Internet Bağımlılığı Bozukluğu olan Ergenlerde Mikroyapı Anormallikleri. (2011)

Material və metodlar yuxarı

Bütün tədqiqat prosedurları Qərb Çin Xəstəxanası İnsan İnkişafı Alt Komitəsi tərəfindən qəbul edilmiş və Helsinki Deklarasiyasına uyğun olaraq aparılmışdır.

2.1 Mövzular

Beard və Wolf tərəfindən İnternet bağımlılığı (YDQ) meyarlarına görə dəyişdirilmiş Gənc Diaqnostika Sorğusuna görə [16], [29], IAD (12 kişilər, ortalama yaş = 19.4 ± 3.1 il, təhsil 13.4 ± 2.5 il) ilə on səkkizinci sinif şagirdi və ikinci sinif şagirdləri bizim işlə məşğul olmuşlar. YDQ meyarları [16] aşağıdakı 8 "bəli" və ya "yox" suallardan ibarətdir: (1) İnternetdə (ingilis dilində əvvəlki onlayn fəaliyyəti və ya növbəti onlayn sessiyanı xatırlamaq) özünü hiss edirsiniz? (2) Əgər online vaxt məbləğinizi artırırsanız İnternetdən razı qalırsınızmı? (3) İnternetdən istifadəni təkrarlamaq, azaltmaq və ya çıxmaqdan müvəffəq olmusunuzmu? (4) İnternet istifadəsini azaltmaq və ya çıxarmağa çalışarkən sinirli, temperamental, məzlum və ya həssas hiss edirsiniz? (5) Başlanğıcdan artıq online olaraq qalırsınız? (6) İnternete görə əhəmiyyətli əlaqələr, iş, təhsil və ya karyera imkanlarını itirmək riski varmı? (7) İnternetə qoşulmağın həqiqətini gizlətmək üçün ailə üzvlərinizə, terapevtinizə və ya başqalarına yalan söylədinizmi? (8) İnternetdən problemlərdən qaçmaq və ya dəhşətli əhval-ruhiyyəni (məsələn, çarəsizlik hissi, günahkarlıq, narahatlıq və ya depressiya) aradan qaldırmaq yolu olaraq istifadə edirsiniz? Səkkiz sualın hamısı Çin dilinə tərcümə edildi. Gənc, səkkiz sual üçün beş və ya daha çox "bəli" cavabı internetə bağlı bir istifadəçi olduğunu ifadə etdi [16]. Daha sonra Beard və Wolf YDQ meyarlarını dəyişdirdi [29]və 1-dən 5-dək suallara “ən azı” və qalan üç sualdan heç olmasa birinə “bəli” cavabını verən respondentlər, bu tədqiqatdakı mövzuları yoxlamaq üçün istifadə olunan internet asılılığından əziyyət çəkənlər kimi təsnif edildi. Asılılıq tədricən gedən bir proses idi, buna görə də beyin quruluşunda hər hansı bir xətti dəyişiklik olub olmadığını araşdırdıq. Xəstəliyin müddəti retrospektiv diaqnozla qiymətləndirilmişdir. Mövzulardan əvvəlcə internetə aludə olduqları zaman həyat tərzlərini xatırlamalarını xahiş etdik. İnternet bağımlılığından əziyyət çəkdiklərinə zəmanət vermək üçün onları Saqqal və Kurt tərəfindən dəyişdirilmiş YDQ meyarları ilə yenidən sınadıq. IAD subyektlərindən öz hesabatlarının etibarlılığını valideynləri ilə telefonla danışaraq da təsdiqlədik. IAD subyektləri onlayn oyun üçün gündə 10.2 ± 2.6 saat sərf etdilər. Həftədə internetdən istifadə günləri 6.3 ± 0.5 idi. IAD subyektlərinin otaq yoldaşlarından və sinif yoldaşlarından da bu məlumatları, gecələr gecə tez-tez internetdə olmağa israr etdikləri və nəticələrinə baxmayaraq başqalarının həyatlarını pozduqları barədə məlumatları təsdiqlədik. On səkkiz yaş və cinsə uyğun (p> 0.01) fərdi və ya ailə psixi xəstəlikləri olmayan sağlam nəzarət (12 kişi, orta yaş = 19.5 ± 2.8 il, təhsil 13.3 ± 2.0 il) də iştirak etdi. Əvvəlki IAD araşdırmasına görə [19]İnternetdə gündə 2 saatdan daha az vaxt sərf edən sağlam idarələr seçirik. Sağlam idarələr, IAD-dən əziyyət çəkməməyi təmin etmək üçün Beard və Wolf tərəfindən dəyişdirilmiş YDQ meyarları ilə də test edilmişdir. Göstərilən bütün işə götürülən iştirakçılar doğma Çinli natiqlər idi, heç vaxt qeyri-qanuni maddələr istifadə etmədilər və sağ əllərdilər. Maqnit rezonans görüntüləmə (MRİ) taramasından əvvəl maddə istifadəsini istisna etmək üçün bütün mövzularda sidik dərmanı taraması edildi. Hər iki qrup üçün istisna meyarları (1) nevroloji bir xəstəliyin mövcudluğu idi; (2) spirt, nikotin və ya narkotik maddə istifadəsi; (3) hamiləlik və ya menstruasiya dövründə; və (4) klinik qiymətləndirmələr və tibbi qeydlərə görə qiymətləndirilən beyin şişi, hepatit və ya epilepsiya kimi hər hansı bir fiziki xəstəlikdir. Bundan əlavə, özünü qiymətləndirmə narahatlığı Ölçeği (SAS) və Self-Rating Depressiya Ölçeği (SDS) bütün iştirakçıların emosional vəziyyətlərini qiymətləndirmə günündə qiymətləndirdi. Bütün xəstələr və sağlam idarələr yazılı razılığa gəldi. Daha ətraflı demoqrafik məlumatlar verilmişdir Cədvəl 1.

2.2 Brain Görüntüləmə metodologiyası və məlumatların təhlili

2.2.1 Tarama parametrləri.

İmaging məlumatları, Xixi Siemens brauzeri (Allegra; Siemens Medical System) Huaxi MR Araşdırma Mərkəzində, Sichuan Universiteti, Çinqdu, Çin Qərbi Çin Xəstəxanasında həyata keçirildi. Kəsici başlıq hərəkətini minimuma endirmək və skaner səs-küyünü azaltmaq üçün məhdudlaşdıran köpük pedləri ilə yanaşı, standart bir quş kafası başlığı istifadə edilmişdir. Anterior-posterior komissuar təyyarəsi ilə hizalanma şəraitində bir-shot eko planar görüntüləmə ilə diffuziya ağırlıqlı görüntüləmə üsulu ilə şəkil sxemləri əldə edilmişdir. Difüzyon tensor təsvirləri 3 ortalamaları ilə əldə edilmişdir. Diffüzyon həssaslaşdırıcı gradientlər 2 qeyri-xətti istiqamətində tətbiq edildi (b = 30 s / mm²) diaqnostik ağırlığı olmadan əldə etməklə birlikdə (b = 0 s / mm²). Görüntüləmə parametrləri 45 uzunluğunda bir 3 mm dilim qalınlığı və boşluq, 240 × 240 mm², təkrarlama vaxtı / echo zamanı = 6800 / 93 ms, əldə matrisi = 128 × 128. Bundan əlavə, axial 3D T1 çəkili şəkillər bozulmuş gradient geri çağırma sırası və aşağıdakı parametrlər ilə əldə edilmişdir: TR = 1900 ms; TE = 2.26 ms; flip açı = 9⁰; in-təyyarə matrisinin həlli = 256 × 256; dilimlər = 176; baxış sahəsi = 256 mm; voxel ölçüsü = 1 × 1 × 1 mm.

2.2.2 VBM.

Struktur məlumatlar FSL-VBM protokolu ilə işlənmişdir [30], [31] FSL 4.1 proqramı ilə [32]. Birincisi, bütün T1 şəkilləri beyin çıxarış vasitəsi (BET) [33]. Sonra, toxuma tipli seqmentasiya FMRIB-nin avtomatlaşdırılmış seqmentləşdirmə vasitəsi (FAST) V4.1 istifadə edilərək həyata keçirildi [34]. Yaranan boz maddə qismən həcmli şəkillər daha sonra FMRIB-nin xətti görüntü qeyd alətindən (FLIRT) istifadə edərək MNI152 standart boşluğuna uyğunlaşdırıldı. [35], [36], isteğe bağlı olaraq FMRIB-nin qeyri-xətti şəkil qeyd alətini (FNIRT) istifadə edərək xətti olmayan qeyd [37], [38], qeydiyyat lövhəsi sahəsinin b-spline təmsilindən istifadə edir [39]. Nəticədə görünüşlər ortalama boz təsvir şəkillərinin qeyri-linear şəkildə yenidən qeydiyyatdan keçirdikləri bir işə özgü şablon yaratmaq üçün orta hesablanmışdır. Optimallaşdırılmış protokol çevrilmənin qeyri-xətti komponenti sayəsində büzülmə / genişlənmə üçün bir modulyasiya təqdim etdi: qeydiyyatdan keçən boz rəngli maddənin hər bir vokseli çözgü sahəsinin Jacobian tərəfindən bölündü. Nəhayət, ən yaxşı yumşalma çekirgəsini seçmək üçün bütün 32 modulyasiya edilmiş, normallaşdırılmış gri maddə həcmi görünüşləri xətti artan izotropik Gauss çekirdekləri ilə düzəldilmişdir (sigma = 2.5, 3, 3.5 və 4 mm, 6, 7, 8 , müvafiq olaraq 9.2 mm FWHM). Gri maddədə regional dəyişikliklər 5000 təsadüfi permütasiyaları ilə permütasiyaya əsaslanan qeyri-parametrik testlərdən istifadə edilmişdir [40]. Kovaryansın analizi (ANCOVA) yaş, cins təsirləri və ümumi intrakranial həcmdə covariates kimi istifadə edilmişdir. Total intrakranial həcm FSL BET seqmentlərindən olan boz maddə, ağ maddə və serebrospinal maye həcmlərinin cəmi olaraq hesablanmışdır. Son zamanlarda, Dong et al. depressiya və narahatlıq skorlarının bəzi kollec tələbələrindən asılılığa nisbətən əvvəlki ilə müqayisədə əhəmiyyətli dərəcədə yüksək olduğunu təsbit etmişlər və bunların IAD nəticələrinə gəldiklərini irəli sürmüşlər, buna görə SAS və SDS konfiqurasiya edilməmişdir [41]. Bir çox müqayisə üçün düzəliş k = bazlı bir eşikləmə üsulu ilə həyata keçirilib, t = 2.0-də bir başlanğıc təşkil edən başlanğıc qrup. Nəticələr üçün əhəmiyyətli hesab edildi p<0.05. IAD subyektlərinin gri maddə həcminin nəzarətdən əhəmiyyətli dərəcədə fərqli olduğu bölgələr üçün bu bölgələrin boz maddə həcmləri çıxarıldı, ortalama və internet bağımlılığı müddətinə görə geri çəkildi.

2.2.3 DTI.

Hər bir vokselin FA dəyərini bir Voxel (xNUMX-0 diapazonunda daha kiçik izotrop difüzyon və daha az uyğunluq və böyük dəyərlər göstərmişdir) içərisində diffuziya anizotropinin dərəcəsini əks etdirmişdir. Bu, vokselin ağ qanvermə yollarından dolayı Brownian hərəkətinin istiqamətindən asılılığını ifadə etmişdir. [42]. FSL 4.1-də FDT proqramı FA hesablanması üçün istifadə edilmişdir [32]. Əvvəla, hər şeyin ilk diffüziya ağırlıqlı həcmində əfsanə qeydiyyatı vasitəsi ilə cərəyan axınları və baş hərəkətinə düzəliş edilmişdir. FA təsvirləri BİT ilə beyin çıxarıldıqdan sonra diffuziya tensorunu xam diffuziya məlumatlarına uyğunlaşdırmaqla yaradılıb [33]. Daha sonra FA məlumatlarının voksel əsaslı statistik təhlili FSL-nin trakt əsaslı statistika statistikası (TBSS) V1.2 hissəsi ilə həyata keçirilmişdir. [43], [44]. Fənlərin bütün fənlərindən (IAD subyektləri və sağlam idarələr) FNIRT tərəfindən FMRIB58_FA standart məkan təsvirinə çevrilmişdir [37], [38] qeydiyyat lövhəsi sahəsinin b-spline təmsilindən istifadə edir [39]. Ardından FA FA şəkli yaradıldı və incəldildi, qrup üçün ümumi olan bütün traktların mərkəzlərini təmsil edən orta FA skeleti (0.2 eşik) meydana gətirdi. Hər bir mövzunun hizalanmış FA məlumatları daha sonra bu skelet üzərində proqnozlaşdırıldı. Ağ maddə FA dəyərindəki dəyişikliklər permütasyona əsaslanan parametrik olmayan test istifadə edilərək qiymətləndirildi [40] 5000 təsadüfi permütasiyaları ilə. ANCOVA yaş və cinsiyyət təsiri ilə covariates kimi işləmişdir. Bir çox müqayisə üçün düzəliş k = bazlı bir eşikləmə metodu istifadə edərək, t = 2.0-in başlanğıc klasterinin əmələ gəlməsi ilə həyata keçirilmişdir. Nəticələr üçün əhəmiyyətli hesab edildi p<0.05. İnternet bağımlılığı subyektlərinin nəzarətdən əhəmiyyətli dərəcədə fərqli FA dəyərləri göstərdiyi qruplar üçün, bu beyin bölgələrinin FAları, internet bağımlılığı müddətinə qarşı çıxarıldı, ortalama və gerilədi.

2.2.4 Gri maddə və ağ maddə anomaliyaları arasında qarşılıqlı əlaqə.

Gri maddə dəyişiklikləri və ağ cədvəl dəyişikliyi arasında qarşılıqlı əlaqələrin araşdırılması üçün IAD qrupunda anormal boz maddə həcmləri və ağ maddənin FA dəyərləri arasında korrelyasiya analizi aparılmışdır.

Nəticələr

3.1 VBM nəticələri

Regional boz maddə həcmindəki dəyişikliklər optimal VBM istifadə edərək qeyri-parametrik olaraq qiymətləndirilmişdir. Bir çox müqayisə üçün düzəliş kümelenmə əsaslı eşikləmə üsulu ilə həyata keçirilmişdir. IAD subyektləri ilə müqayisəli sağlam idarələr arasında VBM müqayisəsi potensial konfiqurasiya üçün nəzarətdən keçdikdən sonra bir neçə qrupda, yəni ikitərəfli DLPFC, əlavə mühərrik sahəsi (SMA), OFC, serebellum və sol rostral ACC (rACC) yaş, cins təsirləri və ümumi intrakranial həcm daxil olmaqla dəyişənlər. Doğru DLPFC'nin boz maddə həcmləri, sol rACC və sağ SMA, internet bağımlılığı ayları ilə mənfi bir korrelyasiya göstərdi (r1 = -0.7256, p1 <0.005; r2 = -0.7409, p2 <0.005; r3 = -0.6451, p3 <0.005). Heç bir beyin bölgəsində göstərildiyi kimi sağlam nəzarətdən daha yüksək boz maddə həcmi göstərilməyib Şəkil 1 və Cədvəl 2

  

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Şəkil 1. VBM nəticələri.

A. IAD mövzularında boz rəngli maddə həcmini azaldır, (1-p) düzəldildi p-value şəkilləri. Arxa plan FSL-də standart MNI152_T1_1mm_brain şablonudur. B. DLPFC, rACC və SMA'nın boz maddə həcmləri internet bağımlılığı müddəti ilə mənfi bir şəkildə əlaqələndirildi.

  

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Cədvəl 2. İnternet bağımlılığı pozuqluğu olan (IAD) və sağlam idarələri olan anormal boz maddə həcmini və ağ maddə FA (fraksiyalı anizotropiya) göstərən bölgələrp<0.05 düzəldilmişdir).

doi: 10.1371 / journal.pone.0020708.t002

3.2 DTI nəticələri

DTI məlumat təhlili ilə bağlı olaraq, çoxlu müqayisə üçün düzəliş küme əsaslı eşikləmə üsulu ilə həyata keçirilmişdir. Bizim TBSS nəticələrində sağlam idarələr və FA dəyərinin aşağı salınması ilə müqayisədə İAD subyektlərindəki daxili kapsulun sol posterior ekstansiyasında inkişaf etmiş FA dəyəri (IAD: 0.78 ± 0.04; nəzarət: 0.56 ± 0.02) aşkar edilmişdir (IAD: 0.31 ± 0.04; nəzarətdədir: 0.48 ± 0.03) sağ parahippokampal girus (PHG) daxilində ağ maddədə göstərildiyi kimi Şəkil 2 və Cədvəl 2. Bundan əlavə, FA, sol PLIC-də internetdə asılılığın müddəti ilə müsbət əlaqələndirməyə meyllidir (r = 0.5869, p <0.05), halbuki sağ PHG-nin FA dəyəri ilə internet bağımlılığının müddəti arasında əhəmiyyətli bir korrelyasiya müşahidə edilmədi.

  

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Şəkil 2. DTI nəticələri.

AAD maddələri anormal FA göstərən ağ maddə strukturları, (1-p) düzəldildi p-value şəkilləri. Arxa plan FSL-də standart FMRIB58_FA_1mm şablondur. Qırmızı-Sarı voksellər FA-nun sağlam idarələrlə müqayisədə əhəmiyyətli dərəcədə azaldıldığı bölgələri təmsil edir. Blue-Light Blue voxels IAD-də artan FA təmsil edir. B. PLIC-in FA-si internet asılılığının müddəti ilə müsbət qarşılıqlı olub.

doi: 10.1371 / journal.pone.0020708.g002

3.3 Gri maddə və ağ maddə anomaliyaları arasında qarşılıqlı əlaqə

IAD qrupundakı boz maddə həcmləri və ağ maddənin FA dəyərləri arasında qarşılıqlı təhlil bu iki tədbir arasında heç bir əhəmiyyətli korrelyasiya olmadığını göstərir.

Müzakirə yuxarı

IAD fərdi psixoloji rifahı, akademik uğursuzluq və gənclər arasında işin azaldılması ilə nəticələnmişdir [12]-[18]. Halbuki hazırda IAD üçün standartlaşdırılmış müalicə yoxdur. IAD-in müdaxiləsi və müalicəsi üçün effektiv metodların işlənib hazırlanması ilk növbədə mexanizmləri aydın şəkildə müəyyənləşdirməyi tələb edir. IAD-də beynin struktur anomaliyaları ilə bağlı maarifləndirmə bu xəstəliyin müalicəsi üçün mümkün olan farmakoterapiyaların müəyyən edilməsi üçün vacibdir. Bu çalışmada, IAD ilə olan ergenlerde boz maddə həcmi dəyişmələri və ağ maddə FA dəyişiklikləri aşkar edilmişdir. Biz də bu struktur anormalliklər və internet bağımlılığı müddəti arasındakı əlaqəni ortaya qoyduq. IAD-in ergenlerde beyin struktur dəyişikliyi ilə nəticələndiyini və bu struktur anomaliyaları ehtimal ki, bilişsel nəzarətdə funksional pozğunluqlarla əlaqəli olduğunu irəli sürdük.

4.1 VBM nəticələri

Əvvəlki VBM işinə uyğun olaraq [21], internet bağımlılığı mövzularında artan boz maddə həcmini göstərən heç bir beyin bölgəsi tapılmadı. Regional boz maddə həcminin müqayisəsi internet qruplarının bütün qrupları üçün bir neçə klasterdə ətrafınp <0.05, düzəldilmişdir), bunlar ikitərəfli DLPFC, SMA, serebellum, OFC və sol rACC idi (göstərildiyi kimi) Şəkil 1). Bundan əlavə, hüdud DLPFC'nin ətrafı, sol rACC və sağ SMA, internet bağımlılığı müddəti ilə mənfi bir şəkildə əlaqələndirilmişdir, bu da Zhou et al. algılamadı [21]. Bu nəticələr göstərir ki, internet bağımlılığı davam edərkən DLPFC, rACC və SMA'nın beyin ətrafı daha ciddi idi. Bizim çalışmamızda beyin ətrafının bəzi nəticələri əvvəlki tapıntılardan fərqlənirdi [21]müxtəlif məlumatların emal üsulları ilə bağlı ola bilər. Bu araşdırmada, yaş, cinsiyyət və bütün beyin həcmlərinin mümkün olan qarışdırıcı təsiri əvvəlki işin nəzərdən keçirilməməsi ilə əlaqədardır. Müxtəlif işləmə metodları müxtəlif nəticələrə gətirib çıxardı.

Əvvəlki narkotik asılılığı araşdırmalarına görə uzunmüddətli maddə asılılığı [45], [46] və internet asılılığı [11], [20] kognitiv nəzarətin pozulmasına gətirib çıxaracaqdır. Kognitiv nəzarət, qabaqcıl, lakin yanlış cavabların qarşısını almaq üçün qabiliyyət və bir xəbərdarlıq dəsti içərisində qeyri-vacib məlumatların süzülməsi qabiliyyəti kimi qəbul edilə bilər və mürəkkəb vəzifə tələblərini və dəyişən mühitlərə uyğunlaşmaq üçün lazımi tədbirləri təmin etməyə imkan verir [47]. Çox funksiyalı beyin görüntüləmə tədqiqatları DLPFC və rACC kognitiv nəzarətdə mərkəzi olaraq iştirak etdiyini ortaya qoydu [48], [49]. Müxtəlif nörokognitiv tədqiqatlar bilişsel nəzarətin rACC və DLPFC daxil olmaqla xüsusi bir kortikoskortik dövrə aid olduğu aşkar edilmişdir [50], [51]. Görkəmli bir münaqişə monitorinqi fərziyyəsinə görə [47], [52]cavab mübahisəsinin baş verməsi rACC tərəfindən işarələnir və sonrakı performans üçün DLPFC-ni daha çox bilişsel nəzarətə cəlb etməyə gətirib çıxarır. DLPFC'nin bu əhəmiyyətli rolu bilişsel nəzarətin yuxarıdan aşağı tənzimləyici prosesləri ilə nevrologiya tədqiqatında müəyyən edilmişdir [53]. Sonrakı neyroimaging tədqiqatları həmçinin, heroin-asılı şəxslərdə GO / NOGO vəzifəsində rACC-ni deaktivləşdirməyi açıqladı [54], [55] və kokain istifadəçiləri [45], RACC-nin bilişsel nəzarətdə kritik rolunu ifadə edir [46].

OFC həmçinin stimulların motivasion əhəmiyyətini qiymətləndirmək və arzu olunan nəticələr əldə etmək üçün davranışın seçilməsi vasitəsilə məqsədli davranışa bilişsel nəzarəti təmin etmək üçün düşünülür [56]. OFC striatum və limbic bölgələrlə (amigdala kimi) geniş əlaqələrə malikdir. Nəticədə, OFC yaxşı motivasion davranış və mükafat emalı ilə bağlı bir neçə limbik və subkortikal sahələrin fəaliyyətini inteqrasiya etmək üçün yaxşı yer tutur [57]. Bəzi heyvan tədqiqatları göstərmişdir ki, OFC-nin və sümük iltihabı korteksinin (insan DLPFC-in funksional homologu) hər ikisinin zədələnməsi cavab və nəticələr arasındakı şəraitlərin idarə olunmasına gətirib çıxaran davranışın dəyişdirilməsini və dəyişdirilməsini zəifləmiş, bu bölgələr üçün vacibdir məqsədli davranışın idrak nəzarəti [56], [58].

SMA uyğun davranışın seçilməsi və ya yanlış cavab verməmək üçün seçilməklə uyğun davranışın seçilməsi üçün vacibdir [59]. Bəzi tədqiqatçılar sadə və kompleks GO / NOGO vəzifələrinin SMA-da iştirak etdiyini aşkar etdilər və SMA-nın bilişsel nəzarətə vasitəçilikdə mühüm rolu olduğunu ortaya qoydu [46], [60].

Bir neçə anatomik, fizioloji və funksional görüntüləmə tədqiqatları serebellumun yüksək səviyyəli bilişsel funksiyalara əməl etdiyini göstərir [61]-[64]cerebellumun diskret ləkələri ilə, icra funksiyalarının və iş yaddaşının pozulmasına gətirib çıxaran, hətta şəxsiyyət dəyişmələrində belə pozuntu və uyğunsuz davranışlar kimi.

Bizim nəticələrimiz (Şəkil 1) DLPFC, rACC, OFC, SMA və serebellumda azalmış boz maddə həcminin ən azı hissəsi, internet bağımlılığında bilişsel nəzarət və məqsədyönlü davranış pozuqluqları ilə əlaqəli ola bilər [15], [19], [20], [28], internet asılılığının əsas simptomlarını izah edə bilər.

4.2 DTI nəticələri

Hər bir mövzu üçün hər bir ağ maddədə vokseldə FA-nin dəyərini hesablayırdıq, bu da yerli yol mikroformurunun yönünü gücləndirdi. Peyvənd testini və ciddi statistik eşikanı istifadə edərək beyaz maddə iskeletinin bütün beyin voxel-müqayisəsi müqayisə edildiyini göstərir ki, IAD subyektlərinin hüdud PHGp <0.05, düzəldilmişdir). Digər tərəfdən, IAD subyektlərində artan FA axtarışı, IAD subyektlərinin sol PLIC içərisindəki bir qrupda daha yüksək FA dəyərlərinə sahib olduğunu göstərdi (p <0.05, düzəldilmişdir). Üstəlik, sol PLIC-in FA dəyəri internet bağımlılığı müddəti ilə müsbət bir şəkildə əlaqələndirildi (Şəkil 2).

PHG, hipokampusu əhatə edən bir beyin bölgəsidir və yaddaş kodlaması və geri alınmasında mühüm rol oynayır [65], [66]. PHG, hipokampusa böyük entegral əlaqələr vasitəsilə əsas poli-sensorlu giriş təmin edir və sensor məlumatların müxtəlif kombinasiyalarının alıcısıdır [67], [68]bilik və emosional tənzimləmə ilə məşğul olanlar [69]. Son zamanlar bir sıra tədqiqatçılar düzgün PHG iş yaddaşında məlumatların formalaşmasına və saxlanmasına kömək edirlər [70]. Əməliyyat yaddaşı məlumatların müvəqqəti saxlanması və on-line manipulyasiyasına həsr olunub və bilişsel nəzarət üçün vacibdir [71]. IAD subyektlərindəki PHG-nin aşağı FA-nin qiyməti anormal ağ maddə xassələrinin IAD subyektlərində iş yaddaşının funksional çatışmazlıqlarının struktur əsasını göstərdiyini göstərdi [19]. Son zamanlarda, Liu et al. [72] ReHo, İAD universitet tələbələrinin ikitərəfli PHG'sində nəzarət ilə müqayisədə artdığını və bu nəticə beynin funksional dəyişməsini əks etdirdiyini, ehtimal ki, mükafat yolları ilə bağlı olduğunu bildirdi. Şübhəsiz, IAD-də PHG-nin dəqiq rolu anlamaq üçün daha çox işə ehtiyac var.

Anatomik olaraq, daxili kapsül, kaudatın nüvəsini və talamusu həm artan, həm də azalan axonları olan lentiküler nüvədən ayıran beyaz bir maddədir. Kortikospinal və kortikopontin liflərindən əlavə daxili tərkibə thalamokortik və kortikofuqal lifləri ehtiva edir [73], [74]. Daxili kapsülün posterior limiti bədəndən və kortikobulbardan bir neçə lifdən ibarət kortikospinal liflər, duysal liflər (medial lemniscus və anterolateral sistem daxil olmaqla) ehtiva edir. [73]-[76]. Əsas motor korteks öz axsinlarını daxili kapsulun posterior əlaməti vasitəsilə göndərir və barmaq hərəkətində və mühərrik görüntülərində mühüm rol oynayır [77], [78]. Daxili kapsulanın artırılmasında FA dəyərlərinin mümkün səbəbi, IAD subyektlərinin kompüter oyunları oynamasına daha çox vaxt sərf etdiyindən və siçan və klaviatura yazma kimi təkrarlanan motor hərəkətləri daxili kapsulun strukturunu dəyişdirmişdir. Tədqiqatın digər tədqiqatlarda beyin strukturunu dəyişdirməsinin nəticələri kimi [79]-[81]bu uzunmüddətli təlim, ehtimal ki, PLIC-in ağ maddə quruluşunu dəyişdi. Frontal və subkortikal beyin bölgələri arasında məlumat ötürülməsi yüksək bilişsel funksiya və insan davranışlarını modallaşdırmışdır [82], [83], daxili kapsuldan keçən ağ məsələ fiber traktlarına əsaslanırdı [83], [84]. Daxili kapsül içərisində struktur anomaliyaları nəticədə bilişsel funksiyaya mane ola bilər və icra və yaddaş funksiyalarını pozurlar [85]. Sol PLIC-in anormal FA dəyəri sensor məlumatların ötürülməsinə və işlənməsinə təsir göstərə bilər və nəhayət, bilişsel nəzarətdə pozğunluqlara səbəb ola bilər [86], [87]. Bundan əlavə, internetə asılı olmaq fiziki narahatlığa və ya tibbi problemlərə səbəb ola bilər: karpal tunel sindromu, quru gözlər, baş ağrıları və ağır baş ağrısı [88]-[90]. Sol plisin anormal FA dəyəri gələcəkdə daha mürəkkəb bir dizaynla təsdiqlənməli olan IAD subyektlərində karpal tunel sindromunu izah edə bilər.

4.3 Gri maddə və ağ maddə anomaliyaları arasında qarşılıqlı əlaqə

Boz maddə ilə ağ maddə dəyişiklikləri arasındakı əlaqəni araşdırdıq. Təəssüf ki, bu iki tədbir arasında ciddi bir əlaqə yox idi. Bu fenomen beyin boz maddəsi və ağ maddə üzərində IAD morfoloji dəyişikliklərinin əhəmiyyətli dərəcədə xətti əlaqəli olmadığını irəli sürdü. Boz maddə anormallıqlarının ağ maddə dəyişikliklərini başqa bir şəkildə əlaqələndirməsi ehtimalı mövcud idi. Bununla birlikdə, tapıntılarımız IAD olan ergenlərdə boz maddə və ağ maddənin quruluş xüsusiyyətlərinin anormal olduğunu göstərdi.

Hazırkı tədqiqatın bəzi məhdudiyyətləri var. Hər şeydən əvvəl, nəticələrimizdə boz maddə və ağ maddə dəyişikliklərinin həddindən artıq internet istifadəsi və ya IAD-nin nəticəsi ola biləcəyini göstərdiyimiz halda, normal nəzarət və IAD arasındakı struktur fərqini həll edən başqa bir ehtimalı da istisna edə bilmərik. internetin həddindən artıq istifadəsinə səbəb olur. Bəzi yeniyetmələrdə bu idrak nəzarəti ilə əlaqəli beyin bölgələrinin anormal xüsusiyyətləri onları nisbətən yetişməmiş vəziyyətə gətirir və asanlıqla internetdən asılı olmalarını təmin edir. Səbəb və nəticə məsələləri gələcək tədqiqatda daha əhatəli bir eksperimental dizaynla araşdırılmalıdır. Bununla birlikdə, bu tədqiqatdakı tapıntıların IAD'nin nəticəsi olduğunu təklif etdik. İkincisi, IAD-nin struktur dəyişiklikləri və müddəti arasındakı əlaqəyə gəldikdə, IAD ayları, IAD subyektlərinin xatırlanması ilə kobud bir xarakterizədir. Mövzulardan əvvəlcə internetə aludə olduqları zaman həyat tərzlərini xatırlamalarını xahiş etdik. İnternet bağımlılığından əziyyət çəkdiklərinə zəmanət vermək üçün onları Saqqal və Kurt tərəfindən dəyişdirilmiş YDQ meyarları ilə yenidən sınadıq. IAD subyektlərindən öz hesabatlarının etibarlılığını valideynləri ilə telefonla danışaraq da təsdiqlədik. Bağımlılıq prosesinə uyğun olaraq beyin struktur dəyişiklikləri xəstəliyin anlaşılmasında daha vacib ola bilər, bu səbəblə müddətlə beyin struktur tədbirləri arasında əlaqə quruldu. Bu korrelyasiyalar məcmu təsirlərin sağ DLPFC, sağ SMA, sol rACC və sol PLIC-də artan ağ maddə FA-nın azaldılmış boz maddə həcmində olduğunu aşkar etdi. Nəhayət, boz maddə həcmi və ağ maddə FA-nın struktur anormalliklərinin IAD-da idrak nəzarətindəki funksional pozğunluqlarla əlaqəli olduğunu irəli sürsək də, bu tədqiqatın ən böyük məhdudiyyəti bunlarda idrak nəzarəti çatışmazlıqlarının kəmiyyət göstəricisinin olmamasıdır IAD olan yeniyetmələr. Bu struktur anormallikler və internet bağımlılığının müddəti arasındakı əlaqələr hazırkı araşdırmamızda təsdiqlənsə də, IAD-da yatan struktur anormalliklərinin təbiətini tamamilə xarakterizə edərək gələcəkdə daha da ətraflı araşdırılması lazımdır, bu da təsiri başa düşmək üçün vacibdir. uzunmüddətli fəaliyyət haqqında IAD. Gələcəkdə bu struktur tapıntıları IAD ilə əlaqəli mövzularda idrak tapşırıqlarının davranış göstəriciləri ilə birləşdirəcəyik. Ümumilikdə, FA dəyişikliyi və bu maddədə göstərildiyi kimi boz maddə həcmi dəyişməsi beyində mikroyapı səviyyəsində bir dəyişiklik göstərdi və bu da IAD anlayışımızı artırdı.

Nəticə

Biz IAD subyektlərinin beyində bir çox struktur dəyişikliyə malik olduğuna dair sübutlar təqdim etdik. Boz məkanı atrofi və ağ maddənin bəzi beyin bölgələrinin FA dəyişiklikləri internet bağımlılığı müddəti ilə əhəmiyyətli dərəcədə əlaqəli idi. Bu nəticələr, ən azı qismən, IAD-dəki idrak nəzarəti funksional itkisi kimi şərh edilə bilər. Prefrontal korteks anomaliyaları əvvəlki maddə istifadəsi tədqiqatları ilə uyğundur [23], [48], [80], [81]buna görə də biz İİB-də və maddə istifadəsində qismən çakışan mexanizmlərin mövcud olmasını təklif etdik. Biz ümid etdiyimiz nəticələr İİA-nın anlaşılması və IAD diaqnozu və profilaktikasının təkmilləşdirilməsinə kömək edəcəkdir.

Minnətdarlıq yuxarı

Qin Ouyang, Qizhu Wu və Junran Zhang'a bu araşdırma aparmaqda qiymətli texniki yardım göstərmək üçün təşəkkür edirik.

References yuxarı

1. Ernst M, Pine D, Hardin M (2006) Ergenlikdə motivasiya davranışının nörobiyolojisinin Triadic modeli. Psixoloji Tibb 36: 299-312. Bu məqaləni onlayn tapın
2. Csikszentmihalyi M, Larson R, Prescott S (1977) Ergen fəaliyyəti və təcrübəsinin ekologiyası. Gənclər və yeniyetmələr jurnalı 6: 281-294. Bu məqaləni onlayn tapın
3. Casey B, Tottenham N, Liston C, Durston S (2005) İnkişaf edən beynin görüntülenmesi: bilişsel inkişaf haqqında nə öyrəndik? Bilişsel Bilimlerdeki Eğilimler 9: 104-110. Bu məqaləni onlayn tapın
4. Casey B, Galvan A, Hare T (2005) Bilişsel inkişaf zamanı serebral funksional təşkilatda dəyişikliklər. 15: 239-244 nörobiyoloji üzrə cari rəy. Bu məqaləni onlayn tapın
5. Ernst M, Nelson E, Jazbec S, McClure E, Monk C və digərləri. (2005) Amygdala və nüvə adacıkları böyüklər və yeniyetmələrdəki qazancların alınması və qəbul edilməməsinə cavab olaraq cavablandırır. Neuroimage 25: 1279-1291. Bu məqaləni onlayn tapın
6. May J, Delgado M, Dahl R, Stenger V, Ryan N və digərləri. (2004) Uşaq və yeniyetmələrdə mükafatla əlaqəli beyin dövriyyəsinə bağlı fəaliyyətlə əlaqəli funksional maqnit rezonans görüntüləri. Bioloji Psixiatriya 55: 359-366.
7. Galvan A, Hare T, Parra C, Penn J, Voss H, və s. (2006) Orbitofrontal korteksə nisbətən accumbenslərin daha erkən inkişafı, ergenlikdə risk alma davranışına əsaslana bilər. 26 sinirbilim jurnalı: 6885-6892. Bu məqaləni onlayn tapın
8. Steinberg L (2005) Ergenlikdə bilişsel və təsirli inkişaf. Bilişsel Bilimlerdeki Eğilimler 9: 69-74. Bu məqaləni onlayn tapın
9. Pine D, Cohen P, Brook J (2001) Duygusal reaktivlik və ergenlər arasında psikopatoloji riski. CNS spektrləri 6: 27-35. Bu məqaləni onlayn tapın
10. Silveri M, Tzilos G, Pimentel P, Yurgelun-Todd D (2004) Adolesan duygusal ve idrak inkişafının yörüngeleri: cinsiyet ve riskin narkotik istifadə üçün təsirləri. 1021 Nyu-York Elmlər Akademiyasının Annals: 363-370. Bu məqaləni onlayn tapın
11. Cao F, Su L, Liu T, Gao X (2007) Çinli ergenlərin bir nümunəsində dürtüsellik və İnternet bağımlılığı arasında əlaqə. Avropa Psixiatriya 22: 466-471. Bu məqaləni onlayn tapın
12. Ko C, Yen J, Chen S, Yang M, Lin H, və s. (2009) Tədqiqatın kriteriyalarını və kollec tələbələri arasında Internet bağımlılığı vasitəsinin seçilməsi və tanıdan təşkili təklif olunur. 50 kompleks psixiatriya: 378-384. Bu məqaləni onlayn tapın
13. Flisher C (2010) Plug-in əldə: Internet bağımlılığı bir ümumi. Pediatriya və Uşaq Sağlamlığı 46 jurnalı: 557-559. Bu məqaləni onlayn tapın
14. Christakis D (2010) İnternet bağımlılığı: 21 əsrdə epidemiya? BMC tibb 8: 61. Bu məqaləni onlayn tapın
15. Chou C, Condron L, Belland J (2005) İnternet bağımlılığı ilə əlaqədar araşdırmanın nəzərdən keçirilməsi. Təhsil Psixologiyası 17: 363-388 Review. Bu məqaləni onlayn tapın
16. Young K (1998) İnternet bağımlılığı: Yeni bir klinik bozukluğun ortaya çıxması. KiberPsixologiya və Davranış 1: 237-244. Bu məqaləni onlayn tapın
17. Morahan-Martin J, Schumacher P (2000) Kollec tələbələri arasında patoloji internet istifadə nisbəti və əlaqələri. 16: 13-29 insan davranışında olan kompüterlər. Bu məqaləni onlayn tapın
18. Scherer K (1997) Kollec həyatında on-line: Sağlam və qeyri-sağlam Internet istifadə. Kollec Tələbə İnkişafı Jurnalı 38: 655-665. Bu məqaləni onlayn tapın
19. Ko C, Liu G, Hsiao S, Yen J, Yang M və digərləri. (2009) Online oyun bağımlılığı oyun ittihamı ilə bağlı Brain fəaliyyəti. Psixiatrik araşdırma 43 jurnal: 739-747. Bu məqaləni onlayn tapın
20. Dong G, Lu Q, Zhou H, Zhao X (2010) Internet bağımlılığı bozukluğu olan insanlardaki impuls inhibisyonu: bir Go / NoGo çalışmasından elektrofizyolojik sübutlar. Sinirbilim məktubları 485: 138-142. Bu məqaləni onlayn tapın
21. Zhou Y, Lin F, Du Y, Qin L, Zhao Z, və s. (2009) Internet Bağımlılığındaki Gri Madde Anormallikleri: Voksel bazlı morfometri çalışması. Avropa Radiologiya Jurnalı. doi:10.1016 / j.ejrad.2009.1010.1025.
22. Jun L, Xue-ping G, Osunde I, Xin L, Shun-Z Z və əl. (2010) İnternet bağımlılığı bozukluğunda regional homojenliği artırdı: dinlenme dövlət funksional maqnetik rezonans görüntüləmə işi. Çin tibbi jurnal 123: 1904-1908. Bu məqaləni onlayn tapın
23. Yuan K, Qin W, Dong M, Liu J, Sun J, və s. (2010) Qara maddə çatışmazlığı və geridə qalan eroinlərə bağlı fərdlərdə istirahət-dövlət anomaliyaları. Sinirbilim məktubları 482: 101-105. Bu məqaləni onlayn tapın
24. Yuan K, Qin W, Liu J, Guo Q, Dong M və digərləri. (2010) Erkən heroinlərə bağlı kişilərdə qüsurlu kiçik beynin funksional şəbəkələri və eroinin müddəti dəyişdi. Sinirbilim məktubları 477: 37-42. Bu məqaləni onlayn tapın
25. Yuan K, Qin W, Dong M, Liu J, Liu P, et al. (2010) İstifadəsi olan şüurlu şəbəkələri araşdırmaq üçün məkan və müvəqqəti informasiyaları birləşdirərək, qaçırılmış heroin-asılı şəxslər dəyişir. Sinirbilim məktubları 475: 20-24. Bu məqaləni onlayn tapın
26. Liu J, Liang J, Qin W, Tian J, Yuan K və s. (2009) Xroniki eroin istifadəçilərindəki funksiyaların qeyri-funksional keçidləri: bir fMRI tədqiqatı. Sinirbilim məktubları 460: 72-77. Bu məqaləni onlayn tapın
27. Volkow N, Fowler J, Wang G (2003) Bağımlı insan beyin: görüntüleme tədqiqatları anlayışı. 111 Klinik Araşdırmalar Jurnalı: 1444-1451. Bu məqaləni onlayn tapın
28. Ko C, Hsiao S, Liu G, Yen J, Yang M və digərləri. (2010) Qərarların qəbul edilməsi xüsusiyyətləri, potensial riskləri və kollec tələbələri üçün İnternet bağımlılığı ilə şəxsiyyət. Psixiatriya tədqiqatı 175: 121-125. Bu məqaləni onlayn tapın
29. Saqqal K, Wolf E (2001) İnternet bağımlılığı üçün təklif olunan diaqnostik meyarlarda dəyişiklik. KiberPsixologiya və Davranış 4: 377-383. Bu məqaləni onlayn tapın
30. Ashburner J, Friston K (2000) Voxel əsaslı morfometriya üsulları. Neuroimage 11: 805-821. Bu məqaləni onlayn tapın
31. Yaxşı C, Johnsrude I, Ashburner J, Henson R, Fristen K, et al. (2001) 465 normal yaşlı insan beynində yaşlanmanın voksel əsaslı morfometrik tədqiqi. Neuroimage 14: 21-36. Bu məqaləni onlayn tapın
32. Smith S, Jenkinson M, Woolrich M, Beckmann C, Behrens T, et al. (2004) FSL funksional və struktur MR image təhlili və tətbiqi inkişaf edir. Neuroimage 23: 208-219. Bu məqaləni onlayn tapın
33. Smith S (2002) Tez möhkəm avtomatlaşdırılmış beyin çıxarılması. İnsan Brain Xəritəçəkmə 17: 143-155. Bu məqaləni onlayn tapın
34. Gizli Markov təsadüfi sahə modeli və gözlənilən-maksimasiya alqoritmindən beynin MR şəkillərinin seqmentasiyası. 2001: 20-45 tibbi görüntüləmə üzrə IEEE əməliyyatları. Bu məqaləni onlayn tapın
35. Jenkinson M, Smith S (2001) Beyin şəkillərinin güclü affine qeydiyyatı üçün qlobal optimizasiya metodu. Tibbi görüntü təhlili 5: 143-156. Bu məqaləni onlayn tapın
36. Cenkinson M, Bannister P, Brady M, Smith S (2002) Beyin təsvirlərinin sağlam və doğru xətti qeydiyyatı və hərəkəti düzəldilməsi üçün optimallaşdırma. Neuroimage 17: 825-841. Bu məqaləni onlayn tapın
37. Andersson J, Jenkinson M, Smith S (2007) Qeyri-xətti optimallaşdırma. FMRIB Analiz Qrupu Texniki Hesabatlar: TR07JA02 www.fmrib.ox.ac.uk/analysis/techrep.
38. Andersson J, Jenkinson M, Smith S (2007) Qeyri-xətti qeydiyyat, aka Spatial normalizasiya. FMRIB Analiz Qrupu Texniki Hesabatlar: TR07JA02 www.fmrib.ox.ac.uk/analysis/techrep.
39. Rueckert D, Sonoda L, Hayes C, Hill D, Leach M və digərləri. (2002) Sərbəst forma deformasiyalarından istifadə edərək qeyri-ciddi qeydiyyat: döş MR şəkillərinə tətbiq. 18: 712-721 tibbi görüntüləmə üzrə IEEE əməliyyatları. Bu məqaləni onlayn tapın
40. Nichols T, Holmes A (2002) Funksional neyroimaging üçün qeyri-parametrik permütasyon testləri: nümunələri olan bir primer. İnsan Brain Xəritəçəkmə 15: 1-25. Bu məqaləni onlayn tapın
41. Dong G, Lu Q, Zhou H, Zhao X, Miles J (2011) Precursor ya da Sequela: Internet Bağımlılık Bozukluğu olanlarda Patoloji Bozukluklar. PloS bir 6: 306-307. Bu məqaləni onlayn tapın
42. Beaulieu C (2002) Sinir sistemində anizotrop su difüzyonunun əsasları - texniki baxış. Biomedicine 15-də NMR: 435-455. Bu məqaləni onlayn tapın
43. Smith S, Jenkinson M, Johansen-Berg H, Rueckert D, Nichols T, et al. (2006) Trafik bazlı məkan statistikası: multi-subject diffuziya məlumatlarının voxelwise analizi. Neuroimage 31: 1487-1505. Bu məqaləni onlayn tapın
44. Smith S, Johansen-Berg H, Jenkinson M, Rueckert D, Nichols T, et al. (2007) Multi-subject diffuziya məlumatlarının trakt-əsaslı məkan statistika ilə əldə edilməsi və voksellərarası təhlili. Təbiət protokolları 2: 499-503. Bu məqaləni onlayn tapın
45. Kaufman J, Ross T, Stein E, Garavan H (2003) Hadisə ilə bağlı funksional maqnetik rezonans görüntüləmə nəticəsində ortaya çıxan bir GO-NOGO vəzifəsi zamanı kokain istifadəçilərindəki hipoaktivite sindromu. 23 sinirbilim jurnalı: 7839-7843. Bu məqaləni onlayn tapın
46. Li C, Sinha R (2008) İnhibitor nəzarət və emosional stres tənzimlənməsi: Psixo stimulyator bağımlılığında frontal-limbik disfunksiyanın neyro görüntüləmə sübutu. Neuroscience & Biobehavioral Reviews 32: 581-597. Bu məqaləni onlayn tapın
47. Botvinick M, Braver T, Barch D, Carter C, Cohen J (2001) Çatışmaların monitorinqi və bilişsel nəzarət. Psixoloji Baxış 108: 624-652. Bu məqaləni onlayn tapın
48. Krawczyk D (2002) Prefrontal korteksin insan qərar verməsinin sinir əsaslarına verdiyi töhfələr. Neuroscience & Biobehavioral Reviews 26: 631-664. Bu məqaləni onlayn tapın
49. Wilson S, Sayette M, Fiez J (2004) Narkomaniyaya qarşı prefrontal reaksiyalar: bir nörokognitiv analiz. Təbiət neuroscience 7: 211-214. Bu məqaləni onlayn tapın
50. Bərbər A, Carter C (2005) Bilişsel nəzarət, qabaqcıl cavab meyllərini aradan qaldırmağa və vəzifələr arasında keçiddə iştirak edir. Serebral Cortex 15: 899-912. Bu məqaləni onlayn tapın
51. MacDonald A, Cohen J, Stenger V, Carter C (2000) Dorsolateral prefrontal və anterior sindrom korteksinin bilişsel nəzarətdə rolunu ayırır. Elm 288: 1835-1838. Bu məqaləni onlayn tapın
52. Botvinick M, Nystrom L, Fissell K, Carter C, Cohen J (1999) Anterior singulat korteksində seçki-hərəkət üçün qarşıdurma monitorinqi. Təbiət 402: 179-180. Bu məqaləni onlayn tapın
53. Vanderhasselt M, De Raedt R, Baeken C (2009) Dorsolateral prefrontal korteks və Stroop performansı: Yanalizasiya ilə mübarizə. Psixonomik bülleten və icmal 16: 609-612. Bu məqaləni onlayn tapın
54. Forman S, Dougherty G, Casey B, Siegle G, Braver T, və s. (2004) Opiate bağımlılarının rostral anterior sindroma bağlı səhvlərə bağlı aktivasiyası yoxdur. Bioloji Psixiatriya 55: 531-537. Bu məqaləni onlayn tapın
55. Fu L, Bi G, Zou Z, Wang Y, Ye E, və s. (2008) Qeyri-adi eroin qaraciyərində qüsurlu cavab inhibisyonu funksiyası: bir fMRI tədqiqatı. Sinirbilim məktubları 438: 322-326. Bu məqaləni onlayn tapın
56. Rolls E (2000) Orbitofrontal korteks və mükafat. Serebral Cortex 10: 284-294. Bu məqaləni onlayn tapın
57. Groenewegen H, Uylings H (2000) Prefrontal korteks və sensor, limbik və avtonom məlumatların inteqrasiyası. 126-də beyin tədqiqatında irəliləyiş: 3-28. Bu məqaləni onlayn tapın
58. Balleine B, Dickinson A (1998) Məqsədli instrumental fəaliyyət: ehtiyat və təşviq öyrənmə və onların kortikal substratları. Nörofaroqoloji 37: 407-419. Bu məqaləni onlayn tapın
59. Simmonds D, Pekar J, Mostofsky S (2008) Cavabın qadağan edilməsi ilə əlaqəli fMRI aktivasiyasına vəzifəyə bağlı olduğunu göstərən Go / No-go vəzifələrinin meta-təhlili. Nöropsikoloji 46: 224-232. Bu məqaləni onlayn tapın
60. Ray Li C, Huang C, Constable R, Sinha R (2006) Bir stop-signal vəzifəsində görüntüləmə cavab inhibisyonu: sinir sinyalinin monitorinqindən və post-cavabların işlənməsindən asılıdır. 26 sinirbilim jurnalı: 186-192. Bu məqaləni onlayn tapın
61. Raymond J, Lisberger S, Mauk M (1996) Serebellum: nöronlu bir öyrənmə maşını? Elm 272: 1126-1131. Bu məqaləni onlayn tapın
62. Schmahmann J, Sherman J (1998) Serebellar bilişsel affektiv sindromu. Brain 121: 561-579. Bu məqaləni onlayn tapın
63. Desmond J (2001) Bilişsel funksiyaya serebellar tutulumu: neyroimagingdən sübutlar. 13 Psixiatriya Beynəlxalq Xülasəsi: 283-294. Bu məqaləni onlayn tapın
64. Heyder K, Suchan B, Daum I (2004) Cortico-subkortikal icra hakimiyyətinə kömək edir. Acta Psychologica 115: 271-289. Bu məqaləni onlayn tapın
65. Wagner A, Schacter D, Rotte M, Koutstaal W, Maril A, et al. (1998) Bina xatirələri: beyin fəaliyyəti ilə proqnozlaşdırılan şifahi təcrübələrin yadda saxlanması və unutulması. Elm 281: 1188-1191. Bu məqaləni onlayn tapın
66. E, Markowitsch H, Craik F, Habib R, Houle S (1996). Tədqiqat PET-də yaddaş şifrələmə və axtarışda yenilik və tanışlıq aktivasiyalar. Serebral Cortex 6: 71-79. Bu məqaləni onlayn tapın
67. Powell H, Guye M, Parker G, Symms M, Boulby P, et al. (2004) İnsan parahippokampal girusun əlaqələrinin qeyri-invaziv in vivo nümayiş etdirilməsi. Neuroimage 22: 740-747. Bu məqaləni onlayn tapın
68. BURWELL R (2000) Parahippokampal bölgə: kortikokortik keçid. 911 Nyu-York Elmlər Akademiyasının Annals: 25-42. Bu məqaləni onlayn tapın
69. Zhu X, Wang X, Xiao J, Zhong M, Liao J, və s. (2010) Birinci epizodda əsas ağrısız ağrı maddəsinin bütövlüyü, əsas depresif bozukluğu olan müalicə-sadəlövh gənclər: Bir yol bazlı məkan statistika işi. Brain Tədqiqatı 1396: 223-229. Bu məqaləni onlayn tapın
70. Luck D, Danion J, Marrer C, Pham B, Gounot D, et al. (2010) Sağ parahippocampal girus iş yaddaşında bağlı məlumatın formalaşmasına və saxlanmasına kömək edir. Brain və idrak 72: 255-263. Bu məqaləni onlayn tapın
71. Engle R, Kane M (2003) İcra diqqət, işləyən yaddaş tutumu və bilişsel nəzarətin iki faktorlu bir nəzəriyyəsi. Öyrənmə Psixologiyası və Motivasiya 44: 145-199. Bu məqaləni onlayn tapın
72. Jun L, Xue-ping G, Osunde I, Xin L, Shun-Z Z və əl. İnternet asılılığı pozğunluğunda regional homojenliyin artması: dinləyici dövlət funksional maqnit rezonans görüntüləmə işi. Çin tibbi jurnal 123: 1904-1908. Bu məqaləni onlayn tapın
73. Parent A, Dülgər M (1996) Dülgərin insan neyroanatomiyası: Williams & Wilkins.
74. Wakana S, Jiang H, Nagae-Poetscher L, Van Zijl P, Mori S (2004) İnsan Ağ Matter Anatomy1 Fiber Tract əsaslı Atlas. Radiologiya 230: 77-87. Bu məqaləni onlayn tapın
75. Andersen R, Knight P, Merzenich M (1980) AI, AII və kedi içərisində anterior işitmə sahəsində (AFF) thalamokortikal və kortikotalamik konstruksiyalar: iki böyük ölçüdə sergregarted əlaqələr sisteminin sübutudur. Müqayisəli Nöroloji 194 jurnalı: 663-701. Bu məqaləni onlayn tapın
76. Winer J, Diehl J, Larue D (2001) Eşitmə korteksinin pişik medial geniculat orqanına proqnozları. Müqayisəli Nöroloji 430 jurnalı: 27-55. Bu məqaləni onlayn tapın
77. Schnitzler A, Salenius S, Salmelin R, Jusm ki V, Hari R (1997) Motorun görüntülərində əsas motor korteksinin iştirakı: neyromaqnitik bir araşdırma. Neuroimage 6: 201-208. Bu məqaləni onlayn tapın
78. Şibasaki H, Sadato N, Lyshkow H, Yonekura Y, Honda M və digərləri. (1993) Hər iki əsas motor korteksi və əlavə motor sahəsi kompleks barmaq hərəkətində mühüm rol oynayır. Brain 116: 1387-1398. Bu məqaləni onlayn tapın
79. Draganski B, Gaser C, Busch V, Schuierer G, Bogdahn U, və s. (2004) Neuroplastiklik: məşğələlərin səbəb olduğu boz rəngdə dəyişikliklər. Təbiət 427: 311-312. Bu məqaləni onlayn tapın
80. Boyke J, Driemeyer J, Gaser C, Buchel C, May A (2008) Yaşlılarda təlimə bağlı beyin struktur dəyişiklikləri. 28 sinirbilim jurnalı: 7031-7035. Bu məqaləni onlayn tapın
81. Scholz J, Klein MC, Behrens TEJ, Johansen-Berg H (2009) Təhsili ağ-maddə arxitekturasında dəyişiklikləri incələşdirir. Təbiət neuroscience 12: 1370-1371. Bu məqaləni onlayn tapın
82. Cummings JL (1993) Frontal-subkortikal dövrələr və insan davranışı. Nöroloji Arxivi 50: 873-880. Bu məqaləni onlayn tapın
83. Cummings JL (1995) Frontal-Subkortikal Circuitsa'nın Anatomik və Davranışçı Aspektləri. 769 Nyu-York Elmlər Akademiyasının Annals: 1-14. Bu məqaləni onlayn tapın
84. Albin RL, Young AB, Penney JB (1989) Bazal qanglalı xəstəliklərin funksional anatomiyası. 12: 366-375 nöroloji istiqamətləri. Bu məqaləni onlayn tapın
85. Levitt JJ, Kubicki M, Nestor PG, Ersner-Hershfield H, Westin C və digərləri. (2010) Şizofreniyada daxili kapsülün ön hissəsinin diffuziya tensor görüntüləmə işi. Psixiatriya tədqiqatı 184: 143-150. Bu məqaləni onlayn tapın
86. Werring D, Clark C, Barker G, Miller D, Parker G, et al. (1998) Mühərrikin bərpasının struktur və funksional mexanizmləri: daxili kapsulun travmatik zədələnməsində diffuziya tensorunun və funksional maqnit rezonans görüntüsünün tamamlayıcı istifadəsi. Nöroloji, Nöroşirurji və Psixiatriya Jurnalı 65: 863-869. Bu məqaləni onlayn tapın
87. Nioqi S, Mukherjee P, Ghajar J, Johnson C, Kolster R və et. (2008) Postconcussive sindromda mikro strukturlu ağ maddənin zədələnməsinin azalması kognitiv reaksiyanın müddəti ilə zəifdir: mülayim travmatik beyin zədələnməsinin 3T diffuziya tensorlarının tədqiqi. 29-in Amerika Nüoradiologiya Jurnalı: 967-973. Bu məqaləni onlayn tapın
88. Gənc K (1999) İnternet asılılığı: simptomlar, qiymətləndirmə və müalicə. Klinik praktikada innovasiyalar: 17 mənbəyi kitab: 19-31. Bu məqaləni onlayn tapın
89. Beard K (2005) İnternet bağımlılığı: mövcud qiymətləndirmə metodlarının və potensial qiymətləndirmə suallarının nəzərdən keçirilməsi. KiberPsixologiya və Davranış 8: 7-14. Bu məqaləni onlayn tapın
90. Culver J, Gerr F, Frumkin H (1997) İnternetdə tibbi məlumat. 12 Ümumi Daxili Xəbərlər jurnalı: 466-470.