Парушаецца мозгу Функцыянальная сетку ў Інтэрнэт-залежнасць: поко-State Функцыянальная магнітна-рэзанансная тамаграфія даследаванне (2014)

Chong-гойсанняў Ві роўны ўклад, Чжиминь Чжао роўны ўклад,  Pew-Thian Яп, Guorong Ву, Фэн Шы, Праўда Цана, Yasong Du, Jianrong Xu, Ян Чжоу пошта, Dinggang Shen пошта

Апублікавана: Верасень 16, 2014

DOI: 10.1371 / journal.pone.0107306

абстрактны

Інтэрнэт-залежнасць засмучэнні (IAD) усё часцей прызнаецца як засмучэнне псіхічнага здароўя, асабліва сярод падлеткаў. Патагенез звязаны з ОВР, аднак, застаецца незразумелым. У дадзеным даследаванні мы імкнемся даследаваць цэрэбральны функцыянальныя характарыстыкі ОВР падлеткаў у стане спакою, выкарыстоўваючы функцыянальныя дадзеныя магнітна-рэзананснай тамаграфіі. Мы прынялі тэарэтыка-графаў падыходу да расследавання магчымых парушэнняў функцыянальнага злучэння з пунктам гледжання сеткавых уласцівасцяў, у тым ліку малыя worldness, эфектыўнасць і вузлавую Цэнтральную на 17 падлеткаў з IAD і 16 сацыяльна-дэмаграфічным супалі здаровымі людзьмі. Хуткасць скарэкціраванай Ілжывыя адкрыццё параметрычныя выпрабаванні былі праведзены для ацэнкі статыстычнай значнасці сеткі на ўзроўні групы тапалагічных адрозненняў. Акрамя таго, карэляцыйныя аналіз быў праведзены для ацэнкі ўзаемасувязі паміж функцыянальнай складнасці і клінічнымі паказчыкамі ў групе ОВРА. Нашы вынікі паказваюць, што існуюць значныя парушэнні ў функцыянальнай канэктам хворых ОВР, асабліва паміж рэгіёнамі, размешчанымі ў лобнай, патылічнай і цемянной доляй. Здзіўленыя злучэння на вялікія адлегласці і межполушарной сувязяў. Нягледзячы на ​​значныя змены назіраюцца для рэгіянальных вузлавых метрык, няма ніякай розніцы ў глабальнай тапалогіі сеткі паміж IAD і здаровымі групамі. Акрамя таго, карэляцыйныя аналіз паказвае, што назіраныя рэгіянальныя анамаліі карэлююць з цяжарам IAD і паводзіннымі клінічнымі ацэнкамі. Нашы вынікі, якія з'яўляюцца адносна пастаяннымі паміж анатамічна і функцыянальна пэўных атласаў, мяркуюць, што IAD выклікае парушэнні функцыянальнай сувязі і, што важна, што такія парушэнні маглі б звязаць з паводзіннымі парушэннямі.

лічбы

Ўзор цытавання: Ві CY, Чжао Z, Яп PT, Ву G, Шы Ф, і інш. (2014) Парушаная мозгу Функцыянальная сетку ў Інтэрнэт-залежнасць: поко-State Функцыянальная магнітна-рэзанансная тамаграфія даследаванне. PLoS ONE 9 (9): e107306. DOI: 10.1371 / journal.pone.0107306

Рэдактар: Сатору Hayasaka, Wake Forest школа медыцыны, Злучаныя Штаты Амерыкі

Паступіла ў рэдакцыю: Студзень 20, 2014; прынята: Жнівень 11, 2014; Апублікавана: Верасень 16, 2014

Аўтарскае права: © 2014 Ві і інш. Гэта артыкул з адчыненым доступам распаўсюджваецца па ўмовах Creative Commons Attribution License, Якая дазваляе неабмежаваную выкарыстанне, распаўсюджванне і прайграванне на любым носьбіце, пры ўмове, што арыгінальны аўтар і крыніца прыпісваюць.

фінансаванне: Гэтая праца была часткова падтрымана грантамі Нацыянальнага інстытута аховы здароўя (NIH) EB006733, EB008374, EB009634, AG041721 і CA140413, а таксама Нацыянальным фондам прыродазнаўчых навук Кітая (81171325) і Нацыянальнай праграмай даследаванняў і даследаванняў ключавых тэхналогій 2007BAI17B03. Фінансатары не мелі ніякай ролі ў распрацоўцы даследаванняў, зборы і аналізе дадзеных, прыняцці рашэння аб публікацыі альбо падрыхтоўцы рукапісаў.

Канкуруючыя інтарэсы: Аўтары заявілі, што не існуе ніякіх канкуруючых інтарэсаў.

Увядзенне

Паведамлялася, што празмернае выкарыстанне Інтэрнэту можа прывесці да змяніліся сацыяльна-паводніцкія характарыстыкі, якія аналагічныя тым, якія ўтрымліваюцца ў субстанцыі прыхільнасцяў і гульняманіі [1], [2], З парылы колькасці інтэрнэт-карыстальнікаў за апошнія дзесяцігоддзі, гэта праблема ўсё часцей разглядаецца ў якасці сур'ёзнай праблемай грамадскага аховы здароўя [3], Інтэрнэт-адыкцыі, і звязаныя з кампутарам прыхільнасцяў у цэлым, як уяўляецца, быць шырока распаўсюджаная з'ява, які закранае мільёны людзей у Злучаных Штатах і за мяжой, з самымі высокімі паказчыкамі захворвання адбываецца сярод падлеткаў і студэнтаў у краінах, якія развіваюцца рэгіёнах Азіі [3]-[7], Ўплыў інтэрнэт-ператрымцы падчас даросласці з'яўляецца асабліва клінічнай і сацыяльнай значнасці, а падлеткавы ўзрост з'яўляецца перыядам значных змяненняў у нейробиологии, звязаных з прыняццем рашэнняў [8] і, такім чынам, мае больш высокую ўспрымальнасць да афектыўным засмучэнняў і наркаманіі [9]-[11], Паколькі насенных работ маладых [2], Інтэрнэт-залежнасць прыцягнула значную ўвагу з боку сацыёлагаў, псіхолагаў, псіхіятраў і педагогаў.

Клінічныя асаблівасці паводніцкіх праблем, звязаных з выкарыстаннем Інтэрнэт былі апісаны ў розных дыягнастычных крытэрах, у тым ліку засмучэнні Інтэрнэт наркаманіі (IAD) [12]Паталагічнае выкарыстанне Інтэрнэту [13]І праблематычнае выкарыстанне Інтэрнэту [14], IAD класіфікавана як засмучэнне імпульснага кіравання, так як яна ўключае ў сябе неадэкватныя карыстанні Інтэрнэту без якога-небудзь дурману, падобнага на гульняманія. IAD праяўляе аналагічныя характарыстыкі іншых залежнасцяў, у тым ліку развіццё навуковых, фінансавых і прафесійных цяжкасцяў у выніку аддиктивного паводзінаў і праблем у развіцці і падтрыманні асабістых і сямейных адносін. Асобы, якія пакутуюць ад IAD будзе праводзіць больш часу ў адзіноце, што, у сваю чаргу, уплывае на іх нармальнае сацыяльнае функцыянаванне. У горшым выпадку, пацыенты могуць выпрабоўваць фізічны дыскамфорт або медыцынскія праблемы, такія як кісцевы тунэльны сіндром, сухасць вачэй, болі ў спіне, моцныя галаўныя болі, парушэнні ежы, і парушаны сон [15], [16], Акрамя таго, пацыенты часта ўстойлівыя да лячэння IAD і маюць высокую частату рэцыдываў [17], І многія з іх таксама пакутуюць ад іншых шкодных звычак, такіх як цяга да наркотыкаў, алкаголь, азартныя гульні, ці сэкс [18].

Хоць ОВР яшчэ не разглядаецца як наркаманія або псіхічнага расстройствы ў DSM-5 [19], Маюцца шырокія даследаванні, галоўным чынам, на аснове паведамляных псіхалагічных апытальнікаў, паказваючы негатыўныя наступствы ў паўсядзённым жыцці з пункту гледжання паводніцкіх кампанентаў, псіхасацыяльных фактары, сімптаматычнае лячэнне, спадарожных псіхічных расстройстваў, клінічнай дыягностыкі і вынікаў лячэння [6], [20]-[23]. Акрамя гэтага паводніцкага на аснове аналізу, метады нейровизуализации былі ўжытыя ў апошні час для вывучэння ўплыву цяжкіх Інтэрнэт празмерных на структурныя і функцыянальныя характарыстыкі чалавечага мозгу [7], [24]-[29], Стан спакою функцыянальная магнітна-рэзанансная тамаграфія (МРТ Р-), эфектыўная у натуральных умовах інструмент для даследавання нейронавых дзейнасцяў галаўнога мозгу, раней быў выкарыстаны для выяўлення магчымых зрываў у цэрэбральных функцыянальных характарыстыках ў IAD [24], [26], [27], [30]. У [27], Рэгіянальная аднастайнасць (Reho) аналіз, які вымярае ўзгодненасць рэгіянальных ваганняў нізкіх частот (ФНЧ) у межах сеткі мозгу, паказаў палепшаную сінхранізацыю паміж абласцямі мозгу, звязанымі з ўзнагародзіць шляху ў хворых IAD. Аналагічнае даследаванне асоб з онлайн гульнявой залежнасці (OGA) прапанаваў выкарыстоўваць павелічэнне амплітуды LFF ў левай медыяльнай орбитофронтальную кары, якая мае анатамічную сувязь з некалькімі рэгіёнамі, звязаных з мэтаскіраваным прыняцця рашэнняў, у якасці биомаркеров для хваробы [30], Hong і іншыя выкарыстоўваецца сеткавы асновай статыстыкі (НБС) прааналізаваць групавыя адрозненні ў міжрэгіянальнай функцыянальнай сувязі паміж IAD і кантрольнымі групамі, і паўсюдным скарачэннем функцыянальных сувязяў назіраліся ў групе ОВРА с, у прыватнасці, адсутнасць глабальнага парушэнні агульнай тапалогіі сеткі [26], У іншым даследаванні функцыянальнага падключэння на аснове змяненняў у складнасці сеткі па змаўчанні былі даследаваны з выкарыстаннем задняй часткі пасавай звіліны (ТЧК) у галіне насенняводства [24], Вынікі паказалі павышаныя функцыянальную сувязь паміж двухбаковы мозачкам задняй доляй і сярэдняй скроневай крывулінай, а таксама зніжэннем сувязі паміж двухбаковы ніжняй цемянной долькай і правай ніжняй скроневай крывулінай.

У гэтым даследаванні мы выкарыстоўваем тэарэтыка-Графава падыход да аналізу ОВР на аснове дадзеных R-МРТ. Спачатку ацаніць значнасць парушэнні функцыянальнага падлучэння з выкарыстаннем параметрычныя тэсты з карэкцыяй множнага параўнання. Гэта дазваляе цалкам даследаваць поўны малюнак мазгоў функцыянальных сувязяў і заканамернасці сувязі паміж буйнамаштабнымі сеткамі [31], Па-другое, мы даследуем магчымыя парушэнні падлучэння, звязаныя з ОВР з пункту гледжання глабальныя ўласцівасці сеткі, уключаючы ўласцівасці малога свету (г.зн. каэфіцыент кластаравання і характэрную даўжыню шляху) і эфектыўнасць сеткі (г.зн. глабальную і лакальную эфектыўнасць) у рэжыме малога свету. Па-трэцяе, пры тым самым дыяпазоне разрэджанасці сеткі мы ацэньваем функцыянальную важнасць сеткі, прымаючы пад увагу сувязь рэгіёну з усім функцыянальным падключэннем [32] на аснове цэнтральныя мер кожнага ROI. Мы зацікаўлены ў выкарыстанні сетку цэнтральнага месцы ў лепш лакалізуюцца разбураныя раёны на больш лакальным узроўні. Нарэшце, мы даследуем Адносіны паміж сеткавымі паказчыкамі і як паводніцкіх і клінічных паказчыкаў удзельнікаў. Даследуючы сувязь паміж сеткавымі ўласцівасцямі і клінічнымі зыходамі ўзмацняюць нашы веды аб наркаманіі паталогіі і забяспечвае жыццёва важную праніклівасць для распрацоўкі больш надзейных метадаў дыягностыкі ОВРА.

Матэрыялы і метады

Удзельнікі

Трыццаць тры правых удзельнікаў, якія ўключаюць 17 падлеткаў з IAD (15 мужчына і жанчынамі) 2 і 16 пол, узрост, адукацыя і адпаведнасцю здаровага кантроль (HC) прадметы (14 мужчына і жанчыны 2), удзельнічалі ў гэтым даследаванні , Пацыенты былі набраныя з аддзела дзіцячай і падлеткавай псіхіятрыі, Шанхай цэнтра псіхічнага здароўя, школы медыцыны Shanghai Jiao Tong University. Суб'екты кіравання былі набраныя з мясцовага насельніцтва з дапамогай рэкламы. Даследаванне было ўхвалена Камітэтам па медыцынскай этыцы даследаванняў і Савет па разглядзе Institutional Шанхайскага цэнтра псіхічнага здароўя шляхам у адпаведнасці з Хэльсынскай дэкларацыяй, і поўнае пісьмова інфармаваць згода была атрымана ад бацькоў / апекуноў кожнага ўдзельніка.

Працягласць ВМД была ацэненая з дапамогай рэтраспектыўнай дыягностыкі. Усім падыспытным было прапанавана ўспомніць свой лад жыцця, калі яны першапачаткова залежалі ад Інтэрнэту. Каб пацвердзіць сваю залежнасць ад Інтэрнэту, пацыенты прайшлі паўторны аналіз у адпаведнасці з мадыфікаванай дыягнастычнай анкетай Янга (YDQ) на прадмет крытэрыяў наркаманіі ад Інтэрнэта, зробленыя Барадой і Воўкам [33]І надзейнасць самаацэнкі IAD была пацверджана праз інтэрв'ю з іх бацькамі. Пацыенты IAD правялі па меншай меры, гадзін у дзень на Інтэрнэт або анлайн-гульняў, і дзён у тыдзень. Мы праверылі гэтую інфармацыю ад суседзяў па пакоі і аднакласнікаў пацыентаў, што яны часта настойвалі на тым, каб быць у Інтэрнэце позна ўвечары, парушаючы жыццё іншых людзей, нягледзячы на ​​наступствы. Звярніце ўвагу, што ўсе пацыенты мелі прыхільнасць да Інтэрнэту як мінімум або больш за 2 гады. Падрабязная інфармацыя пра мадыфікаваны YDQ для крытэрыяў наркаманіі ў Інтэрнэце прыведзена ў файл S1.

Пасля папярэдніх даследаванняў IAD [34]Толькі тыя Вуглевадароды, якія правялі менш 2 гадзін (гадзіну, выдаткаваны = ) У дзень у інтэрнэце, былі ўключаныя ў гэтым даследаванні. HC група правяла дзён у тыдзень у Інтэрнэце. HCs таксама былі пратэставаны з мадыфікаванымі крытэрыямі YDQ, каб пераканацца, што яны не пакутуюць ад IAD. Усе завербаваныя ўдзельнікі былі носьбітамі кітайскай мовы і ніколі не ўжывалі незаконных рэчываў. Звярніце ўвагу, зменены YDQ быў перакладзены на кітайскую мову для зручнасці ўдзельнікаў. Для далейшага абгрунтавання вынікаў дыягностыкі выкарыстоўваецца іншая дыягнастычная мера IAD - шкала Інтэрнэт-залежнасці Янга (YIAS) [35]Быў праведзены для кожнага ўдзельніка. YIAS ўяўляе сабой апытальнік 20-элемент, распрацаваны доктарам Кімберлі Янг, каб ацаніць ступень інтэрнэт-адыкцыі. Ён класіфікуе карыстальнікаў Інтэрнэту на тры ступені цяжкасці на аснове схемы бальнай 100-кропка: мяккі онлайн карыстальнік ( балаў), умераныя онлайн карыстальнік ( кропак) і цяжкі (онлайн карыстальнік кропак).

Акрамя дыягностыкі IAD праз мадыфікаванага YDQ і YIAS, паводніцкія ўмовы пацыентаў IAD таксама былі ацэнены з выкарыстаннем некалькіх апытальнік паводзін, звязаных з: Баррэтт імпульсіўнасць Шкала-11 (ВІС-11) [36], Упраўленне часам Disposition шкала (TMDS) [37], Моцныя і цяжкасці Анкета (SDQ) [38]І МакМастер сям'і Ацэнка прылад (FAD) [39], Абодва дзіцяці і бацькоў версіі SDQ былі выкарыстаныя ў даследаванні. Падрабязнасці гэтых апытальнік прадстаўленыя ў файл S1.

Перад інтэрв'ю для медыцынскай гісторыі, усе ўдзельнікі прайшлі простае фізічнае абследаванне (крывяны ціск і сэрцабіцце тэсты), каб выключыць фізічныя засмучэнні, звязаныя з рухам, стрававання, нервовай сістэмы, органаў дыхання, кровазвароту, эндакрыннай, мочапалавой і рэпрадуктыўнай сістэм. У забаронныя крытэрыі ўключаюць у сябе: 1) гісторыю коморбидных псіхічных і ня псіхічных расстройстваў, такіх як трывожнае засмучэнне, дэпрэсія, Compulsivity, шызафрэнія, аўтызм, або біпалярнае засмучэнне; 2) гісторыя злоўжывання псіхаактыўных рэчываў або залежнасць; 3) гісторыя фізічных расстройстваў, звязаных з рухам, стрававальнай, нервовай, дыхальнай, кровазвароту, эндакрыннай, мочапалавой сістэмы і рэпрадуктыўнай сістэмы; і 4) цяжарнасць ці менструальны перыяд у жанчын на працягу дня сканавання. Гэта выключае працэдура важная для забеспячэння ўдзельнікаў у дадзеным даследаванні, не закранутыя іншымі фізічнымі, неўралагічнымі або псіханеўралагічных засмучэннямі і, такім чынам, памяншае магчымыя перакосы ў выніках, атрыманых. Падрабязныя дэмаграфічныя дадзеныя і клінічныя паказчыкі прадстаўлены ў Табліца 1.

мініяцюрамі

Табліца 1. Дэмаграфічныя дадзеныя ўдзельнікаў, якія ўдзельнічаюць у дадзеным даследаванні.

DOI: 10.1371 / journal.pone.0107306.t001

Збор дадзеных і Препроцессирование

Збор дадзеных ажыццяўляецца з дапамогай сканэра 3.0 Цеслы (Philips Achieva). Абапіраючыся-дзяржаўныя функцыянальныя вобразы кожнага ўдзельніка былі набыты з рэха-часу (TE) = 30 мс і час паўтарэння (TR) = 2000 мс. Матрыца набыццё было 64 × 64 з прамавугольнай FOV з 230 × 230 мм2І вокселей дазвол 3.59 × 3.59 × 4 мм3, Сканаванні ўключаны аб'ёмы 220 для кожнага ўдзельніка. Падчас збору дадзеных, ўдзельнікі былі прапанаваны спакойна ляжаць ў сканары з зачыненымі вачыма. Хоць ніякай дадатковая тэхніка або прылада не выкарыстоўваецца для вымярэння ці на самай справе захоўваюцца прадметы іх з зачыненымі вачыма, падыспытныя пацвердзілі, што яны ведалі і трымалі іх закрытыя вочы падчас сканавання.

Папярэдняя апрацоўка дадзеных праводзілі з выкарыстаннем стандартнага трубаправода ў два R-фМРТе апрацоўкі інструментары, DPARSF [40] і REST [41], Перад любой папярэдняй апрацоўцы, першыя аб'ёмы 10 Р-фМРТ кожнага суб'екта былі адкінутыя для дасягнення раўнавагі намагнічвання. Аб'ёмы R-фМРТ былі нармалізаваныя да прасторы MNI з дазволам 3 × 3 × 3 мм3, Рэгрэс ілжывых сігналаў, уключаючы страўнічак, белае рэчыва і глабальныя сігналы быў выкананы. Ні адзін з удзельнікаў не былі выключаныя на аснове крытэра водазмяшчэннем больш 3 мм або вуглавога павароту больш, чым 3 градусаў у любым кірунку. Для далейшага змяншэння ўплыву руху галавы, мы выкарыстоўвалі Friston карэкцыю 24-параметры, а таксама вокселей-спецыфічны сярэдняе зрушэнне кадравай разгорткі (FD) [42] з FD парогам 0.5. Да ацэнкі функцыянальнай складнасці, сярэдні час серыі Р-фМРТ кожнага ROI быў полосовой фільтрацыі ( Гц).

Сетка Будаўніцтва і асобныя злучэння Аналіз

Графік тэарэтычны аналіз быў прыняты ў гэтым даследаванні, каб даследаваць функцыянальныя змены ў канэктам мозгу, выкліканым IAD сярод групы кітайскіх падлеткаў. Функцыянальныя сеткі мозгу былі пабудаваныя на макромасштабный узроўні, дзе вузлы ўяўляюць наперад вызначаныя ўчасткі мозгу і краю ўяўляюць сабой Міжрэгіянальную спачываюць стан функцыянальнай сувязь (RSFC). Для вызначэння сеткавых вузлоў, мы parcellated мозгу ў рэгіёны інтарэсаў, (трансфармавання) па перакос малюнка фМРТа да (AAL) атласе Automated анатамічныя этыкетаванне [43], Рэгіёны, заснаваныя на AAL атласе прыведзены ў табліцы S1 ў файл S1, Прадстаўнік часовай шэраг кожнага ROI затым была атрымана шляхам асерадненні рэгрэсавала часовыя шэрагі над усімі вокселей ў кожным асобным ROI. Для вымярэння міжрэгіянальнага RSFC, мы разлічылі парнай карэляцыі Пірсана для ўсіх магчымага (() = 4005) ROI пар і пабудаваў сіметрычную матрыцу складнасці, каб прадставіць гэтыя злучэнні. Мы прааналізавалі адрозненні на ўзроўні груп паміж кожнай парай трансфармавання з пункту гледжання трываласці злучэння. Значныя адрозненні для кожнага функцыянальнага злучэння былі ацэненыя з выкарыстаннем мас-однофакторного (двухбаковы) -тэст з парогам і ілжывае выяўленне (ФРГ) карэкцыя.

Сеткавыя Метрыкі і характарыстыкі аналізу

Матрыца функцыянальнай злучнасці, заснаваная на карэляцыі Пірсана, шчыльна звязана з мноствам ілжывых элементаў з нізкай трываласцю. Каб лепш мадэляваць сеткі чалавечага мозгу, якія праяўляюць уласцівасці малога свету, матрыца функцыянальнай сувязі кожнага чалавека была дадаткова апрацавана, каб мець дыяпазон разрэджанасці, які ўваходзіць у рэжым малога свету) [44]-[48], Гэты рэжым забяспечвае адносна ўзгадняліся малыя сусветныя характарыстыкі для мозгу сетак 90 трансфармавання [44], У прыватнасці, матрыца карэляцыі Пірсана кожнага суб'екта быў ператвораны ў ператворанай да двайковых матрыц сумежна, , У адпаведнасці з загадзя пэўнай разрэджанасці, дзе ўсё першапачаткова усталяваны ў адзінку, а затым элементы, адпаведныя самыя нізкія значэння карэляцыі паўторна усталёўваецца роўным нулю, пакуль пэўны ўзровень разрэджанасці не будзе дасягнута. Зыходзячы з гэтых сетак, мы выкарыстоўвалі як глабальныя і рэгіянальныя паказчыкі сеткі для аналізу агульнай архітэктуры і рэгіянальнай вузлавой цэнтральныя сетак мозгу для параўнання на ўзровень групы. Глабальныя метрыкі, якія выкарыстоўваюцца ўключаны параметры малога свету, а менавіта каэфіцыент кластарызацыі () І характэрная даўжыня шляху () [49], [50], А таксама эфектыўнасць глабальнай сеткі () І эфектыўнасць лакальнай сеткі (). Акрамя таго, мы разлічылі нармаваныя варыянты гэтых мер з выкарыстаннем выпадковых сетак (, і ) Для забеспячэння малога свету ўласцівасці пабудаваных сетак мозгу. Вызначыць сетку як малы свет, калі яна задавальняе наступныя тры крытэрыяў: , І малы свет стаўленне, , Тры метрыкі вузлавых Цэнтральным - ступень (), Эфектыўнасць (), І прамежкавыя () - кожная вобласць мозгу былі разлічана, каб даследаваць лакальныя характарыстыкі функцыянальнай сеткі [44], [46].

Для статыстычна даследаванні адрозненняў паміж групамі, мы правялі два хвасты, двухвыборочный -тэст з парогам (ФРГ карэктуецца) на кожнай сеткавай метрыкі (глабальнай і рэгіянальнай) на аснове плошчы пад крывой (AUC) для кожнай сеткавай метрыкі, пабудаванай з невялікага сусветнага рэжыму [48], ППК змяшчае рэзюмэ тапалагічных характарыстык сетак мозгу па ўсім малой сусветнаму рэжыму, а не толькі з улікам тапалогіі на адным разрэджанасці парога [44], [51], У прыватнасці, для кожнай сеткавай метрыкі, спачатку вылічаецца значэнне AUC кожнага асобнага суб'екта па сетках з рознымі ўзроўнямі разрэджанасці, а затым выконваецца ў два ўзору статыстычна-тэсты колькасна ніякай розніцы на ўзровень груп паміж IAD і здаровымі групамі. Варта адзначыць, што да статыстычных выпрабаванняў, мы ўжылі некалькі лінейных рэгрэсіі для ліквідацыі наступстваў ўзросту, полу і адукацыі, а таксама іх узаемадзеянне [31], [52]-[54].

Надзейнасць і ўзнаўляльнасць з выкарыстаннем функцыянальнага Атлас

У бягучым даследаванні, функцыянальныя сеткі падлучэння былі пабудаваныя на рэгіянальным узроўні, parcellating ўвесь мозг у 90 трансфармавання на аснове AAL атласе. Тым не менш, таксама паведамлялася, што сеткі мозгу, атрыманыя з розных схем Парцэляцыя або з выкарыстаннем розных прасторавых маштабаў могуць дэманстраваць розныя тапалагічныя архітэктуры [55]-[57]. Каб ацаніць надзейнасць і паўтаральнасць нашых вынікаў, мы паўтарылі эксперыменты, выкарыстоўваючы функцыянальны атлас Дозенбаха [58], Якая дзеліць чалавечы мозг у 160 трансфармавання, у тым ліку мозачка. У гэтым атласе, кожны ROI вызначаюцца як дыяметр мм квадрат 10, навакольны абранай кропку насення, а адлегласць паміж усімі ROI цэнтрамі складае па меншай меры 10 мм, без прасторавага перакрыцця, то ёсць некаторыя вобласці мозгу, якія не ахоплены мноствам трансфармавання.

Адносіны паміж сеткавымі метрыкі і паводзіннымі рахункамі

Для гэтых рэгіёнаў (на аснове атласе AAL), якія паказваюць значныя адрозненні на ўзровень групы ў рэгіянальнай вузлавой цэнтральныя, мы выкарыстоўвалі парныя карэляцыі Пірсана (, FDR выпраўлена), каб прааналізаваць узаемасувязь паміж уласцівасцямі сеткі кожнага рэгіёну і паказчыкамі паводзін чалавека. У прыватнасці, пры карэляцыйным аналізе сеткавыя паказчыкі разглядаліся як залежныя зменныя, у той час як паводніцкія паказчыкі, гэта значыць BIS-11, TMDS, SDQ і FAD, разглядаліся як незалежныя зменныя. Для далейшага разумення сувязі паміж здзіўленымі абласцямі мозгу і цяжарам захворвання мы таксама вылічылі каэфіцыент карэляцыі Пірсана паміж асаблівасцямі сеткі і баламі YIAS.

Вынікі

Дэмаграфічныя і клінічныя характарыстыкі

Там няма істотнай розніцы з пункту гледжання ўзросту, полу і гадоў навучання (усе з ) Між групамі IAD і HC. Тым не менш, існуюць значныя адрозненні ў выкарыстанні Інтэрнэт у тэрмінах дзён на тыдзень () І гадзін у дзень (). Нягледзячы на ​​тое, што няма істотнай розніцы паміж групамі для ацэнкі BIS-11 і TMDS (усе з ), То SDQ-Р (), SDQ-С (), І ФАД () Ацэнкі значна вышэй у групе IAD, як паказана на Табліца 1 і Малюнак 1, Варта адзначыць, што YIAS (), Клінічная мера, якая выкарыстоўваецца для класіфікацыі IAD, паказвае найбольш істотнае адрозненне ва ўзроўні групы.

мініяцюрамі

Малюнак 1. Адрозненні паміж групамі з пункту гледжання клінічных і паводніцкіх мер.

(YIAS = шкала Інтэрнэт-залежнасці ад Янга, BIS-11 = шкала імпульсіўнасці Барата-11, TMDS = шкала распараджэння па кіраванні часам, SDQ-P = моцная і складаная версіі анкеты анкеты, SDQ-C = дзіцячая версія анкеты пра сілы і цяжкасці, FAD = McMaster Прылада для ацэнкі сям'і).

DOI: 10.1371 / journal.pone.0107306.g001

Індывідуальныя функцыянальныя сувязі

У параўнанні з групай HC, толькі тры функцыянальныя сувязі выпрабавалі значныя змены пасля карэкцыі FDR. Два межполушарной злучэння, адзін паміж левай кутняй крывулінай (цемянной) і правымі сярэднімі орбитофронтальными кары (лобнай), а іншае паміж левай крывулінай веретенообразное (патылічнай) і правай кутняй крывулінай (цемянная доляй), дэманструе павышаную трываласць падлучэння ў IAD пацыентаў. Адзін ўнутры паўсферычнай злучэння паміж правым хвастатым (падкоркавых карой галаўным мозгам) і правай (залімітавай крывулінай цемянной доляй), паказвае сувязь паменшылася ў групе захворванняў. Гэтыя значна змененыя функцыянальныя сувязі праілюстраваны Малюнак 2, Чырвоныя і сінія каляровыя злучэння пазначаюць павелічэнне і зніжэнне функцыянальнай складнасці, адпаведна, у групе ОВР. Звярніце ўвагу, што большасць пацярпелых функцыянальных злучэнняў ўключаюць ўчасткі, размешчаныя ў правым паўшар'і і цемянной долі.

мініяцюрамі

Малюнак 2. Значна змененыя функцыянальныя сувязі ў пацыентаў IAD (ФРГ папраўлена).

Чырвоны: павышэнне функцыянальнай сувязі, сіні: зніжэнне функцыянальнай сувязі. (Фро: Лобаў, ІНСТРУКЦЫІ: Инсул, ТЫМ: Часовы, пар: цёмны ТЧК: Патылічная, LIM: лімфавай, скі: падкоркавых). Гэтая візуалізацыя ствараецца з дапамогай пакета BrainNet прагляду (http://www.nitrc.org/projects/bnv) І Circos (http://circos.ca/).

DOI: 10.1371 / journal.pone.0107306.g002

Глабальныя характарыстыкі функцыянальных сетак

Мы даследавалі тапалагічныя ўласцівасці ўласных функцыянальных сетак мозгу шляхам параўнання іх малога свету паводзін з параўнальнымі выпадковых сетак па некалькіх узроўням сеткі разрэджанасці, , У прыватнасці, мы даследаваліся малую сусветныя параметры (напрыклад, каэфіцыент кластарызацыі, характэрная даўжыня шляху, і малы свет суадносіны, ), А таксама глабальная і лакальная эфектыўнасць. Выпадковыя сеткі, якія выкарыстоўваюцца ў даследаванні, захавалі колькасць вузлоў і рэбраў, а таксама размеркавання ступені рэальных сетак мозгу ў канцэрне з дапамогай методыкі, апісанай ў змене кабельнай разводкі [59], Статыстычны аналіз з выкарыстаннем двух выбарак -тэст (, ФРГ карэктуецца) на АУК над малой сусветнай рэжым ня прадэманстраваў істотных адрозненняў паміж групамі IAD і HC ў тэрмінах глабальных сеткавых уласцівасцяў.

Рэгіянальныя Вузлавыя характарыстыкі функцыянальных сетак

Нягледзячы на ​​агульны малой сусветнай тапалогіі, існуюць значныя адрозненні на ўзроўні групы, назіраныя ў рэгіянальным вузлавой цэнтральным. У дадзеным даследаванні мы разгледзім вобласць мозгу, каб быць істотна зменены ў групе ОВР, калі хаця б адзін з трох рэгіянальных вузлавых паказчыкаў мае -Value менш 0.05 (ФРГ карэктуецца) на аснове сваіх значэнняў ППК. Табліца 2 сумуе рэгіёны, якія істотна змяняюцца ў пацыентаў IAD. У параўнанні з групай HC, пацыенты IAD паказалі вузлавыя цэнтральныя змены пераважна размешчаныя ў левай ніжняй цемянной дзелькі (IPL), левы таламуса (ТНА), а таксама ў іншых рэгіёнах, такіх як лімфатычнай сістэмы, у прыватнасці права пярэдняй пасавай звіліны (ACG) і справа сярэдняя пасавая звіліна (ГСС). Варта адзначыць, што IPL і ACG з'яўляюцца кампанентамі па змаўчанні рэжым сеткі ў (DMN), які раней быў звязаны з змененымі ў сувязі рэчыва наркаманіі [60]-[62].

мініяцюрамі

Табліца 2. Вобласці, якія паказваюць анамальныя вузлавыя цэнтральнай у хворых IAD у параўнанні са здаровымі (HC), заснаваныя на атласе AAL.

DOI: 10.1371 / journal.pone.0107306.t002

Надзейнасць і ўзнаўляльнасць з выкарыстаннем функцыянальнага Атлас

Калі для вызначэння рэнтабельнасці інвестыцый выкарыстоўваецца атлас Дозенбаха, значныя групавыя адрозненні назіраюцца галоўным чынам у лобнай і цемянной сувязях з мозачкам. Гэтыя высновы абагульнены ў Табліца 3, Хоць гэтыя злучэнні адрозніваюцца ад тых, якія вызначаны на падставе AAL атласе, найбольш разбураныя злучэння ўключаюць тыя ж долі мозгу, за выключэннем мозачка рэгіёнаў. З пункту гледжання глабальнай сеткі метрык, мы не выявілі ніякай розніцы паміж ОВР і HC групы, аналагічныя вынікі, заснаваныя на атласе AAL. Для метрык лакальнай сеткі, мы выявілі, што некаторыя з выяўленых рэгіёнаў размешчаны ў прасторы паблізу вобласці, вызначаных на аснове AAL атласа, такія як ACG і ТНЫ, як паказана ў Табліца 4.

мініяцюрамі

Табліца 3. Функцыянальныя сувязі ў асобных асобах ОВРА, якія выпрабавалі значныя змены, заснаваныя на атласе Dosenbach.

DOI: 10.1371 / journal.pone.0107306.t003

мініяцюрамі

Табліца 4. Рэгіёны, якія паказваюць анамальныя вузлавыя паказчыкі ў пацыентаў з ВМД у параўнанні са здаровым кантролем (HC) на аснове атласа Дозенбаха.

DOI: 10.1371 / journal.pone.0107306.t004

Адносіны паміж сеткавымі метрыкі і паводзіннымі мерамі

Там няма ніякага істотнага (, ФРГ выпраўленая) карэляцыя паміж глабальнай сеткай (Метрыка, , , і ) І паводніцкія і клінічныя паказчыкі. Аднак рэгіянальныя вузлавыя паказчыкі некаторых рэгіёнаў значна (, FDR адкарэктаваных) карэлюе з паводзіннымі і клінічнымі паказчыкамі. Права ACG станоўча карэлюе з лікам YIAS. Права MCG станоўча карэлюе з лікам YIAS. Налева ТНА станоўча карэлюе з ацэнкамі YIAS і SDQ-P. Тым не менш, левая IPL ня істотна карэлюе з любымі паводзіннымі або клінічнымі паказчыкамі. Вобласці мозгу, якія істотна карэлююць з паводзіннымі і клінічнымі паказчыкамі прадстаўленыя ў Малюнак 3.

мініяцюрамі

Малюнак 3. Вобласці мозгу, якія істотна карэлююць з паводзіннымі і клінічнымі паказчыкамі ў групе IAD (FDR выпраўленыя).

Гэтая ілюстрацыя была створана з выкарыстаннем пакета BrainNet Viewer (http://www.nitrc.org/projects/bnv). (YIAS = Ацэнка Інтэрнэт-залежнасці Янга, BIS-11 = Шкала імпульсіўнасці Барата-11, TMDS = Шкала распараджэння па кіраванні часам, SDQ-P = Бацькоўская версія анкеты пра сілы і цяжкасці, дзіцячая версія Анкеты пра моцныя і складаныя часткі.)

DOI: 10.1371 / journal.pone.0107306.g003

Абмеркаванне

Змены асобнага функцыянальнага Connectivity

Уяўленне пра механізм развіцця мозгу чалавека важна для лепшага разумення паталагічных асноў парушэнняў, якія дзівяць дзяцей і падлеткаў, што прыводзіць да магчымага ранняга лячэння. На падставе тэарэтычнага аналізу дадзеных R-fMRI было выказана меркаванне, што функцыянальная арганізацыя мозгу чалавека спее і развіваецца з дзяцінства да падлеткавага ўзросту да дарослага ўзросту, прытрымліваючыся унікальнай тэндэнцыі - большай функцыянальнай сегрэгацыі ў дзяцей і большай функцыянальнай інтэграцыі ў дарослых у узровень цэлага мозгу [63]-[66], У прыватнасці, арганізацыя функцыянальных сетак мозгу пераходзіць ад лакальнага падключэння да больш размеркаванай архітэктуры з развіццём [63], [66], Дзе дарослыя, як правіла, маюць больш слабыя блізкія функцыянальныя сувязі і моцныя далёкія функцыянальныя сувязі, чым дзеці [65].

Нашы вынікі паказваюць, што разбураныя сувязі назіраюцца ў ОВР, хоць толькі нешматлікія пасля карэкцыі FDR, з'яўляюцца дальнабойнымі і межполушарной функцыянальнымі злучэннямі, якія маюць важнае значэнне для міжгародняй сувязі ў чалавечым мозгу. Разбурэнне далёкага радыуса дзеяння і межполушарной сувязяў з'яўляецца агульным сімптомам многіх паводніцкіх адхіленняў, уключаючы аўтызм [67]-[70], шызафрэнія [71], Опіоідные залежнасці [72], [73]І какаін наркаманіі [74], Пагаршэнне злучэнняў вялікі далёкасці можа разглядацца як правал працэсу інтэграцыі ў рамках размеркаванай функцыянальнай сеткі чалавечага мозгу [63], [64], [75], Адхіленне ад нармальнай траекторыі развіцця нервовай сістэмы. Такім чынам, мы мяркуем, што анамальнае развіццё далёкай і межполушарной сувязі ў ОВР падлеткаў, якія назіраюцца ў дадзеным даследаванні, з'яўляецца адной з магчымых прычын іх аддиктивного паводзін.

Змены ў глабальных уласцівасцях сеткі

Чалавечы мозг разглядаюцца як складаная і вялікая узаемазвязаная дынамічная сістэма з рознымі важнымі тапалагічнымі ўласцівасцямі, такія як малыя worldness, высокай эфектыўнасць пры нізкіх выдатках правадоў, і высокосвязных канцэнтратары [46], [76]-[79], У малой сусветнай сеткі, вузлы лакальна згрупаваныя на карысць апрацоўкі модульнай інфармацыі і выдалена падлучаныя праз невялікі лік злучэнняў на вялікіх адлегласцях для эфектыўнай агульнай маршрутызацыі [50], Абедзве групы IAD і HC прадэманстравалі невялікія сусветныя ўласцівасці, то ёсць высокі каэфіцыент кластарызацыі () І падобныя даўжыні шляху характарыстыка (), У параўнанні з супастаўнымі выпадковымі сеткамі. Тым не менш, мы назіралі вялікія паслядоўна нармаваныя каэфіцыенты кластарызацыі і аналагічную унармаванае даўжыню шляху ў характэрнай групе IAD у параўнанні з НС групай над шчыльнасцю злучэнні, у адпаведнасці з папярэднімі даследаваннямі Р-МРТ [26], Малюнак большага каэфіцыента кластарызацыі адлюстроўвае адбіваўся нейронавую інтэграцыю паміж аддаленымі рэгіёнамі, якія паказваюць адносна рэдкія доўгія-далёкія і параўнальна шчыльныя кароткатэрміновыя аддаленыя функцыянальныя сувязі ў ОВР і HC груп. Прагрэсаванне клінічных стадый, ад лёгкага да цяжкага, можа выклікаць больш парушэнняў ці адключэнне доўга аддаленага злучэння, і, такім чынам, магчыма, заахвочваць стварэнне кароткіх аддаленых злучэнняў ўнутры кластара, альтэрнатыўныя шляхі для захавання перадачы інфармацыі паміж двума аддаленымі рэгіёнамі. Тым не менш, ўсталяванне кароткага аддаленага злучэння можа ўвесці анамальныя кластары, павышае рызыку ўзнікнення некантралюемага або выпадковага патоку інфармацыі праз усю сетку. З іншага боку, усе сеткі мозгу прадэманстравалі аналагічную паралельнай апрацоўку інфармацыі глабальнай і лакальнай эфектыўнасці ў параўнанні з супастаўнай выпадковай сеткай [80], Гэтыя дадзеныя пацвярджаюць канцэпцыю малых сусветнай мадэлі чалавечага мозгу, якая забяспечвае збалансаванае спалучэнне мясцовай спецыялізацыі і глабальнай інтэграцыі [81], Наша назіранне без істотных адрозненняў паміж ОВР і HC груп з пункту гледжання глабальных сеткавых уласцівасцяў можа азначаць, што змены функцыянальнай структуры сеткі ў ОВР з'яўляюцца тонкімі. Такім чынам, далейшыя даследаванні ў галіне канкрэтных ОВР биомаркеров можа выявіць істотную інфармацыю аб паталогіі захворвання, і наркаманіі ў цэлым.

Рэгіянальныя Вузлавыя характарыстыкі функцыянальных сетак

У IAD звязаныя пераробкі вузлавой цэнтральнай у асноўным у лімфавай кампанентаў сістэмы, уключаючы ACG і MCG, IPL і ТНА. Парушэння гэтых рэгіёнаў, а таксама звязаных з імі шляхоў злучэння могуць быць інтэрпрэтаваныя, каб адлюстраваць інфармацыю зменшылася эфектыўнасць апрацоўкі, магчыма, адлюстроўваючы функцыянальныя збоі ў IAD.

Пасавай звіліны (КГ), складовай часткай лімфатычнай сістэмы, удзельнічае ў фарміраванні эмоцый і апрацоўкі, навучання і памяці, выканаўчыя функцыі, і дыхальнага кантролю [82], Ён атрымлівае ўваходы ад ТНА і неокортекс і праекты энторинального кары праз пояс стыхары. Гэты шлях факусуюць на эмацыйна значныя падзеі і рэгулюе агрэсіўныя паводзіны [29]. Парушэнне функцый, звязаных з КГ, можа пагоршыць здольнасць чалавека кантраляваць і кантраляваць свае паводзіны, асабліва паводзіны, звязаныя з эмоцыямі [83], Большасць рэчываў і паводніцкая залежнасць аналізы паказалі значныя змены ў пярэдняй і задняй частках CG (ACG і ГКП), у тым ліку алкагольнай залежнасці [84], Паталагічныя азартныя гульні [85]І IAD [27], [29], У злоўжываюць какаінам, падобныя дадатковыя змены ў MCG таксама паведамлялася [86], У папярэдніх даследаваннях МРТ, таксама было паказана, што пярэдні, сярэдні і задні CG ўсё ўплывае на ўзнагароджанне і пакаранне умовах [87], Дзякуючы ролі MCG ў апрацоўцы станоўчых і адмоўных эмоцый, гэта не дзіўна, што ў рэгіёне паказвае значнае парушэнне падлучэння ў хворых ОВР.

THA з'яўляецца камутатарам інфармацыі галаўнога мозгу і ўдзельнічае ў шматлікіх функцыях мозгу, уключаючы апрацоўку ўзнагароды [88], Мэтанакіраванае паводзіны і кагнітыўны і рухальныя функцыі [89], Гэта рэле сэнсарныя і маторныя сігналы ад падкоркавых абласцей ў кары галаўнога мозгу [90], Праз ТНА, орбитофронтальная кара атрымлівае прамыя і ўскосныя прагнозы ад іншых лімфавай абласцей мозгу, якія звязаны з узмацненнем наркотыкаў, такія як міндалепадобных, CG, і гіпакампа [91], Каб кантраляваць і правільна reward- і паводзіны пакарання, звязаныя з [92], Анамальныя таламо-кортикальных схемы знойдзены ў онлайн-наркаманаў гульні [93] можа прапанаваць парушэнне функцыянавання ТГА, звязанае з хранічнымі формамі дрэннай якасці сну [94] і пераважная фокус увагі на кампутары. Акрамя таго, ТХ функцыянальна злучаны з гіпакампа [95] у рамках пашыранай гіпакампа сістэмы, якая мае вырашальнае значэнне для кагнітыўных функцый, такіх як прасторавая рух і кансалідацыі інфармацыі з кароткачасовай памяці ў доўгатэрміновую памяць [96], [97].

Мы назіралі значныя змены вузлавых цэнтральнай у IPL, у адпаведнасці з вынікамі работы ў нядаўніх даследаваннях ОВРА R-фМРТе асновы [24], [93], Падобна тен, то IPL масава падключаюцца да слыхавога, глядзельнай і соматосенсорных кару, і ён здольны апрацоўваць розныя віды раздражняльнікаў адначасова. У якасці аднаго з апошніх развітых структур чалавечага мозгу ў працэсе развіцця, IPL могуць быць больш ўразлівыя да празмернага ўздзеяння слыхавых і глядзельных стымулаў, асабліва ў дзяцінстве. IPL парушэнне, індуцыраванае Інтэрнэт празмерным можа душыць здольнасць чалавека, каб належным чынам апасродкаванай адказ інгібіравання імпульснага рэгулявання [98], [99], Пашкоджваючы іх здольнасць супрацьстаяць кі індукаваных інтэрнэт цягу, што можа ў далейшым паўплываць на IPL. Такія колцавыя структуры часта разглядаюцца па сутнасці і паводзіннымі наркаманаў.

Рэгіёны ДМНЫ, як правіла, больш актыўныя, чым у стане спакою выканання мэтанакіраваных задач [62], Гэтыя вобласці, як вядома, удзельнічаюць у эмацыйнай мадуляцыі і автореферентной дзейнасці, уключаючы ацэнку выпукла ўнутраныя і знешнія рэплікі, успамінаючы мінулае, і планавання будучага [60], [62], Якія з'яўляюцца важнымі крытэрыямі ў дыягностыцы IAD. Раней было прапанавана, што змененае злучэнне з удзелам рэгіёнаў д.м.н. спрыяе рознаму сімптаматычную паводзінам пры захворваннях [100], У тым ліку рэчывы прыхільнасцяў [101], [102] і паводніцкія залежнасці [24], [103], Нашы вынікі змянілі функцыянальнай сувязі з удзелам некалькіх абласцей ДМН часткова ўзгадняецца з папярэднімі назіраннямі, што сведчыць аб ДМН мае патэнцыял, каб служыць у якасці биомаркеров для ідэнтыфікацыі пацыентаў IAD.

Надзейнасць і ўзнаўляльнасць з выкарыстаннем функцыянальнага Атлас

Некаторыя з анамальных абласцей мозгу, ідэнтыфікаваныя на аснове AAL атласа былі таксама вызначаны з дапамогай функцыянальнага атласа, падтрымліваючы надзейнасць і ўзнаўляльнасць вынікаў. Адна з магчымых прычын з некалькіх розных вынікаў з'яўляюцца рэжымам Які выкарыстоўваецца ў дадзеным даследаванні. У малой сусветных характарыстыках сетак падлучэння, пабудаваных на аснове атласа AAL з 90 трансфармавання з'яўляецца найбольш паслядоўнымі ў гэтым дыяпазоне [44], Тым не менш, гэты дыяпазон разрэджанасці можа не быць аптымальным для атласаў з розным лікам трансфармавання. Акрамя таго, трансфармаванне, атрыманыя з атласа Dosenbach вызначаецца функцыянальна і ня ахоплівае ўвесь мозг [58], У гэтым атласе, цэнтры ўсіх трансфармавання 160, спачатку ідэнтыфікуюць і сфера з радыусам 5 мм вырошчвае з кожнага цэнтра, вырабляючы 10 мм сферычнай ROI. Цэнтр кожнага ROI таксама ўсталёўваюцца, каб быць, па меншай меры 10 мм адзін ад аднаго ад цэнтраў іншых трансфармавання, што прыводзіць да прасторава неперекрывающимся атласе. З іншага боку, AAL атлас ахоплівае шэрае рэчыва тканіны ўсяго галаўнога мозгу. Гэтыя адрозненні ў вызначэнні ROI і агульнай плошчы, пакрытай могуць спрыяць варыяцыям вынікаў. Такім чынам, далейшыя даследаванні з выкарыстаннем большай кагорты неабходна вызначыць ступень выбару схемы мозгу Парцэляцыя ўплывае на характарыстыку тапалогіі сеткі.

Карэляцыя паміж сеткай Метрыкі і паводніцкіх мер

У дадзеным даследаванні мы не назіралі ніякай карэляцыі паміж глабальнымі Метрыка сеткі і паводзіннымі мерамі, якія разумеюць адсутнасцю зменаў ва ўсёй тапалогіі сеткі мозгу. Гэтая выснова можа таксама дапусьціць, што варыяцыі сеткі мозгу з'яўляецца тонкай з-за пластычнасці чалавечага мозгу (Нейропластичность) [104], [105] у аднаўленні вялікую частку сваіх штодзённых функцый з дапамогай альтэрнатыўных шляхоў (нервовай схемы). Пластычнасць мозгу ўключае ў сябе рэарганізацыю сувязяў паміж нервовымі клеткамі або нейронамі, і можа залежаць ад мноства фактараў [106]-[108], Гэта адбываецца ва ўзроставым парадку з большай Распаўсюджвання ў дзіцячым і падлеткавым узросце, чым дарослае жыццё, прапаноўваючы лепшае аднаўленне парушаных нервовых сувязей у падлеткаў з IAD. Акрамя таго, было паказана, што розная паводніцкіх ўмовы, пачынаючы ад прыхільнасці да неўралагічным і псіхіятрычным засмучэнням, карэлююць з лакалізаванымі зменамі ў нейронавых ланцугах [106], Такім чынам, не дзіўна, што глабальныя сеткавыя меры грубага ўзроўню, такія як сярэдні каэфіцыент кластарызацыі, характэрная даўжыня шляху, і сетка эфектыўнасць менш адчувальныя ў выяўленні змены электрычнай схемы мозгу ў групе IAD.

Аднак рэгіянальныя вузлавыя паказчыкі некаторых абласцей галаўнога мозгу карэлююць з некаторымі з паводніцкіх мер. У прыватнасці, бацькоўская версія SDQ (SDQ-P), які вымярае як здольнасць чалавека адэкватна справіцца з імпульсіўнасцю і цяжарам эмоцый і просоциальных праблем паводзін на аснове інфармацыі, прадстаўленых бацькамі доследных падлеткаў, станоўча карэлююць з функцыянальна пацярпелых мозгу абласцей, знойдзеных у IAD. Няздольнасць кантраляваць імпульсіўнае паводзіны і эмоцыі з'яўляецца адным з асноўных паводніцкіх сімптомаў. Гэта з'яўляецца агульным, што пацыенты не ведаюць пра змены ў іх эмоцыі і паводзіны, хоць гэтыя змены з'яўляюцца адносна відавочнымі для навакольных. Гэта можа быць галоўнай прычынай, чаму ні адзін з сеткавых мер не карэлюе з версіяй дзяцей з SDQ (SDQ-C) з-за сваю самаацэнку прыроды. З іншага боку, няма ніякай істотнай карэляцыі паміж рэгіянальнымі мерамі сеткі і іншымі паводзіннымі мерамі, уключаючы BIS-11, ФАД і TMDS. Гэтая выснова пацвярджаецца вялікай -значения гэтых мер паміж IAD і здаровымі групамі (Табліца 1). Гэтыя дадзеныя можна выказаць здагадку, што некаторыя з гэтых паводніцкіх мер карысныя для вызначэння пацярпелых рэгіёнаў і, такім чынам, дапамагчы дыягназ IAD, хоць значны аб'ём працы па-ранейшаму патрабуецца, каб лепш зразумець ролю гэтых мер у паводніцкіх залежнасцяў і расстройстваў.

Метадалагічныя праблемы / абмежаванні

Ёсць некалькі абмежаванняў, якія павінны быць вылучаныя ў дадзеным даследаванні. Па-першае, дыягназ IAD галоўным чынам на аснове вынікаў самасправаздачы апытальнік, якія маглі б паўплываць на дакладнасць дыягназаў. У будучыні, стандартызаваныя дыягнастычныя сродкі для ідэнтыфікацыі IAD павінны быць распрацаваны з мэтай павышэння надзейнасці і дакладнасці ОВР дыягназаў. Па-другое, наша даследаванне абмяжоўваецца невялікім памерам выбаркі і дысбалансам полу удзельнікаў (31 самцоў і самак 4), якія маглі б паменшыць статыстычную і абагульнення вынікаў, хоць гэтыя фактары кантралявалася ў аналізе. Уплыў падлогі на распаўсюджанасць IAD яшчэ абмяркоўваецца пытанне. Грунтуючыся на выніках Young [35], Вялікая колькасць жанчын праяўляюць інтэрнэт-залежнасць. У супрацьлегласць гэтаму, адно нядаўняе даследаванне паказала, што мужчыны паказваць больш высокі рызыка паводзін IAD [109], Тым не менш, ён таксама паведаміў, што не існуе ніякай сувязі паміж падлогай і ова [110], [111], Наступныя эксперыменты з выкарыстаннем большай кагорты з больш збалансаваным суадносінамі падлог патрабуецца, каб лепш ацаніць ўзаемасувязь паміж падлогай і IAD успрымальнасцю.

дапаможная інфармацыя

Файл S1.

Дадатковыя матэрыялы.

DOI: 10.1371 / journal.pone.0107306.s001

(PDF)

Падзякі

Гэтая праца была часткова падтрымана грантамі Нацыянальнага інстытута аховы здароўя (NIH) EB006733, EB008374, EB009634, AG041721 і CA140413, а таксама Нацыянальным фондам прыродазнаўчых навук Кітая (81171325) і Нацыянальнай праграмай даследаванняў і даследаванняў ключавых тэхналогій 2007BAI17B03.

аўтар Уклады

Задуманы і распрацаваны эксперыменты: CYW ZZ PTY GW FS TP YD JX YZ DS. Выкананыя эксперыменты: CYW ZZ YD JX YZ DS. Аналізуюцца дадзеныя: CYW PTY DS. Унесеныя рэагенты / матэрыялы / інструменты аналізу: ZZ YD JX YZ. Напісаў паперу: CYW PTY TP DS.

Спасылкі

  1. 1. Ng BD, Wiemer-Гасцінгс P (2005) Схільнасць да Інтэрнэту і онлайн-гульняў. Cyberpsychol Behav 8: 110-113. DOI: 10.1089 / cpb.2005.8.110
  2. 2. Маладыя KS (1998) Інтэрнэт-залежнасць: З'яўленне новага клінічнага засмучэнні. Cyberpsychol Behav 1: 237-244. DOI: 10.1089 / cpb.1998.1.237
  3. прагляд артыкула
  4. PubMed / NCBI
  5. Google Scholar
  6. прагляд артыкула
  7. PubMed / NCBI
  8. Google Scholar
  9. прагляд артыкула
  10. PubMed / NCBI
  11. Google Scholar
  12. прагляд артыкула
  13. PubMed / NCBI
  14. Google Scholar
  15. прагляд артыкула
  16. PubMed / NCBI
  17. Google Scholar
  18. прагляд артыкула
  19. PubMed / NCBI
  20. Google Scholar
  21. прагляд артыкула
  22. PubMed / NCBI
  23. Google Scholar
  24. прагляд артыкула
  25. PubMed / NCBI
  26. Google Scholar
  27. прагляд артыкула
  28. PubMed / NCBI
  29. Google Scholar
  30. прагляд артыкула
  31. PubMed / NCBI
  32. Google Scholar
  33. прагляд артыкула
  34. PubMed / NCBI
  35. Google Scholar
  36. прагляд артыкула
  37. PubMed / NCBI
  38. Google Scholar
  39. прагляд артыкула
  40. PubMed / NCBI
  41. Google Scholar
  42. прагляд артыкула
  43. PubMed / NCBI
  44. Google Scholar
  45. 3. Ko CH, Yen JY, Yen CF, Chen CS, Chen CC (2012) Сувязь паміж інтэрнэт-залежнасцю і псіхічнымі засмучэннямі: агляд літаратуры. Eur Псіхіятрыя 27: 1-8. DOI: 10.1016 / j.eurpsy.2010.04.011
  46. прагляд артыкула
  47. PubMed / NCBI
  48. Google Scholar
  49. прагляд артыкула
  50. PubMed / NCBI
  51. Google Scholar
  52. прагляд артыкула
  53. PubMed / NCBI
  54. Google Scholar
  55. прагляд артыкула
  56. PubMed / NCBI
  57. Google Scholar
  58. прагляд артыкула
  59. PubMed / NCBI
  60. Google Scholar
  61. прагляд артыкула
  62. PubMed / NCBI
  63. Google Scholar
  64. прагляд артыкула
  65. PubMed / NCBI
  66. Google Scholar
  67. прагляд артыкула
  68. PubMed / NCBI
  69. Google Scholar
  70. прагляд артыкула
  71. PubMed / NCBI
  72. Google Scholar
  73. прагляд артыкула
  74. PubMed / NCBI
  75. Google Scholar
  76. 4. Блок J (2006) Распаўсюджанасць прыніжаная ў даследаванні праблемнага выкарыстання Інтэрнэту. ЦНС Spectr 12: 14-15.
  77. прагляд артыкула
  78. PubMed / NCBI
  79. Google Scholar
  80. прагляд артыкула
  81. PubMed / NCBI
  82. Google Scholar
  83. прагляд артыкула
  84. PubMed / NCBI
  85. Google Scholar
  86. прагляд артыкула
  87. PubMed / NCBI
  88. Google Scholar
  89. 5. Фіцпатрык JJ (2008) Інтэрнэт-залежнасць: прызнанне і ўмяшанне. Arch Neurol 22: 59-60. DOI: 10.1016 / j.apnu.2007.12.001
  90. прагляд артыкула
  91. PubMed / NCBI
  92. Google Scholar
  93. прагляд артыкула
  94. PubMed / NCBI
  95. Google Scholar
  96. 6. Цао Р, Су л, ль Т, Гао Х (2007) Суадносіны паміж імпульсіўнасцю і інтэрнэтам-адыкцыя ва ўзоры кітайскіх падлеткаў. Eur Псіхіятрыя 22: 466-471. DOI: 10.1016 / j.eurpsy.2007.05.004
  97. прагляд артыкула
  98. PubMed / NCBI
  99. Google Scholar
  100. прагляд артыкула
  101. PubMed / NCBI
  102. Google Scholar
  103. прагляд артыкула
  104. PubMed / NCBI
  105. Google Scholar
  106. прагляд артыкула
  107. PubMed / NCBI
  108. Google Scholar
  109. прагляд артыкула
  110. PubMed / NCBI
  111. Google Scholar
  112. прагляд артыкула
  113. PubMed / NCBI
  114. Google Scholar
  115. прагляд артыкула
  116. PubMed / NCBI
  117. Google Scholar
  118. прагляд артыкула
  119. PubMed / NCBI
  120. Google Scholar
  121. прагляд артыкула
  122. PubMed / NCBI
  123. Google Scholar
  124. прагляд артыкула
  125. PubMed / NCBI
  126. Google Scholar
  127. прагляд артыкула
  128. PubMed / NCBI
  129. Google Scholar
  130. прагляд артыкула
  131. PubMed / NCBI
  132. Google Scholar
  133. прагляд артыкула
  134. PubMed / NCBI
  135. Google Scholar
  136. прагляд артыкула
  137. PubMed / NCBI
  138. Google Scholar
  139. прагляд артыкула
  140. PubMed / NCBI
  141. Google Scholar
  142. прагляд артыкула
  143. PubMed / NCBI
  144. Google Scholar
  145. прагляд артыкула
  146. PubMed / NCBI
  147. Google Scholar
  148. прагляд артыкула
  149. PubMed / NCBI
  150. Google Scholar
  151. прагляд артыкула
  152. PubMed / NCBI
  153. Google Scholar
  154. прагляд артыкула
  155. PubMed / NCBI
  156. Google Scholar
  157. прагляд артыкула
  158. PubMed / NCBI
  159. Google Scholar
  160. прагляд артыкула
  161. PubMed / NCBI
  162. Google Scholar
  163. прагляд артыкула
  164. PubMed / NCBI
  165. Google Scholar
  166. прагляд артыкула
  167. PubMed / NCBI
  168. Google Scholar
  169. прагляд артыкула
  170. PubMed / NCBI
  171. Google Scholar
  172. прагляд артыкула
  173. PubMed / NCBI
  174. Google Scholar
  175. прагляд артыкула
  176. PubMed / NCBI
  177. Google Scholar
  178. прагляд артыкула
  179. PubMed / NCBI
  180. Google Scholar
  181. прагляд артыкула
  182. PubMed / NCBI
  183. Google Scholar
  184. прагляд артыкула
  185. PubMed / NCBI
  186. Google Scholar
  187. прагляд артыкула
  188. PubMed / NCBI
  189. Google Scholar
  190. прагляд артыкула
  191. PubMed / NCBI
  192. Google Scholar
  193. прагляд артыкула
  194. PubMed / NCBI
  195. Google Scholar
  196. прагляд артыкула
  197. PubMed / NCBI
  198. Google Scholar
  199. прагляд артыкула
  200. PubMed / NCBI
  201. Google Scholar
  202. прагляд артыкула
  203. PubMed / NCBI
  204. Google Scholar
  205. прагляд артыкула
  206. PubMed / NCBI
  207. Google Scholar
  208. прагляд артыкула
  209. PubMed / NCBI
  210. Google Scholar
  211. прагляд артыкула
  212. PubMed / NCBI
  213. Google Scholar
  214. прагляд артыкула
  215. PubMed / NCBI
  216. Google Scholar
  217. прагляд артыкула
  218. PubMed / NCBI
  219. Google Scholar
  220. прагляд артыкула
  221. PubMed / NCBI
  222. Google Scholar
  223. прагляд артыкула
  224. PubMed / NCBI
  225. Google Scholar
  226. прагляд артыкула
  227. PubMed / NCBI
  228. Google Scholar
  229. прагляд артыкула
  230. PubMed / NCBI
  231. Google Scholar
  232. прагляд артыкула
  233. PubMed / NCBI
  234. Google Scholar
  235. прагляд артыкула
  236. PubMed / NCBI
  237. Google Scholar
  238. прагляд артыкула
  239. PubMed / NCBI
  240. Google Scholar
  241. прагляд артыкула
  242. PubMed / NCBI
  243. Google Scholar
  244. прагляд артыкула
  245. PubMed / NCBI
  246. Google Scholar
  247. прагляд артыкула
  248. PubMed / NCBI
  249. Google Scholar
  250. прагляд артыкула
  251. PubMed / NCBI
  252. Google Scholar
  253. прагляд артыкула
  254. PubMed / NCBI
  255. Google Scholar
  256. прагляд артыкула
  257. PubMed / NCBI
  258. Google Scholar
  259. прагляд артыкула
  260. PubMed / NCBI
  261. Google Scholar
  262. прагляд артыкула
  263. PubMed / NCBI
  264. Google Scholar
  265. прагляд артыкула
  266. PubMed / NCBI
  267. Google Scholar
  268. прагляд артыкула
  269. PubMed / NCBI
  270. Google Scholar
  271. прагляд артыкула
  272. PubMed / NCBI
  273. Google Scholar
  274. прагляд артыкула
  275. PubMed / NCBI
  276. Google Scholar
  277. прагляд артыкула
  278. PubMed / NCBI
  279. Google Scholar
  280. прагляд артыкула
  281. PubMed / NCBI
  282. Google Scholar
  283. прагляд артыкула
  284. PubMed / NCBI
  285. Google Scholar
  286. прагляд артыкула
  287. PubMed / NCBI
  288. Google Scholar
  289. прагляд артыкула
  290. PubMed / NCBI
  291. Google Scholar
  292. прагляд артыкула
  293. PubMed / NCBI
  294. Google Scholar
  295. прагляд артыкула
  296. PubMed / NCBI
  297. Google Scholar
  298. прагляд артыкула
  299. PubMed / NCBI
  300. Google Scholar
  301. прагляд артыкула
  302. PubMed / NCBI
  303. Google Scholar
  304. 7. Юань Да, Цынь Вт, Ван G, F Цзэн, Чжао L, і інш. (2011) мікраструктуру парушэнні ў падлеткаў з засмучэннем інтэрнэт залежнасці. PLoS ONE 6: e20708. DOI: 10.1371 / journal.pone.0020708
  305. прагляд артыкула
  306. PubMed / NCBI
  307. Google Scholar
  308. прагляд артыкула
  309. PubMed / NCBI
  310. Google Scholar
  311. прагляд артыкула
  312. PubMed / NCBI
  313. Google Scholar
  314. прагляд артыкула
  315. PubMed / NCBI
  316. Google Scholar
  317. 8. Эрнст M, Сосна DS, Хардин M (2006) Трыяда мадэль нейробиологии матываванага паводзінаў у падлеткавым узросце. Psychol Мёд 36: 299-312. DOI: 10.1017 / s0033291705005891
  318. 9. Хвоя DS, Cohen P, Brook JS (2001) Эмацыйная рэактыўнасць і рызыка псіхапаталогіі сярод падлеткаў. ЦНС Spectr 6: 27-35.
  319. 10. Silveri М.М., Tzilos Г.К., Пімэнтал PJ, Yurgelun-Todd DA (2004) Траекторыі падлеткаў эмацыйнага і кагнітыўнага развіцця: уплыў падлогі і рызыкі для ўжывання наркотыкаў. Ann NY Acad Sci 1021: 363-370. DOI: 10.1196 / annals.1308.046
  320. 11. Steinberg L (2005) Кагнітыўны і афектыўнае развіццё ў падлеткавым узросце. Тэндэнцыі Cogn Навукова 9: 69-74. DOI: 10.1016 / j.tics.2004.12.005
  321. 12. Ko CH, Yen JY, Chen CC, Chen SH, Yen CF (2005) Прапанаваныя дыягнастычныя крытэры інтэрнэт-залежнасці ў падлеткаў. J Нерв Мент Дыс 193: 728-733. DOI: 10.1097 / 01.nmd.0000185891.13719.54
  322. 13. Ю HJ, чо СК, Ха-J, Yune С.К., Кім SJ, і інш. сімптомы гіперактыўнасці (2004) дэфіцыту ўвагі і інтэрнэт-залежнасць. Psychiatry Clin Neurosci 58: 487-494. DOI: 10.1111 / j.1440-1819.2004.01290.x
  323. 14. Шапіра Н.А., Лессиг МС, Голдсміт ГД, Сзабо СТ, Lazoritz М., і інш. (2003) Праблемнае выкарыстанне Інтэрнэту: Прапанаваная класіфікацыя і дыягнастычныя крытэры. Выцісніце Трывога 17: 207-216. DOI: 10.1002 / da.10094
  324. 15. Барада KW (2005) залежнасць гэта інтэрнэт: агляд сучасных метадаў ацэнкі і патэнцыйных пытанняў для ацэнкі. Cyberpsychol Behav 8: 7-14. DOI: 10.1089 / cpb.2005.8.7
  325. 16. Маладыя K (1999) Інавацыі ў клінічнай практыцы: крыніца кнігі, Professional Resource Press, аб'ём 17, кіраўнік Інтэрнэт-залежнасць: сімптомы, ацэнка і лячэнне. стар. 19-31.
  326. 17. Блок JJ (2008) Пытанні для DSM-V: Інтэрнэт наркаманіі. Am J Psychiatry 165: 306-307. DOI: 10.1176 / appi.ajp.2007.07101556
  327. 18. Doidge N (2007) Мозг, якая мяняе само сабой: Гісторыі асабісты трыумф ад межаў Brain Science. Penguin Books, 1st выданне DOI: 10.1080 / 10398560902721606
  328. 19. Амерыканская псіхіятрычная асацыяцыя (2013) Дыягнастычнае і статыстычнае кіраўніцтва па псіхічным засмучэнням (DSM-5). American Psychiatric Publishing (APPI) .. DOI: 10.1007 / springerreference_179660
  329. 20. Бернард S (2009) SPallanti (2009) Інтэрнэт-залежнасць: апісальны клінічнае даследаванне з упорам на спадарожныя захворванні і диссоциативные сімптомы. Compr Псіхіятрыя 50: 510-516. DOI: 10.1016 / j.comppsych.2008.11.011
  330. 21. Каплан SE (2002) Праблемнае выкарыстанне Інтэрнэту і псіхасацыяльных дабрабыт: Развіццё тэорыі на аснове кагнітыўнай-паводніцкае вымярэнне інструмента. Вычи Human Behav 18: 553-575. DOI: 10.1016 / s0747-5632 (02) 00004-3
  331. 22. Шоў M, чорны DW (2008) Інтэрнэт-залежнасць: вызначэнне, ацэнка, эпідэміялогія і клінічнае кіраванне. ЦНС Прэпараты 22: 353-365. DOI: 10.2165 / 00023210-200822050-00001
  332. 23. Тао Р, Х Хуан, Ван-J, Чжан Н, Чжан У і інш. (2010) Прапанаваныя дыягнастычныя крытэры для інтэрнэт-адыкцыі. Схільнасць 105: 556-564. DOI: 10.1111 / j.1360-0443.2009.02828.x
  333. 24. Дын Вт, нд J, нд Y, Y Чжоу, Лі L, і інш. (2013) Altered сеткі па змаўчанні спачываюць стан функцыянальнай складнасці ў падлеткаў з інтэрнэт гульнявой залежнасці. PLoS ONE 8: e59902. DOI: 10.1371 / journal.pone.0059902
  334. 25. Лін F, Чжоу У, Ду У, Цынь L, Чжао Z, і інш. (2012) Анамальная цэласнасць белага рэчывы ў падлеткаў з засмучэннем інтэрнэту-залежнасцю: Прасторавы статыстыкай даследаванне гасцінца на аснове. PLoS ONE 7: e30253. DOI: 10.1371 / journal.pone.0030253
  335. 26. Хонг С. Б., Залескі А, кокков л, Fornito А, Choi EJ і інш. (2013) Зніжэнне функцыянальнага злучэння мозгу ў падлеткаў з інтэрнэт-адыкцыі. PLoS ONE 8: e57831. DOI: 10.1371 / journal.pone.0057831
  336. 27. Лю Дж, Юань л, Е. Дж (2010) Эфектыўны алгарытм для класа плаўленага ласо праблем. У: KDD. стар. 323-332.
  337. 28. Юань Да, Р Чэнг, Дон Т, Бі У, Сін L, і інш. (2013) кортикальные анамаліі таўшчыні ў канцы падлеткавага ўзросту з онлайн гульнявой залежнасцю. PLoS ONE 8: e53055. DOI: 10.1371 / journal.pone.0053055
  338. 29. Чжоу У, Лін F, Ду У, Цынь L, Чжао Z, і інш. (2011) шэрага рэчыва ненармальнасці ў інтэрнэт-адыкцыі: Даследаванне морфометрической воксельной аснове. Eur J Radiol 79: 92-95. DOI: 10.1016 / j.ejrad.2009.10.025
  339. 30. Юань Да, Джын С, Р Чэнг, Ян Х, Дон Т, і інш. (2013) амплітуда ваганняў анамалій нізкай частоты ў падлеткаў з онлайн гульнявой залежнасцю. PLoS ONE 8: e78708. DOI: 10.1371 / journal.pone.0078708
  340. 31. Цзо XN, Ehmke R, Mennes М, Imperati D, Кастелланос FX, і інш. (2012) Сетка засяроджанасць у функцыянальным канэктам чалавека. Cereb Cortex 22: 1862-1875. DOI: 10.1093 / cercor / bhr269
  341. 32. Koschützki D, Леман К., Петерс л, Рыхтэр S, Tenfelde-Podehl D і інш. (2005) Засяроджанасць індэксы. У: Брандес U, Erlebach T, рэдактары, сеткавы аналіз: метадалагічныя асновы. Нью-Ёрк :. Springer-Verlag, аб'ём 3418, з 16-61.
  342. 33. Барада KW, Вольф А.М. (2001) Унясенне змяненняў у прапанаваных дыягнастычных крытэрыяў інтэрнэт-залежнасці. Cyberpsychol Behav 4: 377-383. DOI: 10.1089 / 109493101300210286
  343. 34. Да СН, Лю ГХ, Сяо S, JY ен, Ян МДж, і інш. (2009) Мозг activitives, звязаны з гульнявым прымушэннем онлайн гульнявой залежнасці. J Psychiatr Res 43: 739-747. DOI: 10.1016 / j.jpsychires.2008.09.012
  344. 35. Маладыя KS (1998) Злоўленыя ў Сеткі: Як распазнаць прыкметы Інтэрнэт-залежнасць і выйгрышную стратэгію для аднаўлення. John Wiley і Sons.
  345. 36. Patton JH, Stanford MS, Barratt ES (1995) Фактарная структура шкалы імпульсіўнасці Барата. J Clin Psychol 51: 768-774. doi: 10.1002 / 1097-4679 (199511) 51: 6 <768 :: help-jclp2270510607> 3.0.co; 2-1
  346. 37. Хуан X, Zhang Z (2001) укладальнік інвентара кіравання утилизируемым падлеткавы часу. Acta Psychol Sin 33: 338-343.
  347. 38. Goodman R (1997) Моцныя і цяжкасць апытальнік: аналітычная запіска. J Дзіцячы Psychol Псіхіятрыя 38: 581-586. DOI: 10.1111 / j.1469-7610.1997.tb01545.x
  348. 39. Эпштейн Н.Б., Baldwin Л.М., біскуп DS (1983) Прылада МакМастер сям'і Ацэнка. J Сямейных Ф Ther 9: 171-180. DOI: 10.1111 / j.1752-0606.1983.tb01497.x
  349. 40. Ян CG, Занг YF (2010) DPARSF: а MATLAB прылады для аналізу дадзеных «трубаправода» спачываюць стан фМРТа. Пярэдняя сістэму Neurosci 4: 13. DOI: 10.3389 / fnsys.2010.00013
  350. 41. Песня XW, Dong ZY, Long XY, Li SF, Цзо XN і інш. (2011) Астатняй: Інструментар адпачынку стан функцыянальнай магнітна-рэзанансная тамаграфія апрацоўкі дадзеных. PLoS ONE 6: e25031. DOI: 10.1371 / journal.pone.0025031
  351. 42. Магутнасць JD, Barnes KA, Снайдэр AZ, Schlaggar BL, Пэтэрсан SE (2012) Ілжывыя але сістэматычныя карэляцыі ў функцыянальнай складнасці MRI сетак ўзнікаюць з аб'екта руху. Neuroimage 59: 2142-2154. DOI: 10.1016 / j.neuroimage.2011.10.018
  352. 43. Tzourio-Mazoyer N, Landeau У, D Papathanassiou, Кривелло Р, Etard О, і інш. (2002) Аўтаматызаваная анатамічны маркіроўка актывацый у SPM з выкарыстаннем макраскапічнага анатамічнага Парцэляцыя ў MNI МРТ аднаго аб'екта здымкі мозгу. Neuroimage 15: 273-289. DOI: 10.1006 / nimg.2001.0978
  353. 44. Ашар S, Баллмор E (2007) Эфектыўнасць і кошт эканамічны мозг функцыянальных сетак. PLoS вычи Biol 3: e17. DOI: 10.1371 / journal.pcbi.0030017
  354. 45. Бэссетт Д.С., Мэер-Линденберг А, Ахард S, Т Герцага, Баллмор Е (2006) Адаптыўная реконфігураціі фрактальнай малога свету чалавечага мозгу функцыянальных сетак. Proc Natl Acad Sci USA 103: 19518-19523. DOI: 10.1073 / pnas.0606005103
  355. 46. Лалы М, Sporns O (2010) Комплексныя сеткі мера складнасці мозгу: Выкарыстанне і інтэрпрэтацыя. Neuroimage 52: 1059-1069. DOI: 10.1016 / j.neuroimage.2009.10.003
  356. 47. Smit DJA, Стамэна CJ, Постум D, Бумсма DI, De Гиус ЕЕК (2008) Спадчыннасць з «малога свету» сетак у мозгу: Графік Тэарэтычны аналіз стану супакою ЭЭГ функцыянальнай складнасці. Hum Brain Mapp 29: 1368-1378. DOI: 10.1002 / hbm.20468
  357. 48. Чжан J, Ван-J, У Q, Куанг Вт, Хуанг Х, і інш. (2011) Парушаныя мазгавыя сеткі падлучэння ў лекава-vaive, першы эпізод вялікага дэпрэсіўнага расстройствы. Biol Psychiatry 70: 334-342. DOI: 10.1016 / j.biopsych.2011.05.018
  358. 49. Latora У, Marchiori М (2001) Эфектыўнае паводзіны малога свету сетак. Phys Rev Lett 87: 198701. DOI: 10.1103 / physrevlett.87.198701
  359. 50. Watts DJ, Строгац SH (1998) Калектыўная дынаміка «малы свет» сеткі. Прырода 393: 440-442. DOI: 10.1038 / 30918
  360. 51. Ён Y, Ван-J, Ван L, Chen ZJ, Ян С. і інш. (2009) Здабыццё instrinsic модульнай арганізацыі спантаннай актыўнасці галаўнога мозгу ў людзей. PLoS ONE 4: 1-17. DOI: 10.1371 / journal.pone.0005226
  361. 52. Гонг G, Ружа-Нето P, Карбонелл F, Chen ZJ, Ён Y і інш. (2009) Узрост і гендэрныя адрозненні ў коркавым анатамічнай сеткі. J Neurosci 29: 15684-15693. DOI: 10.1523 / jneurosci.2308-09.2009
  362. 53. Tian L, Wang J, Ян C, Ён Y (2011) Hemisphere- і гендэрныя адрозненні ў малым свеце сетках мозгу: якія спачываюць стан функцыянальнай МРТ даследаванне. Neuroimage 54: 191-202. DOI: 10.1016 / j.neuroimage.2010.07.066
  363. 54. Чжу Вт, Вэнь Вт, Ён Y, Ся А, Анстей KJ, і інш. (2012) Змена тапалагічных мадэляў у нармальным старэнні з выкарыстаннем буйнамаштабных структурных сетак. Neurobiol Старэнне 33: 899-913. DOI: 10.1016 / j.neurobiolaging.2010.06.022
  364. 55. Хаясака S, Laurienti PJ (2010) Параўнанне характарыстык паміж сеткай і вобласці-вокселей аснове аналізу ў спачываюць дзяржаўных FMRI дадзеных. Neuroimage 50: 499-508. DOI: 10.1016 / j.neuroimage.2009.12.051
  365. 56. Fornito А, Залескі А, Баллмор ЕТ (2010) Сетка маштабавання эфектаў ў графіку аналітычных даследаванняў чалавечага спакою дадзеных аб стане МРТ. Пярэдняя сістэму Neurosci 4: 22. DOI: 10.3389 / fnsys.2010.00022
  366. 57. Залескі А, Fornito А, Хардзінг IH, кокков л, Yücel М., і інш. (2010) Усяго-мазгавая анатамічных сетку: Ці мае значэнне выбару вузлоў? Neuroimage 50: 970-983. DOI: 10.1016 / j.neuroimage.2009.12.027
  367. 58. Dosenbach NUF, Nardos У, Коэн А.Л., выстава Д.А., Магутнасць JD, і інш. (2010) Прагназаванне сталасці індывідуальнага мозгу з дапамогай фМРТ. Навука 329: 1358-1361. DOI: 10.1126 / science.1194144
  368. 59. Маслаў S, Sneppen К (2002) Спецыфічнасць і стабільнасць у тапалогіі бялковых сетак. Навука 296: 910-913. DOI: 10.1126 / science.1065103
  369. 60. Бакнер Р.Л., Эндру-Ханна Дж.Р., Шактэр Д.Л. (2008) Сетка рэжыму мозгу па змаўчанні: анатомія, функцыі і значэнне для хваробы. Ann NY Acad Sci 1124: 1–38. doi: 10.1196 / аналы.1440.011
  370. 61. Greicius MD, Красій B, Reiss AL, Менон V (2003) Функцыянальная складнасць у якія спачываюць мозгу: аналіз сеткі ў рэжыме па змаўчанні гіпотэзы. Proc Natl Acad Sci USA 100: 253-258. DOI: 10.1073 / pnas.0135058100
  371. 62. Raichle М.Е., Маклауд А.М., Снайдэр А.З., Пауэрс WJ, Gusnard Д. А., і інш. (2001) Рэжым па змаўчанні функцыі мозгу. Proc Natl Acad Sci USA 98: 676-682. DOI: 10.1073 / pnas.98.2.676
  372. 63. Кірмаш Д.А., Dosenbach NUF, царква JA, Cohen AL, Brahmbhatt S і інш. (2007) Развіццё розных сетак кіравання праз сегрэгацыі і інтэграцыю. Proc Natl Acad Sci USA 104: 13507-13512. DOI: 10.1073 / pnas.0705843104
  373. 64. Fair DA, Cohen AL, Магутнасць JD, Dosenbach NUF, царква JA, і інш. (2009) Функцыянальныя сеткі мозгу развіваюцца з «мясцовых» размеркаванай арганізацыі. PLoS вычи Biol 5: e1000381. DOI: 10.1371 / journal.pcbi.1000381
  374. 65. Кэлі AC, Di Martino A, Uddin LQ, Zarrar Shehzad1 DGG, Reiss PT, і інш. (2009) Развіццё пярэдняй пасавай звіліны функцыянальнай сувязі з позняга дзяцінства да пачатку дарослага жыцця. Cereb Cortex 19: 640-657. DOI: 10.1093 / cercor / bhn117
  375. 66. Supekar K, M Musen, Менон V (2009) Распрацоўка буйнамаштабных сетак функцыянальнага галаўнога мозгу ў дзяцей. PLoS Biol 7: e1000157. DOI: 10.1371 / journal.pbio.1000157
  376. 67. Андэрсан JS, Druzgal TJ, Froehlich А, DuBray МБ, Ланге Н, і інш. (2011) Памяншэнне межполушарной функцыянальнай сувязі аўтызму. Cereb Cortex 21: 1134-1146. DOI: 10.1093 / cercor / bhq190
  377. 68. Wilson TW, Rojas DC, Reite ML, Тил PD, Роджерс SJ (2007) Дзеці і падлеткі з аўтызмам дэманструюць зьніжаную MEG ўсталяваліся гама адказаў. Biol Psychiatry 62: 192-197. DOI: 10.1016 / j.biopsych.2006.07.002
  378. 69. Uddin LQ, Supekar Да, Менон У (2010) тыповая і атыповай развіццё функцыянальных сетак галаўнога мозгу чалавека: ідэі са стану спакою фМРТа. Пярэдняя сістэму Neurosci 4: 21. DOI: 10.3389 / fnsys.2010.00021
  379. 70. Uddin LQ, Supekar KS, Ryali S Менон V (2011) Дынамічная змена канфігурацыі структурных і функцыянальных сувязяў праз асноўныя нейрокогнитивный сетак мозгу з развіццём. J Neurosci 31: 18578-18589. DOI: 10.1523 / jneurosci.4465-11.2011
  380. 71. Лян М, Чжоу У, Т Цзян, Лю Z, Цянь L, і інш. (2006) Шырока распаўсюджаны функцыянальны disconnectivity пры шызафрэніі з адпачынку стану функцыянальнай магнітна-рэзананснай тамаграфіі. Neuroreport 17: 209-213. DOI: 10.1097 / 01.wnr.0000198434.06518.b8
  381. 72. Fingelkurts А.А., Fingelkurts А.А., Кивисаари Р, Т Аутти, Барысаў С, і інш. (2006) Павелічэнне і памяншэнне лакальнага аддаленага функцыянальнага злучэння на ЭЭГ альфа-і бэта-частотных дыяпазонаў ў пацыентаў з Опіоідные залежнасцю. Психофармакология 188: 42-52. DOI: 10.1007 / s00213-006-0474-4
  382. 73. Fingelkurts А.А., Fingelkurts А.А., Кивисаари Р, Т Аутти, Барысаў С, і інш. (2007) Опіоідные Вынікі высновы ў падвышанай лакальнай і дыстанцыйнай функцыянальнай сувязі на ЭЭГ альфа і бэта-частотных дыяпазонаў. Neurosci Res 58: 40-49. DOI: 10.1016 / j.neures.2007.01.011
  383. 74. Кэлі З, Цзо XN, Gotimer Да, Кокс CL, Лінча L, і інш. (2011) Зніжэнне межполушарной стану супакою функцыянальных сувязяў у кокаиновой залежнасці. Biol Psychiatry 69: 684-692. DOI: 10.1016 / j.biopsych.2010.11.022
  384. 75. Fair DA, Cohen AL, Church NUDJA, Miezin FM, Barch DM, et al. (2008) Архітэктура паспявання сеткі мозгу па змаўчанні. Proc Natl Acad Sci USA 105: 4028–4032. doi: 10.1073 / pnas.0800376105
  385. 76. Баллмор E, Sporns O (2009) Складаныя сеткі мозгу: Graph тэарэтычны аналіз структурных і функцыянальных сістэм. Нат Рэд Neurosci 10: 186-198. DOI: 10.1038 / nrn2575
  386. 77. Ён Y, Evans A (2010) Graph тэарэтычнае мадэляванне сувязі мозгу. Curr ОПИН Neurol 23: 341-350.
  387. 78. Stam CJ (2010) Характарыстыка анатамічных і функцыянальных сувязяў у галаўным мозгу: комплекс сеткі ў перспектыве. Int J Psychophysiol 77: 186-194. DOI: 10.1016 / j.ijpsycho.2010.06.024
  388. 79. сеткавай аналіз стану супакою функцыянальнай МРТ Ван-J, Цзо X, Y ён (2010) Графік на аснове. Пярэдняя сістэму Neurosci 4: 16. DOI: 10.3389 / fnsys.2010.00016
  389. 80. Latora У, Marchiori М (2003) Эканамічны свет малога паводзіны ў вагавых сетках. Eur Physical Journal B 32: 249-263. DOI: 10.1140 / epjb / e2003-00095-5
  390. 81. Тонони G, Эделмэн Г.М., Sporns Аб (1998) Складанасць і кагерэнтнасць: Інтэграцыя інфармацыі ў галаўным мозгу. Тэндэнцыі ў галіне кагнітыўных навук 2: 474-484. DOI: 10.1016 / s1364-6613 (98) 01259-5
  391. 82. МАЙБЕРГ HS (1997) Limbic-кортикальная дисрегуляция: прапанаваная мадэль дэпрэсіі. J Clin Neurosci нейропсихиатрии 9: 471-481.
  392. 83. Голдстеин РЗ, Томас D, Rajaram S, Cottone Л.А., Чжан L, і інш. (2007) Роля пярэдняй часткі пасавай звіліны і медыяльнай орбитофронтальные кары ў рэпліках апрацоўкі наркотыкаў у кокаиновой наркаманіі. Neuroscience 144: 1153-1159. DOI: 10.1016 / j.neuroscience.2006.11.024
  393. 84. Grüsser С.М., Wrase J, S Клейн, Герман Д, Смолка М. Н. і інш. (2004) Кью-індукаваныя актывацыю стриатуме і медыяльнай префронтальной кары звязана з наступным рэцыдывам ў абстынентных алкаголікаў. Психофармакология (Берл) 175: 296-302. DOI: 10.1007 / s00213-004-1828-4
  394. 85. Miedl SF, Фехр Т, Г Майер, Херрмэнн М (2010) Нейробиологические карэляты праблемы азартных гульняў у квазі-рэалістычным сцэнарыі, як блэкджек, выяўленыя фМРТ. Псіхіятрыя Res 181: 165-173. DOI: 10.1016 / j.pscychresns.2009.11.008
  395. 86. Matochik JA, Лондан А.Д., Элдрет Д.А., кадэцкі JL, Болль КІ (2003) Лобаў склад кортикальной тканіны ў абстынентных злоўжываюць какаінам: Даследаванне магнітна-рэзананснай тамаграфіі. Neuroimage 19. DOI: 10.1016 / s1053-8119 (03) 00244-1
  396. 87. Фудзивара Дж, Tobler П.Н., Тайра М, Иидзим Т, Цуцуй кі (2009) сегрэгіраваных і інтэграванае кадаваньне ўзнагароды і пакарання ў пасавай кары. J Neurophysiol 101: 3284-3293. DOI: 10.1152 / jn.90909.2008
  397. 88. Ю. З, Гупта Дж, Інь НН (2010) Роля медиодорсального таламуса ў часовай дыферэнцыяцыі ўзнагароджання навядзеннем дзеянняў. Пярэдняя Integr Neurosci 4: 14. DOI: 10.3389 / fnint.2010.00014
  398. 89. Corbit ЛГ, Muir ДЛ, Balleine BW (2003) Паразы медиодорсального таламуса і пярэдняе ядро ​​таламуса вырабляюць диссоциируемые эфекты на інструментальным кандыцыянавання ў пацукоў. Eur J Neurosci 18: 1286-1294. DOI: 10.1046 / j.1460-9568.2003.02833.x
  399. 90. Saper CB (2002) Цэнтральная вегетатыўная нервовая сістэма: свядомае вісцаральнай ўспрыманне і генерацыя вегетатыўнай мадэлі. Annu Rev Neurosci 25: 433-469. DOI: 10.1146 / annurev.neuro.25.032502.111311
  400. 91. Прамень ДП, ДЛ Прынц (1993) Арганізацыя праекцый ад медиодорсального ядра таламуса да арбітальным і медыяльнай префронтальной кары ў макак. J Камп Neurol 337: 1-31. DOI: 10.1002 / cne.903370102
  401. 92. Рулоны ЮТ (2004) Функцыя орбитофронтальной кары. Мозг Cogn 55: 11-29. DOI: 10.1016 / s0278-2626 (03) 00277-х
  402. 93. Dong G, J Huang, Du X (2012) Змены ў рэгіянальнай аднастайнасці дзейнасці спачынку стану мозгу ў інтэрнэт гульнявых наркаманаў. Behav Brain электрарэлаксацыйны 18: 8-41. DOI: 10.1186 / 1744-9081-8-41
  403. 94. Steriade M, Ллайнас RR (1998) Функцыянальныя стану таламуса і звязанага з ім нейронавага ўзаемадзеяння. Physiol Rev 68: 649-742.
  404. 95. Штэйн Т, Moritz С, М Куіглі, Корд D, Хотон У, і інш. (2000) Функцыянальная складнасць ў таламуса і гіпакампа вывучалі з функцыянальнай МРТ. AJNR Am J Neuroradiol 21: 1397-1401.
  405. 96. Берджэс Н, Магуайр Э.А., О'Кіф Дж. (2002) Гіпакамп чалавека і прасторавая і эпізадычная памяць. Нейрон 35: 625–641. doi: 10.1016 / s0896-6273 (02) 00830-9
  406. 97. Уорбертон EC, Baird A, Morgan A, Muir JL, Aggleton JP (2001) Амерыканскае грамадства гастраінтэстынальны важнасці hippocumpas і пярэдняе ядро ​​таламуса для ўсіх allocentric прасторавага навучання: Дадзеныя з адключальнага даследаванні на пацуках. J Neurosci 21: 7323-7330.
  407. 98. Гараван Н, R Хестер, Мэрфі Да, Фассбендер З, Кэлі С (2006) Індывідуальныя адрозненні ў функцыянальнай нейроанатомии інгібіруе кантролю. Brain Res 1105: 130-142. DOI: 10.1016 / j.brainres.2006.03.029
  408. 99. Менон V, Адлеман Н.Е., Белы CD, Glover GH, Reiss AL (2001) Актывацыя мозгу, звязаная з памылкамі, падчас задачы тармажэння рэакцыі Go / NoGo. Карта мазгоў Хум 12: 131–143. doi: 10.1002 / 1097-0193 (200103) 12: 3 <131 :: help-hbm1010> 3.0.co; 2-c
  409. 100. Уитфилд-Gabrieli S, Ford JM сеткавая актыўнасць (2012) Рэжым па змаўчанні і магчымасці падключэння ў псіхапаталогіі. Annu Rev Clin Psychol 8: 49-76. DOI: 10.1146 / annurev-clinpsy-032511-143049
  410. 101. Дын X, Лі SW (2013) Какаін залежнасць, звязаная прайграваным ўчасткі мозгу ненармальнай па змаўчанні рэжыму сеткі функцыянальнай складнасці: A ических даследчая групы з рознымі мадэльнымі замовамі. Neurosci Lett 548: 110-114. DOI: 10.1016 / j.neulet.2013.05.029
  411. 102. Ма Н, Лю У, фу ХМ, Лі Н, Ван СХ, і інш. (2011) Анамальныя мозг сетку па змаўчанні рэжым функцыянальнае злучэнне ў наркаманаў. PLoS ONE 6: e16560. DOI: 10.1371 / journal.pone.0016560
  412. 103. Tschernegg М, Крон JS, Eigenberger Т, Schwartenbeck Р, Fauth-Бюлер М., і інш. (2013) Анамалія функцыянальных сетак мозгу ў гульняманіі: граф-тэарэтычны падыход. Пярэдняя Hum Neurosci 7: 625. DOI: 10.3389 / fnhum.2013.00625
  413. 104. Колбаў B, Whishaw IQ (1998) Пластычнасць мозгу і паводзіны. Annu Rev Psychol 49: 43-64. DOI: 10.1146 / annurev.psych.49.1.43
  414. 105. Шоў CA, Мак-Ичерн J, рэдактары (2001) Да тэорыі нейропластики. Псіхалогія Press.
  415. 106. Колба У, Гіб R (2003) Пластычнасць мозгу і паводзіны. Цёк Dir Psychol Sci 12: 1-5. DOI: 10.1111 / 1467-8721.01210
  416. 107. Колба У, Гіб R (2011) Пластычнасць мозгу і паводзіны ў развіваецца галаўным мозгу. J Can Acad Дзіця Adolesc Псіхіятрыя 20: 265-276.
  417. 108. Robinson TE, Берридж KC (1993) нейронавая аснова цягі да наркотыку: тэорыя стымулу-сенсібілізацыя наркаманіі. Brain Res Rev 18: 247-291. DOI: 10.1016 / 0165-0173 (93) 90013-р
  418. 109. Алаві С.С., Мараці М.Р. (2011) Уплыў псіхіятрычных сімптомаў на засмучэнне Інтэрнэт-залежнасці ў студэнтаў ВНУ Ісфахана. J Res Med Sci 16: 793–800.
  419. 110. Эгер О, Раўтэрберг М (1996) Інтэрнэт-паводзіны і залежнасць. Тэхнічны даклад, Падраздзяленне псіхалогіі працы і арганізацыйнай псіхалогіі (IFAP), Швейцарскі федэральны тэхналагічны інстытут (ETH), Цюрых.
  420. 111. Питри H, Ганна D (1998) Інтэрнэт «наркаманія»: Наступствы полу, ўзросту, дэпрэсіі і интроверсии. У: British Psychological Society Лонданскай канферэнцыі. Лондан, Вялікабрытанія: Брытанскі псіхалагічны грамадства. Дакумент, прадстаўлены на канферэнцыі Брытанскага псіхалагічнага грамадства ў Лондане.