课题基金基金详情
基于同步TMS-EEG数据自动化分析的抑郁症精准疗法研究
结题报告
批准号:
61876063
项目类别:
面上项目
资助金额:
62.0 万元
负责人:
吴畏
依托单位:
学科分类:
F0609.认知与神经科学启发的人工智‍能
结题年份:
2022
批准年份:
2018
项目状态:
已结题
项目参与者:
吴畏、郭毅、李景聪、邓晓燕、陈思言、王文龙、曾柏泉
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中文摘要
重复经颅磁刺激(rTMS)是治疗抑郁症的常用疗法。然而,由于现有rTMS疗法无明确的脑活动靶点,与预期相比缓解率仍偏低,限制了其在临床的进一步应用以及接受度。针对该问题,本项目将以我们前期在同步单脉冲经颅磁刺激-脑电(spTMS-EEG)数据中发现的P200电位神经标记物为靶点,优化rTMS刺激参数,从而实现对抑郁症的精准治疗。为达成该目标,本项目的研究内容包括:1)针对临床应用研发spTMS-EEG数据的全自动分析方法;2)研发基于P200电位的刺激个体优化方法;3)针对临床应用全自动优化P200电位并跟踪P200电位的变化;4)临床验证所提出的刺激个体优化精准治疗方法。本项目的成功实施将:1)显著提升抑郁症的rTMS治疗疗效,并为未来深入探索rTMS精准化治疗方法提供概念框架;2)实现spTMS-EEG数据的全自动分析,推动spTMS-EEG作为新型介入式影像学工具在临床中的转化。
英文摘要
Repetitive transcranial magnetic stimulation (rTMS) is a popular therapy for treating depression. However, the remission rate of the existing rTMS treatment is lower than anticipated due to the lack of biomarkers, limiting its further applications and acceptance in clinical settings. To address this issue, this project will optimize the stimulation parameters of the rTMS based on the P200 potential biomarker discovered in the spTMS-EEG data as the treatment target, thereby achieving precision treatment of the depression. To this aim, the following lines of research will be conducted: 1) Develop a fully automated analysis method for the spTMS-EEG data for clinical applications; 2) Develop a individualized stimulation optimization method based on the P200 potential; 3) Automatically optimize and track the P200 potential for clinical.settings; 4) Validate the individualized stimulation optimization method in clinical settings. The successful execution of this project is expected to 1) substantially improve the treatment efficiency of the rTMS for depression, provide a conceptual framework for exploring future precision treatment using rTMS; 2) achieve fully automated analysis of the spTMS-EEG data, and promote the translation of spTMS-EEG, which is a novel interventional neuroimaging tool, to clinical settings.
重复经颅磁刺激(rTMS)是治疗抑郁症的常用疗法。然而,由于现有rTMS疗法无明确的脑活动靶点,与预期相比缓解率仍偏低,限制了其在临床的进一步应用以及接受度。针对该问题,本项目以我们前期在同步单脉冲经颅磁刺激-脑电(spTMS-EEG)数据中发现的P200电位神经标记物为靶点,优化rTMS刺激参数,从而实现对抑郁症的精准治疗。本项目的研究内容包括:1)针对临床应用研发spTMS-EEG数据的全自动分析方法;2)研发基于P200电位的刺激个体优化方法;3)针对临床应用全自动优化P200电位并跟踪P200电位的变化;4)临床验证所提出的刺激个体优化精准治疗方法。在国家自然科学基金的支持下,本项目得以成功实施,取得了以下成果:1)显著提升了抑郁症的rTMS治疗疗效,并为未来深入探索rTMS精准化治疗方法提供了概念框架;2)实现了spTMS-EEG数据的全自动分析,推动了spTMS-EEG作为新型介入式影像学工具在临床中的转化。
期刊论文列表
专著列表
科研奖励列表
会议论文列表
专利列表
DOI:10.1038/s41587-019-0397-3
发表时间:2020-02-10
期刊:NATURE BIOTECHNOLOGY
影响因子:46.9
作者:Wu, Wei;Zhang, Yu;Etkin, Amit
通讯作者:Etkin, Amit
Electromagnetic Source Imaging via a Data-Synthesis-Based Convolutional Encoder-Decoder Network.
通过基于数据合成的卷积编码器-解码器网络进行电磁源成像。
DOI:10.1109/tnnls.2022.3209925
发表时间:2022
期刊:IEEE transactions on neural networks and learning systems
影响因子:10.4
作者:Gexin Huang;Ke Liu;Jiawen Liang;Chang Cai;Zheng Hui Gu;Feifei Qi;Yuanqing Li;Zhu Liang Yu;Wei Wu
通讯作者:Wei Wu
Single-Trial EEG Classification via Orthogonal Wavelet Decomposition-Based Feature Extraction.
通过基于正交小波分解的特征提取进行单试验脑电图分类
DOI:10.3389/fnins.2021.715855
发表时间:2021
期刊:Frontiers in neuroscience
影响因子:4.3
作者:Qi F;Wang W;Xie X;Gu Z;Yu ZL;Wang F;Li Y;Wu W
通讯作者:Wu W
DOI:doi: 10.1109/TBME.2018.2890291
发表时间:2019
期刊:IEEE Transactions on Biomedical Engineering
影响因子:--
作者:Ke Liu;Zhuliang Yu;Wei Wu;Zhenghui Gu;Jun Zhang;Ling Cen;Srikantan Nagarajan;Yuanqing Li
通讯作者:Yuanqing Li
DOI:10.1109/tbme.2018.2890291
发表时间:2019-09
期刊:IEEE Transactions on Biomedical Engineering
影响因子:4.6
作者:Ke Liu;Z. Yu;Wei Wu;Z. Gu;Jun Zhang;Ling Cen;S. Nagarajan;Yuanqing Li
通讯作者:Ke Liu;Z. Yu;Wei Wu;Z. Gu;Jun Zhang;Ling Cen;S. Nagarajan;Yuanqing Li
面向抑郁症诊疗的脑电信号分析算法研究
  • 批准号:
    --
  • 项目类别:
    省市级项目
  • 资助金额:
    10.0万元
  • 批准年份:
    2019
  • 负责人:
    吴畏
  • 依托单位:
脑电时空特征的深度学习方法研究
  • 批准号:
    61403144
  • 项目类别:
    青年科学基金项目
  • 资助金额:
    27.0万元
  • 批准年份:
    2014
  • 负责人:
    吴畏
  • 依托单位:
国内基金
海外基金