Kommentare: fMRT-Scans finden Anomalien im Gehirn von Menschen mit Internet-Suchtstörung.
Chin Med J (Engl). 2010 Jul; 123 (14): 1904-8.
Liu J, Gao XP, Osunde I, Li X, Zhou SK, Zheng HR, Li LJ.
Quelle
Institut für psychische Gesundheit, Zweites Xiangya-Krankenhaus, Central South University, Changsha, Hunan 410011, China.
Abstract:
Hintergrund:
Die Internetadditionsstörung (IAD) entwickelt sich derzeit zu einem ernsten psychischen Problem bei chinesischen Jugendlichen. Die Pathogenese der IAD bleibt jedoch unklar. Der Zweck dieser Studie war die Anwendung der Methode der regionalen Homogenität (ReHo), um die enzephalischen Funktionsmerkmale von IAD-Studenten im Ruhezustand zu analysieren.
Methoden:
Eine funktionelle Magnetresonanztomographie (fMRT) wurde bei 19 IAD-Studenten und 19 Kontrollpersonen im Ruhezustand durchgeführt. Die ReHo-Methode wurde verwendet, um die Unterschiede zwischen dem durchschnittlichen ReHo in zwei Gruppen zu analysieren.
Ergebnisse:
Die folgenden vergrößerten ReHo-Gehirnregionen wurden in der IAD-Gruppe im Vergleich zur Kontrollgruppe gefunden: Kleinhirn, Hirnstamm, rechter Gyrus cinguli, bilateraler Parahippocampus, rechter Frontallappen (Gyrus rectus, Gyrus frontalis inferior und Gyrus frontalis mittel), linker Gyrus frontalis superior, linker Precuneus , rechter Gyrus postcentralis, rechter mittlerer Gyrus occipitalis, rechter Gyrus temporalis inferior, linker Gyrus temporalis superior und Gyrus temporalis media. Die verminderten ReHo-Gehirnregionen wurden in der IAD-Gruppe im Vergleich zur Kontrollgruppe nicht gefunden.
Schlussfolgerungen:
Es gibt Anomalien in der regionalen Homogenität bei IAD-College-Studenten im Vergleich zu den Kontrollen und eine Verbesserung der Synchronisation in den meisten Gehirnregionen. Die Ergebnisse spiegeln die funktionelle Veränderung des Gehirns bei IAD-Studenten wider. Die Zusammenhänge zwischen der Verbesserung der Synchronisation zwischen Kleinhirn, Hirnstamm, limbischem Lappen, Frontallappen und Apikallappen können mit Belohnungswegen zusammenhängen.
Die Nutzung des Internets hat in den letzten Jahren erheblich zugenommen. Daten des China Internet Network Information Center (Stand 31. Dezember 2008) zeigten, dass 298 Millionen Menschen online gegangen waren, 60 % davon waren Teenager unter 30 Jahren. Angesichts der steigenden Zahl von Internetnutzern hat das Problem der Internetsuchtstörung große Aufmerksamkeit bei Psychiatern, Pädagogen und der Öffentlichkeit auf sich gezogen. Die Internetadditionsstörung entwickelt sich derzeit zu einem ernsten psychischen Problem bei chinesischen Jugendlichen. Chou und Hsiao1 berichteten, dass die Inzidenzrate von Internetsucht unter taiwanesischen College-Studenten bei 5.9 % lag. Wu und Zhu2 identifizierten 10.6 % der chinesischen Studenten als Internetsüchtige. Die Pathogenese der IAD bleibt jedoch unklar.
Allerdings hat die fMRT im Ruhezustand in letzter Zeit mehr Aufmerksamkeit auf sich gezogen, da die Studienteilnehmer angewiesen werden, während der fMRT-Untersuchung einfach bewegungslos zu bleiben und die Augen geschlossen zu halten. Daher hat die Ruhezustands-fMRT den praktischen Vorteil der klinischen Anwendung. In der vorliegenden Ruhezustands-fMRT-Studie wurde eine neu veröffentlichte Methode der regionalen Homogenität (ReHo) verwendet, um das blutsauerstoffgehaltsabhängige (BOLD) Signal des Gehirns zu analysieren.3 Es besteht die Hoffnung, dass die Ruhezustands-fMRT neue Einblicke in das ermöglichen wird Pathophysiologie der IAD.
METHODEN
Themen
Gemäß den modifizierten YDQ-Kriterien von Beard und Wolf3 von Juli 2008 bis Mai 2009 19 IAD (11 Männer und 8 Frauen; Durchschnittsalter von (21.0 ± 1.3) Jahren mit einer Spanne von 18 bis 25 Jahren) und 19 geschlechtsgleiche Probanden (Durchschnittsalter (20.0 ± 1.8) Jahre mit einer Spanne von 18 bis 25 Jahren) wurden in unserem Krankenhaus einer fMRT im Ruhezustand unterzogen. Die Probanden waren laut Edinburgh Inventory alle Rechtshänder. Keiner der Probanden nahm Medikamente ein, die die Erregbarkeit des Gehirns beeinträchtigen könnten. Alle Probanden hatten eine normale neurologische Untersuchung. Sie erfüllten die folgenden Einschlusskriterien: 1) Die Top-5-Kriterien müssen im Diagnosefragebogen für Internetsucht erfüllt sein (Bart3 – „5+1-Kriterien“) und eines der verbleibenden drei Kriterien erfüllen. 2) Die Anfallsdauer betrug 6 Monate lang ≥3 Stunden pro Tag. 3) Die soziale Funktion ist erheblich beeinträchtigt, einschließlich einer Verschlechterung der schulischen Leistung, und es ist nicht möglich, das normale schulische Lernen aufrechtzuerhalten. Die Probanden berichteten über keine neurologischen Erkrankungen wie Schizophrenie, Depression und Substanzabhängigkeit oder psychiatrische Störungen in der Vorgeschichte. Es gab keinen statistisch signifikanten Unterschied in Alter, Geschlecht oder Bildungsniveau zwischen der IAD-Gruppe und der Kontrollgruppe. Das Forschungskomitee des Zweiten Xiangya-Krankenhauses der Central South University genehmigte die Studie. Alle Probanden gaben ihr schriftliches Einverständnis zur Studie.
MRT-Screening
Die Bilder wurden mit einem 3.0-T-Siemens-Tesla-Trio-Tim-Scanner mit Hochgeschwindigkeitsverläufen aufgenommen. Der Kopf des Teilnehmers wurde mit einer Standard-Kopfspule positioniert. Zur Einschränkung der Kopfbewegung wurde eine Schaumstoffpolsterung bereitgestellt. Bei jedem Probanden wurden hochauflösende axiale T1- und T2-gewichtete Bilder aufgenommen. Während der fMRT im Ruhezustand wurden die Probanden angewiesen, die Augen geschlossen zu halten, bewegungslos zu bleiben oder nichts Bestimmtes zu denken. Die folgenden Parameter wurden für die axiale anatomische T1-Bildgebung verwendet: 3080/12 ms (TR/TE), 36 Schichten, 256×256 Matrix, 24 cm Sichtfeld (FOV), 3 mm Schnittdicke und 0.9 mm Spalt, 1 NEX, Flipwinkel=90. An den gleichen Stellen wie anatomische Schnitte wurden Funktionsbilder mithilfe einer echoplanaren Bildgebungssequenz mit den folgenden Parametern aufgenommen: 3000/30 ms (TR/TE), 36 Schnitte, 64×64-Matrix, 24 cm Sichtfeld (FOV), 3 mm Abschnittsdicke und 0.9 mm Spalt, 1 NEX, Flipwinkel=90. Jeder fMRT-Scan dauerte 9 Minuten.
statistische Analyse
Die Daten der fMRT jedes Probanden enthielten 180 Zeitpunkte. Die ersten fünf Zeitpunkte der fMRT-Daten wurden aufgrund der Instabilität des anfänglichen MRT-Signals und der Anpassung der Teilnehmer an die Umgebung verworfen, so dass 175 Bände übrig blieben. Die restlichen 175 Bände wurden mit der Software Statistical Parametric Mapping 2 (SPM2) (Universität London, Großbritannien) vorverarbeitet. Sie wurden schichtzeitkorrigiert und zur Bewegungskorrektur auf das erste Bild jeder Sitzung ausgerichtet, räumlich auf MNI normalisiert und mit einem Gauß-Filter von 8 mm Halbwertsbreite (FWHM) geglättet, um Rauschen und Restunterschiede zu reduzieren in der Kreisanatomie. Alle Probanden hatten während des gesamten fMRT-Scans eine maximale Verschiebung in X, Y, Z und 0.5° Winkelbewegung von weniger als 1.0 mm. Es wurden keine Probanden ausgeschlossen. Ein zeitlicher Filter (0.01 Hz < f < 0.08 Hz) wurde angewendet, um niederfrequente Drifts und physiologisches hochfrequentes Rauschen zu entfernen.
Wir haben Kendalls Konkordanzkoeffizient (KCC)4 verwendet, um die regionale Homogenität der Zeitreihe eines bestimmten Voxels mit seinen nächsten 26 Nachbarvoxeln voxelweise zu messen. Der KCC kann mit der folgenden Formel berechnet werden:
Wobei W der KCC eines Clusters ist, im Bereich von 0 bis 1; Ri ist der Summenrang des i-ten Zeitpunkts, n ist die Anzahl der Zeitpunkte jeder Voxel-Zeitreihe (hier n=175); =((n+1))/2 ist der Mittelwert der Ri; k ist die Anzahl der Voxel im Cluster (hier k=27). Für jeden Probandendatensatz wurde eine individuelle W-Karte Voxel für Voxel erstellt. Das obige Programm wurde in Matrix Laboratory (MATLAB, MathWorks Inc., Natick, USA) codiert.
Um den ReHo-Unterschied zwischen den IADs und den Kontrollen zu untersuchen, wurde für die einzelnen ReHo-Karten Voxel für Voxel ein Zwei-Stichproben-t-Test mit Zufallseffekt der zweiten Ebene durchgeführt. Die resultierende statistische Karte wurde auf einen kombinierten Schwellenwert von P <0.001 und eine minimale Clustergröße von 270 mm3 festgelegt, was zu einem korrigierten Schwellenwert von P <0.05 führt.
ERGEBNISSE
Bei allen Probanden konnte mit der hochauflösenden T1- und T2-gewichteten MRT keine signifikante pathologische Veränderung festgestellt werden. Die IAD-Gruppe zeigte im Ruhezustand im Vergleich zur Kontrollgruppe eine Vergrößerung der Hirnregionen in ReHo. Das erhöhte ReHo war über das Kleinhirn, den Hirnstamm, den rechten Gyrus cinguli, den bilateralen Parahippocampus, den rechten Frontallappen (Gyrus rektum, Gyrus frontalis inferior und Gyrus frontalis mittel), den Gyrus frontalis superior links, den Präcuneus links, den Gyrus postcentralis rechts und den Gyrus occipitalis rechts verteilt , rechter Gyrus temporalis inferior, linker Gyrus temporalis superior und mittlerer Gyrus temporalis. Die verminderte ReHo in der IAD-Gruppe wurde nicht gefunden (Abbildung und Tabelle).
Figur. Verschiedene Bereiche im Gehirn mit erhöhtem ReHo in kombinierten Bildern von IADs und Kontrollen, die mit der SPM2-Software aufgenommen wurden. A: Kleinhirn. B: Hirnstamm. C: rechter Gyrus cinguli. D: rechter Parahippocampus. E: linker Parahippocampus. F: linker oberer Frontalgyrus. Diese Regionen haben den höheren ReHo-Wert: IADs > Kontrollen. L: links. R: richtig. Blaue Kreuzformen stehen für aktive Gehirnregionen. Ein t-Test mit einer Stichprobe wurde auf den einzelnen ReHo-Karten Voxel für Voxel zwischen den IADs und den Kontrollen durchgeführt. Die Daten der beiden Gruppen wurden mithilfe des T-Tests bei zwei Stichproben getestet. Die endgültige statistische Karte wurde auf einen kombinierten Schwellenwert von P <0.001 und eine minimale Clustergröße von 270 mm3 festgelegt, was zu einem korrigierten Schwellenwert von P <0.05 führt.
Tisch. Gehirnregionen mit abnormaler regionaler Homogenität bei IADs im Vergleich zu den Kontrollen
DISKUSSION
ReHo-Methode über fMRT
ReHo-Methode, eine neue Methode zur Analyse der fMRT-Daten im Ruhezustand.4 Die grundlegende theoretische Hypothese der ReHo-Methode ist, dass ein gegebenes Voxel seinen Nachbarn zeitlich ähnlich ist. Es misst den ReHo der Zeitreihe des regionalen BOLD-Signals. Daher spiegelt ReHo eher die zeitliche Homogenität des regionalen BOLD-Signals als seine Dichte wider. ReHo kann die Aktivität in den verschiedenen Gehirnregionen erkennen. Die ReHo-Methode wurde bereits erfolgreich bei der Untersuchung von Parkinson, Alzheimer, Depression, Aufmerksamkeitsdefizit-Hyperaktivitätsstörung, Schizophrenie und Epilepsie eingesetzt.5-10 Allerdings wurde noch nie die Gehirnaktivität von IAD mithilfe der Ruhezustands-fMRT nachgewiesen.
Merkmale und Bedeutung der vergrößerten ReHo-Gehirnregionen bei IAD im Vergleich zu den Kontrollen
Im Vergleich zu den Kontrollen stellte die Versuchsgruppe fest, dass die vergrößerten ReHo-Gehirnregionen über das Kleinhirn, den Hirnstamm, den rechten Gyrus cinguli, den bilateralen Parahippocampus, den rechten Frontallappen (Gyrus rektum, Gyrus frontalis inferior und Gyrus frontalis mittel) und den Gyrus frontalis superior links verteilt waren , linker Precuneus, rechter Gyrus postcentralis, rechter mittlerer Gyrus occipitalis, rechter Gyrus temporalis inferior, linker Gyrus temporalis superior und Gyrus temporalis media. Es stellt die Steigerung der Nervenaktivität dar.
Studien haben gezeigt, dass das Kleinhirn über hochgradige kognitive Funktionen verfügt,11-12 wie z. B. das Sprachbewusstsein und so weiter. Zwischen dem Kleinhirn und dem Gehirn besteht eine umfassende funktionelle Verbindung, die in gewissem Maße zur Regulierung der kognitiven Aktivität, des Denkens und der Emotionen beiträgt. Es gibt faserige Verbindungen zwischen Mittelhirn und Kleinhirn, Kleinhirn und Thalamus, Kleinhirn und Großhirn, z. B. Präfrontallappen. Forscher haben den Zusammenhang zwischen strukturellen Anomalien des Kleinhirns und der klinischen Manifestation bestimmter psychischer Erkrankungen entdeckt.13 Studien haben bei Patienten mit Schizophrenie ergeben, dass die Verbindungen zwischen Präfrontallappen und Kleinhirn sowie zwischen Kleinhirn und Thalamus geschwächt waren, die Verbindung zwischen Thalamus und Präfrontallappen jedoch verstärkt war.14
Der zum limbischen System gehörende Gyrus cinguli befindet sich an der Spitze des Corpus callosum. Zusammen mit dem Gyrus parahippocampus galt er als Übergangsregion zwischen heterotypischem Kortex und Neokortex, der auch als Mesokortex bekannt ist. Das vordere Cingutata reguliert Reaktionen und dient als sensorischer Integrator bei der Wahrnehmungsregulation. Die anterior cingulierte Hauptfunktion ist die Überwachung von Konflikten. Das hintere Cingulum war am Prozess des visuellen Sinnes und der Sensomotorik beteiligt.15-18
Mesencephalon und Subiculum hippocampi spielen eine wichtige Rolle im mesolimbischen dopaminergen System. Der ventrale Tegmentalkern ist ein wichtiger Teil des Belohnungswegs und es bestehen umfangreiche Verbindungen zwischen dem Mittelhirn und dem Kleinhirn sowie dem Mittelhirn und dem Großhirn. Die Verbesserung der Reaktivitätssynchronisation des Mittelhirns, des Kleinhirns, des Gyrus cinguli und des Gyrus parahippocampus steht im Einklang mit dem Belohnungsweg für die Substanzaddition. Es deutete darauf hin, dass sich die Verbindungen des Belohnungspfads bei IAD bis zu einem gewissen Grad verbesserten.
Die Studie ergab einen erhöhten ReHo-Wert im Schläfen- und Hinterkopfbereich, was auf eine erhöhte Synchronisation in der IAD-Gruppe im Vergleich zur Kontrollgruppe schließen lässt. Dies kann durch das Verhalten des Süchtigen verursacht werden, z. B. durch häufiges Aufrufen des Netzwerkbilds, das Genießen der lauten Internetbar oder des Spielsounds. Das Seh- und Hörzentrum, das über längere Zeit immer wieder gereizt wurde, wird leicht überreizt oder weist eine erhöhte Erregbarkeit auf. Die Hauptfunktion des Temporallappens besteht darin, die Sinneswahrnehmung einschließlich der visuellen und auditiven Verarbeitung durch den primären und sekundären zugehörigen Kortex zu regulieren. Das erhöhte ReHo im Kortex des Schläfenlappens dient als positiver verstärkender Faktor, um sich als Internetsüchtiger zu offenbaren. Die sich wiederholenden Verhaltensweisen von IAD beim Surfen im Internet verdienen weitere Forschung.
Durch fMRT fanden Bartzokis et al.19 heraus, dass das Volumen des Frontallappens und des Temporallappens bei kokain- und amphetaminabhängigen Personen signifikant reduziert war, während die graue Substanz des Temporallappens bei kokainabhängigen Personen offensichtlich mit zunehmendem Alter abnahm. Es deutete darauf hin, dass eine Kokainabhängigkeit die Reduzierung der grauen Substanz des Schläfenlappens beschleunigen kann und dass die Reduzierung des Frontallappens und des Schläfenlappens ein Erkennungsmerkmal für Suchtverhalten sein kann. Die Variation von ReHo im Kortex des Temporallappens eines Internetsüchtigen kann ein frühes Anzeichen für eine Veränderung der Hirnstruktur sein und in gewissem Maße auf eine Anomalie der Gehirnfunktion hinweisen. Modell et al.20 entdeckten durch fMRT eine Aktivierung zwischen dem Nucleus caudatus, den Corpora striata, dem Thalamencephalon und der Kortikalis des Frontallappens bei Alkohol- und Drogenabhängigen. Tremblay und Schultz21 fanden heraus, dass die Funktion der Orbitalgyri des Frontallappens mit der Belohnung zusammenhängt und dass die Schädigung der Orbitalgyri des Frontallappens zu einer verminderten Hemmung und einem geringeren Impuls führen kann.
Im Vergleich zum normalen Menschen zeigt das erhöhte ReHo in bestimmten Regionen des Frontallappens und des Parietallappens eine fortgeschrittene Synchronisation als normalerweise. Der Cortex des Frontallappens, die komplexeste und am weitesten entwickelte Neocortex-Region, nimmt auch die afferenten Nervenfasern vom Parietallappen, Temporallappen, Okzipitallappen und dem sensorischen Lateroassoziationscortex in der Nähe von Brodman 1, 2 und 3 auf als limbischer Latero-Assoziationskortex, einschließlich Gyrus cinguli, Gyrus parahippocampus und dessen efferente Nervenfasern zum Striatum und zur Brücke reichen. Es ist der wesentliche Gehirnbereich für die Impulskontrolle.22-24
Verschiedene Studien fanden heraus, dass der Parietallappen in einer abgestimmten Beziehung zur visuellen und räumlichen Aufgabe steht. Die Positionsänderung des betreffenden Objekts könnte zu einer starken Aktivierung des oberen Parietalkortex auf beiden Seiten führen.25,26 Mittels fMRT entdeckten Zheng et al.27, dass der Apikallappen eine Rolle spielt eine dominierende Rolle, wenn das Gehirn mit dem Kurzzeitgedächtnis befasst war. Die Neuroanatomie ergab, dass der dorsale Präfrontallappen die Projektion von Assoziationsfasern vom Apikallappen akzeptierte und der primäre visuelle Kortex die räumlichen Eigenschaften (in den durch den Sehweg transformierten visuellen Informationen) an den assoziierten Kortex des Apikallappens übermittelte und dort die räumliche Wahrnehmung bildete die selbe Zeit. Schließlich werden die integrierten räumlichen Informationen an den dorsalen Präfrontallappen weitergeleitet, um das räumliche Gedächtnis zu bilden. Mit einem Wort vervollständigten visuelle Informationen die Verarbeitung der Positions- und Raumbeziehungen im oberen hinteren Kortex über den dorsalen Weg.28
Basierend auf der verfügbaren Literatur und den Ergebnissen dieses Experiments gehen wir davon aus, dass die Bilder und der Ton über bestimmte auditive und visuelle Leitungsbahnen eingegeben werden. Im Parietallappen werden konkrete Sinne wie Farbe, relative räumliche Lage und Raumwahrnehmung ausgebildet. Am Ende breiten sich Signale an den Frontallappen aus, um die weitere Verarbeitung wie die nächste Entscheidung, Planung und Ausführung fortzusetzen. Die häufige Aktivierung dieser Gehirnregionen der Internetsüchtigen führt zu einer Verbesserung der Synchronisation in diesen Regionen. Die Verbesserung der Synchronisation zwischen Kleinhirn, Hirnstamm, limbischem Lappen, Frontallappen und Apikallappen kann mit Belohnungswegen verbunden sein, und ihre konkreten Mechanismen müssen durch weitere Studien bestätigt werden.
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass diese Forschung die Ruhezustands-fMRT-Methode zur Datenerfassung und die ReHo-Methode zur Datenanalyse anwendete. Wir entdeckten, dass es bei IAD-College-Studenten im Vergleich zur Kontrollgruppe Anomalien in der regionalen Homogenität gab. In den meisten Gehirnregionen kommt es zu einer Verbesserung der Synchronisation. Die Ergebnisse spiegeln die funktionelle Veränderung des Gehirns bei IAD-College-Studenten wider und die Verbesserung der Synchronisation zwischen Kleinhirn, Hirnstamm, limbischem Lappen, Frontallappen und Apikallappen könnte für Belohnungswege relevant sein. Diese Studie bietet eine neue Methode und Idee zur Untersuchung der Ätiologie von IAD und bestätigt die Möglichkeit, ReHo gleichzeitig auf präklinische und klinische IAD-Studien anzuwenden.
REFERENZEN
1. Chou C, Hsiao MC. Internetsucht, -nutzung, -befriedigung und -vergnügen: der Fall taiwanesischer College-Studenten. Comput Educ 2000; 35: 65-80.
2. Wu HR, Zhu KJ. Pfadanalyse zu verwandten Faktoren, die bei College-Studenten eine Internetsuchtstörung verursachen. Chin J Pub Health (Chin) 2004; 20: 1363-1364.
3. Bart KW, Wolf EM. Änderung der vorgeschlagenen Diagnosekriterien für Internetsucht. Cyberpsychol Behav 2001; 4: 377-383.
4. Zang Y, Jiang T, Lu Y, He Y, Tian L. Regionaler Homogenitätsansatz für die fMRI-Datenanalyse. NeuroImage 2004; 22: 394-400.
5. Wu T, Long X, Zang Y, Wang L, Hallett M, Li K, et al. Regionale Homogenitätsveränderungen bei Patienten mit Parkinson-Krankheit. Hum Brain Mapp 2009; 30: 1502-1510.
6. Liu Y, Wang K, Yu C, He Y, Zhou Y, Liang M, et al. Regionale Homogenität, funktionelle Konnektivität und bildgebende Marker der Alzheimer-Krankheit: eine Übersicht über fMRT-Studien im Ruhezustand. Neuropsychologia 2008; 46: 1648-1656.
7. Tian LX, Jiang TZ, Liang M, Zang Y, He Y, Sui M, et al. Erhöhte Gehirnaktivitäten im Ruhezustand bei ADHS-Patienten: eine fMRT-Studie. Brain Dev 2008; 30: 342-348.
8. Yuan Y, Zhang Z, Bai F, Yu H, Shi Y, Qian Y, et al. Abnormale neuronale Aktivität bei Patienten mit remittierter Altersdepression: eine funktionelle Magnetresonanztomographie-Studie im Ruhezustand. J Affektstörung 2008; 111: 145-152.
9. Liu H, Liu Z, Liang M, Hao Y, Tan L, Kuang F, et al. Verminderte regionale Homogenität bei Schizophrenie: eine Studie zur funktionellen Magnetresonanztomographie im Ruhezustand. Neuroreport 2006; 17: 19-22.
10. Yu HY, Qian ZY, Zhang ZQ, Chen ZL, Zhong Y, Tan QF, et al. Untersuchung der Gehirnaktivität basierend auf der Arithmetik der Amplitude niederfrequenter Fluktuationen mittels fMRT während einer mentalen Rechenaufgabe. Acta Biophysica Sinica 2008; 24: 402-407.
11. Katanoda K, Yoshikawa K, Sugishita M. Eine funktionelle MRT-Studie über die neuronalen Substrate für das Schreiben. Hum Brain Mapp 2001; 13: 34-42.
12. Preibisch C, Berg D, Hofmann E, Solymosi L, Naumann M. Zerebrale Aktivierungsmuster bei Patienten mit Schreibkrampf: eine funktionelle Magnetresonanztomographie-Studie. J Neurol 2001; 248: 10-17.
13. Wassink TH, Andreasen NC, Nopoulos P, Flaum M. Kleinhirnmorphologie als Prädiktor für Symptome und psychosoziales Ergebnis bei Schizophrenie. Biol. Psychiatrie 1999; 45: 41-48.
14. Schlosser R, Gesierich T, Kaufmann B, Vucurevic G, Hunsche S, Gawehn J, et al. Veränderte effektive Konnektivität während der Arbeitsgedächtnisleistung bei Schizophrenie: eine Studie mit fMRT und Strukturgleichungsmodellierung. NeuroImage 2003; 19: 751-763.
15. Badre D, Wagner AD. Auswahl, Integration und Konfliktüberwachung; Beurteilung der Natur und Allgemeingültigkeit präfrontaler kognitiver Kontrollmechanismen. Neuron 2004; 41: 473-487.
16. Braver TS, Barch DM, Gray JR, Molfese DL, Snyder A. Anteriorer cingulärer Kortex und Reaktionskonflikt: Auswirkungen von Häufigkeit, Hemmung und Fehlern. Großhirnrinde 2001; 11: 825-836.
17. Barch DM, Braver TS, Akbudak E, Conturo T, Ollinger J, Snyder A. Anteriorer cingulärer Kortex und Reaktionskonflikt: Auswirkungen der Reaktionsmodalität und der Verarbeitungsdomäne. Großhirnrinde 2001; 11: 837-848.
18. Bush G, Frazier JA, Rauch SL, Seidman LJ, Whalen PJ, Jenike MA, et al. Funktionsstörung des anterioren cingulären Kortex bei Aufmerksamkeitsdefizit-/Hyperaktivitätsstörung, nachgewiesen durch fMRT und Counting Stroop. Biol. Psychiatrie 1999; 45: 1542-1552.
19. Bartzokis G, Beckson M, Lu PH, Edwards N, Rapoport R, Wiseman E, et al. Altersbedingte Verringerung des Gehirnvolumens bei Amphetamin- und Kokainabhängigen und normalen Kontrollpersonen: Implikationen für die Suchtforschung. Psychiatrie Res 2000; 98: 93-102.
20. Modell JG, Mountz JM, Beresford TP. Basalganglien/limbische striatale und thalamokortikale Beteiligung an Verlangen und Kontrollverlust bei Alkoholismus. J Neuropsychiatrie Clin Neurosci 1990; 2: 123-144.
21. Tremblay A, Schultz W. Relative Belohnungspräferenz im orbitofrontalen Kortex von Primaten. Natur 1999; 398: 704-708.
22. Robbins TW. Chemie des Geistes: neurochemische Modulation der präfrontalen kortikalen Funktion. J Comp Neurol 2005; 493: 140-146.
23. Hester R, Garavan H. Funktionsstörung der Exekutive bei Kokainsucht: Hinweise auf diskordante frontale, cinguläre und zerebelläre Aktivität. J Neurosci 2004; 24: 11017-11022.
24. Berlin HA, Rolls ET, Kischka U. Impulsivität, Zeitwahrnehmung, Emotion und Verstärkungsempfindlichkeit bei Patienten mit orbitofrontalen Kortexläsionen. Gehirn 2004; 127: 1108-1126.
25. Sack AT, Hubl D, Prvulovic D, Formisano E, Jandl M, Zanella FE, et al. Brain Res Cogn Brain Res 2002; 13: 85-93.
26. Vandenberghe R, Gitelman DR, Parrish TB, Mesulam MM. Funktionelle Spezifität der überlegenen parietalen Vermittlung räumlicher Verschiebung. Neuroimage 2001; 14: 661-673.
27. Zheng JL, Wu YM, Shu SY, Liu SH, Guo ZY, Bao XM, et al. Rolle der Parietallappen bei der Wahrnehmung des räumlichen Gedächtnisses bei gesunden Probanden. Tianjin Med J (Chin) 2008; 36: 81-83.
28. Rao SC, Rainer G, Miller EK. Integration von Was und Wo im präfrontalen Kortex von Primaten. Wissenschaft 1997; 276: 821-824.
;
