput. Геом . 33, 593–604. DOI: 10.1007 / s00454-004-1152-0

CrossRef Полный текст

Buchsbaum, M. S., Friedman, J., Buchsbaum, B. R., Chu, K. W., Hazlett, E. A., Newmark, R., et al. (2006). Визуализация тензора диффузии при шизофрении. Biol. Психиатрия 60, 1181–1187. DOI: 10.1016 / j.biopsych.2005.11.028

Pubmed Реферат | Pubmed Полный текст | CrossRef Полный текст

Каан, М. В. А., Вермеер, К. А., ван Влит, Л. Дж., Маджой, К.Б. Л. М., Петерс, Б. Д., ден Хитен, Г. Дж. И др. (2006). Бритье диффузных тензорных изображений в дискриминантном анализе: исследование шизофрении. Med. Изображение Анал . 10, 841–849. DOI: 10.1016 / j.media.2006.07.006

Pubmed Реферат | Pubmed Полный текст | CrossRef Полный текст

Калхун В., Адали Т., Краут М. и Перлсон Г. (2000). Взвешенный алгоритм наименьших квадратов для оценки и визуализации относительных задержек в функциональной МРТ, связанной с событием. Magn.Резон. Мед . 44, 947–954.

Pubmed Реферат | Pubmed Полный текст

Калхун, В. Д., Адали, Т. (2012). Многопредметный независимый компонентный анализ фМРТ: десятилетие внутренних сетей, режима по умолчанию и нейродиагностических открытий. IEEE Rev. Biomed. Eng . 5, 60–73. DOI: 10.1109 / RBME.2012.2211076

Pubmed Реферат | Pubmed Полный текст | CrossRef Полный текст

Калхун В. Д., Адали Т., Перлсон Г. Д. и Пекар Дж. Дж. (2001a). Метод групповых выводов из функциональных данных МРТ с использованием независимого компонентного анализа. Hum. Brain Mapp . 14, 140–151. DOI: 10.1002 / HBM.1048

Pubmed Реферат | Pubmed Полный текст | CrossRef Полный текст

Калхун, В. Д., Адали, Т., Перлсон, Г. Д., и Пекар, Дж. Дж. (2001b). Пространственный и временной независимый компонентный анализ функциональных данных МРТ, содержащих пару форм сигналов, связанных с задачей. Hum. Brain Mapp . 13, 43–53. DOI: 10.1002 / HBM.1024

Pubmed Реферат | Pubmed Полный текст | CrossRef Полный текст

Калхун, В.Д., Лю Дж. И Адали Т. (2009b). Обзор группы ICA для данных фМРТ и ICA для совместного вывода визуализационных, генетических и ERP данных. Нейроизображение 45, S163 – S172. DOI: 10.1016 / j.neuroimage.2008.10.057

Pubmed Реферат | Pubmed Полный текст | CrossRef Полный текст

Калхун В. Д., Киль К. А. и Перлсон Г. Д. (2008a). Модуляция когерентных во времени сетей мозга оценивалась с помощью ICA в состоянии покоя и во время когнитивных задач. Hum. Brain Mapp . 29, 828–838.DOI: 10.1002 / hbm.20581

Pubmed Реферат | Pubmed Полный текст | CrossRef Полный текст

Калхун, В. Д., Мацеевски, П. К., Перлсон, Г. Д., и Киль, К. А. (2008b). Режимы височной доли и гемодинамические режимы мозга по умолчанию различают шизофрению и биполярное расстройство. Hum. Brain Mapp . 29, 1265–1275. DOI: 10.1002 / hbm.20463

Pubmed Реферат | Pubmed Полный текст | CrossRef Полный текст

Калхун, В. Д., Суй, Дж., Киль, К., Тернер, Дж., Аллен, Э., и Перлсон, Г. (2011). Изучение функционального коннектома психоза: аберрантные внутренние сети при шизофрении и биполярном расстройстве. Фронт. Психиатрия 2:75. DOI: 10.3389 / fpsyt.2011.00075

Pubmed Реферат | Pubmed Полный текст | CrossRef Полный текст

Камчонг, Дж., Макдональд, А. В. 3-й, Белл, К., Мюллер, Б. А., и Лим, К. О. (2011). Измененные функциональные и анатомические связи при шизофрении. Schizophr. Бык . 37, 640–650. DOI: 10.1093 / schbul / sbp131

Pubmed Реферат | Pubmed Полный текст | CrossRef Полный текст

Каприхан, А., Перлсон, Дж. Д., и Калхун, В. Д. (2008). Применение анализа главных компонентов, чтобы отличить пациентов с шизофренией от здоровой контрольной группы на основе измерений фракционной анизотропии. Neuroimage 42, 675–682. DOI: 10.1016 / j.neuroimage.2008.04.255

Pubmed Реферат | Pubmed Полный текст | CrossRef Полный текст

Кастро, Э., Мартинес-Рамон, М., Перлсон, Г., Суи, Дж., И Калхун, В. Д. (2011). Характеристика групп с использованием составных ядер и данных анализа МРТ из нескольких источников: приложение к шизофрении. Neuroimage 58, 526–536. DOI: 10.1016 / j.neuroimage.2011.06.044

Pubmed Реферат | Pubmed Полный текст | CrossRef Полный текст

Cecchi, G., Rish, I., Thyreau, B., Thirion, B., Plaze, M., Martinot, J.-L., et al. (2009). «Дискриминационные сетевые модели шизофрении», в Neural Information Processing Systems (Ванкувер, Канада).

Чен С., Коуэн С. Ф. Н. и Грант П. М. (1991). Алгоритм обучения ортогональным методом наименьших квадратов для сетей с радиальными базисными функциями. IEEE Trans. Нейронная сеть . 2, 302–309. DOI: 10.1109 / 72.80341

Pubmed Реферат | Pubmed Полный текст | CrossRef Полный текст

Кордес Д., Хотон В., Кэрью Дж. Д., Арфанакис К. и Маравилла К. (2002). Иерархическая кластеризация для измерения связности в данных состояния покоя фМРТ. Magn. Резон. Представьте себе . 20, 305–317. DOI: 10.1016 / S0730-725X (02) 00503-9

Pubmed Реферат | Pubmed Полный текст | CrossRef Полный текст

Кордес, Д., Хотон, В.M., Arfanakis, K., Carew, J. D., Turski, P.A., Moritz, C.H., et al. (2001). Частоты, способствующие функциональной связности в коре головного мозга в данных «состояния покоя». AJNR. Am. Ж. Нейрорадиол . 22, 1326–1333.

Pubmed Реферат | Pubmed Полный текст

Кордес, Д., Хотон, В. М., Арфанакис, К., Вендт, Г. Дж., Турски, П. А., Мориц, К. Х. и др. (2000). Картирование функционально связанных областей мозга с помощью МР-томографии функциональной связи. AJNR. Am.Ж. Нейрорадиол . 21, 1636–1644.

Pubmed Реферат | Pubmed Полный текст

Обложка, Т. М., и Харт, П. Э. (1967). Классификация паттернов ближайшего соседа. IEEE Trans. Сообщить. Теория 13, 21–27. DOI: 10.1109 / TIT.1967.1053964

CrossRef Полный текст

Чернанский, Дж. Г., Шиндлер, М. К., Сплинтер, Н. Р., Ван, Л., Гадо, М., Селемон, Л. Д., и др. (2004). Нарушения объема и формы таламуса при шизофрении. Am. J. Psychiatry 161, 896–902.DOI: 10.1176 / appi.ajp.161.5.896

Pubmed Реферат | Pubmed Полный текст | CrossRef Полный текст

Damoiseaux, J. S., Rombouts, S. A., Barkhof, F., Scheltens, P., Stam, C.J., Smith, S. M., et al. (2006). Согласованные сети состояния покоя у здоровых субъектов. Proc. Natl. Акад. Sci. США . 103, 13848–13853. DOI: 10.1073 / pnas.0601417103

Pubmed Реферат | Pubmed Полный текст | CrossRef Полный текст

Давацикос, К., Шен, Д., Гур, Р. К., Ву, X., Лю Д., Фан Ю. и др. (2005). Морфометрическое исследование всего мозга шизофрении, выявляющее пространственно сложный набор очаговых аномалий. Arch. Gen. Psychiatry 62, 1218–1227. DOI: 10.1001 / archpsyc.62.11.1218

Pubmed Реферат | Pubmed Полный текст | CrossRef Полный текст

Дэвис, К. Э., Джесте, Д. В., и Эйлер, Л. Т. (2005). Обзор продольных функциональных нейровизуализационных исследований медикаментозного лечения пациентов с шизофренией. Schizophr. Рез . 78, 45–60.DOI: 10.1016 / j.schres.2005.05.009

Pubmed Реферат | Pubmed Полный текст | CrossRef Полный текст

Демирчи, О., Кларк, В. П., и Калхун, В. Д. (2008a). Алгоритм проекционного преследования для классификации людей с использованием данных фМРТ: приложение к шизофрении. Neuroimage 39, 1774–1782. DOI: 10.1016 / j.neuroimage.2007.10.012

Pubmed Реферат | Pubmed Полный текст | CrossRef Полный текст

Демирчи, О., Кларк, В. П., Магнотта, В. А., Андреасен, Н. К., Lauriello, J., Kiehl, K.A., et al. (2008b). Обзор проблем в использовании фМРТ для классификации / характеристики заболеваний и приложение для прогнозирования результатов многоцентрового исследования шизофрении фМРТ. Brain Imag. Поведение . 2, 147–226. DOI: 10.1007 / s11682-008-9028-1

Pubmed Реферат | Pubmed Полный текст | CrossRef Полный текст

Домингос П. и Паццани М. (1997). Об оптимальности простого байесовского классификатора при потере нуль-единица. Мах. Выучите .29, 103–130. DOI: 10.1023 / A: 1007413511361

CrossRef Полный текст

Du, W., Calhoun, V. D., Li, H., Ma, S., Eichele, T., Kiehl, K. A., et al. (2012). Высокая точность классификации шизофрении с данными фМРТ покоя и задания. Фронт. Гм. Neurosci . 6: 145. DOI: 10.3389 / fnhum.2012.00145

Pubmed Реферат | Pubmed Полный текст | CrossRef Полный текст

Дуда, Р. О., Харт, П. Э., и Сторк, Д. Г. (2001). Классификация образцов . 2-е изд., Нью-Йорк, Нью-Йорк: Wiley.

Duin, R. P. W., Juszczak, P., de Ridder, D., Paclik, P., Pekalska, E., Tax, D. M. J., et al. (2007). PRTools, набор инструментов Matlab для распознавания образов . Делфтский технологический университет.

Эрхардт, Э. Б., Рачаконда, С., Бедрик, Э. Дж., Аллен, Э. А., Адали, Т., и Калхун, В. Д. (2010). Сравнение многопрофильных методов ICA для анализа данных фМРТ. Hum. Brain Mapp .

Pubmed Реферат | Pubmed Полный текст

Эспозито, Ф., Скарабино, Т., Хиваринен, А., Химберг, Дж., Формизано, Э., Комани, С. и др. (2005). Независимый компонентный анализ групповых исследований фМРТ с помощью самоорганизующейся кластеризации. Neuroimage 25, 193–205. DOI: 10.1016 / j.neuroimage.2004.10.042

Pubmed Реферат | Pubmed Полный текст | CrossRef Полный текст

Fan, Y., Rao, H., Hurt, H., Giannetta, J., Korczykowski, M., Shera, D., et al. (2007a). Многофакторное исследование аномалий головного мозга с использованием структурной и функциональной МРТ. Neuroimage 36, 1189–1199. DOI: 10.1016 / j.neuroimage.2007.04.009

Pubmed Реферат | Pubmed Полный текст | CrossRef Полный текст

Фан, Ю., Шен, Д., Гур, Р. К., Гур, Р. Э., и Давацикос, К. (2007b). СРАВНИТЬ: классификация морфологических паттернов с использованием адаптивных региональных элементов. IEEE Trans. Med. Представьте себе . 26, 93–105. DOI: 10.1109 / TMI.2006.886812

Pubmed Реферат | Pubmed Полный текст | CrossRef Полный текст

Фан, Ю., Шен, Д., и Давацикос, К. (2005). Классификация структурных изображений с помощью масштабного деформирования изображения, надежного извлечения признаков и SVM. MICCAI 8, 1–8. DOI: 10.1007 / 11566465_1

Pubmed Реферат | Pubmed Полный текст | CrossRef Полный текст

Сначала М. Б., Спитцер Р. Л., Гиббон М. и Уильямс Дж. Б. У. (1995). Структурированное клиническое интервью для расстройств личности Dsm-Iii-R (Scid-Ii) 1. Описание. J. Personal. Dis . 9, 83–91. DOI: 10.1521 / pedi.1995.9.2.83

CrossRef Полный текст

Форд, Дж., Шен, Л., Македон, Ф., Флэшман, Л. А., и Сайкин, А. Дж. (2002). «Комбинированная структурно-функциональная классификация шизофрении с использованием объема гиппокампа плюс активация фМРТ», в Второй совместной конференции EMBS / BMES (Хьюстон, Техас).

Форд, Дж. М., Джонсон, М. Б., Уитфилд, С. Л., Фаустман, В. О., и Маталон, Д. Х. (2005). Отсроченные гемодинамические ответы при шизофрении. Neuroimage 26, 922–931.DOI: 10.1016 / j.neuroimage.2005.03.001

Pubmed Реферат | Pubmed Полный текст | CrossRef Полный текст

Фрит, К. Д., Фристон, К. Дж., Херольд, С., Зильберсвейг, Д., Флетчер, П., Кэхилл, К., и др. (1995). Региональная активность головного мозга у пациентов с хронической шизофренией во время выполнения задания на беглость речи. Br. J. Psychiatry 167, 343–349. DOI: 10.1192 / bjp.167.3.343

Pubmed Реферат | Pubmed Полный текст | CrossRef Полный текст

Гаррити, А.Г., Перлсон, Г. Д., Маккирнан, К., Ллойд, Д., Киль, К. А., и Калхун, В. Д. (2007). Аберрантная функциональная связь «режима по умолчанию» при шизофрении. Am. J. Psychiatry 164, 450–457. DOI: 10.1176 / appi.ajp.164.3.450

Pubmed Реферат | Pubmed Полный текст | CrossRef Полный текст

Дженовезе, К. Р., Лазар, Н. А., и Николс, Т. (2002). Установление пороговых значений статистических карт в функциональной нейровизуализации с использованием частоты ложных обнаружений. Neuroimage 15, 870–878.DOI: 10.1006 / nimg.2001.1037

Pubmed Реферат | Pubmed Полный текст | CrossRef Полный текст

Георгопулос, А. П., Караджоргиу, Э., Лейтхолд, А. К., Льюис, С. М., Линч, Дж. К., Алонсо, А. А. и др. (2007). Синхронные нейронные взаимодействия, оцениваемые с помощью магнитоэнцефалографии: функциональный биомаркер заболеваний головного мозга. J. Neur. Eng . 4, 349–355. DOI: 10.1088 / 1741-2560 / 4/4/001

Pubmed Реферат | Pubmed Полный текст | CrossRef Полный текст

Гогари, В.М., Рем К., Картер К. С. и Макдональд А. В. 3-е. (2007). Регионально-специфическое истончение коры и аномалии серого вещества у здоровых родственников больных шизофренией. Cereb. Cortex 17, 415–424. DOI: 10.1093 / cercor / bhj158

Pubmed Реферат | Pubmed Полный текст | CrossRef Полный текст

Грейциус, М. Д., Шривастава, Г., Рейсс, А. Л., и Менон, В. (2004). Сетевая активность в режиме по умолчанию отличает болезнь Альцгеймера от здорового старения: данные функциональной МРТ. Proc. Natl. Акад. Sci. США . 101, 4637–4642. DOI: 10.1073 / pnas.0308627101

Pubmed Реферат | Pubmed Полный текст | CrossRef Полный текст

Havlicek, M., Jan, J., Brazdil, M., and Calhoun, V.D (2010). Динамическая причинность Грейнджера на основе фильтра Калмана для оценки функционального сетевого взаимодействия в данных фМРТ. Neuroimage 53, 65–77. DOI: 10.1016 / j.neuroimage.2010.05.063

Pubmed Реферат | Pubmed Полный текст | CrossRef Полный текст

Химберг, Дж., Хиваринен А. и Эспозито Ф. (2004). Проверка независимых компонентов временных рядов нейровизуализации с помощью кластеризации и визуализации. Neuroimage 22, 1214–1222. DOI: 10.1016 / j.neuroimage.2004.03.027

Pubmed Реферат | Pubmed Полный текст | CrossRef Полный текст

Хани, Г. Д., Помарол-Клотет, Э., Корлетт, П. Р., Хани, Р. А., МакКенна, П. Дж., Буллмор, Э. Т. и др. (2005). Функциональная дисфункция при шизофрении, связанная с модуляцией внимания двигательной функции. Мозг 128, 2597–2611. DOI: 10.1093 / мозг / awh632

Pubmed Реферат | Pubmed Полный текст | CrossRef Полный текст

Джафри, М. Дж., Перлсон, Г. Д., Стивенс, М., и Калхун, В. Д. (2008). Метод функциональной сетевой связи между пространственно независимыми компонентами состояния покоя при шизофрении. Neuroimage 39, 1666–1681. DOI: 10.1016 / j.neuroimage.2007.11.001

Pubmed Реферат | Pubmed Полный текст | CrossRef Полный текст

Янг, Дж.H., Jung, W.H., Choi, J.S., Choi, C.H., Kang, D.H., Shin, N.Y. и др. (2011). Снижение префронтальной функциональной связи в сети режима по умолчанию связано с большей психопатологией у субъектов с высокой генетической нагрузкой на шизофрению. Schizophr. Рез . 127, 58–65. DOI: 10.1016 / j.schres.2010.12.022

Pubmed Реферат | Pubmed Полный текст | CrossRef Полный текст

Джозин, Г. М., и Лиддл, П. Ф. (2001). Нейросетевой анализ паттерна функциональной связи между церебральными областями при шизофрении. Biol. Киберн . 84, 117–122. DOI: 10.1007 / s004220000197

Pubmed Реферат | Pubmed Полный текст | CrossRef Полный текст

Карлсгодт, К. Х., Сан, Д. К., и Кэннон, Т. Д. (2010). Структурные и функциональные аномалии головного мозга при шизофрении. Curr. Прямой. Psychol. Sci . 19, 226–231. DOI: 10.1177 / 0963721410377601

CrossRef Полный текст

Кавасаки Ю., Судзуки М., Хериф Ф., Такахаши Т., Чжоу С. Ю., Накамура К. и др. (2007).Многофакторная морфометрия на основе вокселей успешно отличает пациентов с шизофренией от здоровых людей. Neuroimage 34, 235–242. DOI: 10.1016 / j.neuroimage.2006.08.018

Pubmed Реферат | Pubmed Полный текст | CrossRef Полный текст

Кивиниеми В., Кантола Дж. Х., Яухиайнен Дж., Хиваринен А. и Тервонен О. (2003). Независимый компонентный анализ недетерминированных источников сигнала фМРТ. Neuroimage 19, 253–260. DOI: 10.1016 / S1053-8119 (03) 00097-1

Pubmed Реферат | Pubmed Полный текст | CrossRef Полный текст

Левенберг, К.(1944). Метод решения некоторых задач наименьших квадратов. кварт. Прил. Математика . 2, 164–168.

Ли, С. Дж., Ли, З., Ву, Г. Х., Чжан, М. Дж., Франчак, М., и Антуоно, П. Г. (2002). Болезнь Альцгеймера: оценка функционального индекса МРТ как маркера. Радиология 225, 253–259. DOI: 10.1148 / radiol.2251011301

Pubmed Реферат | Pubmed Полный текст | CrossRef Полный текст

Ли, Ю. О., Адали, Т., и Калхун, В. Д. (2007). Оценка количества независимых компонентов для данных функциональной магнитно-резонансной томографии. Hum. Brain Mapp . 28, 1251–1266. DOI: 10.1002 / hbm.20359

Pubmed Реферат | Pubmed Полный текст | CrossRef Полный текст

Лян, М., Чжоу, Ю., Цзян, Т., Лю, З., Тиан, Л., Лю, Х. и др. (2006). Широко распространенное функциональное отключение при шизофрении с помощью функциональной магнитно-резонансной томографии в состоянии покоя. Нейроотчет 17, 209–213. DOI: 10.1097 / 01.wnr.0000198434.06518.b8

Pubmed Реферат | Pubmed Полный текст | CrossRef Полный текст

Лоу, М.Дж., Мок Б. Дж. И Соренсон Дж. А. (1998). Функциональная возможность подключения при одно- и многосрезовой эхопланарной визуализации с использованием флуктуаций состояния покоя. Neuroimage 7, 119–132. DOI: 10.1006 / nimg.1997.0315

Pubmed Реферат | Pubmed Полный текст | CrossRef Полный текст

Луи, С., Ли, Т., Дэн, В., Цзян, Л., Ву, К., Тан, Х. и др. (2010). Краткосрочные эффекты лечения антипсихотиками на церебральную функцию при первом эпизоде шизофрении, не получавшем лекарств, выявленные с помощью функциональной магнитно-резонансной томографии в «состоянии покоя». Arch. Gen. Psychiatry 67, 783–792. DOI: 10.1001 / archgenpsychiatry.2010.84

Pubmed Реферат | Pubmed Полный текст | CrossRef Полный текст

МакГлашан, Т. Х. (1998). Раннее выявление и вмешательство шизофрении: обоснование и исследования. Br. J. Psychiatry Suppl . 172, 3–6.

Pubmed Реферат | Pubmed Полный текст

МакКаун, М. Дж., Макейг, С., Браун, Г. Г., Юнг, Т. П., Киндерманн, С. С., Белл, А. Дж. И др. (1998). Анализ данных фМРТ слепым разделением на независимые пространственные компоненты. Hum. Brain Mapp . 6, 160–188.

Pubmed Реферат | Pubmed Полный текст

Мельгани Ф. и Бруззоне Л. (2004). Классификация гиперспектральных изображений дистанционного зондирования с помощью опорных векторных машин. IEEE Trans. Geosci. Дистанционный датчик . 42, 1778–1790. DOI: 10.1109 / TGRS.2004.831865

Pubmed Реферат | Pubmed Полный текст | CrossRef Полный текст

Мейер-Линденберг, А.С., Олсен, Р.К., Кон, П.Д., Браун, Т., Иган, М.Ф., Вайнбергер, Д.Р., и другие. (2005). Регионально-специфическое нарушение дорсолатеральной префронтально-гиппокампальной функциональной связи при шизофрении. Arch. Gen. Psychiatry 62, 379–386. DOI: 10.1001 / archpsyc.62.4.379

Pubmed Реферат | Pubmed Полный текст | CrossRef Полный текст

Мейер-Линденберг, А., Полайн, Дж. Б., Кон, П. Д., Холт, Дж. Л., Иган, М. Ф., Вайнбергер, Д. Р. и др. (2001). Доказательства аномальной корковой функциональной связи во время рабочей памяти при шизофрении. Am.J. Psychiatry 158, 1809–1817. DOI: 10.1176 / appi.ajp.158.11.1809

Pubmed Реферат | Pubmed Полный текст | CrossRef Полный текст

Майкл А. М., Калхун В. Д., Андреасен Н. К. и Баум С. А. (2008). Метод классификации шизофрении с использованием межзадачных пространственных корреляций функциональных изображений мозга. Annu. Int. Конф. IEEE Eng. Med. Биол. Soc . 2008, 5510–5513. DOI: 10.1109 / IEMBS.2008.4650462

Pubmed Реферат | Pubmed Полный текст | CrossRef Полный текст

Микула, С., и Нибур, Э. (2006). Новый метод визуализации функциональной связи с использованием анализа главных компонентов. Внутр. Дж. Neurosci . 116, 419–429. DOI: 10.1080 / 00207450500505761

Pubmed Реферат | Pubmed Полный текст | CrossRef Полный текст

Мингоя Г., Вагнер Г., Лангбейн К., Майтра Р., Смесны С., Дицек М. и др. (2012). Сетевая активность в режиме по умолчанию при шизофрении изучалась в состоянии покоя с помощью вероятностного ICA. Schizophr. Рез . 138, 143–149.DOI: 10.1016 / j.schres.2012.01.036

Pubmed Реферат | Pubmed Полный текст | CrossRef Полный текст

Muller, J. L., Deuticke, C., Putzhammer, A., Roder, C.H., Hajak, G., and Winkler, J. (2003). Шизофрения и болезнь Паркинсона приводят к одинаковым моторным изменениям в корковой и подкорковой активации мозга: исследование с помощью фМРТ. Psychiatry Clin. Neurosci . 57, 562–568.

Pubmed Реферат | Pubmed Полный текст

Накамура К., Кавасаки Ю., Судзуки, М., Хагино, Х., Курокава, К., Такахаши, Т. и др. (2004). Множественные структурные измерения мозга, полученные с помощью трехмерной магнитно-резонансной томографии, чтобы различать пациентов с шизофренией и нормальных субъектов. Schizophr. Бык . 30, 393–404. DOI: 10.1093 / oxfordjournals.schbul.a007087

Pubmed Реферат | Pubmed Полный текст | CrossRef Полный текст

Омори М., Кошино Ю., Мурата Т., Мурата И., Нишио М., Сакамото К. и др. (1995). Количественная ЭЭГ у никогда не лечившихся больных шизофренией. Biol. Психиатрия 38, 305–309. DOI: 10.1016 / 0006-3223 (95) 00300-6

Pubmed Реферат | Pubmed Полный текст | CrossRef Полный текст

Орлиак, Ф., Наво, М., Жолио, М., Делькруа, Н., Разафимандимби, А., Бразо, П. и др. (2013). Связи между сетью режима покоя по умолчанию, сетью значимости и симптоматикой при шизофрении. Schizophr. Рез . DOI: 10.1016 / j.schres.2013.05.007. [Epub перед печатью].

Pubmed Реферат | Pubmed Полный текст | CrossRef Полный текст

Пардо, П.Дж., Георгопулос, А. П., Кенни, Дж. Т., Стюв, Т. А., Финдлинг, Р. Л., и Шульц, С. К. (2006). Классификация подростковых психотических расстройств с использованием линейного дискриминантного анализа. Schizophr. Рез . 87, 297–306. DOI: 10.1016 / j.schres.2006.05.007

Pubmed Реферат | Pubmed Полный текст | CrossRef Полный текст

Перлсон, Г. Д., Калхун, В. Д. (2009). Конвергентные подходы к определению эндофенотипов функциональной визуализации при шизофрении. Фронт. Гм. Neurosci .3:37. DOI: 10.3389 / нейро.09.037.2009

Pubmed Реферат | Pubmed Полный текст | CrossRef Полный текст

Куинлан, Дж. Р. (1987). Упрощение деревьев решений. Внутр. J. Man Mach. Шпилька . 27, 221–234. DOI: 10.1016 / S0020-7373 (87) 80053-6

CrossRef Полный текст

Куинлан, Дж. Р. (1993). C4.5: Программы для машинного обучения . Сан-Матео, Калифорния: Издательство Морган Кауфманн.

Риш, И. (2001). «Эмпирическое исследование наивного байесовского классификатора», в Труды семинара IJCAI-01 по эмпирическим методам в AI , (Сицилия), 41–46.

Роговска Дж., Грубер С. А., Юргелун-Тодд Д. А. (2004). Функциональная магнитно-резонансная томография при шизофрении: ответ коры на двигательную стимуляцию. Psychiatry Res . 130, 227–243. DOI: 10.1016 / j.pscychresns.2003.12.004

Pubmed Реферат | Pubmed Полный текст | CrossRef Полный текст

Сальвадор, Р., Сарро, С., Гомар, Дж. Дж., Ортис-Гил, Дж., Вила, Ф., Капдевила, А., и др. (2010). Общие карты связности мозга показывают кортико-подкорковые аномалии при шизофрении. Hum. Brain Mapp . 31, 2003–2014 гг. DOI: 10.1002 / hbm.20993

Pubmed Реферат | Pubmed Полный текст | CrossRef Полный текст

Зеевальд, А. К. (2007). Оценка вариантов Наивного Байеса в обучении на основе содержания для фильтрации спама. Intell. Анал Данных . 11, 497–524.

Шен, Х., Ван, Л., Лю, Ю., и Ху, Д. (2010). Дискриминационный анализ паттернов функциональной связи в состоянии покоя при шизофрении с использованием низкоразмерного встраивания фМРТ. Neuroimage 49, 3110–3121. DOI: 10.1016 / j.neuroimage.2009.11.011

Pubmed Реферат | Pubmed Полный текст | CrossRef Полный текст

Смит, С. М., Фокс, П. Т., Миллер, К. Л., Глан, Д. К., Фокс, П. М., Маккей, К. Е. и др. (2009). Соответствие функциональной архитектуры мозга при активации и отдыхе. Proc. Natl. Акад. Sci. США . 106, 13040–13045. DOI: 10.1073 / pnas.07106

Pubmed Реферат | Pubmed Полный текст | CrossRef Полный текст

Штейн, Т., Мориц, К., Куигли, М., Кордес, Д., Хотон, В., и Мейеранд, Э. (2000). Функциональная связь в таламусе и гиппокампе изучалась с помощью функциональной МРТ. AJNR. Am. Ж. Нейрорадиол . 21, 1397–1401.

Pubmed Реферат | Pubmed Полный текст

Стивенс, М. К., Киль, К. А., Перлсон, Г. Д., и Калхун, В. Д. (2007). Функциональные нейронные сети, лежащие в основе торможения ответа у подростков и взрослых. Behav. Мозг Res . 181, 12–22. DOI: 10.1016 / j.bbr.2007.03.023

Pubmed Реферат | Pubmed Полный текст | CrossRef Полный текст

Сан Д., Ван Эрп Т. Г., Томпсон П. М., Бирден К. Э., Дейли М., Кушан Л. и др. (2009). Выяснение нейроанатомического биомаркера психоза на основе магнитно-резонансной томографии: анализ классификации с использованием вероятностного атласа мозга и алгоритмов машинного обучения. Biol. Психиатрия 66, 1055–1060. DOI: 10.1016 / j.biopsych.2009.07.019

Pubmed Реферат | Pubmed Полный текст | CrossRef Полный текст

Супекар, К., Менон, В., Рубин, Д., Мусен, М., и Грейсиус, М. Д. (2008). Сетевой анализ внутренней функциональной связи мозга при болезни Альцгеймера. PLoS Comput. Биол . 4: e1000100. DOI: 10.1371 / journal.pcbi.1000100

Pubmed Реферат | Pubmed Полный текст | CrossRef Полный текст

Такаянаги Ю., Кавасаки Ю., Накамура К., Такахаши Т., Орикабе Л., Тойода Е. и др. (2010). Дифференциация пациентов с первым эпизодом шизофрении от здоровых людей из контрольной группы с использованием нескольких структурных переменных мозга на основе ROI. Прог. Neuro Psychopharmacol. Биол. Психиатрия 34, 10–17. DOI: 10.1016 / j.pnpbp.2009.09.004

Pubmed Реферат | Pubmed Полный текст | CrossRef Полный текст

Такаянаги Ю., Такахаши Т., Орикабе Л., Мозуэ Ю., Кавасаки Ю., Накамура К. и др. (2011). Классификация пациентов с первым эпизодом шизофрении и здоровых субъектов с помощью автоматизированных МРТ-измерений регионального объема головного мозга и толщины коры. PLoS ONE 6: e21047. DOI: 10.1371 / journal.pone.0021047

Pubmed Реферат | Pubmed Полный текст | CrossRef Полный текст

Тернер, Г.Х. и Твиг Д. Б. (2005). Исследование временной стационарности и пространственной согласованности шума фМРТ с использованием независимого компонентного анализа. IEEE Trans. Med. Представьте себе . 24, 712–718. DOI: 10.1109 / TMI.2005.846852

Pubmed Реферат | Pubmed Полный текст | CrossRef Полный текст

ван де Вен, В. Г., Формизано, Э., Првулович, Д., Рёдер, К. Х., и Линден, Д. Э. (2004). Функциональная связность, выявленная с помощью пространственно-независимого компонентного анализа измерений фМРТ в состоянии покоя. Hum. Brain Mapp . 22, 165–178. DOI: 10.1002 / hbm.20022

Pubmed Реферат | Pubmed Полный текст | CrossRef Полный текст

Венкатараман, А., Уитфорд, Т. Дж., Вестин, К. Ф., Голланд, П., и Кубицки, М. (2012). Нарушения функциональной связи всего мозга в состоянии покоя при шизофрении. Schizophr. Рез . 139, 7–12. DOI: 10.1016 / j.schres.2012.04.021

Pubmed Реферат | Pubmed Полный текст | CrossRef Полный текст

Ван К., Цзян Т.Z., Liang, M., Wang, L., Tian, L.X., Zhang, X.Q., et al. (2006). Дискриминационный анализ ранней болезни Альцгеймера на основе двух внутренне антикоррелированных сетей с фМРТ в состоянии покоя. Med. Image Comput. Comput. Ассистент. Интер. Miccai 2006 (Pt 2 4191), 340–347. DOI: 10.1007 / 11866763_42

Pubmed Реферат | Pubmed Полный текст | CrossRef Полный текст

Венц Ф., Шад Л. Р., Кнопп М. В., Баудендистель К. Т., Фломер Ф., Шредер Дж. И др. (1994). Функциональная магнитно-резонансная томография на 1.5 T: паттерн активации у больных шизофренией, принимающих нейролептики. Magn. Резон. Представьте себе . 12, 975–982. DOI: 10.1016 / 0730-725X (94)

-N

Pubmed Реферат | Pubmed Полный текст | CrossRef Полный текст

Вербос, П. Дж. (1990). Обратное распространение во времени — что он делает и как это делать. Proc. IEEE 78, 1550–1560. DOI: 10.1109 / 5.58337

CrossRef Полный текст

Уилсон, Э. Б. (1927). Вероятный вывод, закон последовательности и статистический вывод. J. Am. Стат. Assoc . 22, 209–212. DOI: 10.1080 / 01621459.1927.10502953

CrossRef Полный текст

Вуд, И. А., Вишер, П. М., и Менгерсен, К. Л. (2007). Классификация на основе данных об экспрессии генов: систематическая ошибка и точность частоты ошибок. Биоинформатика 23, 1363–1370. DOI: 10.1093 / биоинформатика / btm117

Pubmed Реферат | Pubmed Полный текст | CrossRef Полный текст

Wyatt, R.J., Henter, I., Leary, M.C., and Taylor, E. (1995).Экономическая оценка шизофрении — 1991. Soc. Психиатрия Psychiatr. Epidemiol . 30, 196–205.

Pubmed Реферат | Pubmed Полный текст

Сюн, Дж., Парсонс, Л. М., Гао, Дж. Х. и Фокс, П. Т. (1999). Межрегиональная связь с первичной моторной корой головного мозга выявила с помощью изображений состояния покоя МРТ. Hum. Brain Mapp . 8, 151–156.

Pubmed Реферат | Pubmed Полный текст

Юн, У., Ли, Дж. М., Им, К., Шин, Ю. В., Чо, Б. Х., Ким, И.Y., et al. (2007). Классификация паттернов с использованием основных компонентов толщины коры и ее отличительного паттерна при шизофрении. Neuroimage 34, 1405–1415. DOI: 10.1016 / j.neuroimage.2006.11.021

Pubmed Реферат | Pubmed Полный текст | CrossRef Полный текст

Zhou, Y., Shu, N., Liu, Y., Song, M., Hao, Y., Liu, H., et al. (2008). Изменение функциональной связи в состоянии покоя и анатомической связи гиппокампа при шизофрении. Schizophr. Рез .100, 120–132. DOI: 10.1016 / j.schres.2007.11.039

Pubmed Реферат | Pubmed Полный текст | CrossRef Полный текст

Многофакторная классификация шизофрении и ее семейного риска на основе зависимого от нагрузки контроля внимания и функциональной связи мозга.

Бертолино А., Блази Г. Генетика шизофрении. Неврология. 2009; 164: 288–99.

CAS
PubMed
Статья
PubMed Central

Google ученый

Мюррей Р.М., Бхавсар В., Триполи Г., Хоус О. 30 лет спустя: как гипотеза шизофрении, связанная с развитием нервной системы, трансформировалась в модель психоза факторов риска развития. Шизофрения Бык. 2017; 43: 1190–6.

Артикул

Google ученый

Антонуччи Л.А., Ди Карло П., Пассиаторе Р., Папалино М., Монда А., Аморосо Н. и др. Таламическая связность, измеренная с помощью фМРТ, связана с полигенным индексом, предсказывающим коэкспрессию таламо-префронтального гена.Функция структуры мозга. 2019 Апрель; 224: 1331–44.

CAS
PubMed
Статья
PubMed Central

Google ученый

Рабочая группа по шизофрении Консорциума психиатрической геномики. Биологические выводы из 108 генетических локусов, связанных с шизофренией. Природа. 2014; 511: 421–7.

PubMed Central
Статья
CAS

Google ученый

Антонуччи Л.А., Таурисано П., Фацио Л., Гелао Б., Романо Р., Куарто Т. и др.Связь семейного риска шизофрении с таламической и медиальной префронтальной функциональной связью во время контроля внимания. Schizophrenia Res. 2016; 173: 23–9.

Артикул

Google ученый

Blasi G, Taurisano P, Papazacharias A, Caforio G, Romano R, Lobianco L, et al. Нелинейный ответ передней поясной извилины и префронтальной коры при шизофрении как функция переменного контроля внимания. Cereb Cortex.2010; 20: 837–45.

PubMed
Статья
PubMed Central

Google ученый

MacDonald AW 3rd, Thermenos HW, Barch DM, Seidman LJ. Визуализация генетической предрасположенности к шизофрении: систематический обзор исследований FMRI непсихотических родственников пациентов. Шизофрения Бык. 2009; 35: 1142–62.

Артикул

Google ученый

Pergola G, Selvaggi P, Trizio S, Bertolino A, Blasi G.Роль таламуса при шизофрении с точки зрения нейровизуализации. Neurosci Biobehav Rev.2015; 54: 57–75.

PubMed
Статья
PubMed Central

Google ученый

Готтесман II, Шилдс Дж. Полигенная теория шизофрении. Proc Natl Acad Sci USA. 1967. 58: 199–205.

CAS
PubMed
Статья
PubMed Central

Google ученый

10.

Smieskova R, Marmy J, Schmidt A, Bendfeldt K, Riecher-Rssler A, Walter M, et al. Отличаются ли субъекты с высоким клиническим риском психоза от людей с высоким генетическим риском? — Систематический обзор структурных и функциональных аномалий головного мозга. Curr Med Chem. 2013; 20: 467–81.

CAS
PubMed
PubMed Central

Google ученый

11.

Цзян Т., Чжоу Ю., Лю Б., Лю Ю., Сун М. Исследования ассоциаций Brainnetome при шизофрении: достижения и будущее.Neurosci Biobehav Rev.2013; 37: 2818–35.

PubMed
Статья

Google ученый

12.

Орбан П., Дессей М., Мендрек А., Бурк Дж., Беллек П., Стип Е. Измененные связи мозга у пациентов с шизофренией согласованы во всех когнитивных контекстах. J Psychiatry Neurosci. 2017; 42: 17–26.

PubMed
Статья

Google ученый

13.

Wei Y, Chang M, Womer FY, Zhou Q, Yin Z, Wei S, et al.Изменения локальной функциональной связности при шизофрении, биполярном расстройстве и большом депрессивном расстройстве. Журнал аффективных расстройств. 2018; 236: 266–73.

PubMed
Статья

Google ученый

14.

Wu XJ, Zeng LL, Shen H, Yuan L, Qin J, Zhang P и др. Изменения функциональной сетевой связи при шизофрении и депрессии. Психиатрия Res Neuroimaging. 2017; 263: 113–20.

PubMed
Статья

Google ученый

15.

Чанг X, Шен Х, Ван Л., Лю З., Синь В., Ху Д. и др. Изменен режим по умолчанию и подсистемы лобно-теменной сети у пациентов с шизофренией и их здоровых братьев и сестер. Brain Res. 2014; 1562: 87–99.

CAS
PubMed
Статья
PubMed Central

Google ученый

16.

Khadka S, Meda SA, Stevens MC, Glahn DC, Calhoun VD, Sweeney JA, et al. Является ли аберрантная функциональная связность эндофенотипом психоза? Исследование функциональной магнитно-резонансной томографии в состоянии покоя.Биол Психиатрия. 2013; 74: 458–66.

PubMed
PubMed Central
Статья

Google ученый

17.

Peeters SC, van de Ven V, Gronenschild EH, Patel AX, Habets P, Goebel R, et al. Возможность подключения к сети в режиме по умолчанию в зависимости от семейного и экологического риска психотического расстройства. PLoS One. 2015; 10: e0120030.

PubMed
PubMed Central
Статья
CAS

Google ученый

18.

Поппе А.Б., Картер С.С., Минзенберг М.Дж., Макдональд А.В. Функциональная связность на основе задач как индикатор генетической предрасположенности к шизофрении. Schizophrenia Res. 2015; 162: 118–23.

Артикул

Google ученый

19.

Whitfield-Gabrieli S, Thermenos HW, Milanovic S, Tsuang MT, Faraone SV, McCarley RW, et al. Гиперактивность и гиперсвязность сети по умолчанию при шизофрении и у родственников первой степени родства больных шизофренией.Труды Национальной академии наук Соединенных Штатов Америки. 2009; 106: 1279–84.

CAS
PubMed
PubMed Central
Статья

Google ученый

20.

Капур С., Филлипс АГ, Инсел ТР. Почему биологическая психиатрия так долго разрабатывала клинические тесты и что с этим делать? Мол Психиатрия. 2012; 17: 1174–9.

CAS
PubMed
Статья
PubMed Central

Google ученый

21.

Dwyer DB, Falkai P, Koutsouleris N. Подходы к машинному обучению для клинической психологии и психиатрии. Анну Рев Клин Психол. 2018; 14: 91–118.

PubMed
Статья
PubMed Central

Google ученый

22.

Lessov-Schlaggar CN, Rubin JB, Schlaggar BL. Ошибочность одномерных решений сложных системных проблем. Front Neurosci. 2016; 10: 267.

PubMed
PubMed Central
Статья

Google ученый

23.

Уилан Р., Гараван Х. Когда ранит оптимизм: завышенные прогнозы в психиатрической нейровизуализации. Биол Психиатрия. 2014; 75: 746–8.

PubMed
Статья

Google ученый

24.

Определения биомаркеров Рабочая G. Биомаркеры и суррогатные конечные точки: предпочтительные определения и концептуальная основа. Clin Pharmacol Therapeutics. 2001; 69: 89–95.

Артикул

Google ученый

25.

Фристон К.Дж., Эшбёрнер Дж. Модели генерации и распознавания для нейроанатомии. NeuroImage. 2004; 23: 21–24.

CAS
PubMed
Статья

Google ученый

26.

Кутсулерис Н., Рихер-Росслер А., Мейзенцаль Е.М., Смиескова Р., Студерус Е., Камбейц-Иланкович Л. и др. Выявление продрома психоза среди групп высокого риска с помощью нейроанатомических биомаркеров. Шизофрения Бык. 2015; 41: 471–82.

Артикул

Google ученый

27.

Лао З, Шен Д., Сюэ З., Каракали Б., Резник С. М., Давацикос С. Морфологическая классификация мозга с помощью многомерных преобразований формы и методов машинного обучения. NeuroImage. 2004. 21: 46–57.

PubMed
Статья

Google ученый

28.

Орру Г., Петтерссон-Йео В., Маркуанд А.Ф., Сартори Г., Мечелли А. Использование машины опорных векторов для идентификации визуализирующих биомаркеров неврологических и психических заболеваний: критический обзор.Neurosci Biobehav Rev.2012; 36: 1140–52.

PubMed
Статья

Google ученый

29.

Иньеста Р., Шталь Д., Макгаффин П. Машинное обучение, статистическое обучение и будущее биологических исследований в психиатрии. Психологическая медицина. 2016; 46: 2455–65.

CAS
Статья

Google ученый

30.

Cabral C, Kambeitz-Ilankovic L, Kambeitz J, Calhoun VD, Dwyer DB, von Saldern S, et al.Классификация шизофрении с использованием многомодального многомерного анализа распознавания образов: оценка влияния отдельных клинических профилей на нейродиагностические характеристики. Шизофрения Бык. 2016; 42 (Приложение 1): S110–7.

Артикул

Google ученый

31.

Kambeitz J, Kambeitz-Ilankovic L, Leucht S, Wood S, Davatzikos C, Malchow B, et al. Обнаружение биомаркеров нейровизуализации для шизофрении: метаанализ многомерных исследований распознавания образов.Нейропсихофармакология 2015; 40: 1742–51.

PubMed
PubMed Central
Статья

Google ученый

32.

Bendfeldt K, Smieskova R, Koutsouleris N, Kloppel S, Schmidt A, Walter A, et al. Классификация людей с высоким риском психоза на основе функциональной активности мозга во время обработки рабочей памяти. NeuroImage Clin. 2015; 9: 555–63.

PubMed
PubMed Central
Статья

Google ученый

33.

Лю М., Цзэн Л.Л., Шен Х, Лю З., Ху Д. Потенциальный риск для здоровых братьев и сестер развития шизофрении: данные классификации паттернов с подключением всего мозга. Нейроотчет. 2012; 23: 265–9.

CAS
PubMed
Статья

Google ученый

34.

Yu Y, Shen H, Zhang H, Zeng LL, Xue Z, Hu D. Признаки шизофрении, основанные на функциональных связях, выявленные с помощью многоклассового анализа паттернов фМРТ в состоянии покоя у больных шизофренией и их здоровых братьев и сестер.Biomed Eng. 2013; 12: 10.

Google ученый

35.

Ван Дж., Цао Х., Ляо Й, Лю В., Тан Л., Тан Й и др. Три модели разрыва связи у устойчивых к лечению пациентов с шизофренией и их здоровых братьев и сестер. NeuroImage Clinical. 2015; 8: 95–103.

PubMed
PubMed Central
Статья

Google ученый

36.

Fusar-Poli P, Deste G, Smieskova R, Barlati S, Yung AR, Howes O, et al.Когнитивное функционирование при продромальном психозе: метаанализ. Arch Gen Psychiatry. 2012; 69: 562–71.

PubMed

Google ученый

37.

Чжу Д.К., Таруми Т., Хан М.А., Чжан Р. Сосудистое сцепление в состоянии покоя с помощью фМРТ: данные, полученные с помощью нескольких методов. J Cereb Blood Flow Metab. 2015; 35: 1910–20.

PubMed
PubMed Central
Статья

Google ученый

38.

van Diessen E, Numan T., van Dellen E, van der Kooi AW, Boersma M, Hofman D, et al.Возможности и методологические проблемы в исследовании функциональных сетей мозга ЭЭГ и МЭГ в состоянии покоя. Клиническая нейрофизиология: официальный журнал Международной федерации клинической нейрофизиологии. 2015; 126: 1468–81.

Артикул

Google ученый

39.

Pearlson GD, Calhoun VD. Конвергентные подходы к определению эндофенотипов функциональной визуализации при шизофрении. Front Hum Neurosci. 2009; 3: 37.

PubMed
PubMed Central
Статья

Google ученый

40.

Линскотт Р.Дж., Мортон С.Е., Исследователи Г. Скрытая таксоничность шизотипии у биологических братьев и сестер пробандов с шизофренией. Шизофрения Бык. 2018; 44: 922–32.

Артикул

Google ученый

41.

Перл Дж. Основы причинного вывода. Soc Metodol. 2010. 40: 75–149.

42. Розенбаума

ПР, Рубин, ДБ. Центральная роль шкалы предрасположенности в обсервационных исследованиях причинных эффектов. Биометрика.1983; 70: 41–55.

43.

Первый МБ, GM, Spitzer RL, Williams JBW. Руководство по структурированному клиническому интервью для DSM-IV, версия исследования расстройств оси I. Нью-Йорк: биометрические исследования; 1996.

Google ученый

44.

Kay SR, Fiszbein A, Opler LA. Шкала позитивных и негативных синдромов (PANSS) для шизофрении. Шизофрения Бык. 1987. 13: 261–76.

CAS
Статья

Google ученый

45.

Рейн А. SPQ: шкала для оценки шизотипической личности, основанная на критериях DSM-III-R. Шизофрения Бык. 1991; 17: 555–64.

CAS
Статья

Google ученый

46.

Blasi G, Hariri AR, Alce G, Taurisano P, Sambataro F, Das S, et al. Предпочтительная реактивность миндалины на негативную оценку нейтральных лиц. Биол Психиатрия. 2009; 66: 847–53.

PubMed
PubMed Central
Статья

Google ученый

47.

Blasi G, Napolitano F, Ursini G, Di Giorgio A, Caforio G, Taurisano P и др. Связь генетической изменчивости GSK-3beta с экспрессией GSK-3beta, толщиной префронтальной коры, префронтальной физиологией и шизофренией. Американский журнал психиатрии. 2013; 170: 868–76.

PubMed
Статья
PubMed Central

Google ученый

48.

Gottlich M, Beyer F, Kramer UM. BASCO: набор инструментов для функциональной связи, связанной с задачами.Front Syst Neurosci. 2015; 9: 126.

PubMed
PubMed Central
Статья

Google ученый

49.

Dosenbach NU, Fair DA, Cohen AL, Schlaggar BL, Petersen SE. Двойная сетевая архитектура управления сверху вниз. Trends Cogn Sci. 2008; 12: 99–105.

PubMed
PubMed Central
Статья

Google ученый

50.

Koutsouleris N, Kambeitz-Ilankovic L, Ruhrmann S, Rosen M, Ruef A, Dwyer DB, et al.Модели прогнозирования функциональных результатов для людей в клиническом состоянии высокого риска психоза или с недавно возникшей депрессией: мультимодальный анализ машинного обучения с несколькими участками. JAMA Psychiatry. 2018; 75: 1156–72.

PubMed
PubMed Central
Статья

Google ученый

51.

Wolpert DH. Сложное обобщение. Neural Netw. 1992; 5: 241–59.

52.

Koutsouleris N, Meisenzahl EM, Davatzikos C, Bottlender R, Frodl T., Scheuerecker J, et al.Использование классификации нейроанатомических паттернов для выявления субъектов в психических состояниях риска психоза и прогнозирования перехода болезни. Arch Gen Psychiatry. 2009. 66: 700–12.

PubMed
PubMed Central
Статья

Google ученый

53.

Хансен Л.К., Ларсен Дж., Нильсен Ф.А., Стротер С.К., Роструп Е., Савой Р. и др. Обобщающие закономерности в нейровизуализации: сколько основных компонентов? NeuroImage. 1999; 9: 534–44.

CAS
PubMed
Статья

Google ученый

54.

Saeys Y, Inza I., Larranaga P. Обзор методов отбора признаков в биоинформатике. Биоинформатика. 2007. 23: 2507–17.

CAS
PubMed
Статья

Google ученый

55.

Вапник В.Н. Обзор теории статистического обучения. IEEE Trans Neural Netw. 1999; 10: 988–99.

CAS
PubMed
Статья

Google ученый

56.

Поликар Р., Топалис А., Грин Д., Куниос Дж., Кларк К.М.Сравнительный вейвлет-анализ с множественным разрешением спектральных диапазонов ERP с использованием подхода ансамбля классификаторов для ранней диагностики болезни Альцгеймера. Компьютеры Biol Med. 2007. 37: 542–58.

Артикул

Google ученый

57.

Голланд П., Фишл Б. Тесты на перестановку для классификации: в сторону статистической значимости в исследованиях, основанных на изображениях. Inf Process Med imaging. 2003. 18: 330–41.

PubMed

Google ученый

58.

Koutsouleris N, Kahn RS, Chekroud AM, Leucht S, Falkai P, Wobrock T, et al. Прогнозирование результатов лечения через 4 и 52 недели у пациентов с первым эпизодом психоза: подход машинного обучения. Ланцетная психиатрия. 2016; 3: 935–46.

PubMed
Статья

Google ученый

59.

Benjamini YHY. Контроль ложного обнаружения: практичный и эффективный подход к множественному тестированию. J R Stat Soc Ser B. 1995; 57: 289–300.

Google ученый

60.

Модинос Г., Петтерссон-Йео В., Аллен П., Макгуайр П.К., Алеман А., Мехелли А. Классификация по многомерным паттернам выявляет различную активацию мозга во время обработки эмоций у людей с предрасположенностью к психозам. NeuroImage. 2012; 59: 3033–41.

PubMed
Статья
PubMed Central

Google ученый

61.

Шен Х, Ван Л., Лю И, Ху Д.Дискриминационный анализ паттернов функциональной связи в состоянии покоя при шизофрении с использованием низкоразмерного встраивания фМРТ. NeuroImage. 2010; 49: 3110–21.

PubMed
Статья
PubMed Central

Google ученый

62.

Blasi G, Goldberg TE, Elvevag B, Rasetti R, Bertolino A, Cohen J, et al. Дифференциация распределения ресурсов и обнаружение конфликтов в процессе управления вниманием. Eur J Neurosci. 2007; 25: 594–602.

PubMed
Статья
PubMed Central

Google ученый

63.

Келлерманн Т., Регенбоген С., Де Вос М., Мосснанг С., Финкельмейер А., Хабель У. Эффективное соединение мозжечка человека во время зрительного внимания. J Neurosc. 2012; 32: 11453–60.

CAS
Статья

Google ученый

64.

Kizilirmak JM, Rosler F, Bien S, Khader PH. Нижняя теменная и правая лобная доли вносят вклад в последовательную адаптацию внимания к памяти.Brain Res. 2015; 1614: 14–27.

CAS
PubMed
Статья
PubMed Central

Google ученый

65.

Брэди Р.О., мл., Гонсалвез И., Ли И., Онгур Д., Зейдман Л.Дж., Шмахманн Д.Д. и др. Связь мозжечка и префронтальной сети и негативные симптомы при шизофрении. Am J Psychiatry. 2019: appiajp201818040429.

66.

Nielsen JD, Madsen KH, Wang Z, Liu Z, Friston KJ, Zhou Y. Модуляция рабочей памяти лобно-теменной сетевой связи при первом эпизоде шизофрении.Cereb Cortex. 2017; 27: 3832–41.

PubMed
Статья
PubMed Central

Google ученый

67.

Wang S, Zhang Y, Lv L, Wu R, Fan X, Zhao J, et al. Аномальная региональная однородность как потенциальный биомаркер визуализации для подростковой шизофрении: исследование с помощью фМРТ в состоянии покоя и вспомогательный векторный машинный анализ. Schizophrenia Res. 2018; 192: 179–84.

Артикул

Google ученый

68.

Fan Y, Gur RE, Gur RC, Wu X, Shen D, Calkins ME и др. У здоровых членов семьи и пациентов с шизофренией общие паттерны структуры мозга: исследование классификации паттернов большого размера. Биол Психиатрия. 2008; 63: 118–24.

PubMed
Статья

Google ученый

69.

Моран М.Э., Хулсхоф Пол Х., Гогтай Н. Семейное дело: аномалии мозга у братьев и сестер больных шизофренией. Головной мозг. 2013; 136: 3215–26.

PubMed
PubMed Central
Статья

Google ученый

70.

Гуо В., Лю Ф., Чен Дж., Ву Р., Чжан З., Ю М. и др. Мозжечко-церебральные сети в состоянии покоя по-разному поражаются у пациентов с первым эпизодом шизофрении, не принимавших лекарственные препараты, и у здоровых братьев и сестер. Научный доклад 2015; 5: 17275.

CAS
PubMed
PubMed Central
Статья

Google ученый

71.

Гуо В., Лю Ф., Сяо Ц., Ю М., Чжан З., Лю Дж. И др. Повышенная причинно-следственная связь, связанная с анатомическими изменениями как потенциальными эндофенотипами шизофрении.Медицина. 2015; 94: e1493.

PubMed
PubMed Central
Статья

Google ученый

72.

Гуо В., Лю Ф., Сяо Ц., Лю Дж., Ю М., Чжан З. и др. Повышенная функциональная связность на ближнем и дальнем расстоянии при первом эпизоде шизофрении в состоянии покоя, не требующей приема лекарств. Schizophrenia Res. 2015; 166: 144–50.

Артикул

Google ученый

73.

Гуо В., Лю Ф., Чжан З., Лю Дж., Лю Дж., Ю. Л. и др.Повышенная функциональная связь мозжечка с сетью режима по умолчанию у здоровых братьев и сестер больных шизофренией в состоянии покоя. Шизофрения Бык. 2015; 41: 1317–25.

Артикул

Google ученый

74.

Delawalla Z, Csernansky JG, Barch DM. Функция префронтальной коры у непсихотических братьев и сестер людей с шизофренией. Биол Психиатрия. 2008; 63: 490–7.

PubMed
Статья

Google ученый

75.

Callicott JH, Egan MF, Mattay VS, Bertolino A, Bone AD, Verchinksi B и др. Аномальный ответ фМРТ дорсолатеральной префронтальной коры у когнитивно интактных братьев и сестер пациентов с шизофренией. Am J Psychiatry. 2003; 160: 709–19.

PubMed
Статья

Google ученый

76.

Вентура Дж., Суботник К.Л., Гузик Л.Х., Хеллеманн Г.С., Гитлин М.Дж., Вуд Р.К. и др. Ремиссия и выздоровление в течение первого амбулаторного года раннего течения шизофрении.Schizophrenia Res. 2011; 132: 18–23.

Артикул

Google ученый

77.

Schnack HG, Kahn RS. Обнаружение биомаркеров нейровизуализации психических расстройств: размер выборки имеет значение. Фронтальная психиатрия. 2016; 7:50.

PubMed
PubMed Central
Статья

Google ученый

Многосайтовая диагностическая классификация шизофрении с использованием дискриминантного глубокого обучения с функциональной связностью МРТ

Основные моменты

•: Для межсайтовой классификации шизофрении разработана сеть автоэнкодеров с глубоким дискриминантом.
•: Метод глубокого обучения позволяет изучить особенности подключения мозга к общему сайту и добиться точного прогнозирования шизофрении.
•: Выученные особенности выявляют дисфункциональную интеграцию кортикально-стриатно-мозжечкового контура при шизофрении.

Реферат

Предпосылки

Отсутствие достаточно большой выборки в отдельных местах приводит к плохой обобщаемости автоматической классификации диагнозов гетерогенных психических расстройств, таких как шизофрения, на основе сканирования изображений головного мозга.Усовершенствованные методы глубокого обучения могут быть способны изучать тонкие скрытые закономерности на основе данных визуализации большого размера, преодолевать потенциальные вариации, связанные с сайтами, и достигать воспроизводимой межсайтовой классификации. Однако классификация межсайтового переноса на основе глубокого обучения, несмотря на меньшую локальную специфичность визуализации и большую обобщаемость диагностических моделей, не исследовалась при шизофрении.

Методы

Была собрана большая многоузловая функциональная выборка МРТ ( n = 734, включая 357 пациентов с шизофренией из семи ресурсов визуализации), а также сеть автоэнкодеров с глубоким дискриминантом, нацеленная на изучение функций функциональной связи с общими сайтами визуализации. был разработан, чтобы отличить шизофреников от здоровых людей.

Выводы

Точность приблизительно 85,0% и 81,0% была получена при классификации группирования на нескольких участках и классификации передачи без учета участков, соответственно. Выученные особенности функциональной связности выявили нарушение регуляции кортикально-полосатого тела-мозжечка при шизофрении, и наиболее различающие функциональные связи были в основном расположены внутри и между сетями по умолчанию, заметностью и контролем.

Интерпретация

Полученные данные предполагают, что дисфункциональная интеграция кортикально-полосато-мозжечкового контура через стандартные, значимые и контрольные сети может играть важную роль в модели «разъединения», лежащей в основе патофизиологии шизофрении.Предлагаемый дискриминантный метод глубокого обучения может быть способен изучать надежные паттерны коннектомов и помогать в понимании патофизиологии и достижении точного прогноза шизофрении на нескольких независимых сайтах визуализации.

Классификация шизофрении

сравнение зарубежного и отечественного подходов

Психопатология и клиника шизофрении: итоги и перспективы | Тиганов

Лечение шизофрении, симптомы и признаки у женщин и мужчин

Основные причины развития шизофрении

Медицинская классификация шизофрении: виды и описание

Основные симптомы

При возникновении следующих симптомов потребуется немедленная медицинская помощь:

BBC Russian — Россия — Был бы человек, а диагноз найдется

злокачественное и шубообразное, лечение шизофрении в ЦМЗ «Альянс»

Непрерывное течение

Приступообразно-прогредиентное (шубообразное) течение

Развитие концепции, классификация и клиническая дифференциация негативных симптомов при шизофрении

различных типов шизофрении — Центр лечения Баньяна

Что такое шизофрения?

Какие бывают типы шизофрении?

Параноидальная шизофрения

Кататоническая шизофрения

Гебефреническая или дезорганизованная шизофрения

Остаточная шизофрения

Недифференцированная шизофрения

4 типа шизофрении — Клиника Кливленда

Каковы 4 основных типа шизофрении?

Что происходит в больнице?

Как врачи диагностируют тип шизофрении?

Какие методы лечения шизофрении?

Каковы долгосрочные перспективы?

Типы шизофрении — Mental Health UK

Ценестопатическая шизофрения

Классификация шизофрении — wikidoc

Классификация

Ссылки

границ | Классификация больных шизофренией на основе функционального сетевого подключения в состоянии покоя

Введение

Материалы и методы

Участники и описание парадигмы

Получение изображений

Предлагаемый подход

Предварительная обработка

Группа реконструкции ВСА и спины

Выбор компонентов

Функциональная возможность подключения к сети

Статистический анализ

Классификация

Выбор параметра

Эффект от лекарства

Результаты

Обсуждение и выводы

Заявление о конфликте интересов

Благодарности

Список литературы

Многофакторная классификация шизофрении и ее семейного риска на основе зависимого от нагрузки контроля внимания и функциональной связи мозга.

Многосайтовая диагностическая классификация шизофрении с использованием дискриминантного глубокого обучения с функциональной связностью МРТ

Основные моменты

Реферат

Предпосылки

Методы

Выводы

Интерпретация

Published by alexxlab

Добавить комментарий Отменить ответ