王露莹，赵书俊，单保慈，图娅

1.郑州大学物理学院（微电子学院），河南郑州 450052；2.中国科学院高能物理研究所，北京市射线成像技术与装备工程技术研究中心，北京 100049；3.中国科学院大学，核科学与技术学院，北京 100049；4.北京中医药大学，北京 100029；*通讯作者 单保慈 shanbc@ihep.ac.cn

重度抑郁症（major depressive disorder，MDD）是一种以反复的悲伤、思维缓慢和意志活动减退为主要临床特征的精神疾病，对人类健康构成严重威胁[1]。阈下抑郁症（subthreshold depression，StD）是一种精神类病症，不符合抑郁症的诊断标准，但与正常人相比，患有StD者MDD的患病风险更高，目前认为阈下抑郁是抑郁症的前期，其常见症状是情绪低落或兴趣丧失[2-3]。尽管医师可以相对容易地确定这两种疾病的存在，但是客观的评价指标将有助于医师的诊断和治疗。随着脑影像技术的发展，MRI已广泛应用于抑郁症的诊断和治疗等方面[4-5]。既往研究大多提取基于常规的参数用于MDD患者的分类，如灰质体积、局部一致性、低频振荡振幅、部分各向异性[6-7]等。影像组学是一种医学图像分析框架，通过一系列算法将医学图像转换为可挖掘的、更高维度的数据集，主要应用于临床肿瘤学中提取肿瘤的影像组学特征[8-9]。近年，影像组学技术已成功用于神经及精神类疾病，如阿尔茨海默病、注意力缺陷多动障碍等[10-12]。因此本研究借助影像组学方法提取结构MRI各脑区的纹理特征，识别与MDD和StD诊断相关的大脑影像组学特征，并根据已识别的特征建立和评估MDD、StD与正常对照组的分类模型，从而帮助临床医师对MDD和StD进行辅助诊断。……