本書在研究方法上參考了國內外相關研究成果，依據腦信息學系統(tǒng)方法學原理，利用ACT-R平臺建立相應的認知假設模型并仿真，同時，對抑郁癥患者和正常對照組完成不同情緒刺激下認知計算任務的信息加工過程從更細的時間微粒上進行解釋和驗證。本書提出采用模糊近似熵方法研究不同性別、不同年齡及抑郁癥患者和正常對照組之間的差異，這在國內尚屬首次。本書在研究內容上也是一種新的嘗試，屬于探索性研究。本書的主要創(chuàng)新點如下：①針對被試完成加法計算和減法計算的任務信息加工過程差異問題，分別建立了對應的認知假設模型，模擬數據和真實數據的有效擬合，證明了假設模型的有效性。首次采用ACT-R建模的方式對加法計算和減法計算任務的信息加工過程差異性進行解釋和驗證，提出加法計算主要以提取策略為主，減法計算則是提取策略與計算策略共同完成，該結果與Deheane提出的三聯體模型相一致。②針對正常人完成不同情緒刺激下加減法計算任務的差異問題，依據行為實驗數據、事后問卷調查表結果，分別對其信息加工過程建立了對應的ACT-R假設模型。首次采用ACT-R結合fMRI技術對正常人完成不同情緒刺激下加減法計算任務之間的差異問題進行了分析和研究，提出了正常人具有正性情緒偏向和負性情緒偏離的特點。③針對抑郁癥患者具有情緒功能障礙和認知功能障礙特點，首次提出了抑郁癥患者與正常對照組完成不同情緒刺激下加法計算的ACT-R假設模型，并進行了仿真驗證。模擬數據和真實數據的有效擬合驗證了假設模型的有效性，首次從更細的時間微粒上解釋正常對照組和抑郁癥患者完成不同情緒刺激下加法計算任務的腦區(qū)內部信息加工過程。④針對不同性別、不同年齡的抑郁癥患者及抑郁癥患者和正常對照組的BOLD信號數據的非線性動力學之間差異性問題，首次提出采用模糊近似熵的方法對其進行分析和研究，并與樣本熵進行比較。結果表明，模糊近似熵更適合BOLD信號數據分析，從而可能為抑郁癥患者的臨床診斷和康復治療提供一個新的客觀量化指標，為抑郁癥患者的BOLD信號研究提供一個新的手段和方法。本書從計算機建模角度對抑郁癥患者的情緒功能障礙與認知功能障礙進行了研究，獲得了一些結論，豐富了抑郁癥、情緒和認知交互作用的研究內容，有利于從更細的時間微粒方面了解人腦內部各腦區(qū)信息加工過程與腦損傷的神經機制，同時也為抑郁癥患者BOLD信號數據的非線性動力學研究提供了新的研究方法。
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