功能性近红外光谱成像技术在抑郁症诊断中的研究进展2026

功能性近红外光谱成像技术在抑郁症诊断中的研究进展Contents目录fNIRS的优势与应用核心指标在抑郁症中的应用研究现状与挑战未来展望与研究方向fNIRS的优势与应用010203光学组件构成计算机与算法集成显示器应用fNIRS设备由发射器和探测器组成，用于测量脑血流动力学变化。设备配备带信号处理器和算法的计算机，实现对脑血流数据的实时处理和分析。显示器用于展示处理后的脑血氧数据，辅助医生进行诊断决策。设备组成与原理临床操作性分析fNIRS设备体积小巧，适用于门诊、病房及移动环境，且成本较低。便携性与成本效益fNIRS在模拟日常环境脑活动方面具有优势，尤其适用于配合能力较差或无法长时间保持静止的群体。高生态效度fNIRS能够通过实时监测大脑皮质血氧波动捕捉激活的瞬时变化，并保持良好的空间定位精度。实时监测能力010203fNIRS与功能性磁共振成像的比较fNIRS与脑电图的比较fNIRS与脑磁图的比较fNIRS设备更小巧便携，适用于多种场景，而功能性磁共振成像在空间分辨率上具有优势。fNIRS能实时监测大脑皮质血氧波动，捕捉激活的瞬时变化，而脑电图则侧重于记录脑电活动。fNIRS具有较高的生态效度和对运动伪迹的高容忍度，而脑磁图则主要用于检测大脑磁场变化。与其他技术的比较核心指标在抑郁症中的应用010203抑郁症患者与健康对照者血红蛋白浓度差异Oxy-Hb浓度与症状严重程度的关系情绪调节任务中的异常激活模式抑郁症患者在认知任务中前额叶及颞叶区域Oxy-Hb浓度显著低于健康对照组。抑郁症患者背外侧前额叶皮质的Oxy-Hb浓度随着症状的加重而不断降低。在情绪调节任务中，抑郁症患者的dlPFC区域Oxy-Hb浓度显著高于健康对照组。血红蛋白浓度变化积分值在抑郁症中的意义重心值在抑郁症中的分析积分值与重心值在鉴别诊断中的应用积分值反映任务诱导的神经血管耦合总强度，评估脑皮质的整体激活水平。重心值反映血氧曲线变化的重心位置，能够揭示特定时间段内大脑活动的趋势。将积分值、重心值等指标作为时空特征嵌入机器学习框架中，显著提高了分类性能。积分值和重心值分析研究表明，抑郁症患者在静息状态下前额叶皮质和颞上回等区域的功能连接强度显著减弱，表明这些区域的协同活动能力降低。在执行特定任务时，抑郁症患者的额顶网络、眶额皮质等功能连接表现出特征性的低效和协同效率下降，提示其原有的代偿机制可能不足。研究显示，青少年抑郁症患者在任务状态下多个大脑通道之间的血氧信号同步性显著低于健康对照者，表明功能连接异常可能贯穿不同年龄群体的抑郁症。抑郁症患者静息态功能连接减弱任务态下抑郁症患者功能连接异常青少年抑郁症患者功能连接特点功能连接特征研究现状与挑战现有研究的局限性当前研究主要集中在抑郁症与健康对照的差异，缺乏与其他精神障碍的系统比较。鉴别诊断证据不足现有fNIRS研究多集中于成人，对青少年和老年抑郁症的特异性模式探讨不足。年龄特异性研究匮乏共病状态下抑郁症的fNIRS特征辨识研究不足，难以满足临床实际需求。共病状态特征辨识缺失抑郁症与其他精神疾病的症状可能交织和相互影响，给准确诊断带来挑战。现有fNIRS研究多集中在成人患者，对青少年和老年抑郁症的特异性神经模式研究匮乏。未来研究需要更多关注共病状态下的特征辨识及更广泛的鉴别诊断研究。跨障碍鉴别的挑战年龄特异性研究不足共病状态下的特征辨识跨障碍鉴别的挑战010203需开展覆盖儿童、成人至老年的纵向研究，描绘fNIRS指标随神经发育与衰老变化的轨迹。探讨其与抑郁症病理交互对脑血流动力学与脑功能网络拓扑结构（如小世界性、全局效率、模块化等）的影响。据此构建分龄常模、标准化任务范式与解释框架，以期为不同年龄段的抑郁症患者提供更精准的诊断工具。覆盖儿童至老年的纵向研究探讨脑血流动力学与脑功能网络拓扑结构的影响构建分龄常模和标准化任务范式年龄特异性研究的需求未来展望与研究方向010203现有研究多集中于认知任务，未来需设计严谨的情绪调节任务试验，以更准确地比较抑郁症与其他精神疾病的功能连接差异。情绪调节任务的引入结合Oxy-Hb浓度、积分值与重心值、静息/任务态功能连接等多维fNIRS特征，系统比较抑郁症与精神分裂症、双相障碍及焦虑症的差异。多维度信息的综合分析通过综合分析不同年龄段的fNIRS数据，筛选出具有高敏感性和特异性的生物标志物及其组合，以提高鉴别诊断的准确性。高敏感、高特异生物标志物的筛选提升鉴别诊断效能结合fNIRS与其他神经影像技术，如MRI、EEG等，以获取更全面的抑郁症患者脑功能信息。利用深度学习和人工智能算法，基于多模态fNIRS特征构建智能鉴别模型，提高诊断准确性和稳定性。开展覆盖儿童至老年的纵向研究，探索不同年龄段抑郁症患者的fNIRS指标变化及其病理机制。多模态数据整合机器学习模型优化年龄特异性研究基于多模态数据的模型构建通过fNIRS技术分析大脑在不同任务状态下的功能连接变化，揭示抑郁症患者与健康人之间的差异。动态功能连接网络的探索利用机器学习方法区分抑郁症与其他精神