Tratamento da depressão comórbida de pacientes com narcolepsia por estimulação intermitente Theta Burst

Os objetivos deste estudo são os seguintes: (1) Coletar dados abrangentes de imagens cerebrais de narcolepsia e não narcolepsia. A diferença entre os dois grupos será analisada. Encontrar a diferença entre a narcolepsia tipo 1 e tipo 2 por características de imagem cerebral. Use esses dados para encontrar o parâmetro especial por "aprendizado de máquina" e construir um modelo preditivo; (2) Coletar dados abrangentes de tipagem HLA de narcolepsia e não narcolepsia. Tentativa de entender o perfil HLA de pacientes narcolépticos e seus pais em Taiwan. Analisar a diferença entre os dois grupos de narcolepsia tipo 1 e tipo 2. Use esses dados de características de tipagem HLA para encontrar o parâmetro especial por "aprendizado de máquina" e estabelecer um modelo preditivo; e (3) categorizar e agrupar dados clínicos de narcolepsia, dados de exame do sono e os dados mencionados acima com base no conceito de aprendizado de máquina e construir um modelo preditivo como base para desenvolver uma "ferramenta ou modelo de diagnóstico de narcolepsia" rápido e preciso no futuro. Método de pesquisa: Trata-se de um estudo de caso controle. Serão coletados 400 indivíduos (de 9 a 45 anos). Esses sujeitos serão divididos em três grupos: (1) grupo experimental (narcolepsia Tipo 1, 200 sujeitos); (2) grupo experimental (narcolepsia tipo 2, 100 indivíduos); e (3) grupo de controle (indivíduos não narcolepsiados pareados por sexo e idade, 100). Os investigadores coletarão todos os dados clínicos de cada sujeito, incluindo características clínicas, dados de exame do sono, actigrafia, tipagem HLA e dados de imagens cerebrais. Método de análise de dados: os dados clínicos da narcolepsia, os dados do exame do sono e os dados acima mencionados foram categorizados e agrupados por meio de análise de dados baseada em aprendizado de máquina de computador, rede neural e conceitos de análise de eficácia do modelo preditivo. Em seguida, os investigadores construirão um modelo preditivo com base nos resultados.