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作者：王泗琪;孙思宇;朱海静;宓为峰;高玉军;崔明湖;
单位：滨州医学院附属医院心理科;滨州医学院;北京大学精神卫生研究所,国家卫生健康委员会精神卫生重点实验室(北京大学),国家精神障碍临床医学研究中心(北京大学第六医院);武汉科技大学附属武昌医院精神科;
摘要：抑郁症是一种常见且严重的精神障碍，其发病机制复杂，主要涉及遗传、环境和神经生物学等多因素交互作用，准确理解其发病机制并实现精准诊疗至关重要。功能磁共振成像（functional magnetic resonance imaging, fMRI）技术和机器学习算法的发展为抑郁症研究提供了新的视角和方法，在揭示抑郁症脑网络机制及辅助诊疗方面展现出巨大潜力。然而，该领域仍面临诸多挑战，如数据异质性高、多中心标准化不足、对脑网络动态特性挖掘不深以及临床转化路径尚未打通等局限。本文系统梳理了fMRI与机器学习在抑郁症脑网络机制与诊疗中的研究现状，并指出未来应致力于推动多中心数据的标准化采集与处理、整合多模态神经影像信息、引入动态图神经网络等先进模型以刻画脑网络的时序演化规律，旨在为突破当前研究瓶颈、构建基于脑网络的抑郁症精准诊疗体系提供理论依据与前瞻方向。
关键词：抑郁症;;功能磁共振成像;;磁共振成像;;机器学习;;脑网络;;诊疗
基金资助：湖北省自然科学基金项目（编号：2025AFB897）~~
