本方法同時采用了基于張量（Tensor Based Morphometry,TBM）和基于軸心距（Radial Distance,RD）的兩種數(shù)學模型。其中，基于TBM的數(shù)學模型主要用于捕獲皮質(zhì)下結(jié)構(gòu)局部表面的形態(tài)學變化，而基于RD的數(shù)學模型主要用于捕獲皮質(zhì)下結(jié)構(gòu)局部表面到其幾何體中心的距離（厚度）的形態(tài)學變化。這兩種數(shù)學模型相互補充相互促進，使得對抑郁癥患者皮質(zhì)下結(jié)構(gòu)易損區(qū)域的定位和其縱向發(fā)展模式的判斷更加準確，也可進一步促進相關研究的發(fā)展。

這套抑郁癥患者皮質(zhì)下結(jié)構(gòu)易損區(qū)域定位方法相比于傳統(tǒng)的基于皮質(zhì)下結(jié)構(gòu)的體積、表面積等傳統(tǒng)指標，具有更早發(fā)現(xiàn)、更準確地定位和更能判斷縱向趨勢等諸多優(yōu)勢。本方法應用于抑郁癥研究領域能顯著性地輔助醫(yī)務人員對于早期抑郁癥患者腦結(jié)構(gòu)性病變的發(fā)現(xiàn)。同時，本方案具有極強的擴展能力，能經(jīng)過相應優(yōu)化后投入到其他相關精神疾病與腦部病變的研究中去。

技術負責人：姚志軍  信息科學與工程學院