Ön Hüm Neyrozcu. 2016; 10: 6.
2016 Fevral 1 onlayn dərc olundu. doi: 10.3389 / fnhum.2016.00006
PMCID: PMC4740778
Tanya Wen1,2,* və Shulan Hsieh1,3,4,*
mücərrəd
İnternetdən həddən artıq istifadə və kompulsiv istifadəsi mənfi psixoloji təsirlərə səbəb ola bilər, belə ki, o, getdikcə ruhi bir xəstəlik kimi tanınır. Bu tədqiqat, istirahətdə bütün beyin funksional əlaqələrinin fərdi səviyyədə internet bağımlılığı səviyyəsinə aid olduğu ilə bağlı olan şəbəkə statistika məlumatlarını istifadə edərək, özünü göstərən bir sorğuda endekslenmiştir. İki topoloji cəhətdən əhəmiyyətli şəbəkələri müəyyən etdik. Biri internet bağımlılığı tendensiyasına müsbət qarşılıqlı əlaqələr və bir əlaqəsi olan internet bağımlılığı tendensiyası ilə mənfi bir şəkildə əlaqələndirildi. İki şəbəkə əsasən frontal bölgələrdə bir-birinə bağlıdır və bu, bilişsel nəzarətin (yəni internet istifadə və oyun bacarıqlarının idarə edilməsi üçün) müxtəlif aspektləri üçün frontal bölgədə dəyişiklikləri əks etdirə bilər. Daha sonra, beynimizi bir neçə böyük regional alt qruplara təsnif etdik və iki şəbəkə içərisindəki əlaqələrin əksəriyyətinin dörd dövrəli modelini əhatə edən səbrli modelinə uyğun olduğunu təsbit etdik.
Nəhayət, biz internetdə asılılıq tendensiyası ilə əlaqəli ən çox bölgələrarası əlaqələri olan beyin bölgələri, bağımlılıq ədəbiyyatında tez-tez görülənləri çoğaldığını və internet bağımlılığı araşdırmalarının meta-təhlili tərəfindən təsdiqləndiyini müşahidə etdik. Bu tədqiqat internetdə asılılıq tendensiyasında iştirak edən geniş miqyaslı şəbəkələrin daha yaxşı anlaşılmasını təmin edir və internetdə asılılığın pre-klinik səviyyələri bənzər bölgələr və əlaqələr kimi klinik hallarla əlaqəli olduğunu göstərir.
giriş
İnternet asılılığı (OReilly, 1996; Gənc, 1998) internetin intizam və istifadəsi ilə xarakterizə olunan müasir bir fenomendir. Xüsusilə, internet oyun bozukluğu (IGD) Diaqnostik və Statistik Manual versiyası 5 (DSM-5®, Amerika Psixiatriya Assosiasiyası [APA], 2013). Standart bir meyar olmaması səbəbiylə, bəzi ədəbiyyat iki terminologiyanı sinonim olaraq qəbul etdi (bax Petry və O'Brien, 2013; Petry və s., 2014 bir müzakirə üçün); Ancaq internetin hər hansı bir fəaliyyəti üçün (bu ədəbiyyatda internetdə asılılıq kimi istinad edəcəyimiz) kompulsiv və həddindən artıq istifadəsi, onlayn oyundan əlavə, İnternetin bir çox formalarını da əhatə edə bilən əsas sub IGD-dən daha qlobaldır (Griffiths və Pontes, 2014; Király və digərləri, 2014; Petry və s., 2014). Hal-hazırda hazırladığımız araşdırma internetdə asılılığı daha ümumi şəkildə araşdırır. Maddə istifadəsi bozukluğuna bənzər kimi, internet bağımlılığı çəkilmə simptomları, tolerantlıq, nəzarəti itirməmək və psixoloji problemləri göstərir və gündəlik fəaliyyətdə klinik əhəmiyyətli çətinliklərə və ya dəyərsizliyə gətirib çıxarır. Tarazlıq, ən yüksək Asiya ölkələrində və erkən erkən yaşlarda görünür və Tayvan universitet tələbələri arasında 14.1-dan 16.5% (95 faiz güven aralığına) bir tədqiqatdaLin və digərləri, 2011). Bu hadisə son bir neçə il ərzində daha çox diqqəti cəlb edir və aydın tədqiqatlara layiqdir.
Funksional maqnetik rezonans görüntüləmə (fMRI), internet asılılığının neytral substratlarını müəyyən etmək üçün istifadə edilmişdir, bu da maddə asılılığı ilə bənzər beyin imza göstərməyə başladı (Kuss və Griffiths, 2012; Marka və digərləri, 2014; Meng et al., 2015). Engellenmiş və hadisələrlə bağlı tədqiqatlarda, mükafat, bağımlılık və istək ilə əlaqəli bir sıra bölgələr, insula, nüvə accumbens (NAc), dorsolateral prefrontal korteks (DLPFC) və orbital frontal korteks (OFC) (Hoeft və digərləri, 2008; Ko və digərləri, 2009; Han və digərləri, 2010; Sun və digərləri, 2012; Ko və digərləri, 2013). Bununla belə, aktivasiya əsaslı yanaşmalar əksinə tapşırıqla əlaqəli fəaliyyət göstərir və beynin bölgələrini necə qarşılıqlı əlaqələndirir və beləliklə, klinik və ya davranış tədbirləri ilə bağlı dəyişmiş funksional əlaqələri xarakterizə edə bilməz; hələ insan xəstəlikləri bir-birinə bağlanan kompleks sistemdə pozğunluqların bir nəticəsidir (Fornito və Bullmore, 2015). Dinlenme-dövlət fMRI-nun tətbiqi beynin neyron keçidliyini öyrənmək üçün güclü bir vasitədir (van den Heuvel və Pol, 2010). Resting-state funksional keçid beynin müxtəlif bölgələrində qan oksigen səviyyəsinə bağlı (BOLD) siqnalların spontan dalğalanmalarının korrelyasiyası ilə qiymətləndirilir və onun funksional təşkilatının ölçüsünü təmin etmək üçün düşünülür və beyin bölgələri arasında anormal sinxronlaşmaları xarakterizə etməyə kömək edə bilər psixoloji fenotiplərin spektrində (Biswal və digərləri, 2010; Craddock et al., 2013).
İnternet bağımlılığı ilə əlaqəli dəyişmiş funksional əlaqəni araşdırmaq üçün funksional əlaqə yaratmaqla məşğul olan bəzi tədqiqatlar olmasına baxmayaraq, çoxu tədqiqatlar toxum bölgələrini apriori seçmişdir və ya (a) bütün bir beyin vokselləri ilə bir toxum bölgəsini əlaqələndirir [Hoeft və digərləri, 2008 NAc istifadə; Lorenz et al., 2013 sağ inferior frontal girus istifadə (IFG); Ding və digərləri, 2013 posterior sindirek korteksini (PCC) istifadə; Ko və digərləri, 2015 amigdala istifadə; Zhang et al., 2015 insula istifadə; Hong et al., 2015 kaudat nüvəsi və putamen istifadə; Kühn və Gallinat, 2015 sağ frontal qütbdən istifadə; Li və digərləri, 2015 hüququ DLPFC istifadə] və ya (b) mənalı şəbəkələrdən seçilmiş bir çox əvvəlcədən təyin edilmiş ROI arasında korrelyasiya etmək (Yuan et al., 2015 mərkəzi icra hakimiyyəti şəbəkəsini və şəffaflıq şəbəkəsini araşdırdı; Dong et al., 2015b icra hakimiyyəti şəbəkəsini araşdırdı; Dong et al., 2015a icra hakimiyyəti şəbəkəsini və mükafat şəbəkəsini araşdırdı; Li və digərləri, 2014 cavab inhibə şəbəkəsini araşdırdı; Lin və digərləri, 2015 altı əvvəlcədən təyin edilmiş ikitərəfli kortikosteroid ROI'ları araşdırdı). İncelenen önceden belirlenmiş tohum bölgeleri, beynin kiçik bir hissəsini temsil eder, dolayısıyla birleştirmenin internet bağımlılığının nasıl etkilendiğinin tam bir görünüşü sağlayamayabilir.
Çox az iş internet bağımlılığı öyrənmək üçün bütün beyin yanaşmasını istifadə etmişdir. Bizim biliklərimizə görə, hazırda bütün beyin yanaşmasını qəbul edən yalnız dörd nəşr edilmiş sənəd var və onların metodları şəbəkə əsaslı statistika (NBS; Hong et al., 2013) topoloji (Hong et al., 2013; Wee et al., 2014; Park et al., 2015) yeni inkişaf etmiş bir voksel-yansıtılmış homotopik keçid (Wang et al., 2015). Xüsusilə, Hong et al. (2013) NBS, bölgələr arası funksional əlaqələrdə qrup arasındakı fərqləri müəyyən etmək və internet bağımlılığı olan xəstələrdə kortiko-subkortikal dövrlərdə iştirak edən zəif əlaqələri tapdı. Lakin, onların tədqiqatı unikal bir əhalinin (erkən ergenlər) kiçik bir nümunə ölçüsünə yönəldi.
Buna görə də, hazırkı məqaləmizdə bütün beyin əlaqəli yanaşma, NBS (Zalesky və digərləri, 2010a; Han və digərləri, 2013), internet bağımlılığı tendensiyasının proqnozlaşdırılması olan funksional əlaqələri müəyyən etmək. NBS bir çox müqayisə problemini bir grafik üzərində həll etmək üçün etibarlı bir statistik metoddur, bu klaster əsaslı üsullaraNichols və Holmes, 2002) və hipotezi hər bir əlaqədən müstəqil şəkildə sınaqdan keçirərək, təcrübi təsirin və ya qrup arasındakı fərqi ilə əlaqəli olan insan konnektomunu ehtiva edən əlaqələri və şəbəkələri müəyyən etmək üçün istifadə olunur. Bizim nəticələrimiz, internet bağımlılığının neyron əlaqələrinə aid olan mövcud sənədlərin meta-təhlili ilə müqayisə olunacaq. Mövcud ədəbiyyatı bir neçə yolla genişləndirmək istəyirik: (1) Biz yalnız əvvəlcədən müəyyən edilmiş toxum bölgələrindən az sayda istifadə etmək əvəzinə bütün beyin analizi istifadə edərək, internet bağımlılığının daha tam bir şəkil verməsini ümid edirik. (2) İnternet bağımlılığı ilə bağlı bir neçə bütün beyin funksional keçid işi mövcud olsa da (məsələn, Hong et al., 2013; Wang et al., 2015), işlərdə sağlam addımlarla internet bağımlılığı qruplarını müqayisə etdi. Bizim işimiz heç bir klinik xəstəliyi əhatə etmirdi, amma internetdə asılılıq tendensiyasını bir gradient kimi xarakterizə etdi. Gücümüz addiction səviyyəsi ilə modullaşdırılan funksional əlaqələri müəyyən etmək ümid edirik. (3) Ən çox internet bağımlılığı tədqiqatları serebellumu nəzərə almamışdır, lakin serebellum bağımlılığın əhəmiyyətli bir bölgəsiMoulton et al., 2014). Beləliklə, cerebellumu analizimizə daxil etdik. (4) Bir çox tədqiqat öz iştirakçı qrupunu kişilərə məhdudlaşdırmışdır və tez-tez nisbətən kiçik nümunə ölçüləri (məsələn, Hong et al., 2013, 2015; Kühn və Gallinat, 2015). Bu işlərin ümumiləşdirilməsini və gücünü artırmaq üçün hər iki cinsi olan nümunələr və daha böyük nümunə ölçüsü lazımdır (Li və digərləri, 2015). Yuxarıda göstərilən problemləri həll etməklə, mövcud tədqiqat funksional keçidliyin internet bağımlılığı tendensiyası ilə necə əlaqəli olduğunu daha yaxşı başa düşmək üçün ümid edir.
Material və metodlar
Meta-Analiz
Bir meta-analiz NeuroSynth verilənlər bazası (http://neurosynth.org; Yarkoni və digərləri, 2011). Verilənlər bazasında internet bağımlılığı ilə bağlı araşdırmaları müəyyən etmək üçün "bağımlılık", "bağımlısı", "internet", "oyun", "oyun" və "online" sözləri istifadə edərək, xüsusi bir analiz edildi. Daxil olma meyarları əl ilə təsdiqlənmişdir və tədqiqatların siyahısı 1 Əlavə Materiallarında ətraflı təsvir edilmişdir. Cəmi 18 tədqiqatlar daxil edilmişdir. 6 mm voksellərdən ibarət olan zirvəsi aktivləşdirmə koordinatları və onun daxil olduğu araşdırmalardan çıxarıldı. Daha sonra, bu koordinatların bir meta-təhlili həyata keçirilib, irəli və bütün beyindəki dəyişiklikləri əks etdirir z-score xəritələr. İrəli çıxış xəritələri bu şərtləri nəzərə alaraq regionun aktivləşəcəyi ehtimalını əks etdirir [P(aktivləşdirmə şərtləri)], bu səbəbdən bizə verilən şərtlər üçün aktivləşdirmə tutarlılığını bildiririk. Ters imtahan xəritəsi, bu şərtlərin hesabat aktivliyinin mövcudluğu nəzərə alınmaqla bir araşdırmada istifadə olma ehtimalı göstərir [P(şərtlər | aktivləşdirmə)]; Beləliklə, aktivləşdirilmiş bir bölgə internetlə bağlılıqla bağlı bir iş deyil, internetdən asılılığı olmayan bir işlə müqayisədə o bölgənin seçiciliğini əks etdirir. Həm irəli, həm də əks effektlər internet bağımlılığı ilə əlaqəli regionları anlamaqda mühüm rol oynadığından, bu iki təsəvvür xəritəsini onların ümumi bölgələrini təsvir etmək üçün üstələmişik. Beş vokseldən çoxluqdakı klasterlər bildirilir.
Dinləmə-Dövlət fMRI
İştirakçılar
Cənub Tayvanlı tələbələrdən və ya universitetdəki kollektivlərdən olan 47 nəfərdən ibarət olan sağlam kişilər (21 kişi və 26 qadınlar), reklam vasitəsilə işə cəlb edilmişdi (yaş aralığı = 19-29 il, orta yaş = 22.87 il, SD = 2.22 il). İştirakçılar sağ əlli idi (Edinburgh Handedness Envanteri ilə göstərilmişdir), normal və normal düzəldilmiş görmə qabiliyyəti və psixoloji və ya sinir bozukluğu tarixi yox idi. Depressiya, narahatlıq və kəşfiyyat puanları normal səviyyədə idi (Beck Depressiya İnventariyası (BDI) skoru: 0-12; Beck Anksiyete Ölçeği (BAI) hesabı: 0-7; Raven'in Standart Proqressiv Matris Testi hesabı: 35-57]. Bütün iştirakçıların Chen İnternet Addiction Scale-Revised (CIAS-R) skoru = 28-92 üçündür, ortalama = 60.04, SD = 16.53. Masa Table11 iştirakçıların demoqrafik məlumatlarını və davranış xüsusiyyətlərini xülasə edir. CIAS-R skorlarının normallığı Şapiro-Wilk testi ilə təsdiqləndi [W(47) = 0.98, p = 0.50]. Gender və CIAS-R skoru arasında Spearman's p = 0.15, p = 0.30). Bütün iştirakçılar yazılı məlumatlı razılığa gəldilər və Milli Çeyn Kung Universiteti Xəstəxanasının Tainan, Tayvan İnstitusional İnceleme Şurası (İRB) tərəfindən araşdırma protokolu təsdiq edildi (NO: B-ER-101-144). Denemenin tamamlanmasından sonra bütün iştirakçılara 500 NTD ödənildi.
Chen Internet Bağımlılığı Ölçek Ölçeklendirilmiş (CIAS-R) Sorğu
Chen İnternet Bağımlılığı Ölçeği Ölçeklendirilmiş (CIAS-R; Chen et al., 2003) internet bağımlılığının şiddətini qiymətləndirmək üçün istifadə edilən 26-maddədir. CIAS-R DSM-IV-TR additive davranış meyarlarına əsaslanır və internet bağımlılığının iki alt ölçüsünü ehtiva edir (a) əsas simptomlar və (b) əlaqəli problemlər (1) kompulsiv internet istifadə (2) İnternet xeyli uzaqlaşdıqda simptomlar, (3) tolerantlıq, (4) kişilərarası münasibətlərin və fiziki sağlamlığın təhlükəsi və (5) vaxt idarə problemləri. Məhsullar, 4-dan 26-ə qədər olan, internetdən asılılıqdan aşağı səviyyəli yüksək tendensiyanı əks etdirən 104-point Likert miqyasında qiymətləndirilir. CIAS-R-nin yüksək daxili uyğunluğa malik olduğu göstərilmişdir (Cronbach's α = 0.79-0.93; Chen et al., 2003) və yüksək diaqnostik dəqiqliyi (AUC = 89.6%; Ko və digərləri, 2005). Bu işdə CIAS-R ümumi hesabı iştirakçıların internet asılılığının mövcud vəziyyətinin göstəricisi kimi istifadə edilmişdir.
Image alınması və emalı
Görüntüləmə, Milli Cheng Kung Universitetinin MRI mərkəzində GE MR750 3T skaneri (GE Healthcare, Waukesha, WI, ABŞ) istifadə edilmişdir. Yüksək qətnamə anatomik şəkillər 166 axial dilimlərdən ibarət sürətli SPGRTR = 7.6 ms, TE = 3.3 ms, flip açı 171 = 12 °, 224 matrisler × 224 matrisler, dilim qalınlığı = 1 mm). Funktsional görüntülər gradient-echo eko-planar görüntüləmə (EPI) pulse sequence (TR = 2000 ms, TE = 30 ms, fiqurlu açı = 77 °, 64 matrisler × 64 matrisler, dilim qalınlığı = 4 mm, boşluq, voxel ölçüsü 3.4375 mm × 3.4375 mm × 4 mm, bütün beyinləri əhatə edən 32 axial dilimlər).
İştirakçılara gözlərini bağladıqları zaman brauzerdə istirahət və yalan danışmaq məcburiyyətində qaldı. Onlar tarama zamanı hər hansı bir hadisə barədə düşünməmələrini istədi. Yapısal görüntünün tarama saatı təxminən 3.6 dəqiqə idi. Funksional görünüş təxminən 8 dəqəyə çatdı, məlumatların toplanmasından əvvəl siqnal sabit vəziyyətə çatdıqdan əmin olmaq üçün ilk 5 TRs qüsursuz tarar kimi xidmət edir; beləliklə, bir analiz, analiz üçün 240 EPI həcmi şəkillərindən ibarətdir.
Məlumatlar Dinləmə-Dövlət fMRI (DPARSF; Data Processing Assistant for Data Processing Assistant) istifadə edərək əvvəlcədən işlənmişdir. Yan və Zang, 2010), MRIcroN funksiyalarına əsaslananRorden və ark., 20071) və Statistik Parametrik Xəritəçəkmə proqramı (SPM2) və Dinləmə-Dövlət fMRI Data Analiz Toolkit (REST; Song və digərləri, 2011) Matlab (The MathWorks, Inc., Natick, MA, ABŞ). Funksional şəkillər dilim vaxtının düzəldilməsinə məruz qaldı, sonra altı parametrli sərt bədən transformasiyaları ilə baş hərəkətini düzəltmək üçün düzəldildi. Orta sürət tipli yerdəyişmə (FD) ilə xarakterizə edilən ümumi hərəkət böyük olmamışdır (ortalama = 0.05, SD = 0.03) və CIAS-R skorları ilə əlaqələndirməmişdi (Spearman's ρ = -0.28, p = 0.055), beləliklə impulsivlik internet bağımlılığı hesabı və hərəkətininKong və digərləri, 2014). T1 şəkilləri funksional görünüşlərə əsas qeydə alınmışdır. Yapısal görüntüler MNI boşluğunda toxuma ehtimalı xəritələrinə əsaslanaraq CSF, ağ cisim və boz maddə kimi bölünmüşdür və bu hesablamalar T1 və EPI şəkillərinin MNI məkanına sonrakı normallaşdırılmasında istifadə edilmişdir. Məlumatlar yarım maksimum (FWHM) 6 mm tam genişlikli bir Gauss çekirdeğini istifadə edərək, xətti meyldən çıxarılmış məkan domenində düzəldilmişdir. Qlobal ortalama siqnal, ağ maddə siqnal və serebrospinal maye siqnal daxil olmaqla narahatlıq covariates həyata keçirildi. Qlobal siqnal reqressiyasını yerinə yetirmək istəməsə də, davam edən mübahisələr (məsələn, Saad et al., 2012), biz bu metodu həyata keçirməyə qərar verdik, çünki funksional korrelyasiyaların spesifikliyini maksimuma çatdırmaq və istirahət-dövlət korrelyasiyası və anatomiyaFox et al., 2009; Weissenbacher et al., 2009; Takeuchi et al., 2014). Nəhayət, şəkillər 0.01-0.08 Hz-nin band-keçid filtrelemesi keçirildi.
Məlumat Təhlili
FMRI şəkilləri Anatomik Avtomatik Etiketlemeyle (AAL; Tzourio-Mazoyer və digərləri, 2002) şablonu, beyin anatomik quruluşa əsaslanan 116 ROI'lərə (ya da qovşaqlara) bölünməsi. AAL atlasını seçdik, çünki funksional şəbəkə araşdırmalarında ən çox istifadə olunan parellanmalarStanley et al., 2013) və həmçinin istifadə etdiyi şablon idi Hong et al. (2013)tədqiqatları bizimlə ən müvafiqdir, beləliklə, tədqiqatlar arasında müqayisə dərəcəsinin artırılması (Zalesky və digərləri, 2010b). NBS metodu, CIAS-R bal ilə əhəmiyyətli korrelyasiya göstərən bölgələrarası funksional əlaqədən ibarət olan beyin şəbəkələrini müəyyən etmək üçün istifadə edilmişdir. Aşağıdakı analizlər Network Based Statistika Toolbox (Zalesky və digərləri, 2010a) əlavə daxili Matlab skriptləri ilə. Hər bir iştirakçı üçün hər ROI-dən çıxarılan vaxt kurslarını istifadə edərək 116 × 116 korrelyasiya matrisi qurulmuşdur. Pearson r dəyərlər normallaşdı Z Fisher istifadə edərək puanları Z çevrilmə. Korrelyasiya matrisinin hər hüceyrəsi iki qovşaq arasındakı əlaqənin (və ya kənarın) gücünü təmsil edir. İştirakçıların CIAS-R skorları ilə CIAS-R skorunu proqnozlaşdıran əlaqələri müəyyənləşdirmək üçün hər bir kənardakı kənar güclü tərəflər arasında Spearman-ın dərəcə korrelyasiyasından istifadə edərək kütləvi bir dəyişkən test aparıldı. CIAS-R skorunun yüksək proqnozlaşdırılmasını göstərən namizəd kənarları, CIAS ilə müsbət və mənfi əlaqəli şəbəkələri müəyyən etmək üçün sırasıyla Spearman's rho> 0.37 və <-0.37 (təxminən bir quyruqlu alfa = 0.005) birincil eşik ilə seçildi. R hesabı. Ardından, üst qatlardakı əlaqələr arasında birləşdirilmiş qraf komponentləri kimi tanınan topoloji qruplar müəyyən edildi. Komponent ölçüsü üçün ailəvi səhv (FWE), CIAS-R skorlarının təsadüfi şəkildə yenidən sıralanmasını və ən böyük komponent ölçüsünün sıfır paylanmasını əldə etmək üçün yuxarıda göstərilən hər permütasiyanı təkrarlamağı əhatə edən permütasiya testi (3000 permutasiya) istifadə edilərək hesablandı. Ölçüsü təxmin edilən FWE-dən çox olan əlaqəli qrafik komponentləri-düzəldilmişdir p-0.05 dəyər kəsilməsi internet asılılığı meyli ilə əhəmiyyətli dərəcədə əlaqəli şəbəkələr olaraq təyin olundu. BrainNet Görüntüləyicisi (Xia və ark., 2013) əlaqələrin görselleştirilmesinde istifadə edilmişdir. Məlumat analiz boru kəmərinin bir nümunəsi göstərilir Şəkil Şəkil 11.
Nəticələr
Meta-Analiz
İrəli və əks tərzdə z- NeuroSynth-dən hazırlanmış xəritələr (göstərilmişdir Şəkil Şəkil 22). Bu iki xəritənin aktivləşmələri bir-birinə çox oxşar görünür. Bu xəritələrin üst-üstə düşməsi serebellum, temporal lob (ikitərəfli inferior temporal gyri, sağ üstün temporal pole və sağ orta və üstün temporal girus), bir neçə frontal bölgələr (sol orta və yuxarı orbital frontal girus, sağ orta frontal girus, sağ inferior frontal operculum və sağ precentral girus), ikitərəfli peptam, ikitərəfli insula, sağ orta sindirekt və sağ əvvəli. Masa Table22 müəyyən edilmiş qruplar, həmçinin qrupun AAL bölgələri siyahıya alınır.
Dinləmə-Dövlət fMRI
İnternet Addiction Tendency ilə əlaqədar funksional əlaqələr
NBS-dən istifadə edərək kənar gücün və CIAS-R skorlarının əhəmiyyətli korrelyasını göstərən iki şəbəkənip <0.05, FWE-düzəldilmişdir): biri CIAS-R skorları ilə müsbət korrelyasiya edilmiş kənarları olan (“CIAS-R pozitiv”, qırmızı ilə göstərilmişdir) və biri kənarları CIAS-R ilə mənfi əlaqəli (“CIAS-R mənfi”) mavi ilə). CIAS-R pozitiv şəbəkəsi ümumilikdə 65 qovşaq və 90 kənar (45 intrahemisferik, 42 interhemispheric və 3 vermislə birləşən), mənfi şəbəkə isə 64 qovşaq və 89 kənardan (35 intrahemispheric, 40 interhemispheric və 14) ibarətdir. vermisə / içərisinə qoşulma). Qeyd etmək vacibdir ki, iki şəbəkə bir-birindən tamamilə ayrılmamışdır və ümumilikdə 39 nodu bölüşürlər, bunların% 30.77-si frontal bölgələrdir. CIAS-R ilə əlaqəli ümumi kənarların sayı beynin bütün kənarlarının 2.68% -dən ibarətdir. Şəbəkə təsvir edilmişdir Şəkil Şəkil 33 və xüsusi əlaqələr 2, Cədvəl S1 Əlavə Materiallarda verilmişdir.
Çətin Edilən Edgelerin Qlobal Dağılımı
Bu əlaqələrin necə yayıldığını daha yaxşı başa düşmək üçün biz izlədik Fornito et al. (2011) və Hong et al. (2013), hər bir AAL bölgəsini hər bir şəbəkə daxilində yeddi regional alt qruplara aid olaraq təsvir etmişdir: frontal, temporal, parietal, oksipital, insula və sinqul gyri, subkortikal və serebellum. CIAS-R müsbət şəbəkəsindəki kənarların əksəriyyəti (1) müvəqqəti bölgələr və insula və sinqul grii (~ 13%) arasındakı əlaqələri əhatə edir, onların əksəriyyəti müxtəlif temporal bölgələrə qoşulan posterior sinqulator girusunu əhatə edir; (2) frontal və temporal bölgələr (medial orbitofrontal korteks, parasentral lobul və temporal lob gyri, temporal pole arasında əlaqələri olan; və (12) parietal və subkortikal bölgələr (xNUMX%), postinqral korteks və üstün parietal lobu ilə putamen və pallid ilə əlaqələrdən ibarətdir. Qeyd edək ki, frontal lobun istisna olmaqla, digər bölgələrdə güclü internet bağımlılığı tendensiyası ilə qarşılıqlı əlaqələr içərisində heç bir regional əlaqələr yoxdur. CIAS-R mənfi şəbəkəsindəki kənarların əksəriyyəti (3) frontal lob və serebellum (xNUMX%) arasındakı əlaqələri əhatə edir, əksəriyyəti orbital frontal bölgələr və serebellumun müxtəlif ROI'ları arasında əlaqədir; insula, cingulum, parahippocampal və temporal lob gyri arasında əlaqələri olan (11) insula və cingulate gyri və temporal lob (~ 1%). CIAS-R negativ şəbəkəsinə oksipital bölgələr daxil edilməmişdir. Hər bir şəbəkənin bölgələr arası əlaqələrinin nisbəti əks etdirilir Şəkil Şəkil 44.
Maksimal təsirlənən qovşaqlar
Çox sayda kənarın müəyyən edilməsi səbəbindən biz izlədik Finn et al. (2014)və əlaqələrin internet asılılıq tendensiyasına maksimum dərəcədə bağlı olduğu bölgələrə təhlil etmək üçün yüksək "CIAS-R-əlaqəli kənarlarının məbləğinə" malik olan qovşaqları müəyyənləşdirdi. Bir düyün CIAS-R-korrelyasiya kənarlarının cəmi CIAS-R müsbət və CIAS-R mənfi şəbəkələrində (bu, qrafik nəzəriyyəsində dərəcə ölçüsündə konseptual bərabərdir) ümumi kənar sayı kimi müəyyən edilmişdir. Bu metod, əlaqələrin internetdən asılılıq meyli ilə dəyişdirilə biləcəyi qovşaqları müəyyən etməyə imkan verəcəkdir. Növbəti Masa Table33 ən azı 8 ən azı bir CIAS-R-korrelyasiya kənarları olan qovşaqları göstərir və göstərir. Düyünlərin və onların əlaqələrinin görünüşü göstərilir Şəkil Şəkil 55. Bunlar da müzakirə üçün seçilən qovşaqlardır.
Müzakirə
Normal bir gənc böyüklər qrupunda, biz internet bağımlılığı səviyyəsini özəlləşdirilmiş bir anket (CIAS-R) vasitəsi ilə qiymətləndirdik və daha sonra funksional əlaqələrin internetdə asılılıq tendensiyasına müsbət və mənfi münasibət göstərən iki beyin şəbəkəsini müəyyən etdik. Aşağıda, müxtəlif ölçekli müşahidələrlə nəticələrimizi müzakirə edirik: (1) CIAS-R pozitiv və CIAS-R mənfi şəbəkələri (2) regionlarını birləşdirən mühüm regionlar, internet bağımlılığı tendensiyasına bağlı yüksək nisbətdə əlaqələr və (3 ) İnternet bağımlılığı tendensiyası ilə dəyişdirilən kritik qovşaqları.
Frontal Regionlar Link CIAS-R Pozitif və CIAS-R Negatif Networks
Biz iki (CIAS-R müsbət və CIAS-R mənfi) şəbəkələri birləşdirən düyünlərin əksəriyyətinin frontal lobda yerləşdiyini müşahidə etdik. Bu bölgələrə üstün frontal girus, IFG, medial frontal girus, rolandik əməliyyat və əlavə mühərrik sahəsi daxildir. Prefrontal korteks bilişsel nəzarət, inhibisyon və reaksiya seçimində kritik bir quruluş olmaq üçün nəzərdə tutulmuşdurAron və digərləri, 2004; Talati və Hirsch, 2005; Forstmann və digərləri, 2008). Internet bağımlılığı, bu bağımlılarla əlaqədar bir fenomendir ki, internet istifadə ilə bağlı özünü idarə etmə və qərarlar qəbul edir, onların mənfi təsirləri barədə məlumatlarına baxmayaraq davamlı istifadə edirlər. Məsələn, bir çox tədqiqatlar ki, Go / Nogo vəzifəsi zamanı internet bağımlılığı ilə iştirak edənlərin daha yüksək fronto-striatal və fronto-parietal aktivliyiniDing və digərləri, 2014; Ko və digərləri, 2014; Chen et al., 2015) və Stroop vəzifəsi (Dong et al., 2012a, 2013, 2014), zəif cavab inhibisyonu və səhvlərin monitorinqini təklif edir və dürüstlük artdı. Digər tərəfdən, internet bağımlıları və video oyunçular oyun zamanı motor idarəçiliyi və səmərəli qərar vermə kimi, idrak funksiyasının əla performansı göstərirlər. Həqiqətən, video oyunun təcrübəsinin təsirləri algısal, motor, diqqətəlayiq və probabilistic çıxış imtiyazları da daxil olmaqla inkişaf etmiş idarəetmə qabiliyyətlərini genişləndirmək üçün göstərilmişdir (Yaşıl və Bavelier, 2003; Castel və digərləri, 2005; Dye və digərləri, 2009; Yaşıl et al., 2010; Yaşıl et al., 2012). Bir fMRI tədqiqatında video oyun oyunçularında fronto-parietal şəbəkənin aztəminatlı tələbə işi zamanı qeyri-oyunçuların müqayisəsi ilə müqayisədə azaldılmış işəgötürmə və diqqətli nəzarəti əks etdirən (Bavelier və digərləri, 2012). Internet bağımlıları tərəfindən göstərilən bilişsel nəzarətin iki üzü maraqlı bir dilemma yaradır. Araşdırmamızda, funksional əlaqəli olduğu internet şəbəkəsi ilə əlaqəsi olan iki şəbəkəni birləşdirən frontal bölgələrin müşahidəsi, internet bağımlılığı meyli ilə artdıqca, bilişsel nəzarətin müxtəlif aspektləri (yəni internet istifadə və oyun bacarıqlarının idarə edilməsi üçün) frontal bölgədə dəyişiklikləri əks etdirə bilər.. Qeyd etmək lazımdır ki, baxmayaraq ki Hong et al. (2013) hipotezi, İnternet bağımlılarının təcrübə effektləri ilə bağlı funksional birləşmənin artırıla biləcəyini, onların işində funksional əlaqələrin azaldıldığı müşahidə edildi. Tərəfindən təklif edilən bir ehtimal Hong et al. (2013) İnternet bağımlısı fərdlərdə artan funksional əlaqəli olmadıqları üçün kiçik nümunə ölçüsü gücün olmaması ilə nəticələndi. Bütün beyin yanaşmalarına nisbətən az miqdarda müqayisə tələb edən toxum bazlı təhlili istifadə edərək, Hong et al. (2015) 2013 məlumatlarını yenidən təhlil etmiş və internet bağımlılığı ilə bağlı olan artan və azalmış funksional əlaqəli müşahidə edilmişdir.
İnternet Bağımlılığı Eğilim Ağlarının Geniş Dağıtıldığı Bağlantılar
Məlumatlar CIAS-R pozitif və CIAS-R negativ şəbəkələrində çox sayda inter-və yarı-sıfır əlaqələri göstərir, bu da internetdə asılılıq tendensiyasının beyin üzərində geniş təsirini əks etdirir. CIAS-R müsbət şəbəkəsindəki əlaqələrin ən yüksək nisbəti "insula və sinqulata - temporal", "frontal - temporal" və "subkortikal - parietal" kənarları, CIAS-R mənfi şəbəkə "frontal - serebellar" və "insula və sinqulat - temporal" kənarları (Şəkil Şəkil 44). Yaxınlıqdakı bir addicting modelində (Moulton et al., 2014), serebellum bağımlılığı ilə əlaqəli dörd bir-birinə bağlı sxemlərin homeostazını qorumağa kömək edir: mükafat / sədaqət, motivasiya / sürücü, öyrənmə / yaddaş, eləcə də bilişsel nəzarət. Bu model dörd dövrəli modeli birləşdirir (Volkow və digərləri, 2003, 2010) və serebral korteksdə icra və birləşmə emalına aid olan serebellar funksional dayanıqlı dövlət şəbəkələri (Buckner və digərləri, 2011). Ödəmə / sədaqət, motivasiya / sürücü və öyrənmə / yaddaş üçün komponentlər güclənir, idrak nəzarəti asılılıqla azalır. Görmək Şəkil Şəkil 66 bir illüstrasiya üçün. İki internet bağımlılığı tendensiyası şəbəkəsinin ən yüksək funksional keçid nisbətlərinə dair müşahidələr ümumiyyətlə uyğun gəlir Moulton və ark. (2014) asılılıq dövründə iştirak edən kritik komponentlərin modeli. Eyni şəkildə, oksipital lobu olan çox əhəmiyyətli əlaqələri müşahidə etməmişik Hong və ark. (2013) tapıntılar. Bununla yanaşı, dördüncü elektron modeldə xüsusilə qeyd edilməmiş olsa da, bu əlaqələrin İnternet bağımlılığı ədəbiyyatında (məsələn, Ding və digərləri, 2013; Hong et al., 2013, 2015), bu internet istifadə ilə bağlı bir təcrübə effekti səbəb ola bilər.
Internet Bağımlılığı Eğilimi ile Değişen Kritik Düğümler
Biz ən çox əlaqələri olan qovşaqları ən çox internet addiction tendensiyası ilə əlaqələndirdik. Bu düyünlər, nodun özü və digər beyin bölgələri arasında əlaqələrin nümunəsi internet bağımlılığı meylinin dəyişdirilməsinə çox həssasdır. Bölgələr xüsusilə ikitərəfli posterior sekingur girus, sağ insula, sağ orta temporal girus, sol üstün temporal dirək, sağ putamen və sol IFG orbital hissəsidir (Şəkil Şəkil 55). Bu bölgələr bir çox (internet) addiction tədqiqatlarında əsas bölgələr kimi nəzərdə tutulmuşdur və bəziləri əvvəlki hissədə artıq qeyd olunmuşdur. İndi biz bu bölgələri daha ətraflı şəkildə göstərən asılılıq ədəbiyyatını müzakirə edirik. PCC, default rejimi şəbəkəsinin bir hissəsi və özünü emalın müxtəlif aspektlərinəBuckner və digərləri, 2008; Fransson və Marrelec, 2008), bir toxum bölgəsi olaraq xidmət etdi Ding və digərlərinin (2013) ikitərəfli serebellum posterior lobu və orta temporal girus ilə funksional əlaqələri əhəmiyyətli dərəcədə artdığını göstərən, internet oyunlarına aid olanlar arasında ikitərəfli inferior parietal lobul və sağ inferior temporal girus azaldı. İnternet bağımlılarının da anormal fraksiyalı anizotropiyi (Dong et al., 2012b) və boz maddə sıxlığı (Zhou və digərləri, 2011) PCC-də. Zhang et al. (2015) asılılığı ilə əlaqəli olan insula seçdi (Naqvi və Bechara, 2009; Droutman və digərləri, 2015), toxum bölgəsi kimi və internetdə asılı olan bölgələrin şəbəkəsi ilə funksional keçidini dəyişdirmişdir. Insula-nı asılılıq içərisində rolu, qarşılıqlı siqnalların şüurlu duyğulara (dərman çağırışlarına) inteqrasiyası və qərar qəbul edərkən qərəzli davranış (Naqvi və Bechara, 2009). Bəzi internet bağımlılığı tədqiqatlarında orta temporal girus və üstün temporal dirək müşahidə edilmişdir (bax Meng et al., 2015 bir meta-analiz üçün) və oyun ürək / istək, semantik emal, sökülmə, iş yaddaşı və emosional emal ilə əlaqəli olmuşdur; Lakin, asılılıqda onların xüsusi rolları daha çox araşdırma tələb edir. Dorsal striatumun bir hissəsi olan kostyum, bir çox bağımlılıq tədqiqatı (məsələn, Ko və digərləri, 2009; Ding və digərləri, 2013; Lin və digərləri, 2015), dopamin nörotransmusiyasının kompulsiv preparatların inkişafı və istəklərinin inkişafınaVolkow və digərləri, 2006; Koob və Volkow, 2010). Bundan əlavə, tədqiqat striato-talamo-orbitofrontal dövrə ilə bağlı disfunksiyanın alışqanlıqla öyrənmə və istəklərinə cəlb edilən dorsal striatumun, orbitofrontal korteksin sükutla, sürücüyə və kompulsivliyə (Volkow və Fowler, 2000; Koob və Volkow, 2010; Volkow və digərləri, 2010; Goldstein və Volkow, 2011). Orbitofrontal korteksin anormal funksiyası asılılıq içərisində davranış pozğunluğunu izah edə bilər. Yuxarıdakıları ümumiləşdirərək, müəyyən etdiyimiz qovşaqlar internet addiction tendensiyası ilə dəyişməyə həssas olan hublardır və mövcud ədəbiyyatda dəfələrlə müəyyən edilmişdir.
Məhdudiyyət
Dinləyicilərimizdən birinin qeyd etdiyinə görə, istirahət-dövlətdə fMRI-da qlobal siqnal reqressiyasını yerinə yetirməyin olub-olmadığı hələ də mövcud müzakirədir. Cari məlumatları qlobal siqnal regresiyası olmadan yenidən təhlil etdikdən sonra, nəticələr bizim analizi ilə müqayisədə olduqca fərqli olub, NBS analizlərində olan kənarların yalnız 22.91% -i indiki nəticələrimizlə örtüşməyən qlobal siqnal regresiyası olmadan çıxdı. Qlobal siqnal regresiyası olmadan, CIAS-R skorlarına müsbət bağlı olan kifayət qədər funksional əlaqələr tapmadıq; ancaq CIAS-R skorlarına mənfi təsir göstərən funksional əlaqələrdən ibarət bir şəbəkə tapdıq. Ən əlaqələri olan qovşaqları müəyyən edərkən, internetdə asılılıq tendensiyasına maksimum dərəcədə bağlı olduqda, cinqulyasiya, insula, temporal və frontal sahələrdə ən çox iştirak edən qlobal siqnal regresyon analizinə uyğunluq tapırıq. Bununla yanaşı, bir neçə fərqlilik ikitərəfli əlavə motor sahələri və funksional keçidlərin azaldığını göstərən hüceyrə açığının əlavə təsvirini də əhatə edir və müəyyən edilmiş şəbəkədə bir çox subkortikal bölgələr yox idi. Qlobal siqnal reqressiyası hələ də mübahisəli olsa da, hər iki nəticə barədə məlumat verməyə qərar verdik. Qlobal siqnal regresiyası olmadan müəyyən edilən şəbəkənin təfərrüatları 3 Əlavə Materiallarında sənədləşdirilir. Ümid edirəm ki, gələcək işlərin image işəgötürmə prosesi daha dəqiq nəticələr verəcəkdir. Hazırda bu cür xəbərdarlıqları nəzərə alaraq hazırkı nəticələri şərh etməyi təklif edirik.
Nəticə
Məlumatlara əsaslanan bir yanaşmadan istifadə edərək şəbəkə bazlı statistikanın internet bağımlılığı tendensiyasından təsirlənən bütün beyinlərin əlaqələndirilməsini, əvvəlki araşdırmaları əks etdirən əlaqələri və kritik bölgələri müəyyənləşdirmək üçün faydalı bir vasitə olduğunu göstərdik. Toxum analizləri ilə müqayisədə, bu bütün beyin yanaşması, internet bağımlılığı ilə bağlı beyin əlaqələrinin daha geniş təhlilini təmin edir və ümumi 6670 əlaqələrini tədqiq edir. Bundan əlavə, klinik cəhətdən asılılıq halında çox funksional əlaqələrin və beyin bölgələrinin də davranış anketi tədbirləri ilə indeksləşdirilmiş pre-klinik tendensiyalarla əlaqəli olduğunu göstərdik. Qarşılıqlı bir yanaşma istifadə etsək də, bu şəbəkələrin internet istifadə nəticəsində dəyişdirildiyini və ya internet bağımlılığını inkişaf etdirmək üçün daha yüksək təhlükəyə məruz qalan insanların xüsusiyyətləri olub-olmadığına əmin ola bilməyəcəyik, bu tədqiqat neyron asılılığı və inkişafı əsas olan xüsusiyyətlər.
Müəllif iştirakları
TW, təcrübəni icra etdi, məlumatları təhlil etdi, nəticələrini şərh etdi, əlyazma yazdı və yeniledi. SH, dizaynı hazırladı, qrant təklifi yazdı, təcrübənin hazırlanmasına və icrasına rəhbər oldu, məlumatları şərh etməyə kömək etdi, əlyazma hazırladı və yeniləndi.
Maraqların Münaqişəsi
Müəlliflər bildirirlər ki, tədqiqat potensial münaqişələr kimi başa düşülə bilən hər hansı bir kommersiya və ya maliyyə əlaqəsi olmadıqda həyata keçirilir.
Minnətdarlıq
Müəlliflər Yun-Ting Lee-yə məlumatların toplanması və professor-poçi Hsien Huang-dan statistik məsləhətləşmələrə yardım üçün minnətdardırlar. Tədqiqat Elm və Texnologiya Nazirliyi (MOST), Tayvan (MOST 102-2420-H-006-006-MY2 və MOST 104-2420-H-006-004-MY2) tərəfindən maliyyələşdirilmişdir. Əlavə olaraq, bu tədqiqat Milli Təhsil Nazirliyi (TTB), Tayvan, ROC Milli Universitetinin Milli Universitetinin (NKU) Milli Universiteti tərəfindən dəstəklənmişdir. NCKU-da məsləhətləşmə və alət mövcudluğu üçün ən çox dəstəklənən Mind Araşdırma və Görüntüləmə Mərkəzinə (MİK) təşəkkür edirik. CIAS-R sorğusunu Sue-Huei Chen tərəfindən verilmişdir.
Əlavə material
Bu maddənin Əlavə Materialı aşağıdakı ünvana daxil edilə bilər: http://journal.frontiersin.org/article/10.3389/fnhum.2016.00006
References
- Amerika Psixiatriya Assosiasiyası [APA] (2013). Psixi Bozuklukların Diaqnostik və Statistik Manual (DSM-5®). Arlington, VA: Amerika Psixiatriya Pubı.
- Aron AR, Robbins TW, Poldrack RA (2004). İnhibə və sağ alt frontal korteks. Trends Cogn. Sci. 8 170-177. 10.1016 / j.tics.2004.02.010 [PubMed] [Çaprazlıq]
- Bavelier D., Achtman RL, Mani M., Focker J. (2012). Video oyun oyunçularında seçici diqqətin sinir əsasları. Vis. Res. 61 132-143. 10.1016 / j.visres.2011.08.007 [PMC pulsuz məqalə] [PubMed] [Çaprazlıq]
- Biswal BB, Mennes M., Zuo XN, Gohel S., Kelly C., Smith SM, et al. (2010). İnsan beyni funksiyasının kəşf elminə doğru. Proc. Natl. Acad. Sci. ABŞ 107 4734-4739. 10.1073 / pnas.0911855107 [PMC pulsuz məqalə] [PubMed] [Çaprazlıq]
- Brand M., Young KS, Laier C. (2014) .Prefrontal nəzarət və İnternet asılılığı: nəzəri model və nöropsikoloji və neyroimaging nəticələrin nəzərdən keçirilməsi. Cəbhə. Hum. Neurosci. 8: 375 10.3389 / fnhum.2014.00375 [PMC pulsuz məqalə] [PubMed] [Çaprazlıq]
- Buckner RL, Andrews-Hanna JR, Schacter DL (2008). Beynin standart şəbəkəsi - Anatomiya, funksiya və xəstəliklə əlaqəsi. İl Cogn. Neurosci. 2008 1-38. 10.1196 / annals.1440.011 [PubMed] [Çaprazlıq]
- Buckner RL, Krienen FM, Castellanos A., Diaz JC, Yeo BTT (2011). İnsanın funksional bağlantısı ilə təxmin edilən insan beyincisinin təşkilatı. J. Neurophysiol. 106 2322-2345. 10.1152 / jn.00339.2011 [PMC pulsuz məqalə] [PubMed] [Çaprazlıq]
- Castel AD, Pratt J., Drummond E. (2005). Əməliyyat video oyun təcrübəsinin qaytarılması qadağan zamanı və vizual axtarışın effektivliyinə təsiri. Acta Psychol. 119 217-230. 10.1016 / j.actpsy.2005.02.004 [PubMed] [Çaprazlıq]
- Chen CY, Huang MF, Yen JY, Chen CS, Liu GC, Yen CF, və s. (2015). Beynin internet oyun pozuqluğunda reaksiyanın qarşısını alması məlumdur. Psixiatriya Kliniği. Neurosci. 69 201-209. 10.1111 / pcn.12224 [PubMed] [Çaprazlıq]
- Chen S., Weng L., Su Y., Wu H., Yang P. (2003). Çinli İnternet asılılığı ölçüsü və onun psixometrik tədqiqatının inkişafı. Buxaq. J. Psychol. 45 251-266. 10.1371 / journal.pone.0098312 [Çaprazlıq]
- Craddock RC, Jbabdi S., Yan CG, Vogelstein JT, Castellanos FX, Di Martino A. və digərləri. (2013). Makroskale şəklində insan bağlayır. Nat. Metodlar 10 524-539. 10.1038 / Nmeth.2482 [PMC pulsuz məqalə] [PubMed] [Çaprazlıq]
- Ding WN, Sun JH, Sun YW, Chen X., Zhou Y., Zhuang ZG, et al. (2014). Go / No-Go fMRI tədqiqatı ilə ortaya çıxan internet oyun bağımlılığı olan ergenlerde izit dürtüselliği ve bozulmuş prefrontal impuls inhibisyonu funksiyası. Behav. Brain Funct. 10:20 10.1186/1744-9081-10-20 [PMC pulsuz məqalə] [PubMed] [Çaprazlıq]
- Ding WN, Sun JH, Sun YW, Zhou Y., Li L., Xu JR, və s. (2013). İnternet oyun asılılığına sahib olan erkən yaşlarda default şəbəkə dinləmə vəziyyəti funksional keçid. PLoS ONE 8: e59902 10.1371 / journal.pone.0059902 [PMC pulsuz məqalə] [PubMed] [Çaprazlıq]
- Dong GH, DeVito EE, Du XX, Cui ZY (2012a). "İnternet asılılığı pozğunluğu" nda inhibitor nəzarətin pozulması: funksional maqnetik rezonans görüntüləmə işi. Psixiatriya Res. Neuroimaging 203 153-158. 10.1016 / j.pscychresns.2012.02.001 [PMC pulsuz məqalə] [PubMed] [Çaprazlıq]
- Dong GH, DeVito E., Huang J., Du XX (2012b). Difüzyon tensor görüntüləmə, internet oyun bağımlılarının talamus və posterior sindrom corteks anormalliklərini ortaya qoyur. J. Psychiatr. Res. 46 1212-1216. 10.1016 / j.jpsychires.2012.05.015 [PMC pulsuz məqalə] [PubMed] [Çaprazlıq]
- Dong GH, Lin X., Hu YB, Xie CM, Du XX (2015a). İdarəetmə şəbəkəsi və mükafat şəbəkəsi arasındakı balanslaşdırılmış funksional əlaqə internet oyun bozukluğunda online oyun axtarış davranışlarını izah edir. Sci. Rep. 5: 9197 10.1038 / Srep09197 [PMC pulsuz məqalə] [PubMed] [Çaprazlıq]
- Dong GH, Lin X, Potenza MN (2015b). İdarəetmə şöbəsində funksional qoşulma azalması İnternet oyun bozukluğunda zəif icra funksiyasına aiddir. Prog. Neuro-Psychopharmacol. Biol. Psixiatriya 57 76-85. 10.1016 / j.pnpbp.2014.10.012 [PMC pulsuz məqalə] [PubMed] [Çaprazlıq]
- Dong GH, Lin X., Zhou HL, Lu QL (2014). Internet bağımlılarının bilişsel esnekliği: çətin-asan və asan-çətin keçid vəziyyətlərindən fMRI dəlilləri. Addict. Behav. 39 677-683. 10.1016 / j.addbeh.2013.11.028 [PubMed] [Çaprazlıq]
- Dong GH, Shen Y., Huang J., Du XX (2013). İnternet bağımlılığı pozuqluğu olan insanlar üçün səhv izləmə funksiyasının pozulması: bir hadisə ilə əlaqəli fMRI tədqiqatı. Avro. Addict. Res. 19 269-275. 10.1159 / 000346783 [PubMed] [Çaprazlıq]
- Droutman V., SJ, Bechara A. (2015) oxuyun. Insula asılılığında rolunu yenidən nəzərdən keçirir. Trends Cogn. Sci. 19 414-420. 10.1016 / j.tics.2015.05.005 [PMC pulsuz məqalə] [PubMed] [Çaprazlıq]
- Boya MWG, Green CS, Bavelier D. (2009). Aksiya video oyunları ilə emal sürətinin artması. Curr. Dir. Psychol. Sci. 18 321-326. 10.1111 / j.1467-8721.2009.01660.x [PMC pulsuz məqalə] [PubMed] [Çaprazlıq]
- Finn ES, Shen X., Holahan JM, Scheinost D., Lacadie C., Papademetris X. və s. (2014). Dyslexia-da funksional şəbəkələrin pozulması: bütöv bir beyin, məlumatlara əsaslanan birləşmə təhlili. Biol. Psixiatriya 76 397-404. 10.1016 / j.biopsych.2013.08.031 [PMC pulsuz məqalə] [PubMed] [Çaprazlıq]
- Fornito A., Bullmore ET (2015). Connectomics: Beyin xəstəliyini anlamaq üçün yeni bir paradiqma. Avro. Neuropsychopharmacol. 25 733-748. 10.1016 / j.euroneuro.2014.02.011 [PubMed] [Çaprazlıq]
- Fornito A., Yoon J., Zalesky A., Bullmore ET, Carter CS (2011). Bilişsel nəzarət işi zamanı ilk epizod şizofreniyasında ümumi və xüsusi funksional keçid pozuqluqları. Biol. Psixiatriya 70 64-72. 10.1016 / j.biopsych.2011.02.019 [PMC pulsuz məqalə] [PubMed] [Çaprazlıq]
- Forstmann BU, Van den Wildenberg WPM, Ridderinkhof KR (2008). Sinir mexanizmləri, müvəqqəti dinamiklər və müdaxilə nəzarətində fərdi fərqlər. J. Cogn. Neurosci. 20 1854-1865. 10.1162 / jocn.2008.20122 [PubMed] [Çaprazlıq]
- Fox MD, Zhang D., Snyder AZ, Raichle ME (2009). Qlobal siqnal və müşahidə edilən antikorrelativ istirahət dövlət beyin şəbəkələri. J. Neurophysiol. 101 3270-3283. 10.1152 / jn.90777.2008 [PMC pulsuz məqalə] [PubMed] [Çaprazlıq]
- Fransson P., Marrelec G. (2008). Preklinik / posterior sindrom korteksi default rejimi şəbəkəsində əsas rolu oynayır: qismən korrelyasiya şəbəkəsinin təhlili. Neuroimage 42 1178-1184. 10.1016 / j.neuroimage.2008.05.059 [PubMed] [Çaprazlıq]
- Goldstein RZ, Volkow ND (2011). Bağırsaqda prefrontal korteks funksiyasının disfunksiyası: neyroimaging nəticələri və klinik təsiri. Nat. Rev. Neurosci. 12 652-669. 10.1038 / nrn3119 [PMC pulsuz məqalə] [PubMed] [Çaprazlıq]
- Green CS, Bavelier D. (2003). Fəaliyyət video oyunu vizual seçmə diqqətini dəyişdirir. təbiət 423 534-537. 10.1038 / nature01647 [PubMed] [Çaprazlıq]
- Green CS, Pouget A., Bavelier D. (2010). Aksiya video oyunları ilə ümumi öyrənmə mexanizmi kimi təkmilləşdirilmiş probabilistic çıxış. Curr. Biol. 20 1573-1579. 10.1016 / j.cub.2010.07.040 [PMC pulsuz məqalə] [PubMed] [Çaprazlıq]
- Green CS, Sugarman MA, Medford K., Klobusicky E., Bavelier D. (2012). Tədbir-kommutasiya mövzusunda hərəkət video oyun təcrübəsinin təsiri. Comput. Hum. Behav. 28 984-994. 10.1016 / j.chb.2011.12.020 [PMC pulsuz məqalə] [PubMed] [Çaprazlıq]
- Griffiths MD, Pontes HM (2014). İnternet asılılığı pozulması və internet oyun pozuntusu eyni deyil. J. Addict. Res. Ther. 5:e124 10.4172/2155-6105.1000e124 [Çaprazlıq]
- Han CE, Yoo SW, Seo SW, Na DL, Seong JK (2013). Davranış tədbirləri ilə əlaqəli beyin əlaqəsi üçün klaster əsaslı statistika. PLoS ONE 8: e72332 10.1371 / journal.pone.0072332 [PMC pulsuz məqalə] [PubMed] [Çaprazlıq]
- Han DH, Kim YS, Lee YS, Min KJ, Renshaw PF (2010). Video-oyun oyunuyla replika səbəb olan prefrontal korteks fəaliyyətində dəyişikliklər. Cyberpsychol. Behav. Soc. Şəbəkə 13 655-661. 10.1089 / cyber.2009.0327 [PubMed] [Çaprazlıq]
- Hoeft F., Watson CL, Kesler SR, Bettinger KE, Reiss AL (2008). Kompyuter oyun-oyun zamanı mezocorticolimbic sistemində cins fərqlər. J. Psychiatr. Res. 42 253-258. 10.1016 / j.jpsychires.2007.11.010 [PubMed] [Çaprazlıq]
- Hong SB, Harrison BJ, Dandash O., Choi EJ, Kim SC, Kim HH, və s. (2015). İnternet oyun pozuntularına məruz qalan gənclər üçün funksional qoşulma funksiyasını seçmə cəlb edir. Brain Res. 1602 85-95. 10.1016 / j.brainres.2014.12.042 [PubMed] [Çaprazlıq]
- Hong SB, Zalesky A., Cocchi L., Fornito A., Choi EJ, Kim HH və digərləri. (2013). İnternet bağımlılığı olan ergenlerde funksional beyin bağlantısının azalması. PLoS ONE 8: e57831 10.1371 / journal.pone.0057831 [PMC pulsuz məqalə] [PubMed] [Çaprazlıq]
- Kiralı O., Griffiths MD, Urban R., Farkas J., Kökönyei G., Elekes Z., et al. (2014). Problemli internet istifadə və problemli onlayn oyun eyni deyil: böyük bir milli nümayəndəsi olan ergen nümunəsinin tapıntıları. Cyberpsychol. Behav. Soc. Şəbəkə 17 749-754. 10.1089 / cyber.2014.0475 [PMC pulsuz məqalə] [PubMed] [Çaprazlıq]
- Ko CH, Hsieh TJ, Chen CY, Yen CF, Chen CS, Yen JY və digərləri. (2014). İnternet oyun bozukluğu olan subyektlərdə reaksiyanın qarşısının alınması və səhv emalı zamanı dəyişən beyin aktivliyi: funksional maqnetik görüntüləmə. Avro. Arch. Psixiatriya Kliniği. Neurosci. 264 661–672. 10.1007/s00406-013-0483-3 [PubMed] [Çaprazlıq]
- Ko CH, Hsieh TJ, Wang PW, Lin WC, Yen CF, Chen CS, və s. (2015). İnternet oyun bozukluğu olan böyüklərdəki amygdalıların boz rəngli maddə sıxlığını və funksional əlaqəsini pozmuşdur. Prog. Neuro-Psychopharmacol. Biol. Psixiatriya 57 185-192. 10.1016 / j.pnpbp.2014.11.003 [PubMed] [Çaprazlıq]
- Ko CH, Liu GC, Hsiao SM, Yen JY, Yang MJ, Lin WC, və s. (2009). Online oyun bağımlılığı oyun ittihamı ilə bağlı Brain fəaliyyəti. J. Psychiatr. Res. 43 739-747. 10.1016 / j.jpsychires.2008.09.012 [PubMed] [Çaprazlıq]
- Ko CH, Liu GC, Yen JY, Chen CY, Yen CF, Chen CS (2013). Brain, internet oyun bağımlılığı olan və reddedilmiş mövzularda mövzu oyunçularında online oyun üçün ehtirasla əlaqələndirir. Addict. Biol. 18 559-569. 10.1111 / j.1369-1600.2011.00405.x [PubMed] [Çaprazlıq]
- Ko C.-H., Yen C.-F., Yen C.-N., Yen J.Y., Chen C.-C., Chen S.-H. (2005). İnternet bağımlılığı üçün tarama: chen internet asılılığı ölçüsü üçün kəsmə nöqtələrində empirik bir araşdırma. Kaohsiung J. Med. Sci. 21 545–551. 10.1016/S1607-551X(09)70206-2 [PubMed] [Çaprazlıq]
- Kong X.-Z., Zhen Z., Li X., Lu H.-H., Wang R., Liu L., et al. (2014). Dəyməzlikdəki fərdi fərqlər maqnetik rezonans görüntüləmə zamanı baş hərəkətini təxmin edir. PLoS ONE 9: e104989 10.1371 / journal.pone.0104989 [PMC pulsuz məqalə] [PubMed] [Çaprazlıq]
- Koob GF, Volkow ND (2010). Narkomaniya asılılığı. Neuropsychopharmacology 35 217-238. 10.1038 / npp.2009.110 [PMC pulsuz məqalə] [PubMed] [Çaprazlıq]
- Kühn S., Gallinat J. (2015). Brain online: alışılmış İnternet istifadə struktur və funksional korrelyasiya. Addict. Biol. 20 415-422. 10.1111 / adb.12128 [PubMed] [Çaprazlıq]
- Kuss DJ, Griffiths MD (2012). İnternet oyun bağımlılığı: empirik tədqiqatların sistematik nəzərdən keçirilməsi. Int. J. Mental Health Addict. 10 278–296. 10.1007/s11469-011-9318-5 [Çaprazlıq]
- Li BJ, Friston KJ, Liu J., Liu Y., Zhang GP, Cao FL, və s. (2014). Internet bağımlılığı olan erkən yaşlarda frontal-bazal ganglion keçidinin pozulması. Sci. Rep. 4: 5027 10.1038 / Srep05027 [PMC pulsuz məqalə] [PubMed] [Çaprazlıq]
- Li WW, Li YD, Yang WJ, Zhang QL, Wei DT, Li WF, et al. (2015). Sağlam gənc yetkinlərdə İnternet meylində fərdi fərqlərlə əlaqəli beyin strukturları və funksional əlaqə. Neuropsychologia 70 134-144. 10.1016 / j.neuropsychologia.2015.02.019 [PubMed] [Çaprazlıq]
- Lin FC, Zhou Y., Du YS, Zhao ZM, Qin LD, Xu JR, və s. (2015). Internet bağımlılığı pozuqluğu olan ergenlerde acil corticostriatal funksional sxemlər. Cəbhə. Hum. Neurosci. 9: 356 10.3389 / fnhum.2015.00356 [PMC pulsuz məqalə] [PubMed] [Çaprazlıq]
- Lin MP, Ko HC, Wu JYW (2011). Tayvandakı kollec tələbələri arasında milli nümunə nümunəsində internet bağımlılığı ilə bağlı yaygınlık ve psikososyal risk faktörleri. Cyberpsychol. Behav. Soci. Şəbəkə 14 741-746. 10.1089 / cyber.2010.0574 [PubMed] [Çaprazlıq]
- Lorenz RC, Kruger JK, Neumann B., Schott BH, Kaufmann C., Heinz A. və digərləri. (2013). Patogen kompüter oyunçularında Cue reaksiya və onun inhibe edilməsi. Addict. Biol. 18 134-146. 10.1111 / j.1369-1600.2012.00491.x [PubMed] [Çaprazlıq]
- Meng YJ, Deng W., Wang HY, Guo WJ, Li T. (2015). İnternet oyun bozukluğu olan şəxslərdə prefrontal disfunksiya: funksional maqnit rezonans görüntüləmə işlərinin meta-təhlili. Addict. Biol. 20 799-808. 10.1111 / adb.12154 [PubMed] [Çaprazlıq]
- Moulton EA, Elman I., Becerra LR, Goldstein RZ, Borsook D. (2014). Serebellum və bağımlılığı: neyroimaging tədqiqatlarından əldə edilən anlayışlar. Addict. Biol. 19 317-331. 10.1111 / adb.12101 [PMC pulsuz məqalə] [PubMed] [Çaprazlıq]
- Naqvi NH, Bechara A. (2009). Bağımlılığın gizli adası: insula. Trends Neurosci. 32 56-67. 10.1016 / j.tins.2008.09.009 [PMC pulsuz məqalə] [PubMed] [Çaprazlıq]
- Nichols TE, Holmes AP (2002). Functional neuroimaging üçün qeyri-parametrik permütasyon testləri: nümunələri olan bir primer. Hum. Brain Mapp. 15 1-25. 10.1002 / hbm.1058 [PubMed] [Çaprazlıq]
- OReilly M. (1996). İnternet bağımlılığı: yeni bir xəstəlik tibbi dərsliyə daxil olur. Bacarmaq. Med. Birlik. J. 154 1882-1883. [PMC pulsuz məqalə] [PubMed]
- Park CH, Chun JW, Cho H., Jung YC, Choi J., Kim DJ (2015). İnternet oyunlarına asılı olan beyin patoloji vəziyyətdədirmi? Addict. Biol. [Epub qabaqda çap olunur] .10.1111 / adb.12282 [PubMed] [Çaprazlıq]
- Petry NM, O'Brien CP (2013). İnternet oyun bozukluğu və DSM-5. Narkomaniya 108 1186-1187. 10.1111 / add.12162 [PubMed] [Çaprazlıq]
- Petry NM, Rehbein F., Gentile DA, Lemmens JS, Rumpf HJ, Mößle T. və digərləri. (2014). Yeni DSM-5 yanaşmasını istifadə edərək internet oyun bozukluğunun qiymətləndirilməsi üçün beynəlxalq konsensus. Narkomaniya 109 1399-1406. 10.1111 / add.12457 [PubMed] [Çaprazlıq]
- Rorden C., Karnath HO, Bonilha L. (2007). Lezyon-simptom xəritəsinin təkmilləşdirilməsi. J. Cogn. Neurosci. 19 1081-1088. 10.1162 / jocn.2007.19.7.1081 [PubMed] [Çaprazlıq]
- Saad ZS, Gotts SJ, Murphy K., Chen G., Jo HJ, Martin A. və digərləri. (2012). Dinlenme problemi: qlobal siqnal reqressiyasından sonra korrelyasiya nümunələri və qrupdakı fərqlər təhrif olunduqda. Brain Connect. 2 25-32. 10.1089 / beyin.2012.0080 [PMC pulsuz məqalə] [PubMed] [Çaprazlıq]
- Song XW, Dong ZY, Long XY, Li SF, Zuo XN, Zhu CZ, və s. (2011). REST: istirahət-dövlət funksional maqnit-rezonans görüntüləmə məlumatlarının işlənməsi üçün bir vasitədir. PLoS ONE 6: e25031 10.1371 / journal.pone.0025031 [PMC pulsuz məqalə] [PubMed] [Çaprazlıq]
- Stanley ML, Moussa MN, Paolini BM, Lyday RG, Burdette JH, Laurienti PJ (2013). Kompleks beyin şəbəkələrində qovşaqların müəyyən edilməsi. Cəbhə. Comput. Neurosci. 7: 169 10.3389 / fncom.2013.00169 [PMC pulsuz məqalə] [PubMed] [Çaprazlıq]
- Sun YJ, Ying H., Seetohul RM, Wang XM, Ya Z., Qian L., və digərləri. (2012). Online oyun addictts (kişi ergen) ilə replika şəkillər tərəfindən səbəb tələsik beyin fMRI tədqiqat. Behav. Brain Res. 233 563-576. 10.1016 / j.bbr.2012.05.005 [PubMed] [Çaprazlıq]
- Takeuchi H., Taki Y., Nouchi R., Sekiguchi A., Hashizume H., Sassa Y., et al. (2014). Dinləmə dövlət funksional keçid və empati / sistemləşdirmə arasında birləşmə. Neuroimage 99 312-322. 10.1016 / j.neuroimage.2014.05.031 [PubMed] [Çaprazlıq]
- Talati A., Hirsch J. (2005). FMRI tədqiqatının "nə", "zaman", və "qayda" əsasında algısal gediş / gediş qərarları üçün medial frontal girusda funksional ixtisaslaşma. J. Cogn. Neurosci. 17 981-993. 10.1162 / 0898929054475226 [PubMed] [Çaprazlıq]
- Tzourio-Mazoyer N., Landeau B., Papathanassiou D., Crivello F., Etard O., Delcroix N., et al. (2002). MNI MRİ tek müəllimi beyininin makroskopik anatomik püskürtməsindən istifadə edərək, SPM-də aktivləşmələrin avtomatlaşdırılmış anatomik etiketlənməsi. Neuroimage 15 273-289. 10.1006 / nimg.2001.0978 [PubMed] [Çaprazlıq]
- van den Heuvel MP, Pol HEH (2010). Beyin şəbəkəsini araşdırmaq: istirahət-dövlət fMRI funksional bağlantısı haqqında bir baxış. Avro. Neuropsychopharmacol. 20 519-534. 10.1016 / j.euroneuro.2010.03.008 [PubMed] [Çaprazlıq]
- Volkow ND, Fowler JS (2000). Bağımlılık, zorakılıq və sürücülük xəstəliyi: orbitofrontal korteksin iştirakı. Cereb. Cortex 10 318-325. 10.1093 / cercor / 10.3.318 [PubMed] [Çaprazlıq]
- Volkow ND, Fowler JS, Wang GJ (2003). Bağışlayan insan beyni: görüntüləmə tədqiqatları ilə bağlı anlayışlar. J. Clin. İnvestisiya. 111 1444-1451. 10.1172 / Jci200318533 [PMC pulsuz məqalə] [PubMed] [Çaprazlıq]
- Volkow ND, Wang GJ, Fowler JS, Tomasi D., Telang F., Baler R. (2010). Bağımlılık: azalmış mükafat həssaslığı və artmış gözləmənin həssaslığı beynin nəzarət dövrünə hakim olmaq üçün fikirləşir. Bioessays 32 748-755. 10.1002 / bies.201000042 [PMC pulsuz məqalə] [PubMed] [Çaprazlıq]
- Volkow ND, Wang GJ, Telang F., Fowler JS, Logan J., Childress AR, et al. (2006). Dorsal striatumda kokain istəkləri və dopamin: kokain asılılığında özlem mexanizmi. J. Neurosci. 26 6583-6588. 10.1523 / Jneurosci.1544-06.2006 [PubMed] [Çaprazlıq]
- Wang Y., Yin Y., Sun YW, Zhou Y., Chen X., Ding WN, et al. (2015). İnternet oyun bozukluğu olan erkən yaşlarda prefrontal lob interhemisferik funksional keçid azalmışdır: dinamiki dövlət fMRI istifadə edən əsas tədqiqat. PLoS ONE 10: e0118733 10.1371 / journal.pone.0118733 [PMC pulsuz məqalə] [PubMed] [Çaprazlıq]
- Wee CY, Zhao ZM, Yap PT, Wu GR, Shi F., Qiymət T. və digərləri. (2014). İnternetdə asılılıq pozuqluğu olan beyin funksional şəbəkəsi pozulmuşdur: dinlenme-dövlət funksional maqnit-rezonans görüntüləmə işi. PLoS ONE 9: e107306 10.1371 / journal.pone.0107306 [PMC pulsuz məqalə] [PubMed] [Çaprazlıq]
- Weissenbacher A., Kasess C., Gerstl F., Lanzenberger R., Moser E., Windischberger C. (2009). Dinlenme-dövlət funksional qoşulmasında korrelyasiya və antikorrelasiya MRİ: preprocessing strategiyalarının kəmiyyət müqayisəsi. Neuroimage 47 1408-1416. 10.1016 / j.neuroimage.2009.05.005 [PubMed] [Çaprazlıq]
- Xia M., Wang J., He Y. (2013). BrainNet Viewer: insan beyin bağlayıcısı üçün bir şəbəkə görselleştirme aracı. PLoS ONE 8: e68910 10.1371 / journal.pone.0068910 [PMC pulsuz məqalə] [PubMed] [Çaprazlıq]
- Yan C., Zang Y. (2010). DPARSF: istirahət-dövlət fMRI "boru kəməri" məlumat təhlili üçün bir MATLAB toolbox. Cəbhə. Syst. Neurosci. 4: 13 10.3389 / fnsys.2010.00013 [PMC pulsuz məqalə] [PubMed] [Çaprazlıq]
- Yarkoni T., Poldrack RA, Nichols TE, Van Essen DC, Ward TD (2011). İnsan funksional neyroimaging məlumatlarının böyük miqyaslı avtomatlaşdırılmış sintezi. Nat. Metodlar 8 665-670. 10.1038 / nmeth.1635 [PMC pulsuz məqalə] [PubMed] [Çaprazlıq]
- Yeo BTT, Krienen FM, Sepulcre J., Sabuncu MR, Lashkari D., Hollinshead M., et al. (2011). İnsanın funksional qoşulması ilə hesablanan insan beyin korteksinin təşkilatı. J. Neurophysiol. 106 1125-1165. 10.1152 / jn.00338.2011 [PMC pulsuz məqalə] [PubMed] [Çaprazlıq]
- Gənc KS (1998). İnternet bağımlılığı: yeni bir klinik xəstəliyin ortaya çıxması. CyberPsychol. Behav. 1 237–244. 10.1007/s10899-011-9287-4 [Çaprazlıq]
- Yuan K., Qin W., Yu D., Bi Y., Xing L., Jin C., et al. (2015). Gecikmiş ergenlik / erkən yetkinlik dövründə internet oyun bozukluğu olan şəxslərdə Core beyin şəbəkələrinin qarşılıqlı əlaqələri və idrak nəzarəti. Brain Struct. Funkt. [Epub qabaqda çap olunur] .10.1007 / s00429-014-0982-7 [PubMed] [Çaprazlıq]
- Zalesky A., Fornito A., Bullmore ET (2010a). Şəbəkəyə əsaslanan statistika: beyin şəbəkələrində fərqlərin müəyyən edilməsi. Neuroimage 53 1197-1207. 10.1016 / j.neuroimage.2010.06.041 [PubMed] [Çaprazlıq]
- Zalesky A., Fornito A., Harding IH, Cocchi L., Yücel M., Pantelis C., et al. (2010b). Bütün beyin anatomik şəbəkələri: qovşaqların seçimi əhəmiyyətlidirmi? Neuroimage 50 970-983. 10.1016 / j.neuroimage.2009.12.027 [PubMed] [Çaprazlıq]
- Zhang JT, Yao YW, Li CSR, Zang YF, Shen ZJ, Liu L., və digərləri. (2015). İnternet oyun pozuntuları olan gənc yetkinlərdə insulanın istirahət-əyarı funksionallığının dəyişməsi. Addict. Biol. [Epub qabaqda çap olunur] .10.1111 / adb.12247 [PMC pulsuz məqalə] [PubMed] [Çaprazlıq]
- Zhou Y., Lin FC, Du YS, Qin LD, Zhao ZM, Xu JR, və s. (2011). Internet bağımlılığında gri maddə anomaliyaları: bir voksel əsaslı morfometri öyrənilməsi. Avro. J. Radiol. 79 92-95. 10.1016 / j.ejrad.2009.10.025 [PubMed] [Çaprazlıq]