Häiritud ajufunktsionaalne võrk Interneti-sõltuvushäiretes: puhkeoleku funktsionaalne magnetresonantsuuring (2014)

Chong-Yaw Wee võrdne panus, Zhimin Zhao võrdne panus,  Pew-Thian Yap, Guorong Wu Feng Shi, Tõeline hind, Yasong Du Jianrong Xu Yan Zhou post, Dinggang Shen post

Avaldatud: september 16, 2014

DOI: 10.1371 / journal.pone.0107306

Abstraktne

Interneti sõltuvushäire (IAD) on üha enam tunnustatud vaimse tervise häirena, eriti noorukite hulgas. IAD-ga seotud patogenees jääb siiski ebaselgeks. Selles uuringus püütakse uurida IAD noorukite entsefalopaatilisi funktsionaalseid omadusi, kasutades funktsionaalseid magnetresonantsuuringu andmeid. Me kasutasime graafikateoreetilist lähenemisviisi, et uurida võimalikke funktsionaalse ühenduvuse häireid, mis on seotud võrgu omadustega, sealhulgas väikese maailmuse, efektiivsuse ja sõlmede tsentraliseerimisega 17i noorukitel IAD ja 16 sotsiaal-demograafiliselt sobivate tervislike kontrollidega. Rühmataseme topoloogiliste erinevuste statistilise olulisuse hindamiseks viidi läbi vale avastamise kiirusega korrigeeritud parameetrite testid. Lisaks viidi läbi korrelatsioonianalüüs, et hinnata IAD rühma funktsionaalse ühenduvuse ja kliiniliste meetmete vahelisi seoseid. Meie tulemused näitavad, et IAD-i patsientide funktsionaalses ühenduses esineb märkimisväärseid häireid, eriti piirkondades, mis asuvad eesmise, okcipitaalse ja parietaalse lobes. Mõjutatud ühendused on pikamaa ja poolkerakujulised ühendused. Kuigi piirkondlike sõlmpunktide puhul on täheldatud märkimisväärseid muutusi, ei ole IAD-i ja tervete rühmade vahel erinevusi globaalses võrg topoloogias. Lisaks näitab korrelatsioonianalüüs, et täheldatud piirkondlikud kõrvalekalded on korrelatsioonis IAD raskusastme ja käitumuslike kliiniliste hinnangutega. Meie järeldused, mis on suhteliselt kooskõlas anatoomiliselt ja funktsionaalselt määratletud atlaside vahel, viitavad sellele, et IAD põhjustab funktsionaalse ühenduvuse häireid ja mis on tähtsam, et sellised katkestused võivad olla seotud käitumishäiretega.

arvandmed

Viide: Wee CY, Zhao Z, Yap PT, Wu G, Shi F et al. (2014) katkestas Brain Functional Networki Interneti sõltuvushäirete puhul: puhkeoleku funktsionaalne magnetresonantsuuring. PLOS ONE 9 (9): e107306. doi: 10.1371 / journal.pone.0107306

Toimetaja: Satoru Hayasaka, Wake Foresti meditsiinikool, Ameerika Ühendriigid

Vastatud: Jaanuar 20, 2014; Vastu võetud: August 11, 2014; Avaldatud: September 16, 2014

Copyright: © 2014 Wee et al. See on avatud juurdepääsuga artikkel, mida levitatakse vastavalt programmi tingimustele Creative Commonsi litsentsi litsents, mis võimaldab piiramatut kasutamist, levitamist ja paljundamist mis tahes andmekandjal, kui algne autor ja allikas on krediteeritud.

Rahastamine: Seda tööd toetasid osaliselt riiklike tervishoiuinstituutide (NIH) toetused EB006733, EB008374, EB009634, AG041721 ja CA140413, samuti Hiina Riiklik Loodusteaduste Fond (81171325) ja riiklik võtmetehnoloogia teadus- ja arendustegevuse programm 2007BAI17B03. Rahastajatel ei olnud mingit rolli uuringute kavandamisel, andmete kogumisel ja analüüsimisel, avaldamise otsustamisel ega käsikirja ettevalmistamisel.

Konkureeritavad huvid: Autorid on teatanud, et ei ole konkureerivaid huve.

Sissejuhatus

On teatatud, et interneti liigkasutamine võib põhjustada muutunud sotsiaal-käitumuslikke omadusi, mis on sarnased ainete sõltuvuste ja patoloogiliste hasartmängude puhul leitud omadustega. [1], [2]. Interneti-kasutajate arvu kasvuga viimastel aastakümnetel on seda probleemi üha enam käsitletud tõsise rahvatervise probleemina [3]. Interneti-sõltuvused ja arvutiga seotud sõltuvused üldiselt tunduvad olevat laialt levinud nähtus, mis mõjutab miljoneid üksikisikuid Ameerika Ühendriikides ja välismaal, kusjuures kõige sagedamini esineb noorte ja kolledži üliõpilaste hulgas Aasia arengumaades. [3]-[7]. Eriti kliinilise ja ühiskondliku tähtsusega on noorte täiskasvanueas interneti üleekspositsiooni mõju, kuna noorukieas on otsuste tegemisega seotud neurobioloogia oluliste muutuste periood. [8] ja seeläbi esineb suurem tundlikkus afektiivsete häirete ja sõltuvuse suhtes [9]-[11]. Alates noorte algsest tööst [2]Interneti-sõltuvus on pälvinud märkimisväärset tähelepanu sotsioloogid, psühholoogid, psühhiaatrid ja pedagoogid.

Interneti kasutamisega seotud käitumisprobleemide kliinilisi tunnuseid on kirjeldatud mitmesuguste diagnostiliste kriteeriumide, sealhulgas internetisõltuvuse häire (IAD) alusel. [12], patoloogiline Interneti kasutamine [13]ja probleemne internetikasutus [14]. IAD on klassifitseeritud impulss-kontrollhäireks, kuna sellega kaasneb patoloogilise hasartmänguga sarnane mürgine Interneti kasutamine ilma mürgistuseta. IAD avaldab teiste sõltuvuste sarnaseid omadusi, kaasa arvatud akadeemiliste, rahaliste ja tööalaste raskuste teket sõltuvust tekitava käitumise ning isiklike ja perekondlike suhete arendamise ja säilitamise probleemide tõttu. IAD-i all kannatavad inimesed kulutavad rohkem aega üksinduses, mis omakorda mõjutab nende normaalset sotsiaalset toimimist. Halvimal juhul võivad patsiendid kogeda füüsilist ebamugavust või meditsiinilisi probleeme, nagu karpkala tunneli sündroom, silmade kuivus, seljavalu, tugevad peavalud, söömishäired ja unehäired [15], [16]. Peale selle on patsiendid sageli resistentsed IAD ravi suhtes ja neil on kõrge retsidiivide määr [17]ja paljud neist kannatavad ka teiste sõltuvuste all, nagu narkootikumide, alkoholi, hasartmängude või soo sõltuvus [18].

Kuigi IAD ei ole DSM-5is veel sõltuvus- või vaimse häire all [19]on palju uuringuid, mis põhinevad peamiselt enesest teatatud psühholoogilistel küsimustikel, mis näitavad negatiivseid tagajärgi igapäevaelus käitumiskomponentide, psühhosotsiaalsete tegurite, sümptomite juhtimise, psühhiaatrilise kaasnevuse, kliinilise diagnoosi ja ravi tulemuste osas [6], [20]-[23]. Lisaks nendele käitumuslikele analüüsidele on hiljuti rakendatud neurovideerimise tehnikaid, et uurida interneti liigse kasutuse mõju inimese aju struktuurilistele ja funktsionaalsetele omadustele. [7], [24]-[29]. Puhkeoleku funktsionaalne magnetresonantstomograafia (R-fMRI), tõhus in vivo aju neuronaalsete toimingute uurimise vahendit on varem kasutatud, et tuvastada IAD-i enkefaalsete funktsionaalsete omaduste võimalikke häireid. [24], [26], [27], [30]. sisse [27]piirkondliku homogeensuse (ReHo) analüüs, mis mõõdab piirkondlike madala sagedusega kõikumiste (LFF) kooskõla aju võrkudes, näitas suuremat sünkroniseerimist ajupiirkondade vahel, mis on seotud IAD-i patsientide tasustamisviisidega. Sarnane uuring online-hasartmängusõltuvusega isikutele (OGA) pakkus välja suurema amplituudiga LFF vasakpoolses orbiidilises ajukoores, millel on anatoomilised ühendused mitme piirkonnaga, mis on seotud eesmärgipõhise otsustusprotsessiga kui haiguse biomarker. [30]. Hong et al. kasutas võrgupõhist statistikat (NBS), et analüüsida rühmade vahelisi erinevusi IAD-i ja kontrollrühmade vahelises piirkondadevahelises funktsionaalsuses ning IAD-rühmas täheldati funktsionaalse ühenduvuse laialdast vähendamist, eriti üldise võrgu topoloogia katkestamisega [26]. Teises funktsionaalses ühenduvuspõhises uuringus uuriti vaikimisi võrguühenduse muutusi, kasutades seemnepiirkonnana tagumist cinguleerivat ajukooret (PCC) [24]. Tulemused näitasid suuremat funktsionaalset ühenduvust kahepoolse aju tagumise peegli ja keskmise ajalise giruse vahel, samuti kahepoolse halvema parietaalse lobuli ja parema alumise ajalise güüsi vahelise ühenduvuse vähenemist.

Praeguses uuringus rakendame graafiliselt teoreetilist lähenemist IAD analüüsimiseks R-fMRI andmete põhjal. Esmalt hindame funktsionaalse ühenduvuse katkemise olulisust parameetrilised testid mitmekordse võrdluse korrektsiooniga. See võimaldab meil seda täielikult uurida täielik aju funktsionaalne ühendus ja suurte võrkude vahelise ühenduvuse mustrid [31]. Teiseks uurime võimalikke IAD-ga seotud ühenduvushäireid globaalsed võrgu omadused, sealhulgas väikemaailma omadused (st klastrite koefitsient ja iseloomulik raja pikkus) ja võrgu efektiivsus (st globaalne ja kohalik efektiivsuse efektiivsus) väikese maailma režiimis. Kolmandaks, sama võrgu hõreduse vahemiku korral hindame võrgu funktsionaalset tähtsust, võttes arvesse piirkonna suhet kogu funktsionaalse ühendusega [32] põhineb iga ROI kesksuse mõõtmisel. Oleme motiveeritud kasutama võrgukeskkonda paremini lokaliseerida häiritud piirkondades rohkem kohalikul tasandil. Lõpuks uurime seosed võrgumõõtmete ja käitumuslike ja kliiniliste tulemuste vahel osalejate vahel. Võrgu omaduste ja kliinilise tulemuse vahelise seose uurimine suurendab meie teadmisi sõltuvuse patoloogiast ja annab olulise ülevaate usaldusväärsemate IAD diagnoosimeetodite väljatöötamisest.

Materjalid ja meetodid

Osalejad

Selles uuringus osales kolmkümmend kolm parempoolset osavõtjat, kes koosnesid 17i noorukitest koos IAD-ga (15-mehed ja 2-i naised) ja 16i sugu-, vanuse- ja haridusalase tervise kontrolliga (HC) isikutega (14 ja 2 naised). . Patsiendid võeti tööle Shanghai psühhiaatria osakonnast, Shanghai vaimse tervise keskusest, Shanghai Jiao Tongi Ülikooli meditsiinikoolist. Kontrollisikud võeti tööle kohalikust kogukonnast, kasutades reklaame. Uuringu kiitsid heaks Helsingi vaimse tervise keskuse meditsiiniuuringute eetikakomitee ja institutsionaalse ülevaatuse nõukogu vastavalt Helsingi deklaratsioonile ning täielik kirjalik nõusolek saadi iga osaleja vanematelt / hooldajatelt.

IAD kestust hinnati retrospektiivse diagnoosi abil. Kõigil katsealustel paluti meenutada oma elustiili, kui nad olid algselt Interneti-sõltuvuses. Oma Interneti-sõltuvuse kinnitamiseks testiti patsiente Beardi ja Wolfi vastavalt modifitseeritud Youngi diagnostikaküsimustikule (YDQ) Interneti-sõltuvuse kriteeriumide kohta. [33]ning iseenesest teatatud IADi usaldusväärsust kinnitati nende vanemate intervjuuga. IAD patsiendid veetsid vähemalt - päeva nädalas. Kontrollisime patsientide toakaaslastelt ja klassikaaslastelt seda teavet, et nad nõudsid sageli hilja õhtul internetis olemist, häirides teiste elu tagajärgedest hoolimata. Pange tähele, et kõik patsiendid olid internetisõltlased vähemalt või rohkem kui 2 aastat. Üksikasjad Interneti-sõltuvuse kriteeriumide muudetud YDQ kohta on esitatud Fail S1.

Eelmise IADi uuringu järel [34], ainult need HCd, kes veetsid vähem kui 2 tundi (kulutatud tund = ) päevas internetis, lisati käesolevasse uuringusse. Kulutatud HC rühm päeva nädalas Internetis. HC-sid testiti ka modifitseeritud YDQ-kriteeriumidega, tagamaks, et nad ei põeks IAD-d. Kõik värbatud osalejad olid hiina keelt emakeelena rääkinud ega olnud kunagi ebaseaduslikke aineid tarvitanud. Pange tähele, et muudetud YDQ tõlgiti osalejate mugavuse huvides hiina keelde. Diagnoosimistulemuste täiendavaks põhjendamiseks tuleb veel üks IAD-i diagnostiline meede, Youngi Interneti-sõltuvuse skaala (YIAS) [35], viidi läbi iga osaleja kohta. YIAS on Dr. Kimberly Youngi poolt välja töötatud 20-elemendi küsimustik, et hinnata internetisõltuvuse astet. See liigitab internetikasutajad kolme astme raskusastmesse 100-punktide skeemi alusel: kerge online kasutaja ( punktid), mõõdukas võrgukasutaja ( punktid) ja raske internetikasutaja ( punktid).

Lisaks IAD diagnoosimisele modifitseeritud YDQ ja YIAS kaudu hinnati IAD patsientide käitumistingimusi ka mitme käitumisega seotud küsimustiku abil: Barratt Impulsiveness Scale-11 (BIS-11) [36], Time Management Disposition Scale (TMDS) [37], Tugevused ja raskused Küsimustik (SDQ) [38]ja McMasteri perekonna hindamise seade (FAD) [39]. Uuringus kasutati nii SDQ lapsevanemaid kui ka vanemaid. Nende küsimustike üksikasjad on esitatud Fail S1.

Enne haiguslugu küsitlemist läbisid kõik osalejad lihtsa füüsilise kontrolli (vererõhk ja südamelöökide testid), et välistada liikumisega seotud füüsilised häired, seedetrakti, närvisüsteemi, hingamisteede, vereringe, endokriinsed, kuseteede ja reproduktiivsüsteemid. Välistavad kriteeriumid olid järgmised: 1) anamneesis psühhiaatrilised ja mittepsühhiaatrilised häired, nagu ärevushäire, depressioon, kompulsiivsus, skisofreenia, autism või bipolaarne häire; 2) ainete kuritarvitamise või sõltuvuse ajalugu; 3) liikumisega, seedetrakti, närvisüsteemi, hingamisteede, vereringe, endokriinsete, uriini- ja reproduktiivsüsteemidega seotud füüsilised häired; ja 4) raseduse või menstruatsiooniperioodi jooksul naistel skaneerimise päeval. See tõrjutusprotseduur on oluline, et tagada selle uuringu osalejatele muid füüsikalisi, neuroloogilisi või neuropsühhiaatrilisi häireid, mis vähendab võimalikke kõrvalekaldeid saadud tulemustes. Üksikasjalikud demograafilised andmed ja kliinilised tulemused on esitatud Tabel 1.

thumbnail

Tabel 1. Selles uuringus osalejate demograafiline teave.

doi: 10.1371 / journal.pone.0107306.t001

Andmete kogumine ja eeltöötlemine

Andmete kogumine viidi läbi 3.0 Tesla skanneriga (Philips Achieva). Iga osaleja puhkeoleku funktsionaalsed kujutised saadi kajaajaga (TE) = 30 ms ja kordusajaga (TR) = 2000 ms. Kogumismaatriks oli 64 × 64, mille ristkülikukujuline FOV oli 230 × 230 mm2ja voksli eraldusvõime 3.59 × 3.59 × 4 mm3. Skaneerimine sisaldas 220i mahtu iga osaleja jaoks. Andmete kogumise ajal paluti osalejatel skanneris vaikselt oma silmad kinni jääda. Kuigi ükski täiendav tehnika või seade ei olnud kasutatud selleks, et mõõta, kas isikud on oma silmad kinni hoidnud, on need isikud kinnitanud, et nad olid skannimise ajal teadlikud ja hoidnud oma silmad kinni.

Andmete eeltöötlemine viidi läbi standardset torujuhet kahes R-fMRI töötlusvahendite kastis, DPARSF [40] ja REST [41]. Enne iga eeltöötlemist kõrvaldati iga subjekti esimesed 10 R-fMRI mahud magnetiseerimise tasakaalu saavutamiseks. R-fMRI mahud normaliseeriti MNI ruumi eraldusvõimega 3 × 3 × 3 mm3. Viidi läbi ebameeldivate signaalide regressioon, sealhulgas vatsakese, valge aine ja globaalsed signaalid. Ükski osalejatest ei jäetud välja, lähtudes kriteeriumist, mille kohaselt võib nihkuda rohkem kui 3 mm või nurga pöörlemine suurem kui 3 kraadi mis tahes suunas. Pealiikumise mõju minimeerimiseks kasutasime Friston 24-parameetri korrigeerimist ning voksli spetsiifilist keskmist nihet (FD) [42] 0.5 FD lävega. Enne funktsionaalse ühenduvuse hindamist oli iga ROI keskmine R-fMRI aegrida filtreeritud ribalaiusega ( Hz).

Võrguehituse ja individuaalsete ühenduste analüüs

Selles uuringus võeti graafiku teoreetiline analüüs, et uurida IAD-i poolt põhjustatud ajuühenduse funktsionaalseid muutusi Hiina noorukite grupis. Funktsionaalsed aju võrgud ehitati makroskoopilisel tasemel, kus sõlmed esindavad eelnevalt määratletud aju piirkondi ja servad esindavad piirkondadevahelist puhkeaja funktsionaalset ühendust (RSFC). Võrgusõlmede määratlemiseks jaotasime aju huvipiirkonnad (ROI-d), moonutades fMRI pilte automatiseeritud anatoomilise märgistamise (AAL) atlasele [43]. AAL atlasel põhinevad piirkonnad on loetletud tabelis S1 Fail S1. Seejärel saadi iga ROI reprezentatiivne aegrida regressioonitud aegridade keskmistamisel kõigi vokslite kohta igas üksikus ROI-s. Piirkondadevahelise RSFC mõõtmiseks arvutasime kõigi võimalike (vastavalt) = 4005) ROI paarid ja ehitatud sümmeetriline ühendusvõimsus, mis esindab neid ühendusi. Analüüsime rühma tasandil erinevusi iga ROI paari vahel seoses ühenduse tugevusega. Iga funktsionaalse ühenduse olulisi erinevusi hinnati ühemõõtmelise massiga (kahesugune) -testid, mille künnis on ja vale avastamise määra (FDR) korrigeerimine.

Võrgustiku mõõdikud ja karakteristikute analüüs

Pearsoni korrelatsioonipõhine funktsionaalse ühenduvuse maatriks on tihedalt ühendatud, sisaldades palju võltsitud, madala tugevusega elemente. Inimese ajuvõrkude paremaks modelleerimiseks, millel on väikese maailma omadused, töödeldi iga inimese funktsionaalse ühenduvuse maatriksit edasi nii, et selle hõreduse vahemik jääks väikese maailma režiimi () [44]-[48]. See režiim tagab 90 ROI aju võrkude suhteliselt ühtlase väikese maailma omaduste [44]. Täpsemalt, iga subjekti Pearsoni korrelatsioonimaatriks muudeti binaarseks külgmaatriksiks, vastavalt eelnevalt kindlaksmääratud sparsusele, kus kõik on algselt seatud ühele ja seejärel seatakse madalaima korrelatsiooniväärtuse elemendid korduvalt nullini, kuni saavutatakse teatud hõreduse tase. Nende võrkude põhjal kasutasime nii globaalset kui ka piirkondlikku võrgumõõdikut, et analüüsida aju võrkude üldist arhitektuuri ja piirkondlikku sõlmpunkti rühmataseme võrdlemiseks. Kasutatavad globaalsed näitajad hõlmasid väikese maailma parameetreid, nimelt klastrite koefitsienti () ja iseloomulik tee pikkus () [49], [50], samuti ülemaailmse võrgu tõhususe () ja kohaliku võrgu tõhusust (). Lisaks arvutasime nende meetmete normaliseeritud versioonid juhuslike võrkude abil (ja ) tagada ehitatud aju võrgustike väikese maailma vara. Me määratleme võrgu väikese maailmana, kui see vastab järgmistele kriteeriumidele: , ja väikese maailma suhe, . Kolm tsentraalset keskmõõdikut - aste (), tõhusus () ja vahelisus () - igast aju piirkonnast arvutati funktsionaalse võrgu kohalikud omadused [44], [46].

Rühmade vaheliste erinevuste statistiliseks uurimiseks teostasime kahepoolse kahe proovi -testid, mille künnis on (FDR parandatud) iga võrgumõõtme kohta (ülemaailmne ja piirkondlik), mis põhineb iga väikese maailma režiimist ehitatud võrgumõõdikul oleval kõveral (AUC) [48]. AUC annab kokkuvõtte aju võrkude topoloogilistest omadustest kogu väikese maailma režiimis, selle asemel, et kaaluda ainult topoloogiat ühe hõreduslävega [44], [51]. Täpsemalt arvutati iga võrgumõõtme puhul iga üksiku subjekti AUC-väärtus kõigis erinevates sparsusastmetega võrkudes ja seejärel läbi kahe proovi -testid, et statistiliselt kvantifitseerida IAD-i ja tervete rühmade vahelise rühma taseme erinevused. Tähelepanuväärne on see, et enne statistilisi teste rakendasime vanuse, soo ja hariduse mõju ning nende koostoimeid mitut lineaarset regressiooni. [31], [52]-[54].

Usaldusväärsus ja korratavus funktsionaalse Atlasi abil

Käesolevas uuringus ehitati funktsionaalsed ühenduvusvõrgud piirkondlikul tasandil, jagades kogu aju 90 ROI-desse AAL atlasi põhjal. Siiski on teatatud ka sellest, et erinevatest lõhustamisskeemidest või erinevatest ruumilistest kaaludest saadud aju võrgud võivad omada erinevaid topoloogilisi arhitektuure [55]-[57]. Meie tulemuste usaldusväärsuse ja korratavuse hindamiseks kordasime katseid, kasutades Dosenbachi funktsionaalset atlast [58], mis jaotab inimese aju 160 ROI-desse, sealhulgas väikeaju. Selles atlasis defineeritakse iga ROI valitud seemnepunkti ümbritseva 10 mm läbimõõduga ruutu ja kõigi ROI keskuste vaheline kaugus on vähemalt 10 mm ilma ruumilise kattumiseta, mis tähendab, et ROI-de komplekt ei hõlma mõningaid aju piirkondi.

Võrgumõõtmete ja käitumisharjumuste seosed

Nende piirkondade puhul (mis põhinevad AAL-laval), mis näitavad olulist rühma-tasandi erinevust piirkondlikus sõlmpunktis, kasutasime paaripärast Pearsoni korrelatsiooni (, FDR parandatud), et analüüsida suhteid iga piirkonna võrguomaduste ja indiviidi käitumishinde vahel. Täpsemalt käsitleti korrelatsioonanalüüsis võrgumõõdikuid sõltuvate muutujatena, käitumishindeid, st BIS-11, TMDS, SDQ ja FAD sõltumatute muutujatena. Mõjutatud ajupiirkondade ja haiguse tõsiduse vahelise seose täiendavaks mõistmiseks arvutasime ka Pearsoni korrelatsioonikordaja võrgufunktsioonide ja YIAS-skooride vahel.

Tulemused

Demograafilised ja kliinilised omadused

Ei ole olulist erinevust vanuse, soo ja hariduse aastate lõikes (kõik koos ) IAD ja HC rühmade vahel. Siiski on internetikasutuses märkimisväärseid erinevusi päevadel nädalas () ja tundi päevas (). Kuigi BIS-11 ja TMDS skooride gruppide vahel ei ole olulist erinevust (kõik koos ), SDQ-P (), SDQ-C () ja FAD () skoorid on IAD grupis oluliselt kõrgemad, nagu on näidatud Tabel 1 ja Joonis 1. Eelkõige YIAS (), IADi klassifitseerimiseks kasutatav kliiniline meede näitab kõige olulisemat rühma taseme erinevust.

thumbnail

Joonis 1. Rühmade vahelised erinevused kliiniliste ja käitumuslike meetmete osas.

(YIAS = Youngi Interneti-sõltuvuse skaala, BIS-11 = Barrati impulsiivsuse skaala-11, TMDS = ajajuhtimise jaotusskaala, SDQ-P = tugevuste ja raskuste küsimustiku vanemversioon, SDQ-C = tugevuste ja raskuste küsimustiku laste versioon, FAD = McMaster Pere hindamise seade).

doi: 10.1371 / journal.pone.0107306.g001

Individuaalne funktsionaalne ühenduvus

Võrreldes HC-rühmaga esines FDR-i korrigeerimisega võrreldes ainult kolm funktsionaalset ühendust. Kahe poolkerakujulise ühenduse vahel, millest üks on vasakpoolse nurga güüsi (parietaalne lobe) ja parempoolse keskmise orbitofrontaalse ajukoorme (eesmise lõhe) ja teise vahel vasakpoolse gyrus (okcipital lobe) ja parema nurga gyrus (parietaalne lobe) vahel, on suurenenud ühendusvõime IAD patsiendid. Üks intra-poolkerakujuline ühendus parempoolse caudate (subortical cortex) ja parema supramarginaalse güüsi (parietaalne lobe) vahel näitab haiguse rühma ühenduvuse vähenemist. Neid oluliselt muudetud funktsionaalseid ühendusi on illustreeritud Joonis 2. Punased ja sinised värviühendused tähistavad vastavalt IAD rühma suurenenud ja vähenenud funktsionaalseid ühendusi. Pange tähele, et enamik mõjutatud funktsionaalseid ühendusi hõlmavad piirkondi, mis asuvad parempoolses poolkeras ja parietaalses lõunas.

thumbnail

Joonis 2. IAD-i patsientide olulised muutunud funktsionaalsed ühendused (FDR parandatud).

Punane: suurenenud funktsionaalne ühenduvus, sinine: vähenenud funktsionaalne ühenduvus. (FRO: Frontal, INS: Insula, TEM: ajaline, PAR: parietaalne, OCC: Occipital, LIM: Limbic, SBC: subkortikaalne). See visualiseerimine luuakse BrainNet Vieweri paketi abil (http://www.nitrc.org/projects/bnv) ja Circos (http://circos.ca/).

doi: 10.1371 / journal.pone.0107306.g002

Funktsionaalsete võrkude üldised omadused

Uurisime sisemiste funktsionaalsete aju võrkude topoloogilisi omadusi, võrreldes nende väikese maailma käitumist võrreldavate juhuslike võrkudega mitme võrguhäirete taseme vahel, . Eelkõige uurisime väikese maailma parameetreid (nt klastrite koefitsient, iseloomulik tee pikkus ja väikese maailma suhe, ), samuti globaalset ja kohalikku tõhusust. Uuringus kasutatud juhuslikud võrgud säilitasid sõlmede ja servade arvu, samuti tegelike aju võrkude kraadijaotuse, mida on käsitletud ümberkirjutamise tehnikaga, mida on kirjeldatud [59]. Statistilised analüüsid, kasutades kahte proovi -testid, FDR korrigeeritud) AUC väärtustel väikese maailma režiimil ei ilmnenud märkimisväärset erinevust IAD ja HC gruppide vahel ülemaailmse võrgu omaduste osas.

Funktsionaalsete võrkude piirkondlikud noodliomadused

Vaatamata ühisele väikese maailma topoloogiale täheldati piirkondlikes sõlmpunktides märkimisväärseid grupitaseme erinevusi. Selles uuringus leiame, et aju piirkond IAD-rühmas on oluliselt muutunud, kui vähemalt ühel kolmest piirkondlikust sõlmpunktist on - väärtus on väiksem kui 0.05 (FDR korrigeeritud) selle AUC väärtuste põhjal. Tabel 2 kokkuvõtlikult piirkonnad, mis on IAD patsientidel oluliselt muutunud. Võrreldes HC rühmaga näitasid IAD-i patsiendid tsentraalset tsentraalsust, mis paiknesid peamiselt vasakpoolses parietaalses lobulis (IPL), vasakul talamuses (THA) ja teistes piirkondades, näiteks limbilises süsteemis, täpsemalt parempoolses eesmises cyrusulaatides (ACG) ja paremas keskmine cingulate gyrus (MCG). Eelkõige on IPL ja ACG vaikimisi režiimivõrgu (DMN) komponendid, mis on varem seotud muutunud ühenduvusega aine sõltuvuses [60]-[62].

thumbnail

Tabel 2. Piirkonnad, kus IAD-i patsientidel on ebanormaalsed sõlmpunktid, võrreldes AAL-i atlasel põhinevate tervislike kontrollidega (HC).

doi: 10.1371 / journal.pone.0107306.t002

Usaldusväärsus ja korratavus funktsionaalse Atlasi abil

Kui ROI-de määratlemiseks kasutatakse Dosenbachi atlast, täheldatakse olulisi grupierinevusi peamiselt eesmise ja parietaalse ühenduse korral väikeaju suhtes. Need leiud on kokku võetud Tabel 3. Kuigi need ühendused erinevad AAL atlasel põhinevatest ühendustest, on enamik häiritud ühendusi seotud aju sama lobidega, välja arvatud väikeala piirkonnad. Ülemaailmsete võrgumõõdikute osas ei leidnud me IAD ja HC gruppide vahel mingit erinevust, sarnaselt AAL atlasel põhinevatele tulemustele. Kohalike võrkude näitajate puhul leiti, et mõned kindlakstehtud piirkonnad asuvad ruumiliselt AAL atlasi põhjal tuvastatud piirkondade, näiteks ACG ja THA, läheduses. Tabel 4.

thumbnail

Tabel 3. Funktsionaalsed ühendused IAD üksikisikutel, kes kogesid Dosenbachi atlasi põhjal olulisi muudatusi.

doi: 10.1371 / journal.pone.0107306.t003

thumbnail

Tabel 4. Piirkonnad, mis näitavad IAD-i patsientide ebanormaalseid sõlmede tsentraale, võrreldes Dosenbachi atlase põhjal tervete kontrollidega (HC).

doi: 10.1371 / journal.pone.0107306.t004

Võrgumõõtmete ja käitumuslike meetmete vahelised suhted

Märkimisväärset (, FDR korrigeeritud) korrelatsioon globaalsete võrgumõõtmete (, , ja ) ja käitumuslikud ja kliinilised tulemused. Siiski on mitmete piirkondade piirkondlikud sõlmpunktid märkimisväärselt \ t, FDR korrigeeritud) korreleerunud käitumuslike ja kliiniliste tulemustega. Õige ACG korreleerub positiivselt YIASi skooriga. Õige MCG korreleerub positiivselt YIASi skooriga. Vasak THA korreleerub positiivselt YIAS ja SDQ-P skooridega. Kuid vasakpoolne IPL ei korreleeri oluliselt käitumusliku või kliinilise skooriga. Aju piirkonnad, mis on korrelatsioonis käitumuslike ja kliiniliste tulemustega, on näidatud Joonis 3.

thumbnail

Joonis 3. Aju piirkonnad, mis on IAD-rühma (FDR parandatud) käitumuslike ja kliiniliste skooridega oluliselt korreleerunud.

See illustratsioon loodi BrainNet Vieweri paketi abil (http://www.nitrc.org/projects/bnv). (YIAS = Youngi Interneti-sõltuvuse skoor, BIS-11 = Barrati impulsiivsuse skaala-11, TMDS = ajahalduse hävitamise skaala, SDQ-P = tugevuste ja raskuste küsimustiku vanemversioon, SDQ-C = tugevuste ja raskuste küsimustiku laste versioon.).

doi: 10.1371 / journal.pone.0107306.g003

Arutelu

Individuaalse funktsionaalse ühenduvuse muutused

Inimese aju arengumehhanismi sissevaade on oluline lapsi ja noorukeid mõjutavate häirete patoloogiliste aluste paremaks mõistmiseks, mis viib võimaliku varajase ravini. R-fMRI andmete graafilise teoreetilise analüüsi põhjal on tehtud ettepanek, et inimese aju funktsionaalne korraldus küpseb ja areneb lapsepõlvest noorukieas täiskasvanuks, järgides unikaalset suundumust - suurem funktsionaalne segregatsioon lastel ja suurem funktsionaalne integratsioon kogu aju tasandil [63]-[66]. Eelkõige nihkub funktsionaalsete aju võrgustike korraldamine kohalikust ühenduvusest arenenud arhitektuurile [63], [66], kus täiskasvanud kipuvad olema nõrgemate lühiajaliste funktsionaalsete ühenduste ja tugevamate kaugete funktsionaalsete ühendustega kui lastel [65].

Meie tulemused näitavad, et häiritud ühendused, mida täheldati IAD-is, ehkki vaid vähe pärast FDR-i korrigeerimist, on pikadevahelised ja poolkerakujulised funktsionaalsed ühendused, mis on olulised kaugelises suhtlemises inimese ajus. Pikaajaliste ja poolkerakujuliste ühenduste katkemine on paljude käitumishäirete, sealhulgas autismi, levinud sümptom. [67]-[70], skisofreenia [71], opioidisõltuvus [72], [73]ja kokaiini sõltuvus [74]. Pikamaaühenduste kahjustamist võib vaadelda kui inimese aju hajutatud funktsionaalse võrgustiku integreerimisprotsessi ebaõnnestumist [63], [64], [75], kõrvalekalle normaalsest neurodevelopmentaalsest trajektoorist. Seega me spekuleerime, et selles uuringus täheldatud IAD-noorukite pikaajalise ja poolkerakujulise ühenduvuse ebanormaalne areng on üks nende sõltuvust tekitava käitumise võimalikke põhjuseid.

Ülemaailmse võrgu omaduste muutmine

Inimese aju peetakse keeruliseks ja suureks omavahel ühendatud dünaamiliseks süsteemiks, millel on mitmesugused olulised topoloogilised omadused, nagu väike maailm, kõrge efektiivsus madala elektrijuhtimiskuluga ja väga ühendatud jaoturid. [46], [76]-[79]. Väikesemahulise võrgu puhul sõlmed sõlmitakse lokaliseeritult modulaarse infotöötluse kasuks ja on kaugjuhtimisega ühendatud väikese arvu kaugleviühenduste kaudu, et tagada üldine marsruutimine. [50]. Nii IAD kui ka HC grupid näitasid väikese maailma omadusi, st kõrgeid klastrite koefitsiente () ja sarnased iseloomulikud tee pikkused () võrreldes võrreldavate juhuslike võrkudega. Siiski täheldasime IAD-grupis järjepidevalt suuremaid normaliseeritud klastrite koefitsiente ja sarnast normaliseeritud iseloomulikku teekonna pikkust, võrreldes HC rühmaga, võrreldes eelnevate R-fMRI uuringutega [26]. Suuremad klastrite koefitsiendid peegeldavad häiritud neuronaalset integreerumist kaugete piirkondade vahel, millel on suhteliselt väikesed pikad ja suhteliselt tihedad lühikest funktsionaalsed ühendused IAD ja HC rühmades. Kliiniliste etappide progresseerumine kergest kuni raskeni võib põhjustada kaugemate ühenduste suuremat halvenemist või lahtiühendamist ning seeläbi soodustada klastris lühiajaliste ühenduste loomist alternatiivsete teedena teabe edastamise säilitamiseks kahe kaugema piirkonna vahel. Kuid lühikeste ühenduste loomine võib tekitada ebanormaalseid klastreid, mis suurendab kontrollimatut või juhuslikku infovoogu kogu võrgu kaudu. Teisest küljest näitasid kõik aju võrgustikud sarnast paralleelset informatsiooni töötlemist globaalsete ja kohalike efektiivsustega võrreldes võrreldava juhusliku võrguga [80]. Need tulemused toetavad väikese maailma aju mudeli kontseptsiooni, mis annab tasakaalustatud kombinatsiooni kohalikust spetsialiseerumisest ja globaalsest integratsioonist [81]. Meie vaatlus, et IAD ja HC gruppide vahel ei ole olulist erinevust globaalsete võrguomaduste osas, võib tähendada, et funktsionaalse võrgu struktuuri muutused IADis on peened. Sellest tulenevalt võiksid piirkonnapõhiste IAD-biomarkerite edasised uuringud paljastada olulist teavet haiguse patoloogia ja üldiselt sõltuvuse kohta.

Funktsionaalsete võrkude piirkondlikud noodliomadused

Punkti tsentraalsuse IAD-ga seotud muutusi leitakse peamiselt limbilistes süsteemikomponentides, kaasa arvatud ACG ja MCG, IPL ja THA. Nende piirkondade häireid ja nendega seotud ühendusteid võib tõlgendada nii, et need peegeldavad infotöötluse efektiivsuse vähenemist, mis peegeldab võimalikke IAD-i funktsionaalseid häireid.

Limbilise süsteemi lahutamatu osa on cingulate gyrus (CG), mis on seotud emotsioonide moodustamise ja töötlemise, õppimise ja mälu, täidesaatva funktsiooni ja hingamisteede kontrolliga. [82]. Ta saab sisendit THA-st ja neokortexist ning projektid sarvkesta kaudu sarvkesta. See rada keskendub emotsionaalselt olulistele sündmustele ja reguleerib agressiivset käitumist [29]. CG-ga seotud funktsioonide katkestamine võib kahjustada inimese võimet jälgida ja kontrollida oma käitumist, eriti emotsioonidega seotud käitumist [83]. Enamik aine- ja käitumishäirete analüüse on näidanud märkimisväärseid muutusi CG (ACG ja PCG) eesmise ja tagumise osa, sealhulgas alkoholi sõltuvuse osas. [84], patoloogiline hasartmängimine [85]ja IAD [27], [29]. Kokaiini kuritarvitajate puhul on teatatud ka MCG täiendavatest muutustest [86]. Varasemates fMRI uuringutes on samuti näidatud, et ees-, kesk- ja tagumine CG mõjutab kõiki tasu ja karistuse tingimusi [87]. MCG rolli tõttu positiivsete ja negatiivsete emotsioonide töötlemisel ei ole üllatav, et piirkonnas esineb IAD patsientidel märkimisväärseid ühenduvushäireid.

THA on ajuandmete jaotuskilp ja on seotud paljude aju funktsioonidega, sealhulgas tasu töötlemisega [88], sihikule suunatud käitumine ning kognitiivsed ja motoorsed funktsioonid [89]. See edastab sensoorseid ja motoorseid signaale subkortikaalsetest piirkondadest ajukoorele [90]. THA kaudu saab orbitofrontaalne ajukoor otsest ja kaudset ettekujutust teistest limbilistest aju piirkondadest, mis on seotud ravimitugevdamisega, nagu amygdala, CG ja hipokampus [91]kontrollida ja korrigeerida tasu ja karistusega seotud käitumist [92]. Ebanormaalsed talamo-kortikaalsed vooluringid leiti online-mängude sõltlastest [93] võib viidata THA funktsiooni kahjustusele, mis on seotud halva une kvaliteedi krooniliste mustritega [94] ja ülekaalukas tähelepanu keskmes arvutile. Lisaks on THA funktsionaalselt ühendatud hipokampusega [95] osana laiendatud hipokampuse süsteemist, mis on otsustava tähtsusega selliste kognitiivsete funktsioonide nagu ruumiline navigeerimine ja lühiajalisest mälust pikaajalise mälu konsolideerimiseks. [96], [97].

Me täheldasime IPL-i sõlmpunktide olulisi muutusi kooskõlas hiljutiste R-fMRI-põhiste IAD-uuringute tulemustega [24], [93]. Sarnaselt THA-ga on IPL massiivselt ühendatud kuulmis-, visuaalsete ja somatosensoorsete ajukoormetega ning suudab samaaegselt töödelda erinevaid stiimuleid. Inimese aju viimaste arenenud struktuuridena võib arengu käigus IPL olla tundlikum kuulmis- ja visuaalsete stiimulite ülemäärase kokkupuute suhtes, eriti lapsepõlves. Interneti ülekasutamisest tingitud IPL-i kahjustus võib pärssida indiviidi võimet impulsside reguleerimise vastuse pärssimise korralikult vahendada [98], [99], kahjustades nende võimet vastu panna kihtide poolt põhjustatud interneti cravings'ile, mis võib veelgi kahjustada IPL-i. Selliseid ringikujulisi mustreid nähakse sageli sisuliselt ja käitumuslikest sõltlastest.

DMNi piirkonnad on üldjuhul aktiivsemad kui eesmärgipõhiste ülesannete täitmine [62]. Need piirkonnad, mis teadaolevalt osalevad emotsionaalses moduleerimises ja eneseanalüüsi tegevustes, sealhulgas hindavad sisemiste ja väliste vihjeid, minevikku mäletades ja tuleviku planeerimisel [60], [62], mis on olulised kriteeriumid IAD diagnoosimisel. Varem on välja pakutud, et DMN-piirkondadega seotud muutunud ühenduvus aitab kaasa haiguste mitmesugusele sümptomaatilisele käitumisele [100], sealhulgas ainete sõltuvused [101], [102] ja käitumuslikud sõltuvused [24], [103]. Meie järeldused funktsionaalse ühenduvuse muutmise kohta, mis hõlmavad mitut DMNi piirkonda, on osaliselt kooskõlas eelnevate tähelepanekutega, mis viitavad sellele, et DMN-il on potentsiaal olla biomarkerina IAD-i patsientide tuvastamiseks.

Usaldusväärsus ja korratavus funktsionaalse Atlasi abil

Mõningaid AAL atlasi põhjal tuvastatud ebanormaalseid aju piirkondi tuvastati ka funktsionaalse atlasi abil, mis toetas meie tulemuste usaldusväärsust ja korratavust. Pisut erineva tulemuse üks võimalik põhjus on režiim uuringus kasutatud. 90i ROI-de AAL atlasi alusel ehitatud ühendusvõrkude väikesemahulised omadused on selles vahemikus kõige järjekindlamad [44]. Siiski ei pruugi see hõredus vahemik olla optimaalne erinevatele ROI-de arvuga atlasidele. Lisaks määratletakse Dosenbachi atlasest saadud ROI-d funktsionaalselt ja need ei kata kogu aju [58]. Selles atlasis identifitseeritakse kõigepealt kõigi 160i ROI keskused ja iga keskusest kasvatatakse 5 mm raadiusega kera, mis toodab 10 mm sfäärilise ROI. Iga ROI keskpunkt on samuti seatud vähemalt 10 mm kauguseks teiste ROI-de keskustest, mille tulemuseks on ruumiliselt mitte kattuv atlas. Teisest küljest hõlmab AAL atlas kogu aju hallist koet. Need erinevused investeeringutasuvuse määratluses ja hõlmatud üldpinnas võivad kaasa aidata tulemuste varieerumisele. Seega on vaja suuremat kohordi kasutades täiendavaid uuringuid, et määrata kindlaks, millises ulatuses mõjutab aju parcellatsiooni skeem võrgu topoloogia iseloomustamist.

Võrgustiku mõõtmiste ja käitumuslike meetmete vaheline seos

Selles uuringus ei täheldatud mingit korrelatsiooni globaalsete võrgumõõtmete ja käitumuslike meetmete vahel, mis tähendab, et kogu aju võrgu topoloogia ei muutu. See leid võib viidata ka sellele, et aju võrgustiku variatsioonid on inimese aju plastilisuse (neuroplastilisus) tõttu peened. [104], [105] enamiku oma igapäevaste funktsioonide taastamiseks alternatiivsete kanalite kaudu (närvikontroll). Aju plastilisus hõlmab närvirakkude või neuronite vaheliste ühenduste ümberkorraldamist ja seda võib mõjutada hulgaliselt tegureid [106]-[108]. See juhtub vanusega seotud viisil, mis on suurem lapsepõlves ja noorukieas kui täiskasvanueas, mis näitab, et IAD-ga noorukitel on paranenud kahjustatud neuronite ühendused. Lisaks on näidatud, et mitmesugused käitumistingimused, mis sõltuvad neuroloogilistest ja psühhiaatrilistest häiretest, on korrelatsioonis neuroloogiliste ahelate lokaliseeritud muutustega. [106]. Seega ei ole üllatav, et IAD rühmas on aju vooluahela muutuste tuvastamisel vähem tundlikud globaalsed jämedate tasemete võrgumeetmed nagu keskmine klastrite koefitsient, iseloomulik tee pikkus ja võrgu tõhusus.

Siiski on mitmete aju piirkondade piirkondlikud sõlmpõhimõtted korrelatsioonis mõningate käitumismeetmetega. Eelkõige on positiivne SDQ (SDQ-P) vanemversioon, mis mõõdab nii üksikisiku võimet tegeleda impulsiivsusega kui ka emotsionaalsete ja prosotsiaalsete käitumisprobleemide tõsidusega, tuginedes uuritud noorukite vanemate esitatud teabele. korrelatsioonis IAD-is leitud funktsionaalselt mõjutatud aju piirkondadega. Üks peamisi käitumuslikke sümptomeid on võimetus kontrollida impulsiivset käitumist ja emotsioone. On tavaline, et patsiendid ei tea oma emotsioonide ja käitumise muutustest, kuigi need muutused on nende ümbritsevatele inimestele suhteliselt ilmsed. See võib olla peamine põhjus, miks ükski võrgumeetmetest ei ole seotud SDQ (SDQ-C) laste versiooniga oma enesehindamise olemuse tõttu. Teisest küljest puudub oluline seos piirkondlike võrgumeetmete ja muude käitumismeetmete vahel, sealhulgas BIS-11, FAD ja TMDS. Seda järeldust toetab suur nende meetmete väärtused IADi ja tervete rühmade vahel (Tabel 1). Need leiud võivad viidata sellele, et mõned neist käitumismeetmetest on kasulikud mõjutatud piirkondade kindlaksmääramiseks ja seega aitavad IAD-i diagnoosimist, kuigi märkimisväärne hulk tööd on endiselt vajalik, et paremini mõista nende meetmete rolli käitumishäiretes või -häiretes.

Metoodilised küsimused / piirangud

Selles uuringus tuleks esile tuua mitmeid piiranguid. Esiteks põhines IAD-i diagnoos peamiselt enesest teatatud küsimustike tulemustel, mis võivad mõjutada diagnooside usaldusväärsust. Tulevikus tuleb IAD-diagnooside usaldusväärsuse ja kehtivuse parandamiseks välja töötada standarditud diagnostikavahendid IAD-identifitseerimiseks. Teiseks on meie uuringu piiratud osalejate väikese valimi suurus ja ebavõrdsus (31-isased ja 4-i naised), mis võib vähendada statistilise võimsuse ja tulemuste üldistatavust, kuigi neid tegureid on analüüsitud. Sooline mõju IAD levimusele on endiselt arutlusel. Youngi tulemuste põhjal [35]suurel hulgal naistel on Interneti-sõltuvus. Seevastu üks hiljutine uuring näitas, et meestel on suurem risk IAD käitumise suhtes [109]. Siiski on teatatud, et sugu ja IAD vahel ei ole mingit seost [110], [111]. Soolise ja IAD-tundlikkuse vahelise seose paremaks hindamiseks on vaja tulevasi katseid, kus kasutatakse suuremat ja tasakaalustatumat soolist suhet.

Tugiteave

Fail S1.

Täiendavad materjalid.

doi: 10.1371 / journal.pone.0107306.s001

(PDF)

Tunnustused

Seda tööd toetasid osaliselt riiklike tervishoiuinstituutide (NIH) toetused EB006733, EB008374, EB009634, AG041721 ja CA140413, samuti Hiina Riiklik Loodusteaduste Fond (81171325) ja riiklik võtmetehnoloogia teadus- ja arendustegevuse programm 2007BAI17B03.

Autori panused

Kavandatud ja projekteeritud eksperimentid: CYW ZZ PTY GW FS TP YD JX YZ DS. Tehtud katsed: CYW ZZ YD JX YZ DS. Analüüsiti andmeid: CYW PTY DS. Toetatud reaktiivid / materjalid / analüüsivahendid: ZZ YD JX YZ. Kirjutas paberi: CYW PTY TP DS.

viited

  1. 1. Ng BD, Wiemer-Hastings P (2005) Interneti ja online-mängude sõltuvus. Cyberpsychol Behav 8: 110 – 113. doi: 10.1089 / cpb.2005.8.110
  2. 2. Young KS (1998) Interneti-sõltuvus: uue kliinilise häire tekkimine. Cyberpsychol Behav 1: 237 – 244. doi: 10.1089 / cpb.1998.1.237
  3. Vaata artiklit
  4. PubMed / NCBI
  5. Google Scholar
  6. Vaata artiklit
  7. PubMed / NCBI
  8. Google Scholar
  9. Vaata artiklit
  10. PubMed / NCBI
  11. Google Scholar
  12. Vaata artiklit
  13. PubMed / NCBI
  14. Google Scholar
  15. Vaata artiklit
  16. PubMed / NCBI
  17. Google Scholar
  18. Vaata artiklit
  19. PubMed / NCBI
  20. Google Scholar
  21. Vaata artiklit
  22. PubMed / NCBI
  23. Google Scholar
  24. Vaata artiklit
  25. PubMed / NCBI
  26. Google Scholar
  27. Vaata artiklit
  28. PubMed / NCBI
  29. Google Scholar
  30. Vaata artiklit
  31. PubMed / NCBI
  32. Google Scholar
  33. Vaata artiklit
  34. PubMed / NCBI
  35. Google Scholar
  36. Vaata artiklit
  37. PubMed / NCBI
  38. Google Scholar
  39. Vaata artiklit
  40. PubMed / NCBI
  41. Google Scholar
  42. Vaata artiklit
  43. PubMed / NCBI
  44. Google Scholar
  45. 3. Ko CH, Yen JY, Yen CF, Chen CS, Chen CC (2012) Interneti sõltuvuse ja psühhiaatrilise häire seos: kirjanduse ülevaade. Eur Psühhiaatria 27: 1 – 8. doi: 10.1016 / j.eurpsy.2010.04.011
  46. Vaata artiklit
  47. PubMed / NCBI
  48. Google Scholar
  49. Vaata artiklit
  50. PubMed / NCBI
  51. Google Scholar
  52. Vaata artiklit
  53. PubMed / NCBI
  54. Google Scholar
  55. Vaata artiklit
  56. PubMed / NCBI
  57. Google Scholar
  58. Vaata artiklit
  59. PubMed / NCBI
  60. Google Scholar
  61. Vaata artiklit
  62. PubMed / NCBI
  63. Google Scholar
  64. Vaata artiklit
  65. PubMed / NCBI
  66. Google Scholar
  67. Vaata artiklit
  68. PubMed / NCBI
  69. Google Scholar
  70. Vaata artiklit
  71. PubMed / NCBI
  72. Google Scholar
  73. Vaata artiklit
  74. PubMed / NCBI
  75. Google Scholar
  76. 4. Plokk J (2006) Probleemse Interneti kasutamise uuringus alahinnatakse levimus. CNS Spectr 12: 14 – 15.
  77. Vaata artiklit
  78. PubMed / NCBI
  79. Google Scholar
  80. Vaata artiklit
  81. PubMed / NCBI
  82. Google Scholar
  83. Vaata artiklit
  84. PubMed / NCBI
  85. Google Scholar
  86. Vaata artiklit
  87. PubMed / NCBI
  88. Google Scholar
  89. 5. Fitzpatrick JJ (2008) Interneti-sõltuvus: tunnustamine ja sekkumine. Arch Neurol 22: 59 – 60. doi: 10.1016 / j.apnu.2007.12.001
  90. Vaata artiklit
  91. PubMed / NCBI
  92. Google Scholar
  93. Vaata artiklit
  94. PubMed / NCBI
  95. Google Scholar
  96. 6. Cao F, Su L, Liu T, Gao X (2007) Hiina noorukite valimi impulsiivsuse ja internetisõltuvuse seos. Eur Psühhiaatria 22: 466 – 471. doi: 10.1016 / j.eurpsy.2007.05.004
  97. Vaata artiklit
  98. PubMed / NCBI
  99. Google Scholar
  100. Vaata artiklit
  101. PubMed / NCBI
  102. Google Scholar
  103. Vaata artiklit
  104. PubMed / NCBI
  105. Google Scholar
  106. Vaata artiklit
  107. PubMed / NCBI
  108. Google Scholar
  109. Vaata artiklit
  110. PubMed / NCBI
  111. Google Scholar
  112. Vaata artiklit
  113. PubMed / NCBI
  114. Google Scholar
  115. Vaata artiklit
  116. PubMed / NCBI
  117. Google Scholar
  118. Vaata artiklit
  119. PubMed / NCBI
  120. Google Scholar
  121. Vaata artiklit
  122. PubMed / NCBI
  123. Google Scholar
  124. Vaata artiklit
  125. PubMed / NCBI
  126. Google Scholar
  127. Vaata artiklit
  128. PubMed / NCBI
  129. Google Scholar
  130. Vaata artiklit
  131. PubMed / NCBI
  132. Google Scholar
  133. Vaata artiklit
  134. PubMed / NCBI
  135. Google Scholar
  136. Vaata artiklit
  137. PubMed / NCBI
  138. Google Scholar
  139. Vaata artiklit
  140. PubMed / NCBI
  141. Google Scholar
  142. Vaata artiklit
  143. PubMed / NCBI
  144. Google Scholar
  145. Vaata artiklit
  146. PubMed / NCBI
  147. Google Scholar
  148. Vaata artiklit
  149. PubMed / NCBI
  150. Google Scholar
  151. Vaata artiklit
  152. PubMed / NCBI
  153. Google Scholar
  154. Vaata artiklit
  155. PubMed / NCBI
  156. Google Scholar
  157. Vaata artiklit
  158. PubMed / NCBI
  159. Google Scholar
  160. Vaata artiklit
  161. PubMed / NCBI
  162. Google Scholar
  163. Vaata artiklit
  164. PubMed / NCBI
  165. Google Scholar
  166. Vaata artiklit
  167. PubMed / NCBI
  168. Google Scholar
  169. Vaata artiklit
  170. PubMed / NCBI
  171. Google Scholar
  172. Vaata artiklit
  173. PubMed / NCBI
  174. Google Scholar
  175. Vaata artiklit
  176. PubMed / NCBI
  177. Google Scholar
  178. Vaata artiklit
  179. PubMed / NCBI
  180. Google Scholar
  181. Vaata artiklit
  182. PubMed / NCBI
  183. Google Scholar
  184. Vaata artiklit
  185. PubMed / NCBI
  186. Google Scholar
  187. Vaata artiklit
  188. PubMed / NCBI
  189. Google Scholar
  190. Vaata artiklit
  191. PubMed / NCBI
  192. Google Scholar
  193. Vaata artiklit
  194. PubMed / NCBI
  195. Google Scholar
  196. Vaata artiklit
  197. PubMed / NCBI
  198. Google Scholar
  199. Vaata artiklit
  200. PubMed / NCBI
  201. Google Scholar
  202. Vaata artiklit
  203. PubMed / NCBI
  204. Google Scholar
  205. Vaata artiklit
  206. PubMed / NCBI
  207. Google Scholar
  208. Vaata artiklit
  209. PubMed / NCBI
  210. Google Scholar
  211. Vaata artiklit
  212. PubMed / NCBI
  213. Google Scholar
  214. Vaata artiklit
  215. PubMed / NCBI
  216. Google Scholar
  217. Vaata artiklit
  218. PubMed / NCBI
  219. Google Scholar
  220. Vaata artiklit
  221. PubMed / NCBI
  222. Google Scholar
  223. Vaata artiklit
  224. PubMed / NCBI
  225. Google Scholar
  226. Vaata artiklit
  227. PubMed / NCBI
  228. Google Scholar
  229. Vaata artiklit
  230. PubMed / NCBI
  231. Google Scholar
  232. Vaata artiklit
  233. PubMed / NCBI
  234. Google Scholar
  235. Vaata artiklit
  236. PubMed / NCBI
  237. Google Scholar
  238. Vaata artiklit
  239. PubMed / NCBI
  240. Google Scholar
  241. Vaata artiklit
  242. PubMed / NCBI
  243. Google Scholar
  244. Vaata artiklit
  245. PubMed / NCBI
  246. Google Scholar
  247. Vaata artiklit
  248. PubMed / NCBI
  249. Google Scholar
  250. Vaata artiklit
  251. PubMed / NCBI
  252. Google Scholar
  253. Vaata artiklit
  254. PubMed / NCBI
  255. Google Scholar
  256. Vaata artiklit
  257. PubMed / NCBI
  258. Google Scholar
  259. Vaata artiklit
  260. PubMed / NCBI
  261. Google Scholar
  262. Vaata artiklit
  263. PubMed / NCBI
  264. Google Scholar
  265. Vaata artiklit
  266. PubMed / NCBI
  267. Google Scholar
  268. Vaata artiklit
  269. PubMed / NCBI
  270. Google Scholar
  271. Vaata artiklit
  272. PubMed / NCBI
  273. Google Scholar
  274. Vaata artiklit
  275. PubMed / NCBI
  276. Google Scholar
  277. Vaata artiklit
  278. PubMed / NCBI
  279. Google Scholar
  280. Vaata artiklit
  281. PubMed / NCBI
  282. Google Scholar
  283. Vaata artiklit
  284. PubMed / NCBI
  285. Google Scholar
  286. Vaata artiklit
  287. PubMed / NCBI
  288. Google Scholar
  289. Vaata artiklit
  290. PubMed / NCBI
  291. Google Scholar
  292. Vaata artiklit
  293. PubMed / NCBI
  294. Google Scholar
  295. Vaata artiklit
  296. PubMed / NCBI
  297. Google Scholar
  298. Vaata artiklit
  299. PubMed / NCBI
  300. Google Scholar
  301. Vaata artiklit
  302. PubMed / NCBI
  303. Google Scholar
  304. 7. Yuan K, Qin W, Wang G, Zeng F, Zhao L, et al. (2011) Interneti-sõltuvushäiretega noorukite mikrostruktuuri kõrvalekalded. PLOS ONE 6: e20708. doi: 10.1371 / journal.pone.0020708
  305. Vaata artiklit
  306. PubMed / NCBI
  307. Google Scholar
  308. Vaata artiklit
  309. PubMed / NCBI
  310. Google Scholar
  311. Vaata artiklit
  312. PubMed / NCBI
  313. Google Scholar
  314. Vaata artiklit
  315. PubMed / NCBI
  316. Google Scholar
  317. 8. Ernst M, Pine DS, Hardin M (2006) motoorse käitumise neurobioloogia kolmikmudel noorukieas. Psychol Med 36: 299 – 312. doi: 10.1017 / s0033291705005891
  318. 9. Pine DS, Cohen P, Brook JS (2001) Emotsionaalne reaktiivsus ja risk psühhopatoloogiale noorukite seas. CNS Spectr 6: 27 – 35.
  319. 10. Silveri MM, Tzilos GK, Pimentel PJ, Yurgelun-Todd DA (2004) Noorte emotsionaalse ja kognitiivse arengu trajektoorid: soo ja narkootikumide tarvitamise oht. Ann NY Acad Sci 1021: 363 – 370. doi: 10.1196 / annals.1308.046
  320. 11. Steinberg L (2005) Kognitiivne ja afektiivne areng noorukieas. Trendid Cogn Sci 9: 69 – 74. doi: 10.1016 / j.tics.2004.12.005
  321. 12. Ko CH, Yen JY, Chen CC, Chen SH, Yen CF (2005) Noortele mõeldud internetisõltuvuse diagnostilised kriteeriumid. J Nerv Ment Dis 193: 728 – 733. doi: 10.1097 / 01.nmd.0000185891.13719.54
  322. 13. Yoo HJ, Cho SC, Ha J, Yune SK, Kim SJ, et al. (2004) Tähelepanu puuduliku hüperaktiivsuse sümptomid ja internetisõltuvus. Psühhiaatria Clin Neurosci 58: 487 – 494. doi: 10.1111 / j.1440-1819.2004.01290.x
  323. 14. Shapira NA, Lessig MC, Goldsmith TD, Szabo ST, Lazoritz M, et al. (2003) Probleemne internetikasutus: pakutud klassifikatsiooni ja diagnostika kriteeriumid. Vajutage ärevust 17: 207 – 216. doi: 10.1002 / da.10094
  324. 15. Beard KW (2005) nternetisõltuvus: ülevaade olemasolevatest hindamismeetoditest ja võimalikest hindamisküsimustest. Cyberpsychol Behav 8: 7 – 14. doi: 10.1089 / cpb.2005.8.7
  325. 16. Noored K (1999) innovatsioonid kliinilises praktikas: lähtekiri, professionaalne ressursside press, maht 17, peatükk Interneti-sõltuvus: sümptomid, hindamine ja ravi. lk. 19 – 31.
  326. 17. Blokeeri JJ (2008) probleemid DSM-V puhul: Interneti-sõltuvus. Olen J psühhiaatria 165: 306 – 307. doi: 10.1176 / appi.ajp.2007.07101556
  327. 18. Doidge N (2007) Aju, mis iseenesest muutub: aju teaduse piiridest pärit isiklike triumfide lugusid. Penguin Books, 1st väljaanne doi: 10.1080 / 10398560902721606
  328. 19. Ameerika psühhiaatriaühing (2013) vaimse häire diagnostiline ja statistiline käsiraamat (DSM-5). American Psychiatric Publishing (APPI) .. doi: 10.1007 / springerreference_179660
  329. 20. Bernardi S (2009) SPallanti (2009) Internetisõltuvus: kirjeldav kliiniline uuring, mis keskendub haigustele ja dissotsiatiivsetele sümptomitele. Compr Psychiatry 50: 510 – 516. doi: 10.1016 / j.comppsych.2008.11.011
  330. 21. Caplan SE (2002) Probleemne internetikasutus ja psühhosotsiaalne heaolu: teooriapõhise kognitiiv-käitumusliku mõõtevahendi väljatöötamine. Comput Human Behav 18: 553 – 575. doi: 10.1016 / s0747-5632 (02) 00004-3
  331. 22. Shaw M, Black DW (2008) Interneti-sõltuvus: määratlus, hindamine, epidemioloogia ja kliiniline juhtimine. CNS Drugs 22: 353 – 365. doi: 10.2165 / 00023210-200822050-00001
  332. 23. Tao R, Huang X, Wang J, Zhang H, Zhang Y, et al. (2010) Interneti-sõltuvuse kavandatavad diagnostilised kriteeriumid. Sõltuvus 105: 556 – 564. doi: 10.1111 / j.1360-0443.2009.02828.x
  333. 24. Ding W, Sun J, Sun Y, Zhou Y, Li L et al. (2013) Muudetud vaikevõrgu puhkeoleku funktsionaalne ühendus Interneti-mängude sõltuvusega noorukitel. PLOS ONE 8: e59902. doi: 10.1371 / journal.pone.0059902
  334. 25. Lin F, Zhou Y, Du Y, Qin L, Zhao Z, et al. (2012) Ebanormaalne valge aine terviklikkus Interneti-sõltuvushäiretega noorukitel: traktil põhinev ruumianalüüsi uuring. PLOS ONE 7: e30253. doi: 10.1371 / journal.pone.0030253
  335. 26. Hong SB, Zalesky A, Cocchi L, Fornito A, Choi EJ jt. (2013) Interneti-sõltuvusega noorukite funktsionaalse ajuühenduse vähenemine. PLOS ONE 8: e57831. doi: 10.1371 / journal.pone.0057831
  336. 27. Liu J, Yuan L, Ye J (2010) Tõhus algoritm sulatatud lasso probleemide klassi jaoks. In: KDD. lk. 323 – 332.
  337. 28. Yuan K, Cheng P, Dong T, Bi Y, Xing L, et al. (2013) Kortikaalse paksuse kõrvalekalded hilisel noorukieas koos online-hasartmängusõltuvusega. PLOS ONE 8: e53055. doi: 10.1371 / journal.pone.0053055
  338. 29. Zhou Y, Lin F, Du Y, Qin L, Zhao Z, et al. (2011) Halli aine kõrvalekalded internetisõltuvuses: vokselipõhine morfomeetriline uuring. Eur J Radiol 79: 92 – 95. doi: 10.1016 / j.ejrad.2009.10.025
  339. 30. Yuan K, Jin C, Cheng P, Yang X, Dong T et al. (2013) Online-mängude sõltuvusega noorukite madalate sageduste kõikumiste kõrvalekallete amplituud. PLOS ONE 8: e78708. doi: 10.1371 / journal.pone.0078708
  340. 31. Zuo XN, Ehmke R, Mennes M, Imperati D, Castellanos FX jt. (2012) Võrgu tsentraliteet inimfunktsionaalses ühenduses. Cereb Cortex 22: 1862 – 1875. doi: 10.1093 / cercor / bhr269
  341. 32. Koschützki D, Lehmann KA, Peeters L, Richter S, Tenfelde-Podehl D, et al. (2005) Keskmised indeksid. In: Brandes U, Erlebach T, toimetajad, võrgustiku analüüs: metoodilised alused. New York: Springer-Verlag, maht 3418, lk 16 – 61.
  342. 33. Beard KW, Wolf EM (2001) Muudatused internetisõltuvuse kavandatud diagnostikakriteeriumides. Cyberpsychol Behav 4: 377 – 383. doi: 10.1089 / 109493101300210286
  343. 34. Ko CH, Liu GC, Hsiao S, Yen JY, Yang MJ jt. (2009) Ajuaktiivsus, mis on seotud online-hasartmängusõltuvuse mängurahuga. J Psychiatr Res 43: 739 – 747. doi: 10.1016 / j.jpsychires.2008.09.012
  344. 35. Noor KS (1998), mis on võrku püütud: kuidas ära tunda internetisõltuvuse märke ja võitlusstrateegiat taastumiseks. John Wiley ja Pojad.
  345. 36. Patton JH, Stanford MS, Barratt ES (1995) Barrati impulsiivsuse skaala faktorite struktuur. J Clin Psychol 51: 768–774. doi: 10.1002 / 1097-4679 (199511) 51: 6 <768 :: aid-jclp2270510607> 3.0.co; 2-1
  346. 37. Huang X, Zhang Z (2001) Noorukite ajahalduse varude koostamine. Acta Psychol Sin 33: 338 – 343.
  347. 38. Goodman R (1997) Tugevused ja raskused Küsimustik: Teadustöö. J Lapse psühhiaatria psühhiaatria 38: 581 – 586. doi: 10.1111 / j.1469-7610.1997.tb01545.x
  348. 39. Epstein NB, Baldwin LM, piiskop DS (1983) McMasteri perekonna hindamise seade. J Marital Fam Ther 9: 171 – 180. doi: 10.1111 / j.1752-0606.1983.tb01497.x
  349. 40. Yan CG, Zang YF (2010) DPARSF: MATLAB-i töövahend puhkeoleku fMRI „torujuhtme” andmete analüüsimiseks. Esipaneel Neurosci 4: 13. doi: 10.3389 / fnsys.2010.00013
  350. 41. Song XW, Dong ZY, Long XY, Li SF, Zuo XN et al. (2011) REST: tööriistakomplekt puhkeoleku funktsionaalse magnetresonantsuuringu andmete töötlemiseks. PLOS ONE 6: e25031. doi: 10.1371 / journal.pone.0025031
  351. 42. Power JD, Barnes KA, Snyder AZ, Schlaggar BL, Petersen SE (2012) Häirivad, kuid süstemaatilised korrelatsioonid funktsionaalse ühenduvuse MRI võrkudes tulenevad objektide liikumisest. Neuroimage 59: 2142 – 2154. doi: 10.1016 / j.neuroimage.2011.10.018
  352. 43. Tzourio-Mazoyer N, Landeau B, Papathanassiou D, Crivello F, Etard O et al. (2002) SPM-i aktivatsioonide automatiseeritud anatoomiline märgistamine, kasutades MNI MRI ühe subjekti aju makroskoopilist anatoomilist tühistamist. Neuroimage 15: 273 – 289. doi: 10.1006 / nimg.2001.0978
  353. 44. Achard S, Bullmore E (2007) Majanduslike aju funktsionaalsete võrgustike tõhusus ja maksumus. PLoS Comput Biol 3: e17. doi: 10.1371 / journal.pcbi.0030017
  354. 45. Bassett DS, Meyer-Lindenberg A, Achard S, Duke T, Bullmore E (2006) Fraktali väikese maailma inimese aju funktsionaalsete võrgustike kohandatav ümberkonfiguratsioon. Proc Natl Acad Sci USA 103: 19518 – 19523. doi: 10.1073 / pnas.0606005103
  355. 46. Rubinov M, Sporns O (2010) Keerukate võrkude mõõdud aju ühenduvusest: Kasutused ja tõlgendused. Neuroimage 52: 1059 – 1069. doi: 10.1016 / j.neuroimage.2009.10.003
  356. 47. Smit DJA, Stam CJ, Posthuma D, Boomsma DI, De Geus EJC (2008) „Väikesemahuliste” võrkude pärilikkus ajus: puhkeaja EEG funktsionaalse ühenduvuse graafiline teoreetiline analüüs. Hum Brain Mapp 29: 1368 – 1378. doi: 10.1002 / hbm.20468
  357. 48. Zhang J, Wang J, Wu Q, Kuang W, Huang X, et al. (2011) Häiritud aju ühendusvõrgud uimastite, esimese episoodi suurte depressiivsete häirete korral. Biol Psychiatry 70: 334 – 342. doi: 10.1016 / j.biopsych.2011.05.018
  358. 49. Latora V, Marchiori M (2001) Väikesemahuliste võrkude tõhus käitumine. Phys Rev Lett 87: 198701. doi: 10.1103 / physrevlett.87.198701
  359. 50. Watts DJ, Strogatz SH (1998) „Väike maailma” võrgustike kollektiivne dünaamika. Loodus 393: 440 – 442. doi: 10.1038 / 30918
  360. 51. He Y, Wang J, Wang L, Chen ZJ, Yan C et al. (2009) Inimeste spontaanne aju aktiivsuse instrumendilise modulaarse korralduse avamine. PLOS ONE 4: 1 – 17. doi: 10.1371 / journal.pone.0005226
  361. 52. Gong G, Rosa-Neto P, Carbonell F, Chen ZJ, He Y, et al. (2009) Vanus ja soolised erinevused kortikaalses anatoomilises võrgustikus. J Neurosci 29: 15684 – 15693. doi: 10.1523 / jneurosci.2308-09.2009
  362. 53. Tian L, Wang J, Yan C, He Y (2011) Poolte ja sugudega seotud erinevused väikese maailma aju võrkudes: puhkeaja funktsionaalne MRI uuring. Neuroimage 54: 191 – 202. doi: 10.1016 / j.neuroimage.2010.07.066
  363. 54. Zhu W, Wen W, He Y, Xia A, Anstey KJ, et al. (2012) Topoloogiliste mustrite muutmine normaalse vananemise korral, kasutades ulatuslikke struktuurivõrke. Neurobiol vananemine 33: 899 – 913. doi: 10.1016 / j.neurobiolaging.2010.06.022
  364. 55. Hayasaka S, Laurienti PJ (2010) Piirkondlike ja vokselipõhiste võrguanalüüside omaduste võrdlus puhkeoleku fmri andmetes. Neuroimage 50: 499 – 508. doi: 10.1016 / j.neuroimage.2009.12.051
  365. 56. Fornito A, Zalesky A, Bullmore ET (2010) Võrgu skaleerimise efekt inimese puhkeoleku fMRI andmete graafilise analüüsi uuringutes. Esipaneel Neurosci 4: 22. doi: 10.3389 / fnsys.2010.00022
  366. 57. Zalesky A, Fornito A, Harding IH, Cocchi L, Yücel M et al. (2010) Terve aju anatoomilised võrgustikud: kas sõlmpunktide valik on oluline? Neuroimage 50: 970 – 983. doi: 10.1016 / j.neuroimage.2009.12.027
  367. 58. Dosenbach NUF, Nardos B, Cohen AL, Fair DA, Power JD jt. (2010) Individuaalse aju küpsuse prognoosimine fmri abil. Teadus 329: 1358 – 1361. doi: 10.1126 / science.1194144
  368. 59. Maslov S, Sneppen K (2002) Valgusvõrkude topoloogia spetsiifilisus ja stabiilsus. Teadus 296: 910 – 913. doi: 10.1126 / science.1065103
  369. 60. Buckner RL, Andrew-Hanna JR, Schacter DL (2008) Aju vaikerežiimi võrk: anatoomia, funktsioon ja asjakohasus haiguste suhtes. Ann NY Acad Sci 1124: 1–38. doi: 10.1196 / annals.1440.011
  370. 61. Greicius MD, Krasnow B, Reiss AL, Menon V (2003) Funktsionaalne ühenduvus puhkeajus: vaikimisi režiimi hüpoteesi võrguanalüüs. Proc Natl Acad Sci USA 100: 253 – 258. doi: 10.1073 / pnas.0135058100
  371. 62. Raichle ME, MacLeod AM, Snyder AZ, Powers WJ, Gusnard DA jt. (2001) Ajufunktsiooni vaikerežiim. Proc Natl Acad Sci USA 98: 676 – 682. doi: 10.1073 / pnas.98.2.676
  372. 63. Õiglane DA, Dosenbach NUF, kirik JA, Cohen AL, Brahmbhatt S jt. (2007) Eraldi kontrollvõrkude arendamine segregatsiooni ja integratsiooni kaudu. Proc Natl Acad Sci USA 104: 13507 – 13512. doi: 10.1073 / pnas.0705843104
  373. 64. Õiglane DA, Cohen AL, Power JD, Dosenbach NUF, kirik JA jt. (2009) Funktsionaalsed aju võrgud arenevad „kohalikult jaotatud” organisatsioonilt. PLoS Comput Biol 5: e1000381. doi: 10.1371 / journal.pcbi.1000381
  374. 65. Kelly AC, Di Martino A, Uddin LQ, Zarrar Shehzad1 DGG, Reiss PT jt. (2009) Anterior-cinguleeriva funktsionaalse ühenduvuse arendamine hilisest lapsepõlvest kuni varajase täiskasvanuks saamiseni. Cereb Cortex 19: 640 – 657. doi: 10.1093 / cercor / bhn117
  375. 66. Supekar K, Musen M, Menon V (2009) Suurte funktsionaalsete aju võrgustike arendamine lastel. PLoS Biol 7: e1000157. doi: 10.1371 / journal.pbio.1000157
  376. 67. Anderson JS, Druzgal TJ, Froehlich A, DuBray MB, Lange N et al. (2011) Intermemisfäärilise funktsionaalse ühenduvuse vähenemine autismi puhul. Cereb Cortex 21: 1134 – 1146. doi: 10.1093 / cercor / bhq190
  377. 68. Wilson TW, Rojas DC, Reite ML, Teale PD, Rogers SJ (2007) Autismiga lastel ja noorukitel on vähenenud MEG püsikontsentratsiooni gamma vastused. Biol Psychiatry 62: 192 – 197. doi: 10.1016 / j.biopsych.2006.07.002
  378. 69. Uddin LQ, Supekar K, Menon V (2010) Funktsionaalsete inimese aju võrgustike tüüpiline ja ebatüüpiline areng: nägemus puhkeoleku fMRI-st. Esipaneel Neurosci 4: 21. doi: 10.3389 / fnsys.2010.00021
  379. 70. Uddin LQ, Supekar KS, Ryali S, Menon V (2011) Struktuurilise ja funktsionaalse ühenduvuse dünaamiline ümberkonfigureerimine peamiste neurokognitiivsete aju võrkude vahel koos arenguga. J Neurosci 31: 18578 – 18589. doi: 10.1523 / jneurosci.4465-11.2011
  380. 71. Liang M, Zhou Y, Jiang T, Liu Z, Tian L et al. (2006) Skisofreenia laialt levinud funktsionaalne eralduvus koos puhkeoleku funktsionaalse magnetresonantstomograafiaga. Neuroreport 17: 209 – 213. doi: 10.1097 / 01.wnr.0000198434.06518.b8
  381. 72. Fingelkurts AA, Fingelkurts AA, Kivisaari R, Autti T, Borisov S, et al. (2006) Suurenenud kohalik ja vähenenud kaugfunktsionaalne ühenduvus EEG alfa- ja beeta-sagedusribades opioididest sõltuvatel patsientidel. Psühhofarmakoloogia 188: 42 – 52. doi: 10.1007 / s00213-006-0474-4
  382. 73. Fingelkurts AA, Fingelkurts AA, Kivisaari R, Autti T, Borisov S, et al. (2007) Opioidide väljatõmbamine suurendab kohalikku ja kaugfunktsioonilist ühenduvust EEG alfa- ja beeta-sagedusribades. Neurosci Res 58: 40 – 49. doi: 10.1016 / j.neures.2007.01.011
  383. 74. Kelly C, Zuo XN, Gotimer K, Cox CL, Lynch L, et al. (2011) Vähendatud interhemisfääriline puhkeoleku funktsionaalne ühendus kokaiini sõltuvuses. 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 jt. (2008) Aju vaikevõrgu küpsev arhitektuur. Proc Natl Acad Sci USA, 105: 4028–4032. doi: 10.1073 / pnas.0800376105
  385. 76. Bullmore E, Sporns O (2009) Komplekssed aju võrgustikud: Struktuuriliste ja funktsionaalsete süsteemide graafiline teoreetiline analüüs. Nat Rev Neurosci 10: 186 – 198. doi: 10.1038 / nrn2575
  386. 77. Ta Y, Evans A (2010) Aju ühendamise teoreetiline modelleerimine. Curr Opinion Neurol 23: 341 – 350.
  387. 78. Stam CJ (2010) Anatoomilise ja funktsionaalse ühenduvuse iseloomustamine ajus: keeruline võrgustike perspektiiv. Int J Psychophysiol 77: 186 – 194. doi: 10.1016 / j.ijpsycho.2010.06.024
  388. 79. Wang J, Zuo X, He Y (2010) Puhkeoleku funktsionaalse MRI graafikupõhine võrguanalüüs. Esipaneel Neurosci 4: 16. doi: 10.3389 / fnsys.2010.00016
  389. 80. Latora V, Marchiori M (2003) Majanduslik väikese maailma käitumine kaalutud võrkudes. Eur Füüsiline Teataja B 32: 249 – 263. doi: 10.1140 / epjb / e2003-00095-5
  390. 81. Tononi G, Edelman GM, Sporns O (1998) Keerukus ja sidusus: Teabe integreerimine ajusse. Kognitiivsete teaduste suundumused 2: 474 – 484. doi: 10.1016 / s1364-6613 (98) 01259-5
  391. 82. Mayberg HS (1997) Limbiin-kortikaalne düsregulatsioon: pakutud depressiooni mudel. J Neuropsühhiaatria Clin Neurosci 9: 471 – 481.
  392. 83. Goldstein RZ, Tomasi D, Rajaram S, Cottone LA, Zhang L, et al. (2007) Anterior-cingulaadi ja mediaalse orbitofrontaalse ajukoorme roll ravimi märkide töötlemisel kokaiini sõltuvuses. Neuroteadus 144: 1153 – 1159. doi: 10.1016 / j.neuroscience.2006.11.024
  393. 84. Grüsser SM, Wrase J, Klein S, Hermann D, Smolka MN et al. (2004) Cue-indutseeritud striatumi ja mediaalse prefrontaalse ajukoore aktiveerimine on seotud järgneva relapsi tekkimisega abstinentsetes alkoholistides. Psühhofarmakoloogia (Berl) 175: 296 – 302. doi: 10.1007 / s00213-004-1828-4
  394. 85. Miedl SF, Fehr T, Meyer G, Herrmann M (2010) Probleemi hasartmängude neurobioloogilised korrelatsioonid kvaas-realistlikus blackjack-stsenaariumis, mida näitas fMRI. Psühhiaatria Res 181: 165 – 173. doi: 10.1016 / j.pscychresns.2009.11.008
  395. 86. Matochik JA, London ED, Eldreth DA, Cadet JL, Boll KI (2003) Ekstraalsete kokaiini kuritarvitajate eesmise koore koe koostis: Magnetresonantsuuring. Neuroimage 19. doi: 10.1016 / s1053-8119 (03) 00244-1
  396. 87. Fujiwara J, Tobler PN, Taira M, Iijima T, Tsutsui KI (2009) Eraldatud ja integreeritud tasu ja karistuse kodeerimine ajukoores. J Neurophysiol 101: 3284 – 3293. doi: 10.1152 / jn.90909.2008
  397. 88. Yu C, Gupta J, Yin HH (2010) Mediodorsaalse talamuse roll tasulise juhtimise meetmete ajalises diferentseerimisel. Eesmine integreerimine Neurosci 4: 14. doi: 10.3389 / fnint.2010.00014
  398. 89. Corbit LH, Muir JL, Balleine BW (2003) Medoodorsaalse talamuse ja anaalsete talamuse tuumade kahjustused põhjustavad dissotsieeruvat toimet instrumentaalsele konditsioneerimisele rottidel. Eur J Neurosci 18: 1286 – 1294. doi: 10.1046 / j.1460-9568.2003.02833.x
  399. 90. Saper CB (2002) Keskne autonoomne närvisüsteem: teadlik vistseraalne taju ja autonoomne mustri tekkimine. Annu Rev Neurosci 25: 433 – 469. doi: 10.1146 / annurev.neuro.25.032502.111311
  400. 91. Ray JP, Prince JL (1993) Proovide korraldamine talamuse mediodorsaalsest tuumast orbitaalsele ja mediaalse prefrontaalsele ajukoorele makaagi ahvidel. J Comp Neurol 337: 1 – 31. doi: 10.1002 / cne.903370102
  401. 92. Rullides ET (2004) Orbitofrontaalse koore funktsioonid. Aju Cogn 55: 11 – 29. doi: 10.1016 / s0278-2626 (03) 00277-x
  402. 93. Dong G, Huang J, Du X (2012) Muutused puhkeoleku aju aktiivsuse piirkondlikus homogeensuses interneti mängude sõltlastel. Behav Brain Funct 18: 8 – 41. doi: 10.1186 / 1744-9081-8-41
  403. 94. Steriade M, Llinás RR (1998) Talamuse funktsionaalsed olekud ja nendega seotud neuronaalne koosmõju. Physiol Rev 68: 649 – 742.
  404. 95. Stein T, Moritz C, Quigley M, Cordes D, Haughton V, et al. (2000) Funktsionaalne ühenduvus talamuses ja hipokampuses uuriti funktsionaalse mr kujutise abil. AJNR Am J Neuroradiol 21: 1397 – 1401.
  405. 96. Burgess N, Maguire EA, O'Keefe J (2002) Inimese hipokampus ning ruumiline ja episoodiline mälu. Neuron 35: 625–641. doi: 10.1016 / s0896-6273 (02) 00830-9
  406. 97. Warburton EC, Baird A, Morgan A, Muir JL, Aggleton JP (2001) Hippokummi ja eesmise talaamiku tuumade ühine tähtsus kõikidele eraldatud ruumilistele õppimistele: tõendid roti katkestamise uuringust. J Neurosci 21: 7323 – 7330.
  407. 98. Garavan H, Hester R, Murphy K, Fassbender C, Kelly C (2006) Individuaalsed erinevused inhibeeriva kontrolli funktsionaalse neuroanatoomia osas. Brain Res 1105: 130 – 142. doi: 10.1016 / j.brainres.2006.03.029
  408. 99. Menon V, Adleman NE, White CD, Glover GH, Reiss AL (2001) Vigadega seotud aju aktiveerimine Go / NoGo vastuse pärssimise ülesande ajal. Hum Brain Mapp 12: 131–143. doi: 10.1002 / 1097-0193 (200103) 12: 3 <131 :: aid-hbm1010> 3.0.co; 2-c
  409. 100. Whitfield-Gabrieli S, Ford JM (2012) Vaikimisi režiimi võrgu aktiivsus ja ühenduvus psühhopatoloogias. Annu Rev Clin Psychol 8: 49 – 76. doi: 10.1146 / annurev-clinpsy-032511-143049
  410. 101. Ding X, Lee SW (2013) Kokaiinisõltuvusega seotud reprodutseeritavad aju piirkonnad ebanormaalse vaikerežiimi funktsionaalses ühenduses: grupi ica uuring erinevate mudelitellimustega. Neurosci Lett 548: 110 – 114. doi: 10.1016 / j.neulet.2013.05.029
  411. 102. Ma N, Liu Y, Fu XM, Li N, Wang CX jt. (2011) Ebatavaline aju vaikimisi oleku võrgu funktsionaalne ühenduvus narkomaanidel. PLOS ONE 6: e16560. doi: 10.1371 / journal.pone.0016560
  412. 103. Tschernegg M, Crone JS, Eigenberger T, Schwartenbeck P, Fauth-Bühler M, et al. (2013) Funktsionaalsete aju võrgustike kõrvalekalded patoloogilises hasartmängus: graafiline teoreetiline lähenemine. Esikülg Hum Neurosci 7: 625. doi: 10.3389 / fnhum.2013.00625
  413. 104. Kolb B, Whishaw IQ (1998) Aju plastilisus ja käitumine. Annu Rev Psychol 49: 43 – 64. doi: 10.1146 / annurev.psych.49.1.43
  414. 105. Shaw CA, McEachern J, toimetajad (2001) Teoreetilise neuroplastsuse poole. Psühholoogia Press.
  415. 106. Kolb B, Gibb R (2003) Aju plastilisus ja käitumine. Curr Dir Psychol Sci 12: 1 – 5. doi: 10.1111 / 1467-8721.01210
  416. 107. Kolb B, Gibb R (2011) Aju plastilisus ja käitumine arenevates ajus. J Kas Acad Child Adolesc psühhiaatria 20: 265 – 276.
  417. 108. Robinson TE, Berridge KC (1993) Närvisüsteemi narkootikumide iha: stimuleeriva sensibiliseerimise teooria sõltuvus. Brain Res Rev 18: 247 – 291. doi: 10.1016 / 0165-0173 (93) 90013-p
  418. 109. Alavi SS, Maracy MR (2011) Psühhiaatriliste sümptomite mõju Interneti-sõltuvushäirele Isfahani ülikooli tudengitel. J Res Med Sci 16: 793–800.
  419. 110. Egger O, Rauterberg M (1996) Interneti-käitumine ja sõltuvus. Tehniline aruanne, töö- ja organisatsioonipsühholoogia üksus (IFAP), Šveitsi föderaalne tehnoloogiainstituut (ETH), Zürich.
  420. 111. Petrie H, Gunn D (1998) Interneti „sõltuvus”: soo, vanuse, depressiooni ja introversiooni mõju. In: British Psychological Society Londoni konverents. London, Suurbritannia: Briti psühholoogiline selts. Briti psühholoogilise ühiskonna Londoni konverentsil esitatud paber.