विज्ञान प्रतिनिधि 2014 मई 22; 4: 5027। doi: 10.1038 / srep05027।
ली ब1, फ्रिस्टन केजे2, लियू जे1, लियू वाई3, झांग जी3, काओ एफ4, सु ल4, याओ स4, लू ह3, हू डी5.
लेखक की जानकारी
- 11] स्कूल ऑफ बायोमेडिकल इंजीनियरिंग, फोर्थ मिलिट्री मेडिकल यूनिवर्सिटी, शीआन, शानक्सी, 710032, चीन [2] डिपार्टमेंट ऑफ ऑटोमेटिक कंट्रोल, कॉलेज ऑफ मेक्ट्रोनिक्स और ऑटोमेशन, नेशनल यूनिवर्सिटी ऑफ डिफेंस टेक्नोलॉजी, चांग्शा, हुनान 410073, पीआर चीन।
- 2वेलकम ट्रस्ट सेंटर फॉर न्यूरोइमेजिंग, यूनिवर्सिटी कॉलेज लंदन, क्वीन स्क्वायर, लंदन WC1N 3GG यूके।
- 3स्कूल ऑफ बायोमेडिकल इंजीनियरिंग, फोर्थ मिलिट्री मेडिकल यूनिवर्सिटी, शीआन, शानक्सी, 710032, चीन।
- 4केंद्रीय दक्षिण विश्वविद्यालय, चांग्शा, चीन का दूसरा जिंग्या अस्पताल।
- 5स्वचालित नियंत्रण विभाग, कॉलेज ऑफ मेक्ट्रोनिक्स और स्वचालन, राष्ट्रीय रक्षा प्रौद्योगिकी विश्वविद्यालय, चांग्शा, हुनान एक्सएनयूएमएक्स, पीआर चीन।
सार
इंटरनेट की लत (IA) में खराब आवेग नियंत्रण के तंत्रिका आधार को समझना इस सिंड्रोम के न्यूरोबायोलॉजिकल तंत्र को समझने के लिए महत्वपूर्ण है। वर्तमान अध्ययन ने जांच की कि कैसे आईओए ने गो-स्टॉप प्रतिमान और कार्यात्मक चुंबकीय अनुनाद इमेजिंग (fMRI) का उपयोग करके प्रतिक्रिया अवरोध में फंसे न्यूरोनल मार्ग को प्रभावित किया।। 15.2 UM 0.5 वर्ष (मीन three SD) और अठारह IA आयु वर्ग 15.1 ± 1.4 वर्ष की आयु वाले तेईस नियंत्रण विषयों का अध्ययन किया गया। प्रतिक्रिया अवरोधन नेटवर्क के भीतर प्रभावी संयोजकता (स्टोचैस्टिक) डायनेमिक कारण मॉडलिंग (DCM) का उपयोग करके निर्धारित की गई थी।
परिणामों से पता चला कि अप्रत्यक्ष ललाट-बेसल गैन्ग्लिया मार्ग स्वस्थ विषयों में प्रतिक्रिया निषेध द्वारा लगे हुए थे। हालाँकि, हमने IA समूह में किसी भी समान प्रभावी कनेक्टिविटी का पता नहीं लगाया। यह सुझाव देता है कि IA विषय इस मार्ग को भर्ती करने और अवांछित कार्यों को रोकने में विफल हैं। यह अध्ययन एक प्रतिक्रिया विकार नेटवर्क में एक व्यवहार विकार और संयमी कनेक्टिविटी के रूप में इंटरनेट की लत के बीच एक स्पष्ट लिंक प्रदान करता है।
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