İnternet Bağımlılığı Bozukluğu: A Dinlenme-İşlevsel Magnetik Rezonans Görüntüleme Study (2014)

Chong-Yaw Wee bərabər iştirakçı, Zhimin Zhao bərabər iştirakçı,  Pew-Thian Yap, Guorong Wu, Feng Şi, True Qiymət, Yasong Du, Jianrong Xu, Yan Zhou poçtu, Dinggang Shen mail

Yayınlandı: Sentyabr 16, 2014

DOI: 10.1371 / journal.pone.0107306

mücərrəd

İnternet asılılığı pozğunluğu (IAD), xüsusən, ergenlər arasında psixi sağlamlıq pozulması kimi tanınır. Ancaq IAD ilə əlaqəli patogenez hələ də açıq qalmır. Bu çalışmada, funksional maqnetik rezonans görüntüleme məlumatlarını istifadə edərək IAD ergenlerin ensefalitik funksional xüsusiyyətlərini araşdırmağı planlaşdırırıq. IAD və 17 sosial-demografik bərabərlikli sağlam nəzarətə malik olan 16 yeniyetmələrə dair kiçik xüsusiyyətləri, səmərəliliyi və nodal mərkəzlilik daxil olmaqla şəbəkə xüsusiyyətləri baxımından funksional əlaqələrin mümkün pozuntularını araşdırmaq üçün bir qrafik nəzəri yanaşma qəbul etdik. Qrup səviyyəsində şəbəkə topoloji fərqlərinin statistik əhəmiyyətini qiymətləndirmək üçün yanlış kəşf dərəcəsi düzəldilmiş parametrik testlər aparılmışdır. Bundan əlavə, IAD qrupunda funksional əlaqə və klinik tədbirlər arasındakı əlaqələri qiymətləndirmək üçün korrelyasiya analizi aparıldı. Bizim nəticələr göstərir ki, IAD xəstələrinin, xüsusilə də frontal, oksipital və parietal loblarda yerləşən bölgələr arasında funksional əlaqəli bir şəkildə pozulma olur. Təsirə məruz qalmış əlaqələr uzunmüddətli və inter-hemispheric əlaqələri. Regional nodal ölçütlər üçün əhəmiyyətli dəyişikliklər olmasına baxmayaraq, IAD və sağlam qruplar arasında qlobal şəbəkə topologiyasında fərq yoxdur. Bundan əlavə, korrelyasiya təhlili göstərir ki, müşahidə olunan regional pozğunluqlar IAD şiddəti və davranış klinik qiymətləndirmələri ilə əlaqələndirilir. Anatomik və funksional təyin olunmuş atlaslar arasında nisbətən ardıcıl olan nəticələrimiz, IAD funksional əlaqələrin pozulmasına səbəb olur və ən əhəmiyyətlisi, belə pozuntuların davranış pozğunluqlarına zidd ola biləcəyini göstərir.

Rəqəmlər

Citation: Wee CY, Zhao Z, Yap PT, Wu G, Shi F və digərləri. (2014) Internet Bağımlılık Bozukluğu: A Dinlenme-İşlevsel Magnetik Rezonans Görüntüleme Çalışması'nda Brain Funksional Şəbəkesi Bozulmuş. PLoS ONE 9 (9): e107306. doi: 10.1371 / journal.pone.0107306

Redaktor: Satoru Hayasaka, Wake Forest Tibb Məktəbi, Amerika Birləşmiş Ştatları

Alınan: Yanvar 20, 2014; Qəbul edildi: Avqust 11, 2014; Tarix: Sentyabr 16, 2014

Copyright: © 2014 Wee et al. Bu şərtlərə görə paylanmış açıq bir məqalədir Creative Commons Attribution Lisenziyası, hər hansı bir mühitdə məhdudiyyətsiz istifadəyə, yayılmağa və reprodüksiyaya icazə verən, orijinal müəllif və mənbə verilmişdir.

Maliyyələşdirmə: Bu iş qismən Milli Sağlamlıq İnstitutları (NIH) qrantları EB006733, EB008374, EB009634, AG041721 və CA140413, həmçinin Çin Milli Təbii Elmlər Vəqfi (81171325) və Milli Açar Texnologiya AR-GE Proqramı 2007BAI17B03 tərəfindən dəstəklənmişdir. Maliyyələşdirənlərin iş dizaynında, məlumatların toplanmasında və təhlilində, nəşr qərarında və ya əlyazmanın hazırlanmasında heç bir rolu yox idi.

Rəqabət maraqları: Müəlliflər heç bir rəqabət mənsubu olmadığını bəyan etdi.

giriş

İnternetdən çox istifadə etmə, maddə asılılığı və patoloji qumar oynayanlara bənzər dəyişən sosial-davranış xüsusiyyətlərinə gətirib çıxara bilər. [1], [2]. Son onilliklərdə internet istifadəçilərinin sayının artması ilə bu problem getdikcə ciddi bir ictimai səhiyyə məsələsi hesab olunur [3]. İnternet bağımlılığı və kompüterlə əlaqəli addictions ümumi olaraq, Amerika Birləşmiş Ştatlarının və xaricdə milyonlarla insanı təsir edən, Asiya inkişaf etməkdə olan bölgələrdəki gənclər və kollec tələbələri arasında baş verən ən yüksək dərəcələrlə təsir göstərən bir fenomen olaraq görünür [3]-[7]. Gənclərin yetkinlik dövründə internetə çox həssaslıq təsiri xüsusilə klinik və ictimai əhəmiyyətə malikdir, çünki yeniyetməlik qərar qəbuletmə ilə əlaqədar nörobiologiya sahəsində əhəmiyyətli dəyişikliklər dövrüdür [8] və bununla da affektiv bozukluklara və asılılığa daha yüksək həssaslıq nümayiş etdirir [9]-[11]. Gəncin seminal işindən bəri [2], internet bağımlılığı sosioloqlardan, psixoloqlardan, psixiatrlardan və pedaqoqlardan əhəmiyyətli dərəcədə diqqəti cəlb etmişdir.

İnternet istifadə ilə bağlı davranış problemlərinin klinik xüsusiyyətləri internetdə asılılıq pozuqluğu (İİA) daxil olmaqla müxtəlif diaqnostik meyarlar əsasında təsvir edilmişdir. [12], patoloji internet istifadə [13]və problemli internet istifadə [14]. IAD, patoloji qumarlara bənzər bir sərxoş olmayan, internetdən istifadənin qeyri-mümkün olduğunu ehtiva edən bir impuls-nəzarət ixtilafı kimi təsnif edilmişdir. IAD, qarışıq davranış və şəxsi və ailə münasibətlərinin inkişaf etdirilməsi və saxlanılması ilə bağlı problemlər nəticəsində akademik, maliyyə və peşə çətinliklərinin inkişafı daxil olmaqla digər addictions oxşar xüsusiyyətləri göstərir. IAD-dən əziyyət çəkən şəxslər təkrarən daha çox vaxt sərf edəcək, bu da öz növbəsində normal sosial fəaliyyətinə təsir göstərir. Ən pis hallarda xəstələr fiziki narahatlıq və ya karpal tunel sindromu, quru gözlər, baş ağrıları, şiddətli baş ağrısı, qanun pozuntuları və narahat olan yuxu kimi tibbi problemlərlə qarşılaşa bilərlər. [15], [16]. Bundan əlavə, xəstələr tez-tez IAD müalicəsinə müqavimət göstərir və yüksək relapsa malikdirlər [17]və onların çoxu narkotik, alkoqol, qumar və ya cinsi asılılıq kimi digər addictions ilə də əziyyət çəkir [18].

IAD hələ DSM-5-da asılılıq və ya ruhi xəstəlik kimi qəbul edilmir [19]gündəlik həyatda davranış komponentləri, psixososial amillər, simptomların idarə edilməsi, psixiatrik komorbidlik, klinik diaqnoz və müalicə nəticəsi baxımından mənfi nəticələr göstərən özünü göstərən psixoloji sorğulara əsaslanan geniş tədqiqatlar var [6], [20]-[23]. Bu davranış əsaslı analizlər ilə yanaşı, son illərdə insan beyninin struktur və funksional xüsusiyyətlərinə ağır internet overuse təsirini araşdırmaq üçün neyroimaging üsulları tətbiq edilmişdir [7], [24]-[29]. Dövlət funksional maqnit rezonans görüntülərini dinləmək (R-fMRI) effektivdir vivo ilə beynin nöronal fəaliyyətlərini tədqiq etmək üçün alət daha əvvəl IAD-in ensefalik funksional xüsusiyyətlərinin mümkün pozuntularını müəyyənləşdirmək üçün istifadə edilmişdir [24], [26], [27], [30]. Ilə [27], beyin ağlarında regional aşağı tezlikli dalğalanmaların (LFF) uyğunluğunu ölçən regional homojenlik (ReHo) analizi, IAD xəstələrində mükafat yolları ilə bağlı beyin bölgələri arasında artmış sinxronizasiya göstərdi. Online oyun bağımlılığı ilə (OGA) bənzər bir araşdırma, sol mediyal orbitofrontal korteksdə, hədəf yönəldilmiş qərarlarla bağlı bir sıra bölgələrə anatomik əlaqələri olan xəstəliyin biomarker kimi geniş amplituda LFF istifadə etməyi təklif etdi [30]. Hong et al. IAD və nəzarət qrupları arasındakı bölgələrarası funksional əlaqələrdə qrup fərqliliyini təhlil etmək üçün şəbəkə əsaslı statistika (NBS) istifadə edildi və IAD qrupunda ümumi şəbəkə topologiyasının qlobal pozulması ilə xüsusilə funksional əlaqələrin geniş yayılması müşahidə edildi [26]. Digər funksional keçid bazlı bir işdə, default şəbəkə bağlantısında dəyişikliklər toxum bölgəsi kimi posterior sindirek korteks (PCC) [24]. Nəticələr ikitərəfli serebellum posterior lobu və orta temporal girus arasında funksional əlaqələrin artdığını göstərdi, eləcə də ikitərəfli inferior parietal lobul və sağ inferior temporal girus arasındakı əlaqəni azaldı.

Hazırkı tədqiqatda biz R-fMRI məlumatları əsasında IAD-i təhlil etmək üçün qrafik nəzəri yanaşma tətbiq edirik. Əvvəlcə istifadə funksional keçid pozuntusunun əhəmiyyətini qiymətləndiririk parametrik testlər çoxlu müqayisəli düzəlişlə. Bu bizə tam araşdırma imkanı verir beyin funksional əlaqələrinin tam nümunəsi və geniş miqyaslı şəbəkələr arasında bağlanma nümunələri [31]. İkincisi, biz İAD ilə əlaqəli ola biləcək keçid pozuntularını araşdırırıq qlobal şəbəkə xassələrikiçik dünya rejimi üzərində kiçik dünyəvilik xüsusiyyətləri (yəni qruplaşma əmsalı və xarakterik yol uzunluğu) və şəbəkə səmərəliliyi (yəni qlobal və yerli effektivlik) daxil olmaqla. Üçüncüsü, eyni şəbəkə azlığı ilə, bir bölgənin bütün funksional əlaqə ilə əlaqəsini nəzərə alaraq şəbəkənin funksional əhəmiyyətini qiymətləndiririk. [32] hər ROI-in mərkəzi tədbirlərinə əsaslanaraq. Şəbəkənin mərkəzliyini istifadə etmək üçün motivasiya edirik daha yaxşı lokalize edin daha çox yerli səviyyədə pozulmuş bölgələr. Nəhayət, araşdırırıq şəbəkə metrikaları və davranış və klinik skorları arasında əlaqələr iştirakçıların. Şəbəkə xüsusiyyətləri və klinik nəticələr arasındakı əlaqəni araşdırmaq, asılılıq patologiyası ilə bağlı biliklərimizi artırır və daha etibarlı IAD diaqnostika texnikasının inkişafı üçün həyati əhəmiyyət kəsb edir.

Material və metodlar

İştirakçılar

Bu işə IAD (17 kişilər və 15 qadınlar) və 2 cinsi, yaş və təhsillə əlaqəli sağlam nəzarət (HC) mövzularında (16 kişi və 14 qadınlar) 2 adolesanlardan ibarət olan 34 sağ əlli iştirakçı iştirak etmişdir . Xəstələr Şanxay Jiao Tong Universiteti Uşaq və Ergen Psixiatriya İdarəsindən, Şanxay Ruh Sağlamlığı Mərkəzi, Tibb Fakültəsindən alındı. İdarəetmə subyektləri reklamlardan istifadə edərək yerli icma üzvlərindən alınmışdır. Tədqiqat Helsinki Deklarasiyasına uyğun olaraq Şanxay Ruh Sağlamlığı Mərkəzinin Tibbi Tədqiqatlar Etikası Komitəsi və İnstitusional İnceleme Şurası tərəfindən təsdiqləndi və hər bir iştirakçının valideynləri / qəyyumlarından tam yazılı razılığa alındı.

IAD müddəti retrospektiv diaqnozla qiymətləndirildi. Bütün subyektlərdən əvvəlcə internetdən asılı olduqları zaman həyat tərzlərini xatırlatmaları istəndi. İnternet bağımlılığını təsdiqləmək üçün xəstələr, Saqqal və Kurt tərəfindən internet bağımlılığı meyarları üçün dəyişdirilmiş Gəncin Diaqnostik Anketinə (YDQ) uyğun olaraq yenidən test edildi. [33], və özünü göstərən IAD-in etibarlılığı valideynləri ilə müsahibə yolu ilə təsdiqləndi. IAD xəstələri ən azı sərf etmişlər İnternetdə və ya online oyunda gündə saat, və həftədə günlər. Bu məlumatları otaq otaq yoldaşlarından və xəstələrin sinif yoldaşlarından təsdiqlədik ki, tez-tez gecə saatlarında internetdə olmağı israr etdilər, nəticələrinə baxmayaraq başqalarının həyatını pozdular. Bütün xəstələrin ən azı və ya 2 ildən çox internetə aludə olduqlarına diqqət yetirin. İnternet bağımlılığı meyarları üçün dəyişdirilmiş YDQ-nin təfərrüatları verilmişdir Fayl S1.

Əvvəlki IAD tədqiqatından sonra [34], yalnız 2 saatdan az vaxt sərf edən HC (saat xərclənmişdir = ) gündə internetdə gündəmə gətirilmişdir. HC qrupu sərf etdi həftədə günlər internetdə. HCs, IAD-dən əziyyət çəkmədiklərini təmin etmək üçün dəyişdirilmiş YDQ meyarları ilə də test edildi. İşə qəbul edilən bütün iştirakçılar yerli Çin dilində danışanlar idi və heç vaxt qanunsuz maddələrdən istifadə etməmişdilər. Diqqət yetirin ki, YDQ iştirakçıların rahatlığı üçün Çin dilinə tərcümə edilmişdir. Diaqnoz nəticələrini daha da əsaslandırmaq üçün başqa bir IAD diaqnostik tədbiri, Gəncin İnternet Bağımlılığı Ölçeği (YIAS) [35], hər bir iştirakçı üçün keçirilmişdir. YIAS, İnternet bağımlılığı dərəcəsini qiymətləndirmək üçün Dr. Kimberly Young tərəfindən hazırlanmış bir 20-maddə anketidir. İnternet istifadəçilərini 100-point hesab sxemi əsasında üç dərəcə şiddətə bölüşdürür: yumşaq onlayn istifadəçi ( bal), orta onlayn istifadəçi ( bal) və ağır onlayn istifadəçi ( ballar).

IAD-in modifikasiya olunmuş YDQ və YIAS vasitəsilə diaqnozundan başqa, IAD xəstələrinin davranış şərtləri də bir sıra davranışlarla əlaqəli anketlər vasitəsilə qiymətləndirilmişdir: Barratt Impulsiveness Scale-11 (BIS-11) [36], Time Management Disposition Ölçeği (TMDS) [37], Güclü və Gərginliklər Sorğusu (SDQ) [38], və McMaster Ailə Qiymətləndirmə Cihazı (FAD) [39]. Araşdırmada həm SDQ-nın həm uşaq, həm də valideyn versiyaları istifadə edilmişdir. Bu sorğular ətraflı Fayl S1.

Təcrübə mübadiləsi aparılmadan əvvəl bütün iştirakçılar hərəkət, həzm, sinir, tənəffüs, sirkulyasiya, endokrin, sidik və reprodükativ sistemlərlə bağlı fiziki iğtişaşları istisna etmək üçün sadə fiziki müayinə (qan təzyiqi və ürək sınağı testləri) keçirdi. Həddindən artıq kriteriyalar daxildir: 1) narahatlıq pozuqluğu, depressiya, kompulsivlik, şizofreniya, autizm və ya bipolar bozukluk kimi psixiatrik və qeyri-psixiatrik pozğunluqların bir tarixidir; 2) maddə asılılığı və ya asılılıq tarixi; 3) hərəkət, həzm, sinir, tənəffüs, sirkulyasiya, endokrin, sidik və reproduktiv sistemlərlə əlaqəli fiziki xəstəliklərin tarixi; və 4) tarama günündə qadınlarda hamiləlik və ya menstruasiya dövrü. Bu istisnasız prosedur bu işin iştirakçılarının digər fiziki, nevroloji və ya nöropsikiyatrik xəstəliklərdən təsirini təmin etməməsi üçün vacibdir və nəticədə əldə edilən tapıntılarda mümkün yanaşmaları azaldır. Ətraflı demoqrafik məlumat və klinik skorlar verilmişdir Cədvəl 1.

kiçik

Cədvəl 1. Bu işdə iştirak edən iştirakçıların demoqrafik məlumatları.

doi: 10.1371 / journal.pone.0107306.t001

Məlumatların əldə edilməsi və hazırlanması

Data 3.0 Tesla Scanner (Philips Achieva) istifadə edərək həyata keçirildi. Hər bir iştirakçının əyləncəli əyani təsvirləri eko dəfə (TE) = 30 ms və təkrarlama vaxtı (TR) = 2000 ms ilə əldə edilmişdir. Satınalma matrisi 64 × 64 düzbucaqlı FOV xNUMX × 230 mm2və 3.59 × 3.59 × 4 mm vokselin həlli3. Tarama, hər bir iştirakçı üçün 220 ədəd daxildir. Məlumatların alınması zamanı iştirakçılardan gözlərinin bağlanması ilə skanerdən sakit qalmaq istəndi. Subyektlərin əslində gözlərini bağladıqlarını ölçmək üçün heç bir əlavə texnika və ya cihaz istifadə edilməməsinə baxmayaraq, subyektlər tarama zamanı gözlərini bağladıqları və xəbərdar olduqlarını təsdiq etdilər.

DPARSF, iki R-fMRI işlənmə vasitəsi qutusunda, standart bir boru kəmərindən istifadə edərək, məlumatların hazırlanması [40] və REST [41]. Hər bir preprocessing əvvəl hər bir mövzu ilk 10 R-fMRI həcmi maqnetizasiya balans nail olmaq üçün atıldı. R-fMRI həcmləri MNI boşluğuna normallaşdırılıb: 3 × 3 × 3 mm3. Qarışıq, ağ maddə və qlobal sinyaller də daxil olmaqla narahatlıq siqnallarının tənzimlənməsi həyata keçirildi. HNUMX-dən daha çox yer dəyişdirmə meyarına və ya hər hansı bir istiqamətdə 3 dərəcəsindən daha böyük bir açısal fırlanmaya əsasən iştirakçıların heç biri istisna edilməmişdir. Baş motion təsirinin daha da azaldılması üçün Friston 3-parametrik düzəlişin və həmçinin vokselə xüsusi orta çərçivə yerdəyişmə (FD) [42] 0.5 FD eşiği ilə. Funksional keçid qiymətləndirməsindən əvvəl, hər ROI-nin orta R-fMRI vaxt seriyası band-keçid filtreli Hz).

Şəbəkə İnkişafı və Fərdi Əlaqələr Təhlili

Bu tədqiqatda bir qrup Çinli ergen arasında IAD tərəfindən səbəb olan beyin birləşməsinin funksional dəyişmələrini araşdırmaq üçün qrafik nəzəri analiz qəbul edilmişdir. Funksional beyin şəbəkələri bir makroskale səviyyəsində qurulmuşdur, burada düyünlər əvvəlcədən təyin edilmiş beyin bölgələrini təmsil edir və kənarları interregional istirahət-dövlət funksional keçidini (RSFC) təmsil edir. Şəbəkə qovşaqlarını müəyyənləşdirmək üçün biz beynimizi parçaladıq fMRI şəkillərini Avtomatlaşdırılmış Anatomik Etiketleme (AAL) atlasına çevirərək, regionların maraqları (ROI) [43]. AAL atlasına əsasən bölgələr Cədvəl S1-də verilmişdir Fayl S1. Daha sonra hər bir ROI-nin nümayəndəsi vaxt seriyası hər bir ROI-da bütün voksellər üzərində geriləyən vaxt seriyalarının ortalaması ilə əldə edilmişdir. Regionlararası RSFC-ni ölçmək üçün, Pearson korrelyasiyasını bütün mümkün olan) = 4005) ROI cütləri və bu əlaqələri təmsil etmək üçün simmetrik keçid matrisi qurulmuşdur. Əlaqədar güc baxımından hər bir cüt ROI arasında qrup səviyyəsində fərqləri təhlil etdik. Hər bir funksional əlaqə üçün əhəmiyyətli fərqlər kütləvi bir-birindən fərqli (iki quyruqlu) - bir ərəfəsi ilə testlər və səhv kəşf dərəcəsi (FDR) düzəlişləri.

Şəbəkə metrikləri və xüsusiyyətləri təhlil

Pearson korrelyasiyasına əsaslanan funksional əlaqə matrisi bir çox saxta, aşağı dayanıqlı elementlərlə sıx bağlıdır. Kiçik dünya xüsusiyyətləri nümayiş etdirən insan beyin şəbəkələrini daha yaxşı modelləşdirmək üçün hər bir fərdin funksional əlaqə matrisi daha kiçik dünya rejiminə düşən bir azlıq aralığına sahib olmaq üçün daha da işlənmişdir () [44]-[48]. Bu rejim 90 ROI-ların beyin şəbəkələri üçün nisbətən ardıcıl kiçik dünya xüsusiyyətlərini təmin edir [44]. Xüsusən, hər bir mövzunun Pearson korrelyasiya matrisi bicarised adjacency matrices çevrilmişdir, , əvvəlcədən təyin edilən sparsity görə, bütün ilkin olaraq birinə təyin edilir və sonra ən az korrelyasiya dəyərlərinə uyğun elementlər müəyyən dərəcədə bir azalığa çatana qədər dəfələrlə sıfırlanır. Bu şəbəkələrə əsaslanaraq, qrup səviyyəsində müqayisə üçün beynin şəbəkələrinin ümumi mimari və regional nodal mərkəzliyini təhlil etmək üçün həm qlobal, həm də regional şəbəkə metriklərini istifadə etdik. Istifadə olunan qlobal ölçülər kiçik parametrləri, yəni kümelenmə əmsalı () və xarakterik yolun uzunluğu () [49], [50], həmçinin qlobal şəbəkə səmərəliliyi () və yerli şəbəkə səmərəliliyi (). Bundan əlavə, biz təsadüfi şəbəkələri istifadə edərək, bu tədbirlərin normallaşdırılmış versiyalarınıvə ) qurulmuş beyin şəbəkələrinin kiçik mülkiyyətini təmin etməkdir. Aşağıdakı üç meyarlara cavab verərsə şəbəkəni kiçik dünya kimi müəyyən edirik: , və kiçik dünya nisbəti, . Üç nodal mərkəzlilik ölçüsü - dərəcə (), səmərəlilik () və arasındakı () - funksional şəbəkənin yerli xüsusiyyətlərini araşdırmaq üçün hər beyin bölgəsindən hesablanmışdır [44], [46].

Statistik olaraq qrup arasındakı fərqləri araşdıran iki quyruqlu, iki nümunə göstərdik - bir ərəfəsi ilə testlər Kiçik dünya rejimindən hazırlanmış hər bir şəbəkə metriğinin əyri (AUC) sahəsinə əsaslanan hər bir şəbəkə metrikası (qlobal və regional) üzrə (FDR düzəldilmiş) [48]. AUC, topologiyanı bir təkrarlıq ərəfəsində nəzərdən keçirmək əvəzinə, bütün kiçik dünya rejimi üzərində beynin şəbəkələrinin topoloji xüsusiyyətlərini əks etdirir [44], [51]. Xüsusən, hər bir şəbəkə metriğ üçün, əvvəlcə ayrılıqda müxtəlif səviyyələrdə olan şəbəkələr üzrə hər bir fərdin AUC dəyərini hesablayır və sonra iki nümunə - IAD və sağlam qruplar arasında hər hansı bir qrup səviyyəsində fərqlərin statistik olaraq qiymətləndirilməsini tələb edir. Qeyd etmək lazımdır ki, statistik testlərdən əvvəl yaş, cinsiyyət və təhsilin təsirlərini aradan qaldırmaq üçün bir çox xəttli regresiyalar tətbiq etmiş, onların qarşılıqlı təsirləri [31], [52]-[54].

Funksional Atlasdan istifadə edərək etibarlılıq və təkrarlıq

Mövcud işdə, bütün beyin AAL atlasına əsaslanan 90 ROI-lərə ayrılması ilə regional səviyyədə funksional keçid şəbəkələri qurulmuşdur. Bununla yanaşı, müxtəlif parelletmə sxemlərindən və ya müxtəlif məkan tərəzilərindən istifadə edilən beyin şəbəkələri fərqli topoloji arxitekturalarını [55]-[57]. Nəticələrimizin etibarlılığını və təkrarlanabilirliyini qiymətləndirmək üçün Dosenbachın funksional atlasından istifadə edərək təcrübələri təkrarladıq [58], insan beyinini beyincik daxil olmaqla, 160 ROI-lərə bölür. Bu atlasda, hər bir ROI seçilmiş toxum nöqtəsini əhatə edən 10 mm diametrli kvadrat kimi müəyyən edilir və bütün ROI mərkəzləri arasındakı məsafə ən azı 10 mmdir, məsələn, bəzi beyin sahələri ROI dəsti ilə əhatə olunmur.

Şəbəkə Metrikləri və Davranışa Baxışlar Arasındaki İlişkiler

Bölgə nodal mərkəzində əhəmiyyətli qrup səviyyəli fərqlilikləri göstərən bu bölgələr üçün (AAL atlasına əsasən) üçün Pearson korrelyasiyasını, FDR düzəldilmişdir) hər bölgənin şəbəkə xüsusiyyətləri ilə fərdi davranış puanları arasındakı əlaqələri təhlil etmək. Konkret olaraq, korrelyasiya analizində şəbəkə ölçümləri asılı dəyişənlər, davranış skorları, yəni BIS-11, TMDS, SDQ və FAD isə müstəqil dəyişənlər kimi qəbul edildi. Təsirə məruz qalan beyin bölgələri ilə xəstəlik şiddəti arasındakı əlaqəni daha da dərk etmək üçün, şəbəkə xüsusiyyətləri ilə YIAS skorları arasında Pearson korrelyasiya əmsalı da hesabladıq.

Nəticələr

Demoqrafik və Klinik Xüsusiyyətlər

Yaş, cinsiyyət və təhsil ili ilə əlaqədar əhəmiyyətli bir fərq yoxdur (hamısı ilə ) IAD və HC qrupları arasında. Bununla belə, internet istifadədə həftədə günlər baxımından əhəmiyyətli fərqlər var () və gündə saat (). Qruplar arasında BIS-11 və TMDS skorları arasında heç bir fərq yoxdur (hər biri ilə ), SDQ-P (), SDQ-C () və FAD () skorları IAD qrupunda göstərildiyi kimi əhəmiyyətli dərəcədə yüksəkdir Cədvəl 1 və Şəkil 1. Xüsusən, YIAS (), IAD təsnifatı üçün istifadə edilən klinik tədbir, qrup səviyyəsində ən əhəmiyyətli fərqləri göstərir.

kiçik

Şəkil 1. Klinik və davranış tədbirləri baxımından qrup arasında fərqlər.

(YIAS = Gəncin İnternet Bağımlılığı Ölçeği, BIS-11 = Barratt Dürtüsellik Ölçeği-11, TMDS = Zaman İdarəetmə Ölçeği Ölçeği, SDQ-P = Güclər və Çətinliklər Anket ana versiyası, SDQ-C = Güclər və Çətinliklər Anket uşaq versiyası, FAD = McMaster Ailə Qiymətləndirmə Cihazı).

doi: 10.1371 / journal.pone.0107306.g001

Fərdi funksional əlaqə

HC qrupu ilə müqayisədə, yalnız üç funksional əlaqə FDR düzəlişindən sonra əhəmiyyətli dəyişikliklər yaşadı. Sol fusiform gyrus (oksipital lob) və sağ açısal girus (parietal lob) arasında sol açılı girus (parietal lob) və sağ orta orbitofrontal korteks (frontal lob) arasında ikincilik arası yarımsiferik əlaqələr, IAD xəstələri. Sağ kaudat (subkortikal korteks) və sağ supramarginal girus (parietal lob) arasında olan bir intra-hemispheric əlaqə, xəstəlik qrupunda azalmış əlaqə göstərir. Bu əhəmiyyətli dərəcədə dəyişdirilmiş funksional əlaqələr Şəkil 2. Qırmızı və mavi rəngli əlaqələr, IAD qrupunda sırasıyla artan və azalmış funksional keçidləri ifadə edir. Təsirə məruz qalan funksional əlaqələrin əksər hissəsi sağ yarımkürədə və parietal lobda yerləşən bölgələri əhatə edir.

kiçik

Şəkil 2. IAD xəstələrində əhəmiyyətli dərəcədə dəyişmiş funksional əlaqələr (FDR düzəldilmişdir).

Qırmızı: artan funksional keçid, Mavi: funksional bağlantının azalması. (FRO: Frontal, INS: Insula, TEM: Temporal, PAR: Parietal, OCC: Occipital, LIM: Limbic, SBC: Subkortikal). Bu görselleştirme BrainNet Viewer paketindən istifadə edərək yaradılmışdır (http://www.nitrc.org/projects/bnv) və Circos (http://circos.ca/).

doi: 10.1371 / journal.pone.0107306.g002

Funksional şəbəkələrin qlobal xüsusiyyətləri

Kiçik dünya davranışlarını müqayisə edilən təsadüfi şəbəkələrlə müqayisə edərək, bir çox şəbəkə səviyyəsinin səviyyəsini müqayisə edərək daxili funksional beyin şəbəkələrinin topoloji xüsusiyyətlərini araşdırdıq, . Xüsusilə, biz kiçik-dünya parametrlərini (məsələn, kümelenmə əmsalı, xarakterik yol uzunluğu və kiçik dünya nisbəti, ), eləcə də qlobal və yerli effektivliklər. Araşdırmada istifadə edilən təsadüfi şəbəkələr, düyünlərin və kənarların sayını, eləcə də yuxarıda göstərilən təkrarlama üsulu ilə gerçək beyin ağlarının dərəcə dağılımlarını qorudu. [59]. İki nümunəni istifadə edən statistik analizlər -testlər (, FDR düzəldilmiş) AUC dəyərlərinə kiçik dünya rejimi üzərində qlobal şəbəkə xüsusiyyətləri baxımından IAD və HC qrupları arasında əhəmiyyətli fərq göstərilməmişdir.

Funksional Şəbəkələrin Regional Nodal Xüsusiyyətləri

Kiçik dünya topologiyasına baxmayaraq, regional nodal mərkəzdə qrup səviyyəsində əhəmiyyətli fərqlər müşahidə edildi. Bu araşdırmada, üç regional nodal ölçütündən ən azı biri varsa, IAD qrupunda bir beyin bölgəsinin əhəmiyyətli dərəcədə dəyişməsi düşünülür 0.05-dən kiçik olan dəyəri (FDR düzəldilmiş) AUC dəyərlərinə əsaslanaraq. Cədvəl 2 IAD xəstələrində əhəmiyyətli dərəcədə dəyişən bölgələri ümumiləşdirir. HC qrupu ilə müqayisədə IAD xəstələri əsasən sol inferior parietal lobulanda (İPL), sol talamus (limfa) sistemi və limbik sistem kimi digər bölgələrdə, xüsusilə sağ ön cingulate girus (ACG) orta cingulate girus (MCG). Qeyd edək ki, IPL və AÇG əvvəllər maddə asılılığında dəyişmiş əlaqə ilə bağlı olan default-mode şəbəkəsinin (DMN) tərkib hissəsidir [60]-[62].

kiçik

Cədvəl 2. AAL atlasına əsaslanan sağlam idarələrlə müqayisədə IAD xəstələrində anormal nodal mərkəzləri göstərən bölgələr.

doi: 10.1371 / journal.pone.0107306.t002

Funksional Atlasdan istifadə edərək etibarlılıq və təkrarlıq

Dosenbachın atlasından ROI-ləri təyin etmək üçün istifadə edildikdə, əhəmiyyətli qrup fərqləri əsasən serebellem ilə frontal və parietal əlaqələrdə müşahidə olunur. Bu tapıntılar ümumiləşdirilmişdir Cədvəl 3. Bu əlaqələr AAL atlasına əsaslanan müəyyən edilənlərdən fərqli olmasına baxmayaraq, ən çox pozulmuş əlaqələr beyincik bölgələrindən başqa, beynin eyni loblarını əhatə edir. Qlobal şəbəkə metrikaları baxımından, AAL atlasına əsaslanan nəticələrə bənzəyən IAD və HC qrupları arasında heç bir fərq tapılmadı. Yerli şəbəkə ölçümleri üçün, müəyyən edilmiş bölgələrin bir hissəsi AAL atlasına əsaslanan müəyyən edilmiş bölgələrə yaxın məsafədə yerləşir, məsələn, AÇG və THA Cədvəl 4.

kiçik

Cədvəl 3. Dosenbach atlasına əsaslanan əhəmiyyətli dəyişiklikləri yaşayan IAD fərdilərində funksional əlaqələr.

doi: 10.1371 / journal.pone.0107306.t003

kiçik

Cədvəl 4. Dosenbach atlasına əsaslanan sağlam nəzarət (HC) ilə müqayisədə IAD xəstələrində anormal nodal mərkəzləri göstərən bölgələr.

doi: 10.1371 / journal.pone.0107306.t004

Şəbəkə Metrikləri və Davranış Tədbirləri Arasındaki İlişkiler

Heç bir əhəmiyyətli (, FDR düzəldilmiş) qlobal şəbəkə metrikaları arasında əlaqə (, , və ) və davranış və klinik skorları. Bununla yanaşı, bir sıra bölgələrin regional nodal metrikləri əhəmiyyətli dərəcədə (, FDR düzəldilmişdir) davranış və klinik skorlarla əlaqələndirilmişdir. Doğru AÇG YİAS hesabı ilə pozitiv əlaqə saxlayır. Doğru MCG, YİAS hesabı ilə müsbət əlaqələndirir. Sol THA, YIAS və SDQ-P skorları ilə pozitivdir. Lakin, sol IPL hər hansı bir davranış və ya klinik skorla əhəmiyyətli dərəcədə əlaqəli deyil. Davamlı və klinik skorlarla əhəmiyyətli dərəcədə əlaqəli olan beyin bölgələri göstərilmişdir Şəkil 3.

kiçik

Şəkil 3. IAD qrupundakı davranış və klinik skorlarla əhəmiyyətli dərəcədə əlaqəli olan beyin bölgələri (FDR düzəldilmişdir).

Bu illüstrasiya BrainNet Viewer paketindən istifadə edərək yaradılmışdır (http://www.nitrc.org/projects/bnv). (YIAS = Gəncin İnternet Bağımlılığı Skoru, BIS-11 = Barratt Dürtüsellik Ölçeği-11, TMDS = Vaxt İdarəetmə Ölçeği Ölçeği, SDQ-P = Güclər və Çətinliklər Anket ana versiyası, SDQ-C = Güclər və Çətinliklər Anket uşaq versiyası.)

doi: 10.1371 / journal.pone.0107306.g003

Müzakirə

Fərdi funksional əlaqələrin dəyişməsi

İnsanın beyin inkişaf mexanizminə dair fikirlər, uşaqları və yeniyetmələri təsir edən xəstəliklərin patoloji əsaslarını daha yaxşı başa düşmək üçün vacibdir və mümkün olan erkən müalicəyə səbəb olur. R-fMRI məlumatlarının qrafiki nəzəri təhlilinə əsasən, insan beyninin funksional təşkilatının bənzərsiz bir tendensiya - uşaqlarda daha çox funksional seqreqasiya və yetkinlərdə daha böyük funksional inteqrasiya yolu ilə uşaqlıqdan yetkinliyə böyüyən və inkişaf etdiyi irəli sürülmüşdür. bütün beyin səviyyəsi [63]-[66]. Xüsusilə, funksional beyin şəbəkələrinin təşkili yerli əlaqədən inkişaf yolu ilə daha çox paylanmış bir arxitektura köçürür [63], [66], yetkinlərin zəif qısamüddətli funksional keçid və uşaqlardan daha güclü uzunmüddətli funksional keçid var [65].

Bizim tapıntılar göstərir ki, IAD-də müşahidə olunan pozulmuş əlaqələr, FDR-nin düzəldilməsindən sonra bir neçə fəsil uzunmüddətli və yarımkeçirici funksional əlaqələrdir və insan beynində uzun məsafəli ünsiyyət üçün vacibdir. Uzunmüddətli və yarımkürələrarası əlaqələrin pozulması, otizm də daxil olmaqla, bir çox davranışçı anormallıqda ümumi bir simptomdur [67]-[70], şizofreniya [71], opioid asılılığı [72], [73]və kokain bağımlılığı [74]. Uzunmüddətli əlaqələrin pozulması insan beyninin paylanmış funksional şəbəkəsi daxilində inteqrasiya prosesinin uğursuzluğu kimi qəbul edilə bilər [63], [64], [75], normal nevroloji inkişaf yolundan sapma. Beləliklə, biz bu tədqiqatda müşahidə olunan IAD ergenlərində uzunmüddətli və inter-hemisferik əlaqələrin anormal inkişafının onların bağımlılık davranışlarının mümkün səbəblərindən biridir.

Qlobal Şəbəkə Xassələrində dəyişikliklər

İnsan beyini kiçik bir dünyagörüşü, aşağı kabel xərclərində yüksək səmərəlilik və yüksək hündürlüyə malik hublar kimi müxtəlif əhəmiyyətli topoloji xüsusiyyətləri olan kompleks və böyük əlaqəli dinamik sistem hesab olunur [46], [76]-[79]. Kiçik dünya şəbəkəsində, qovşaqlar modul məlumatların emalı lehinə lokal olaraq kümelenmişdir və effektiv ümumi marşrutlaşdırma üçün uzun məsafəli əlaqələrin az sayı ilə uzaqdan əlaqələndirilir [50]. Həm İAD, həm də HC qrupları kiçik dünya xüsusiyyətlərini nümayiş etdirdi, yəni yüksək kümelenmə əmsalı () və oxşar xarakterik yolun uzunluqları (), təsadüfi təsadüfi şəbəkələrlə müqayisədə. Buna baxmayaraq, əvvəlki R-fMRI tədqiqatları ilə uyğun olaraq, HC qrupu ilə müqayisədə əlaqə sıxlığı ilə müqayisədə IAD qrupunda ardıcıl olaraq daha normallaşdırılmış kümelenmə əmsalı və oxşar normalı xarakterik yol uzunluğu müşahidə olunmuşdur [26]. Daha böyük kümelenme katsayısı, IAD və HC qruplarında nisbətən seyrək uzaq və nisbətən sıx qısa uzaq funksional əlaqələri göstərən uzaq bölgələr arasında pozulmuş neyronal inteqrasiyanı əks etdirir. Klinik mərhələlərin müvəqqəti və şiddətli səviyyədə inkişafı uzun məsafəli əlaqələrin daha çox pozulmasına və ya aradan qalmasına gətirib çıxara bilər və buna görə də iki uzaq bölgələr arasında informasiya ötürülməsini qorumaq üçün alternativ yol kimi klasterdə qısa uzaq əlaqələrin yaradılmasına kömək edə bilər. Lakin, qısa uzaq əlaqələrin yaradılması bütün şəbəkə vasitəsilə nəzarətsiz və ya təsadüfi informasiya axını meydana gətirmə riskini artıran anormal qrupları təqdim edə bilər. Digər tərəfdən, bütün beyin şəbəkələri müqayisə edilə bilən təsadüfi şəbəkə ilə müqayisədə qlobal və yerli səmərələrin oxşar paralel məlumatların işlənməsini nümayiş etdirdi [80]. Bu nəticələr yerli beynəlmiləlləşdirmə və qlobal inteqrasiyanın balanslaşdırılmış birləşməsini təmin edən beynin kiçik bir dünya modelinin konsepsiyasını dəstəkləyir [81]. IAD və HC qrupları arasında qlobal şəbəkə xüsusiyyətləri baxımından əhəmiyyətli bir fərqin olmadığını müşahidə etmək, IAD-də funksional şəbəkə strukturunun dəyişməsinin incə olduğunu göstərir. Nəticədə, regiona özgü IAD biyomarkerləri ilə bağlı daha çox tədqiqat ümumiyyətlə xəstəliyin patoloji və ümumi olaraq bağımlılığı haqqında əhəmiyyətli məlumatlar aşkar edə bilərdi.

Funksional Şəbəkələrin Regional Nodal Xüsusiyyətləri

Nodal mərkəzliyin IAD ilə bağlı dəyişiklikləri, əsasən, ACG və MCG, IPL və THA daxil olmaqla limbik sistem komponentlərində aşkar edilmişdir. Bu bölgələrin pozuntuları və onların əlaqəli yolları, İAD-də funksional pozuntuları əks etdirən məlumatların emal səmərəliliyinin azaldılması üçün təfsir edilə bilər.

Limbik sistemin tərkib hissəsi olan cingulate girus (CG) emosiya formalaşması və emal, öyrənmə və yaddaş, icra funksiyası və tənəffüsün nəzarəti ilə məşğul olur [82]. Bu THA və neokorteks və layihələr cingulum vasitəsilə entorhinal korteks üçün giriş alır. Bu yol emosional əhəmiyyətli hadisələrə yönəlib və təcavüzkar davranışları tənzimləyir [29]. CG ilə əlaqəli funksiyaların pozulması bir şəxsin davranışlarını, xüsusilə duyğu ilə əlaqəli davranışlarını izləmək və idarə etmək qabiliyyətini poza bilər. [83]. Ən çox maddə və davranış asılılığı analizləri CG-nin (ACG və PCG) ön və arxa hissələrində, spirtli bağımlılığı da daxil olmaqla, əhəmiyyətli dəyişikliklər göstərmişdir [84], patoloji qumar [85]və IAD [27], [29]. Kokain istismarçıları, MCG-də oxşar və əlavə dəyişikliklər də bildirilmişdir [86]. Əvvəlki fMRI tədqiqatlarında əvvəlcədən, orta və ardıcıl CG-nin mükafat və cəza şərtlərində təsirləndiyi göstərilmişdir [87]. MÇG-nin müsbət və mənfi emosiyaların işlənməsində rolu səbəbindən bölgənin İİB xəstələrində birbaşa bağlanma pozuntuları olduğunu göstərmək təəccüblü deyil.

THA beyin məlumatlarının sökülməsi və mükəmməl emal daxil olmaqla çoxlu beyin funksiyalarına daxildir [88], məqsədli davranışlar və bilişsel və motor funksiyaları [89]. Subkortikal bölgələrdən serebral korteksə duyğu və motor siqnallarını ötürür [90]. THA vasitəsilə, orbitofrontal korteks amigdala, CG və hipokampus kimi narkotik maddənin gücləndirilməsi ilə məşğul olan digər limbik beyin bölgələrindən birbaşa və indirekt proqnozlar alır [91]mükafat və cəza ilə əlaqəli davranışları idarə etmək və düzəltmək [92]. Anormal talamo-kortikal circuit online oyun addictts aşkar [93] zəif yuxu keyfiyyətinin kronik nümunələri ilə bağlı THA funksiyasının pozulmasına gətirib çıxara bilər [94] və kompüterə diqqətli diqqət mərkəzindədir. Bundan əlavə, THA funksional hipokampusa bağlıdır [95] uzadılmış naviqasiya və qısa müddətli yaddaşdan uzunmüddətli yaddaşa qədər məlumatların konsolidasiyası kimi bilik funksiyaları üçün mühüm olan geniş hippokampal sistemin bir hissəsi kimi [96], [97].

R-fMRI-based IAD tədqiqatlarında bildirilmiş nəticələrə görə IPL-də nodal mərkəzlərin əhəmiyyətli dəyişiklikləri müşahidə etdik [24], [93]. THA'ya bənzər şəkildə, IPL, eşitmə, görmə və somatosensor kortekslərə kütləvi şəkildə bağlıdır və eyni zamanda müxtəlif növ stimulları emal edə bilər. İnkişaf zamanı insan beyininin son inkişaf etmiş strukturlarından biri olaraq, İPL xüsusilə uşaqlıq dövründə işitsel və vizual stimulların həddindən artıq təsirinə daha həssas ola bilər. İnternetdən çox istifadə ilə yaranan IPL pozulma fərdlərin təcili tənzimləmənin reaksiyasına maneə törətmək qabiliyyətinə mane ola bilər. [98], [99], IPL-yə daha da zəifləyən istəklərdən asılı İnternet istəklərinə qarşı müqavimət göstərə bilmə qabiliyyətinə zərbə vurur. Belə dairəvi nümunələr tez-tez maddə və davranışda olanlar içərisində görülür.

DMN bölgələri, məqsədlərə yönəlmiş vəzifələri həyata keçirməkdən daha çox istirahətdə daha çox fəaldır [62]. Bu bölgələr, daxili və xarici ipuçlarını qiymətləndirmək, keçmişi xatırlamaq və gələcəyi planlaşdırmaq da daxil olmaqla, emosional modulyasiya və özünü göstərmə fəaliyyətlərinə cəlb edildiyi bilinir [60], [62], IAD diaqnozunda əhəmiyyətli meyarlar olan. Daha əvvəl DMN bölgələrini əhatə edən dəyişən əlaqəli xəstəliklərdə müxtəlif simptomatik davranışlara kömək etmək təklif edilmişdir [100]maddə asılılığı da daxil olmaqla [101], [102] və davranışçı addictions [24], [103]. DMN-in bir neçə bölgəsini əhatə edən funksional əlaqəli dəyişikliklərimizin nəticələri, əvvəlki müşahidələrlə qismən uyğundur və bu da DMN-nin IAD xəstələrini müəyyənləşdirmək üçün biyomarker kimi xidmət etmək potensialına malik olduğunu göstərir.

Funksional Atlasdan istifadə edərək etibarlılıq və təkrarlıq

AAL atlasına əsaslanan müəyyən edilmiş anormal beyin bölgələrindən bəziləri də nəticələrimizin etibarlılığı və təkrarlanmasını dəstəkləyən funksional atlasdan istifadə etməklə müəyyən edilmişdir. Bir az fərqli nəticələrin mümkün səbəblərindən biri rejimdir Bu işdə istifadə. 90 ROI'ların AAL atlasına əsaslanan qurulmuş şəbəkə şəbəkəsinin kiçik xüsusiyyətləri bu aralığa ən çox uyğun gəlir [44]. Lakin, bu sparsity sıra müxtəlif ROI sayı olan atlaslar üçün optimal ola bilməz. Bundan əlavə, Dosenbach atlasından əldə edilən ROI funksional olaraq təyin olunur və bütün beyinləri əhatə etmir [58]. Bu atlasda bütün 160 ROI-lərin mərkəzləri müəyyən edilir və 5 mm radiuslu bir sahə hər bir mərkəzdən yetişdirilir və 10 mm sferik ROI istehsal edir. Hər bir ROI-nin mərkəzi həmçinin, digər RO-lərin mərkəzlərindən kənarda ən azı 10 mm olmalıdır və bu, spatially qeyri-çakışan atlas gətirib çıxarır. Digər tərəfdən, AAL atlası bütün beyin səthinin toxumasını əhatə edir. ROI tərifi və əhatə olunan ümumi sahələrdə bu fərqlər nəticələrin varyasyonlarına kömək edə bilər. Buna görə də, daha böyük bir kohort istifadə edərək, daha çox tədqiqat, beyin zülmünün sxeminin seçilməsi şəbəkə topologiyasının xarakterizə olunmasına təsirini müəyyən etmək üçün zəruridir.

Şəbəkə Metrikləri və Davranış Tədbirləri Arasındaki İlişki

Bu işdə, biz qlobal şəbəkə metrikaları və davranış tədbirləri arasında heç bir əlaqə görməmişik, bütün beyin şəbəkə topologiyasında dəyişikliklərin olmamasını nəzərdə tuturduq. Bu tapıntı beynin şüurunun varyasyonları insan beyinin (nöroplastisitenin) plastisitesinden dolayı incə olduğunu göstərir, [104], [105] alternativ yollarla (neyron circuit) gündəlik funksiyalarının əksəriyyətini bərpa etməkdədir. Beyin plastisitəsi sinir hüceyrələri və ya nöronlar arasında əlaqələrin yenidən qurulmasını əhatə edir və çox sayda faktorlardan təsirlənə bilər [106]-[108]. Uşaqlıq dövründə və yetkinlik dövründə yetkinlik dövründən daha çox yayılmış yaşa bağlı bir şəkildə olur və bu, IAD ilə ergenlərdə zədələnmiş nöron əlaqələrinin daha yaxşı bir şəkildə bərpasını nəzərdə tutur. Ayrıca, asılılığın nörolojik və psixiatrik bozukluklara qədər dəyişən müxtəlif davranış şərtlərinin, neyron dövrlərdə lokalize dəyişikliklərlə əlaqəli olduğu göstərilmişdir [106]. Beləliklə, orta səviyyədə kümelenmə əmsalı, xarakterik yol uzunluğu və şəbəkə səmərəliliyi kimi mənfi səviyyəli qlobal şəbəkə tədbirlərinin IAD qrupunda beyin dövranı dəyişmələrinin aşkar edilməsində daha az həssas olması təəccüblü deyil.

Ancaq bəzi beyin bölgələrinin regional nodal ölçümleri bəzi davranış tədbirləri ilə əlaqəlidir. Xüsusilə, tədqiq olunan ergenlərin valideynləri tərəfindən verilən məlumatlara əsaslanaraq, fərdlərin impulsivliyini və təəssübatın və cəmiyyətdəki davranış problemlərinin ciddiliyini düzgün idarə etməyə imkan verən SDQ (SDQ-P) ana versiyası müsbətdir IAD-də tapılan funksional təsir göstərmiş beyin bölgələri ilə əlaqəli. Dürtüsel davranışları və duyğularını nəzarət edə bilməməsi əsas davranış semptomlarından biridir. Bu dəyişikliklər ətrafdakı insanlara nisbətən daha aydın olsa da, xəstələr öz duyğularına və davranışlarına olan dəyişikliklərdən xəbərsizdirlər. Şəbəkə tədbirlərindən heç biri SDQ-nın (SDQ-C) uşaq versiyası ilə özünü qiymətləndirmə xarakteri ilə bağlı olmadığı üçün əsas səbəb ola bilər. Digər tərəfdən, regional şəbəkə tədbirləri ilə BIS-11, FAD və TMDS daxil olmaqla digər davranış tədbirləri arasında əhəmiyyətli bir əlaqə yoxdur. Bu qənaət böyük bir dəstəkdir IAD və sağlam qruplar arasında bu tədbirlər üçün dəyərlərCədvəl 1). Bu tapıntılar bu davranış tədbirlərinin bir hissəsi təsirli bölgələri müəyyən etmək üçün faydalıdır və bununla da IAD diaqnozuna kömək etmək üçün faydalı ola bilər, baxmayaraq ki, bu tədbirlərin davranışla əlaqəli və ya pozğunluqlarda daha yaxşı anlaşılması üçün əhəmiyyətli bir iş hələ də tələb olunur.

Metodik məsələlər / məhdudiyyətlər

Bu işdə vurğulamaq lazım olan bir sıra məhdudiyyətlər var. Birincisi, İİA-nın diaqnozu əsasən özünü göstərən sorğulardan, diaqnozların etibarlılığına təsir göstərə biləcək nəticələrə əsaslanır. Gələcəkdə IAD diaqnozlarının etibarlılığını və etibarlılığını artırmaq üçün IAD identifikasiyası üçün standartlaşdırılmış diaqnostik vasitələr hazırlanmalıdır. İkincisi, tədqiqat kiçik nümunə ölçüsü və iştirakçıların cinslərinin qeyri-bərabərliyi (31 kişilər və 4 qadınlar) ilə məhdudlaşdırılıb. Bu nəticələr statistik fəsadları və nəticələrin ümumiləşdirilməsi ilə nəticələnə bilər. Cədvəlin IAD yayıldığına təsiri hələ də müzakirə olunan məsələdir. Gəncin tapıntılarına əsaslanaraq [35], çox sayda qadın internetdən asılılıq nümayiş etdirir. Əksinə, bir son tədqiqat hesab edir ki, kişilər IAD davranışının yüksək riskini göstərirlər [109]. Bununla yanaşı, cins və IAD arasında heç bir əlaqənin olmadığını bildirmişdir [110], [111]. Cins və IAD həssaslığının əlaqəsini daha yaxşı qiymətləndirmək üçün daha balanslı cins nisbəti ilə daha böyük bir kohort istifadə edərək gələcək təcrübələr tələb olunur.

Məlumatın dəstəklənməsi

Fayl S1.

Əlavə materiallar.

doi: 10.1371 / journal.pone.0107306.s001

(PDF)

Minnətdarlıq

Bu iş qismən Milli Sağlamlıq İnstitutları (NIH) qrantları EB006733, EB008374, EB009634, AG041721 və CA140413, həmçinin Çin Milli Təbii Elmlər Vəqfi (81171325) və Milli Açar Texnologiya AR-GE Proqramı 2007BAI17B03 tərəfindən dəstəklənmişdir.

Müəllif iştirakları

Təcrübələr hazırlanmış və dizayn edilmişdir: CYW ZZ PTY GW FS TP YD JX YZ DS. Denemeler gerçekleştirildi: CYW ZZ YD JX YZ DS. Verilən məlumatlar: CYW PTY DS. Katkılı reaktivlər / materiallar / analiz vasitələri: ZZ YD JX YZ. Kağız yazıldı: CYW PTY TP DS.

References

  1. 1. Ng BD, Wiemer-Hastings P (2005) İnternetə və online oyuna asılılıq. Cyberpsychol Behav 8: 110-113. doi: 10.1089 / cpb.2005.8.110
  2. 2. Gənc KS (1998) İnternet bağımlılığı: Yeni bir klinik xəstəliyin ortaya çıxması. Cyberpsychol Behav 1: 237-244. doi: 10.1089 / cpb.1998.1.237
  3. Maddə bax
  4. PubMed / NCBI
  5. Google Scholar
  6. Maddə bax
  7. PubMed / NCBI
  8. Google Scholar
  9. Maddə bax
  10. PubMed / NCBI
  11. Google Scholar
  12. Maddə bax
  13. PubMed / NCBI
  14. Google Scholar
  15. Maddə bax
  16. PubMed / NCBI
  17. Google Scholar
  18. Maddə bax
  19. PubMed / NCBI
  20. Google Scholar
  21. Maddə bax
  22. PubMed / NCBI
  23. Google Scholar
  24. Maddə bax
  25. PubMed / NCBI
  26. Google Scholar
  27. Maddə bax
  28. PubMed / NCBI
  29. Google Scholar
  30. Maddə bax
  31. PubMed / NCBI
  32. Google Scholar
  33. Maddə bax
  34. PubMed / NCBI
  35. Google Scholar
  36. Maddə bax
  37. PubMed / NCBI
  38. Google Scholar
  39. Maddə bax
  40. PubMed / NCBI
  41. Google Scholar
  42. Maddə bax
  43. PubMed / NCBI
  44. Google Scholar
  45. 3. İnternetdə asılılıq və psixiatrik xəstəlik arasında birləşmə: ədəbiyyatın nəzərdən keçirilməsi. Ko., CH, Yen JY, Yen CF, Chen CS, Chen CC (2012) Eur Psychiatry 27: 1-8. doi: 10.1016 / j.eurpsy.2010.04.011
  46. Maddə bax
  47. PubMed / NCBI
  48. Google Scholar
  49. Maddə bax
  50. PubMed / NCBI
  51. Google Scholar
  52. Maddə bax
  53. PubMed / NCBI
  54. Google Scholar
  55. Maddə bax
  56. PubMed / NCBI
  57. Google Scholar
  58. Maddə bax
  59. PubMed / NCBI
  60. Google Scholar
  61. Maddə bax
  62. PubMed / NCBI
  63. Google Scholar
  64. Maddə bax
  65. PubMed / NCBI
  66. Google Scholar
  67. Maddə bax
  68. PubMed / NCBI
  69. Google Scholar
  70. Maddə bax
  71. PubMed / NCBI
  72. Google Scholar
  73. Maddə bax
  74. PubMed / NCBI
  75. Google Scholar
  76. 4. Blok J (2006) Tarazlıq, problemli internet istifadə istifadəsində qiymətləndirilmir. CNS Spectr 12: 14-15.
  77. Maddə bax
  78. PubMed / NCBI
  79. Google Scholar
  80. Maddə bax
  81. PubMed / NCBI
  82. Google Scholar
  83. Maddə bax
  84. PubMed / NCBI
  85. Google Scholar
  86. Maddə bax
  87. PubMed / NCBI
  88. Google Scholar
  89. 5. Fitzpatrick JJ (2008) İnternet bağımlılığı: Tanınma və müdaxilələr. Arch Neurol 22: 59-60. doi: 10.1016 / j.apnu.2007.12.001
  90. Maddə bax
  91. PubMed / NCBI
  92. Google Scholar
  93. Maddə bax
  94. PubMed / NCBI
  95. Google Scholar
  96. 6. Cao F, Su L, Liu T, Gao X (2007) Çinli ergenlərin nümunəsində dürtüsellik və internet bağımlılığı arasında əlaqə. Eur Psychiatry 22: 466-471. doi: 10.1016 / j.eurpsy.2007.05.004
  97. Maddə bax
  98. PubMed / NCBI
  99. Google Scholar
  100. Maddə bax
  101. PubMed / NCBI
  102. Google Scholar
  103. Maddə bax
  104. PubMed / NCBI
  105. Google Scholar
  106. Maddə bax
  107. PubMed / NCBI
  108. Google Scholar
  109. Maddə bax
  110. PubMed / NCBI
  111. Google Scholar
  112. Maddə bax
  113. PubMed / NCBI
  114. Google Scholar
  115. Maddə bax
  116. PubMed / NCBI
  117. Google Scholar
  118. Maddə bax
  119. PubMed / NCBI
  120. Google Scholar
  121. Maddə bax
  122. PubMed / NCBI
  123. Google Scholar
  124. Maddə bax
  125. PubMed / NCBI
  126. Google Scholar
  127. Maddə bax
  128. PubMed / NCBI
  129. Google Scholar
  130. Maddə bax
  131. PubMed / NCBI
  132. Google Scholar
  133. Maddə bax
  134. PubMed / NCBI
  135. Google Scholar
  136. Maddə bax
  137. PubMed / NCBI
  138. Google Scholar
  139. Maddə bax
  140. PubMed / NCBI
  141. Google Scholar
  142. Maddə bax
  143. PubMed / NCBI
  144. Google Scholar
  145. Maddə bax
  146. PubMed / NCBI
  147. Google Scholar
  148. Maddə bax
  149. PubMed / NCBI
  150. Google Scholar
  151. Maddə bax
  152. PubMed / NCBI
  153. Google Scholar
  154. Maddə bax
  155. PubMed / NCBI
  156. Google Scholar
  157. Maddə bax
  158. PubMed / NCBI
  159. Google Scholar
  160. Maddə bax
  161. PubMed / NCBI
  162. Google Scholar
  163. Maddə bax
  164. PubMed / NCBI
  165. Google Scholar
  166. Maddə bax
  167. PubMed / NCBI
  168. Google Scholar
  169. Maddə bax
  170. PubMed / NCBI
  171. Google Scholar
  172. Maddə bax
  173. PubMed / NCBI
  174. Google Scholar
  175. Maddə bax
  176. PubMed / NCBI
  177. Google Scholar
  178. Maddə bax
  179. PubMed / NCBI
  180. Google Scholar
  181. Maddə bax
  182. PubMed / NCBI
  183. Google Scholar
  184. Maddə bax
  185. PubMed / NCBI
  186. Google Scholar
  187. Maddə bax
  188. PubMed / NCBI
  189. Google Scholar
  190. Maddə bax
  191. PubMed / NCBI
  192. Google Scholar
  193. Maddə bax
  194. PubMed / NCBI
  195. Google Scholar
  196. Maddə bax
  197. PubMed / NCBI
  198. Google Scholar
  199. Maddə bax
  200. PubMed / NCBI
  201. Google Scholar
  202. Maddə bax
  203. PubMed / NCBI
  204. Google Scholar
  205. Maddə bax
  206. PubMed / NCBI
  207. Google Scholar
  208. Maddə bax
  209. PubMed / NCBI
  210. Google Scholar
  211. Maddə bax
  212. PubMed / NCBI
  213. Google Scholar
  214. Maddə bax
  215. PubMed / NCBI
  216. Google Scholar
  217. Maddə bax
  218. PubMed / NCBI
  219. Google Scholar
  220. Maddə bax
  221. PubMed / NCBI
  222. Google Scholar
  223. Maddə bax
  224. PubMed / NCBI
  225. Google Scholar
  226. Maddə bax
  227. PubMed / NCBI
  228. Google Scholar
  229. Maddə bax
  230. PubMed / NCBI
  231. Google Scholar
  232. Maddə bax
  233. PubMed / NCBI
  234. Google Scholar
  235. Maddə bax
  236. PubMed / NCBI
  237. Google Scholar
  238. Maddə bax
  239. PubMed / NCBI
  240. Google Scholar
  241. Maddə bax
  242. PubMed / NCBI
  243. Google Scholar
  244. Maddə bax
  245. PubMed / NCBI
  246. Google Scholar
  247. Maddə bax
  248. PubMed / NCBI
  249. Google Scholar
  250. Maddə bax
  251. PubMed / NCBI
  252. Google Scholar
  253. Maddə bax
  254. PubMed / NCBI
  255. Google Scholar
  256. Maddə bax
  257. PubMed / NCBI
  258. Google Scholar
  259. Maddə bax
  260. PubMed / NCBI
  261. Google Scholar
  262. Maddə bax
  263. PubMed / NCBI
  264. Google Scholar
  265. Maddə bax
  266. PubMed / NCBI
  267. Google Scholar
  268. Maddə bax
  269. PubMed / NCBI
  270. Google Scholar
  271. Maddə bax
  272. PubMed / NCBI
  273. Google Scholar
  274. Maddə bax
  275. PubMed / NCBI
  276. Google Scholar
  277. Maddə bax
  278. PubMed / NCBI
  279. Google Scholar
  280. Maddə bax
  281. PubMed / NCBI
  282. Google Scholar
  283. Maddə bax
  284. PubMed / NCBI
  285. Google Scholar
  286. Maddə bax
  287. PubMed / NCBI
  288. Google Scholar
  289. Maddə bax
  290. PubMed / NCBI
  291. Google Scholar
  292. Maddə bax
  293. PubMed / NCBI
  294. Google Scholar
  295. Maddə bax
  296. PubMed / NCBI
  297. Google Scholar
  298. Maddə bax
  299. PubMed / NCBI
  300. Google Scholar
  301. Maddə bax
  302. PubMed / NCBI
  303. Google Scholar
  304. 7. Yuan K, Qin W, Wang G, Zeng F, Zhao L və digərləri. (2011) İnternet bağımlılığı bozukluğu olan ergenlerde mikroyapı anormallikleri. PLoS ONE 6: e20708. doi: 10.1371 / journal.pone.0020708
  305. Maddə bax
  306. PubMed / NCBI
  307. Google Scholar
  308. Maddə bax
  309. PubMed / NCBI
  310. Google Scholar
  311. Maddə bax
  312. PubMed / NCBI
  313. Google Scholar
  314. Maddə bax
  315. PubMed / NCBI
  316. Google Scholar
  317. 8. Ernst M, Pine DS, Hardin M (2006) Ergenlikdə motivasiya davranışının nörobiyolojisinin Triadik modeli. Psychol Med 36: 299-312. doi: 10.1017 / s0033291705005891
  318. 9. Pine DS, Cohen P, Brook JS (2001) Duygusal reaktivlik və ergenlər arasında psixopatoloji riski. CNS Spectr 6: 27-35.
  319. 10. Silveri MM, Tzilos GK, Pimentel PJ, Yurgelun-Todd DA (2004) Adolesan duygusal ve idrak inkişafının yörüngeleri: cinsiyet ve risk uyuşturucu kullanımına olan etkileri. Ann NY Acad Sci 1021: 363-370. doi: 10.1196 / annals.1308.046
  320. 11. Steinberg L (2005) Ergenlikdə bilişsel və təsirli inkişaf. Trends Cogn Sci 9: 69-74. doi: 10.1016 / j.tics.2004.12.005
  321. 12. Ko CH, Yen JY, Chen CC, Chen SH, Yen CF (2005) Ergenler üçün internet bağımlılığının tanı kriterleri. J Nerv Ment Dis 193: 728-733. doi: 10.1097 / 01.nmd.0000185891.13719.54
  322. 13. Yoo HJ, Cho SC, Ha J, Yune SK, Kim SJ, və s. (2004) Diqqətsizlik hiperaktivlik simptomları və internet asılılığı. Psixiatriya Kliniği Neurosci 58: 487-494. doi: 10.1111 / j.1440-1819.2004.01290.x
  323. 14. Shapira NA, Lessig MC, Goldsmith TD, Szabo ST, Lazoritz M və digərləri. (2003) Problemli internet istifadə: Təklif olunan təsnifat və diaqnostika meyarları. Anksiyete 17: 207-216 basın. doi: 10.1002 / da.10094
  324. 15. Beard KW (2005) İnternet bağımlılığı: mövcud qiymətləndirmə üsulları və potensial qiymətləndirmə suallarının nəzərdən keçirilməsi. Cyberpsychol Behav 8: 7-14. doi: 10.1089 / cpb.2005.8.7
  325. 16. Klinik Praktikada Gənc K (1999) İnnovasiyalar: Bir Kaynak Kitab, Professional Resurs Press, həcmi 17, bölüm İnternet Bağımlılığı: Belirtiler, Qiymətləndirmə və Müalicə. 19-31.
  326. 17. Block JJ (2008) DSM-V məsələləri: İnternet asılılığı. Am J Psixiatriya 165: 306-307. doi: 10.1176 / appi.ajp.2007.07101556
  327. 18. Doidge N (2007) Özünü dəyişdirən Beyin: Brain Biliminin sərhədlərindən fərdi zəfərlərin hekayələri. Penguin Kitabları, 1st Edition doi: 10.1080 / 10398560902721606
  328. 19. Amerika Psixiatriya Assosiasiyası (2013) Psixi Bozuklukların Diaqnostik və Statistik Manual (DSM-5). Amerika Psixiatrik Nəşriyyat (APPI) .. doi: 10.1007 / springerreference_179660
  329. 20. Bernardi S (2009) SPallanti (2009) İnternet bağımlılığı: Komorbidiyalara və dissosiyativ simptomlara diqqət yetirən təsviri bir klinik iş. Compr Psixiatriya 50: 510-516. doi: 10.1016 / j.comppsych.2008.11.011
  330. 21. Caplan SE (2002) Problemli internet istifadə və psixoloji sosial rifah: Bir nəzəriyyəyə əsaslanan biliş-davranış ölçmə alətinin inkişaf etdirilməsi. Comput Human Behav 18: 553-575. doi: 10.1016 / s0747-5632 (02) 00004-3
  331. 22. Shaw M, Qara DW (2008) Internet bağımlılığı: tərif, qiymətləndirmə, epidemiologiya və klinik idarəetmə. CNS Drugs 22: 353-365. doi: 10.2165 / 00023210-200822050-00001
  332. 23. Tao R, Huang X, Wang J, Zhang H, Zhang Y, və s. (2010) İnternet bağımlılığı üçün təklif olunan diaqnostika meyarları. Bağımlılık 105: 556-564. doi: 10.1111 / j.1360-0443.2009.02828.x
  333. 24. Ding W, Sun J, Sun Y, Zhou Y, Li L və digərləri. (2013) İnternet oyun bağımlılığı olan ergenlerde default şəbəkə dinlenme-dövlət funksional bağlantısı dəyişdi. PLoS ONE 8: e59902. doi: 10.1371 / journal.pone.0059902
  334. 25. Lin F, Zhou Y, Du Y, Qin L, Zhao Z, və s. (2012) İnternet bağımlılığı bozukluğu olan ergenlerde anormal beyaz bütünlük bütünlüğü: Trakt'a dayalı bir mekansal istatistik çalışması. PLoS ONE 7: e30253. doi: 10.1371 / journal.pone.0030253
  335. 26. Hong SB, Zalesky A, Cocchi L, Fornito A, Choi EJ, et al. (2013) İnternet bağımlılığı olan ergenlerde funksional beyin bağlantısının azalması. PLoS ONE 8: e57831. doi: 10.1371 / journal.pone.0057831
  336. 27. Liu J, Yuan L, Ye J (2010) Birləşdirilmiş lasso problemlərinin sinfi üçün effektiv bir alqoritm. KDD. 323-332.
  337. 28. Yuan K, Cheng P, Dong T, Bi Y, Xing L, və s. (2013) Online oyun bağımlılığı ilə gecikmiş erkən dövrdə kortikal kalınlık anormallikleri. PLoS ONE 8: e53055. doi: 10.1371 / journal.pone.0053055
  338. 29. Zhou Y, Lin F, Du Y, Qin L, Zhao Z, və s. (2011) İnternetdə asılılıqda olan boz maddə anormallıqları: Voxel əsaslı morfometriya tədqiqi. Eur J Radiol 79: 92-95. doi: 10.1016 / j.ejrad.2009.10.025
  339. 30. Yuan K, Jin C, Cheng P, Yang X, Dong T, və s. (2013) Onlayn oyun bağımlılığı olan ergenlerde aşağı tezlikli dalğalanma anormalliklerinin genlik. PLoS ONE 8: e78708. doi: 10.1371 / journal.pone.0078708
  340. 31. Zuo XN, Ehmke R, Mennes M, İmperati D, Castellanos FX, və s. (2012) İnsan funksional əlaqəli şəbəkə mərkəzi. Cereb Cortex 22: 1862-1875. doi: 10.1093 / cercor / bhr269
  341. 32. Koschützki D, Lehmann KA, Peeters L, Richter S, Tenfelde-Podehl D, et al. (2005) Mərkəz göstəriciləri. In: Brandes U, Erlebach T, redaktorları, Şəbəkə təhlili: metodik əsaslar. New York: Springer-Verlag, həcmi 3418, s. 16-61.
  342. 33. Beard KW, Wolf EM (2001) İnternet bağımlılığı üçün təklif olunan diaqnostik meyarlardakı dəyişiklik. Cyberpsychol Behav 4: 377-383. doi: 10.1089 / 109493101300210286
  343. 34. Ko CH, Liu GC, Hsiao S, Yen JY, Yang MJ, və s. (2009) Online oyun bağımlılığı oyun ittiham ilə bağlı Brain aktiviteler. J Psychiatr Res 43: 739-747. doi: 10.1016 / j.jpsychires.2008.09.012
  344. 35. Gənc KS (1998) İnternetdə tutuldu: İnternet Bağımlılığının İşarələrini və Recovery üçün Kazanma Strategiyasını necə qəbul edəcəyik? John Wiley və Sons.
  345. 36. Patton JH, Stanford MS, Barratt ES (1995) Barratt impulsivlik ölçüsünün amil quruluşu. J Clin Psychol 51: 768-774. doi: 10.1002 / 1097-4679 (199511) 51: 6 <768 :: aid-jclp2270510607> 3.0.co; 2-1
  346. 37. Huang X, Zhang Z (2001) Adolesan vaxt idarəçiliyi inventarının tərtib edilməsi. Acta Psychol Sin 33: 338-343.
  347. 38. Goodman R (1997) Güclü və çətinliklər sorğusu: Bir araşdırma qeydidir. J Child Psychol Psixiatriya 38: 581-586. doi: 10.1111 / j.1469-7610.1997.tb01545.x
  348. 39. Epstein NB, Baldwin LM, Bishop DS (1983) The McMaster Ailə Qiymətləndirmə Cihazı. XMUMX: 9-171. doi: 180 / j.10.1111-1752.tb0606.1983.x
  349. 40. Yan CG, Zang YF (2010) DPARSF: dinamiki dövlət fMRI "boru kəməri" məlumatların təhlili üçün MATLAB alət qutusu. Ön Syst Neurosci 4: 13. doi: 10.3389 / fnsys.2010.00013
  350. 41. Song XW, Dong ZY, Long XY, Li SF, Zuo XN, və s. (2011) REST: Dinlənmə dövlət funksional maqnit rezonans görüntüləmə məlumatlarının işlənməsi üçün bir vasitədir. PLoS ONE 6: e25031. doi: 10.1371 / journal.pone.0025031
  351. 42. Power JD, Barnes KA, Snyder AZ, Schlaggar BL, Petersen SE (2012) Funksional əlaqəli MRI şəbəkələrində səciyyəvi, lakin sistematik korrelasiya mövzu tədqiqatından yaranır. Neuroimage 59: 2142-2154. doi: 10.1016 / j.neuroimage.2011.10.018
  352. 43. Tzourio-Mazoyer N, Landeau B, Papathanassiou D, Crivello F, Etard O, et al. (2002) MNI MRİ tek müəllimi beyininin makroskopik anatomik zəifləməsindən istifadə edərək SPM-də aktivləşmələrin avtomatlaşdırılmış anatomik etiketlənməsi. Neuroimage 15: 273-289. doi: 10.1006 / nimg.2001.0978
  353. 44. Achard S, Bullmore E (2007) İqtisadi beyin funksional şəbəkələrinin səmərəliliyi və dəyəri. PLoS Comput Biol 3: e17. doi: 10.1371 / journal.pcbi.0030017
  354. 45. Bassett DS, Meyer-Lindenberg A, Achard S, Duke T, Bullmore E (2006) Fractal kiçik insan beyninin funksional şəbəkələrinin uyğunlaşdırılmış yenidən qurulması. Proc Natl Acad Sci ABŞ 103: 19518-19523. doi: 10.1073 / pnas.0606005103
  355. 46. Rubinov M, Sporns O (2010) Kompleks şəbəkələrin beyin bağlantısı tədbirləri: istifadə və şərhlər. Neuroimage 52: 1059-1069. doi: 10.1016 / j.neuroimage.2009.10.003
  356. 47. Beyində "kiçik dünya" şəbəkələrinin övladlığı: istirahət nöqtəsi EEG funksional bağlantısının qrafik nəzəri təhlili. Smit DJA, Stam CJ, Posthuma D, Boomsma DI, De Geus EJC (2008) Hum Brain Mapp 29: 1368-1378. doi: 10.1002 / hbm.20468
  357. 48. Zhang J, Wang J, Wu Q, Kuang W, Huang X və digərləri. (2011) Dərmanlı, ilk epizod major depresif bozuklukta beyin keçid şəbəkələri kəsildi. Biol Psixiatriya 70: 334-342. doi: 10.1016 / j.biopsych.2011.05.018
  358. 49. Latora V, Marchiori M (2001) Kiçik dünya şəbəkələrinin səmərəli davranışı. Phys Rev Lett 87: 198701. doi: 10.1103 / physrevlett.87.198701
  359. 50. Watts DJ, Strogatz SH (1998) "Kiçik dünya" şəbəkələrinin kollektiv dinamikası. Təbiət 393: 440-442. doi: 10.1038 / 30918
  360. 51. He Y, Wang J, Wang L, Chen ZJ, Yan C, və s. (2009) İnsanlarda spontan beyin fəaliyyətinin instrinsic modul təşkilinin ortaya çıxarılması. PLoS ONE 4: 1-17. doi: 10.1371 / journal.pone.0005226
  361. 52. Gong G, Rosa-Neto P, Carbonell F, Chen ZJ, He Y, və s. (2009) Kortikal anatomik şəbəkədə yaş və cinsiyyətlə əlaqəli fərqlər. J Neurosci 29: 15684-15693. doi: 10.1523 / jneurosci.2308-09.2009
  362. 53. Tian L, Wang J, Yan C, He Y (2011) Kiçik dünya beyin şəbəkələrində yarımkürə və cinsi əlaqəli fərqlər: Dinləmə dövlət funksional MRİ tədqiqatı. Neuroimage 54: 191-202. doi: 10.1016 / j.neuroimage.2010.07.066
  363. 54. Zhu W, Wen W, He Y, Xia A, Anstey KJ, və s. (2012) Böyük miqyaslı struktur şəbəkələri istifadə edərək normal yaşlanma prosesində topoloji nümunələrinin dəyişdirilməsi. Neurobiol Yaşlanma 33: 899-913. doi: 10.1016 / j.neurobiolaging.2010.06.022
  364. 55. Hayasaka S, Laurienti PJ (2010) Region-voksel əsaslı şəbəkə analizləri ilə dinamik-dövlət fmri məlumatları arasında xüsusiyyətlərin müqayisəsi. Neuroimage 50: 499-508. doi: 10.1016 / j.neuroimage.2009.12.051
  365. 56. Fornito A, Zalesky A, Bullmore ET (2010) İnsan dinlenme dövləti fMRI məlumatlarının analitik tədqiqatlarında şəbəkə miqyaslı təsirləri. Ön Syst Neurosci 4: 22. doi: 10.3389 / fnsys.2010.00022
  366. 57. Zalesky A, Fornito A, Harding IH, Cocchi L, Yücel M və digərləri. (2010) Bütün beyin anatomik şəbəkələri: qovşaqların seçimi əhəmiyyətlidirmi? Neuroimage 50: 970-983. doi: 10.1016 / j.neuroimage.2009.12.027
  367. 58. Dosenbach NUF, Nardos B, Cohen AL, Fair DA, Power JD və digərləri. (2010) fmri istifadə fərdi beyin yetkinlik proqnozlaşdırılması. Elm 329: 1358-1361. doi: 10.1126 / science.1194144
  368. 59. Maslov S, Sneppen K (2002) Protein şəbəkələrinin topologiyasında spesifiklik və sabitlik. Elm 296: 910-913. doi: 10.1126 / science.1065103
  369. 60. Buckner RL, Andrew-Hanna JR, Schacter DL (2008) Beynin standart rejim şəbəkəsi: anatomiya, funksiya və xəstəliklə əlaqəsi. Ann NY Acad Sci 1124: 1-38. doi: 10.1196 / annals.1440.011
  370. 61. Greicius MD, Krasnow B, Reiss AL, Menon V (2003) Dinlenilen beyin funksional bağlantısı: default rejimi hipotezinin şəbəkə təhlili. Proc Natl Acad Sci ABŞ 100: 253-258. doi: 10.1073 / pnas.0135058100
  371. 62. Raichle ME, MacLeod AM, Snyder AZ, Powers WJ, Gusnard DA, və s. (2001) Beyin funksiyasının default rejimi. Proc Natl Acad Sci ABŞ 98: 676-682. doi: 10.1073 / pnas.98.2.676
  372. 63. Fair DA, Dosenbach NUF, Kilsəsi JA, Cohen AL, Brahmbhatt S və digərləri. (2007) Segregasiya və inteqrasiya yolu ilə fərqli nəzarət şəbəkələrinin inkişaf etdirilməsi. Proc Natl Acad Sci ABŞ 104: 13507-13512. doi: 10.1073 / pnas.0705843104
  373. 64. Fair DA, Cohen AL, Power JD, Dosenbach NUF, Church JA, və s. (2009) Funksional beyin şəbəkələri bir "yerli yayılmış" təşkilatdan inkişaf edir. PLoS Comput Biol 5: e1000381. doi: 10.1371 / journal.pcbi.1000381
  374. 65. Kelly AC, Di Martino A, Uddin LQ, Zarrar Shehzad1 DGG, Reiss PT və digərləri. (2009) Kiçik uşaqlıqdan erkən yetkinlik yaşına qədər ön cingulyasiya funksional keçidinin inkişafı. Cereb Cortex 19: 640-657. doi: 10.1093 / cercor / bhn117
  375. 66. Supekar K, Musen M, Menon V (2009) Uşaqlarda geniş funksional beyin şəbəkələrinin inkişafı. PLoS Biol 7: e1000157. doi: 10.1371 / journal.pbio.1000157
  376. 67. Anderson JS, Druzgal TJ, Froehlich A, DuBray MB, Lange N, et al. (2011) Otizmdə interhemisferik funksional keçid azalıb. Cereb Cortex 21: 1134-1146. doi: 10.1093 / cercor / bhq190
  377. 68. Wilson TW, Rojas DC, Reite ML, Teale PD, Rogers SJ (2007) Otizmli uşaqlar və ergenlər, MEG sabit dövlət gamma reaksiyalarını azaldıb. Biol Psixiatriya 62: 192-197. doi: 10.1016 / j.biopsych.2006.07.002
  378. 69. Uddin LQ, Supekar K, Menon V (2010) Funktsional insan beyin şəbəkələrinin tipik və atipik inkişafı: istirahət-dövlət fMRI-dan anlayışlar. Ön Syst Neurosci 4: 21. doi: 10.3389 / fnsys.2010.00021
  379. 70. Uddin LQ, Supekar KS, Ryali S, Menon V (2011) inkişafı ilə əsas neyrocognitiv beyin şəbəkələri arasında struktur və funksional keçid dinamik yenidən konfiqurasiya. J Neurosci 31: 18578-18589. doi: 10.1523 / jneurosci.4465-11.2011
  380. 71. Liang M, Zhou Y, Jiang T, Liu Z, Tian L və digərləri. (2006) Şizofreniyada istirahət yeri funksional maqnit-rezonans görüntüləmə ilə geniş yayılmış funksional ayırma. Xəbərdarlıq 17: 209-213. doi: 10.1097 / 01.wnr.0000198434.06518.b8
  381. 72. Fingelkurts AA, Fingelkurts AA, Kivisaari R, Autti T, Borisov S və digərləri. (2006) Opioid-asılı xəstələrdə EEG alfa və beta-tezlik bantlarında lokal və azalmış funksional keçid artdı. Psixofarmakologiya 188: 42-52. doi: 10.1007 / s00213-006-0474-4
  382. 73. Fingelkurts AA, Fingelkurts AA, Kivisaari R, Autti T, Borisov S və digərləri. (2007) Opioid çıxarılması EEG alfa və beta tezlik bantlarında yerli və uzaq funksional keçid artımına gətirib çıxarır. Neurosci Res 58: 40-49. doi: 10.1016 / j.neures.2007.01.011
  383. 74. Kelly C, Zuo XN, Gotimer K, Cox CL, Lynch L və digərləri. (2011) Kokain asılılığında interhemispheric istirahət dövlət funksional keçidini azaldır. Biol Psixiatriya 69: 684-692. doi: 10.1016 / j.biopsych.2010.11.022
  384. 75. Fair DA, Cohen AL, Church NUDJA, Miezin FM, Barch DM, et al. (2008) Beynin standart şəbəkəsinin yetişmə arxitekturası. Proc Natl Acad Sci USA 105: 4028–4032. doi: 10.1073 / pnas.0800376105
  385. 76. Bullmore E, Sporns O (2009) Kompleks beyin şəbəkələri: Struktur və funksional sistemlərin qrafik nəzarəti. Nat Rev Neurosci 10: 186-198. doi: 10.1038 / nrn2575
  386. 77. He Y, Evans A (2010) Beyin bağlantısının nəzəri modelləşdirilməsi qrafikası. Curr Opin Neurol 23: 341-350.
  387. 78. Stam CJ (2010) Beyində anatomik və funksional keçidlərin xarakterizə olunması: kompleks şəbəkələrin perspektivləri. Int J Psixofiziol 77: 186-194. doi: 10.1016 / j.ijpsycho.2010.06.024
  388. 79. Wang J, Zuo X, He Y (2010) Dinlenme-dövlət funksional MRI-nın qrafik əsaslı şəbəkə təhlili. Ön Syst Neurosci 4: 16. doi: 10.3389 / fnsys.2010.00016
  389. 80. Latora V, Marchiori M (2003) Ağırlıqlı şəbəkələrdə kiçik kiçik dünya davranışı. Eur Fiziki Journal B 32: 249-263. doi: 10.1140 / epjb / e2003-00095-5
  390. 81. Tononi G, Edelman GM, Sporns O (1998) Mürəkkəblik və əlaqəli: Beyində məlumatların inteqrasiyası. Bilişsel Bilimlerdeki Eğilimler 2: 474-484. doi: 10.1016 / s1364-6613 (98) 01259-5
  391. 82. Mayberg HS (1997) Limbik-kortikal tənzimləmə: təklif olunan depressiya modeli. J Neuropsychiatry Clin Neurosci 9: 471-481.
  392. 83. Goldstein RZ, Tomasi D, Rajam S, Cottone LA, Zhang L və digərləri. (2007) Kokain bağımlılığında narkotik maddənin işlənməsində ön cingulate və medial orbitofrontal korteksin rolu. Nörobilim 144: 1153-1159. doi: 10.1016 / j.neuroscience.2006.11.024
  393. 84. Grüsser SM, Wrase J, Klein S, Hermann D, Smolka MN, et al. (2004) Striatum və mediyal prefrontal korteksin Cue-inaktiv aktivasiyası sonradan abstinent alkoqoliklərdə relapsla bağlıdır. Psixofarmakologiya (Berl) 175: 296-302. doi: 10.1007 / s00213-004-1828-4
  394. 85. FMRİ tərəfindən ortaya çıxardığı kimi yarı-realistic blackjack ssenarisində problem qumarının nörobiyoloji əlaqələri. Psixiatriya Res 2010: 181-165. doi: 173 / j.pscychresns.10.1016
  395. 86. Matochik JA, London ED, Eldreth DA, Cadet JL, Boll KI (2003) Kəskin kokain istifadələrində frontal kortikal toxuma tərkibi: Maqnetik rezonans görüntüləmə tədqiqatı. Neuroimage 19. doi: 10.1016 / s1053-8119 (03) 00244-1
  396. 87. Fujiwara J, Tobler PN, Taira M, Iijima T, Tsutsui KI (2009) Singulat korteksində mükafat və cəzanı bölüşdürən və inteqrasiya olunmuş kodlaşdırma. J Neurophysiol 101: 3284-3293. doi: 10.1152 / jn.90909.2008
  397. 88. Yu C, Gupta J, Yin HH (2010) Ödəmə istiqamətində hərəkətlərin müvəqqəti fərqliliyində mediodorsal talamusun rolu. Ön Integr Neurosci 4: 14. doi: 10.3389 / fnint.2010.00014
  398. 89. Corbit LH, Muir JL, Balleine BW (2003) Mediodorsal talamus və anterior talamik nüvə ləzzətləri siçovulların instrumental kondisioner üçün dissociable təsirlər yaradır. Eur J Neurosci 18: 1286-1294. doi: 10.1046 / j.1460-9568.2003.02833.x
  399. 90. Saper CB (2002) Mərkəzi otonomik sinir sistemi: şüurlu visseral təsəvvür və avtonom model nəsil. Annu Rev Neurosci 25: 433-469. doi: 10.1146 / annurev.neuro.25.032502.111311
  400. 91. Ray JP, Şahzadə JL (1993) Macaque maymunlarda talamusun mediodoral nüvəsindən orbital və mediyal prefrontal korteksə proqnozların təşkili. J Comp Neurol 337: 1-31. doi: 10.1002 / cne.903370102
  401. 92. Rolls ET (2004) Orbitofrontal korteks funksiyaları. Brain Cogn 55: 11-29. doi: 10.1016 / s0278-2626 (03) 00277-x
  402. 93. Dong G, Huang J, Du X (2012) İnternet oyununa asılı olan istirahət-dövlət beyin fəaliyyətinin regional homojenliyində dəyişikliklər. Behav Brain Funct 18: 8-41. doi: 10.1186 / 1744-9081-8-41
  403. 94. Steriade M, Llinás RR (1998) Talamusun funksional vəziyyəti və əlaqəli nöronal qarşılıqlı təsirlər. Physiol Rev 68: 649-742.
  404. 95. Stein T, Moritz C, Quigley M, Cordes D, Haughton V və digərləri. (2000) Functional mr görüntüləməsi ilə işlənmiş talamus və hipokampusa funksional keçid. AJNR Am J Neuroradiol 21: 1397-1401.
  405. 96. Burgess N, Maguire EA, O'Keefe J (2002) İnsan hipokampusu və məkan və epizodik yaddaş. Neyron 35: 625-641. doi: 10.1016 / s0896-6273 (02) 00830-9
  406. 97. Harbetton JP (2001) Hippocumpas və anterior talamik nüvələrin bütün distentrik məkan öyrənilməsi üçün birləşdiyi əhəmiyyət: Siçovulda bir ayırma işindən sübutlar. J Neurosci 21: 7323-7330.
  407. 98. Garavan H, Hester R, Murphy K, Fassbender C, Kelly C (2006) İnhibitor nəzarət funksional neyroanatomiyada fərdi fərqlər. Brain Res 1105: 130-142. doi: 10.1016 / j.brainres.2006.03.029
  408. 99. Menon V, Adleman NE, White CD, Glover GH, Reiss AL (2001) Go / NoGo cavab inhibisyon tapşırığı zamanı səhvlə əlaqəli beyin aktivasiyası. Hum Beyin Xəritəsi 12: 131-143. doi: 10.1002 / 1097-0193 (200103) 12: 3 <131 :: aid-hbm1010> 3.0.co; 2-c
  409. 100. Whitfield-Gabrieli S, Ford JM (2012) Standart rejim şəbəkə fəaliyyəti və psikopatolojide bağlanma. Annu Rev Clin Psychol 8: 49-76. doi: 10.1146 / annurev-clinpsy-032511-143049
  410. 101. Ding X, Lee SW (2013) Anormal default-rejimi şəbəkə funksional keçid kokain bağımlılığı ilə bağlı reproducible beyin bölgələri: müxtəlif model sifarişləri ilə bir qrup ica iş. Neurosci Lett 548: 110-114. doi: 10.1016 / j.neulet.2013.05.029
  411. 102. Ma N, Liu Y, Fu XM, Li N, Wang CX, və s. (2011) Narkomaniyada anormal beyin-default şəbəkə funksional keçid. PLoS ONE 6: e16560. doi: 10.1371 / journal.pone.0016560
  412. 103. Tschernegg M, Crone JS, Eigenberger T, Schwartenbeck P, Fauth-Bühler M və digərləri. (2013) Patoloji qumar funksional beyin şəbəkələrinin anomaliyaları: qrafik-nəzəri yanaşma. Ön Hum Neurosci 7: 625. doi: 10.3389 / fnhum.2013.00625
  413. 104. Kolb B, Whishaw IQ (1998) Brain plastikliyi və davranışı. Annu Rev Psychol 49: 43-64. doi: 10.1146 / annurev.psych.49.1.43
  414. 105. Shaw CA, McEachern J, redaktorları (2001) Bir nəzəriyyə neuroplasticity doğru. Psixologiya Mətbuatı.
  415. 106. Kolb B, Gibb R (2003) Brain plastikliyi və davranışı. Curr Dir Psychol Sci 12: 1-5. doi: 10.1111 / 1467-8721.01210
  416. 107. Kolb B, Gibb R (2011) İnkişaf edən beyində beyin plastisitəsi və davranışı. J Can Acad Uşaq Adolesc Psixiatriya 20: 265-276.
  417. 108. Robinson TE, Berridge KC (1993) Dərman intizamının neyro əsasları: asılılığın stimullaşdırıcı sensitizasiya nəzəriyyəsi. Brain Res Rev 18: 247-291. doi: 10.1016 / 0165-0173 (93) 90013-p
  418. 109. Alavi SS, Maracy MR (2011) İsfahan universitet tələbələrində psixiatrik simptomların internet bağımlılığı pozğunluğuna təsiri. J Res Med Sci 16: 793-800.
  419. 110. Egger O, Rauterberg M (1996) İnternet davranışı və bağımlılığı. Texniki hesabat, İş və Təşkilati Psixologiya Birliyi (IFAP), İsveçrə Federal Texnologiya İnstitutu (ETH), Sürix.
  420. 111. Petrie H, Gunn D (1998) İnternet "addiction": Cinsiyyət, yaş, depressiya və introversion təsirləri. İngilis Psixoloji Cəmiyyəti London Konfransı. London, İngiltərə: Britaniya Psixoloji Cəmiyyəti. British Psychological Society London Konfransında təqdim edilən sənəd.