नेटवर्क-आधारित विश्लेषण इंटरनेट की लत प्रवृत्ति (2016) से संबंधित कार्यात्मक कनेक्टिविटी का पता चलता है

तान्या वेन^1,2,* और शूलन हेशिह^1,3,4,*

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इंटरनेट के प्रसार और बाध्यकारी उपयोग के नकारात्मक मनोवैज्ञानिक प्रभाव हो सकते हैं, जैसे कि यह एक मानसिक विकार के रूप में तेजी से पहचाना जा रहा है। वर्तमान अध्ययन ने नेटवर्क-आधारित आँकड़ों का पता लगाने के लिए काम किया है कि कैसे पूरे मस्तिष्क के कार्यात्मक कनेक्शन एक व्यक्ति-आधारित प्रश्नावली द्वारा अनुक्रमित व्यक्तिगत रूप से इंटरनेट की लत के स्तर से संबंधित हैं। हमने दो topologically महत्वपूर्ण नेटवर्क की पहचान की है, एक ऐसे कनेक्शन के साथ जो सकारात्मक रूप से इंटरनेट की लत की प्रवृत्ति के साथ सहसंबद्ध हैं, और एक ऐसे कनेक्शन के साथ है जो नकारात्मक रूप से इंटरनेट की लत की प्रवृत्ति से संबद्ध है। दो नेटवर्क ज्यादातर ललाट क्षेत्रों में परस्पर जुड़े होते हैं, जो ललाट क्षेत्र में संज्ञानात्मक नियंत्रण के विभिन्न पहलुओं (यानी, इंटरनेट उपयोग और गेमिंग कौशल के नियंत्रण के लिए) को प्रतिबिंबित कर सकते हैं। इसके बाद, हमने मस्तिष्क को कई बड़े क्षेत्रीय उपसमूहों में वर्गीकृत किया, और पाया कि दो नेटवर्क में अधिकांश कनेक्शन नशा के अनुमस्तिष्क मॉडल के अनुरूप हैं, जो चार-सर्किट मॉडल को शामिल करता है।

अंत में, हमने देखा कि इंटरनेट की लत की प्रवृत्ति से जुड़े सबसे अधिक अंतर-क्षेत्रीय कनेक्शन वाले मस्तिष्क क्षेत्र, जो अक्सर लत साहित्य में देखे जाते हैं, और इंटरनेट की लत के अध्ययन के हमारे मेटा-विश्लेषण द्वारा पुष्टि की जाती है। यह शोध इंटरनेट की लत की प्रवृत्ति में शामिल बड़े पैमाने के नेटवर्क की बेहतर समझ प्रदान करता है और दिखाता है कि इंटरनेट लत के पूर्व-नैदानिक ​​स्तर समान क्षेत्रों और कनेक्शनों के साथ लत के नैदानिक ​​मामलों के रूप में जुड़े हुए हैं।

मेटा-एनालिसिस

NeuroSynth डेटाबेस का उपयोग करके एक मेटा-विश्लेषण का निर्माण किया गया था (http://neurosynth.org; यारकोनी एट अल।, एक्सएनयूएमएक्स)। डेटाबेस में इंटरनेट की लत से संबंधित अध्ययनों की पहचान करने के लिए खोज शब्दों "व्यसन," "व्यसनी," "इंटरनेट," "गेमिंग," "गेम," और "ऑनलाइन" का उपयोग करके एक अनुकूलित विश्लेषण किया गया था। शामिल किए जाने के मानदंडों को मैन्युअल रूप से सत्यापित किया गया था, और शामिल अध्ययनों की एक सूची पूरक सामग्री 1 में विस्तृत है। कुल 18 अध्ययन शामिल थे। पीक सक्रियण निर्देशांक के साथ-साथ 6 मिमी voxels के अपने पड़ोस को सम्मिलित अध्ययनों से निकाला गया था। इसके बाद, इन निर्देशांकों का एक मेटा-विश्लेषण किया गया था, जो पूरे मस्तिष्क को आगे और श्रद्धा से उत्पन्न करता था z-स्कोर मैप्स। आगे के अनुमान नक्शे इस संभावना को दर्शाते हैं कि कोई क्षेत्र इन शर्तों को सक्रिय करेगा [P(सक्रियण | शर्तें)], इसलिए हमें दी गई शर्तों के लिए सक्रियता की स्थिरता के बारे में सूचित करना। रिवर्स इनफ़ेक्शन मैप इस संभावना को दर्शाता है कि एक अध्ययन में इन शब्दों का उपयोग रिपोर्ट की गई सक्रियता की उपस्थिति को देखते हुए किया गया है:P(शर्तें | सक्रियण)]; इस प्रकार एक क्षेत्र जो सक्रिय है, यह दर्शाता है कि उस क्षेत्र की चयनात्मकता को दर्शाते हुए एक गैर-इंटरनेट व्यसन संबंधी अध्ययन की तुलना में इंटरनेट की लत से संबंधित अध्ययन होने की अधिक संभावना है। चूँकि आगे और पीछे की दोनों दिशाएँ हमें इंटरनेट की लत से जुड़े क्षेत्रों को समझने में मदद करने में एक महत्वपूर्ण भूमिका निभाती हैं, इसलिए हमने इन दो अनुमान मानचित्रों को अपने सामान्य क्षेत्रों को रेखांकित करने के लिए ओवरलैप किया। पाँच स्वरों से अधिक के समूहों की सूचना दी जाती है।

विश्राम-राज्य fMRI

प्रतिभागियों

दक्षिणी ताइवान के सैंतालीस स्वस्थ प्रतिभागी (21 पुरुष और 26 महिलाएं), जिनमें से अधिकांश विश्वविद्यालय में छात्र या कर्मचारी हैं, को विज्ञापन (आयु सीमा = 19-29 वर्ष, औसत आयु = 22.87) में भाग लेने के लिए विज्ञापनों के माध्यम से भर्ती किया गया था। वर्षों, SD = 2.22 वर्ष)। प्रतिभागियों को दाएं हाथ (एडिनबर्ग हैंडेडनेस इन्वेंटरी द्वारा इंगित) किया गया था, सामान्य या सही-से-सामान्य दृष्टि थी, और मनोवैज्ञानिक या तंत्रिका संबंधी विकारों का कोई इतिहास नहीं था। उनके अवसाद, चिंता और खुफिया स्कोर सामान्य सीमा में थे [बेक की डिप्रेशन इन्वेंटरी (BDI) स्कोर: 0 – 12; बेक की चिंता सूची (BAI) स्कोर: 0-7; रेवेन का स्टैंडर्ड प्रोग्रेसिव मैट्रिसेस टेस्ट स्कोर: 35 – 57]। सभी प्रतिभागियों का चेन इंटरनेट एडिक्शन स्केल-संशोधित (CIAS-R) स्कोर = 28-92, माध्य = 60.04, था SD = 16.53. तालिका Table11 प्रतिभागियों की जनसांख्यिकीय जानकारी और व्यवहार संबंधी विशेषताओं को सारांशित करता है। CIAS-R स्कोर की सामान्यता को Shapiro-Wilk परीक्षण द्वारा सत्यापित किया गया था [W(47) = 0.98, p = 0.50]। लिंग और CIAS-R स्कोर के बीच कोई महत्वपूर्ण संबंध नहीं था (Spearman's ρ = 0.15, p = 0.30)। सभी प्रतिभागियों ने अपनी लिखित सूचित सहमति प्रदान की, और राष्ट्रीय चेंग कुंग विश्वविद्यालय अस्पताल, ताइनान, ताइवान के संस्थागत समीक्षा बोर्ड (IRB) द्वारा अध्ययन प्रोटोकॉल को मंजूरी दी गई (NO: B-ER-101-144)। सभी प्रतिभागियों को प्रयोग पूरा होने के बाद 500 NTD का भुगतान किया गया था।

  

टेबल 1

जनसांख्यिकीय जानकारी और व्यवहार संबंधी विशेषताएं।

डेटा विश्लेषण

एफएमआरआई छवियों को एनाटॉमिकल स्वचालित लेबलिंग (एएएल) के आधार पर रद्द कर दिया गया था; Tzourio-Mazoyer एट अल।, 2002) टेम्पलेट, मस्तिष्क को संरचनात्मक संरचना के आधार पर 116 ROIs (या नोड्स) में विभाजित करना। हमने एएएल एटलस को चुना क्योंकि यह कार्यात्मक नेटवर्क अध्ययनों में सबसे अधिक इस्तेमाल किया जाने वाला परसेंटेशन है (स्टेनली एट अल।, एक्सएनयूएमएक्स) और इसके द्वारा उपयोग किया जाने वाला टेम्पलेट भी था हांग एट अल। (2013), जिसका अध्ययन हमारे लिए सबसे अधिक प्रासंगिक है, इस प्रकार अध्ययन में तुलनात्मकता की डिग्री बढ़ रही है (ज़लेस्की एट अल।, एक्सएनयूएमएक्सबी)। एनबीएस विधि का उपयोग मस्तिष्क नेटवर्क की पहचान करने के लिए किया गया था जिसमें अंतर क्षेत्रीय कार्यात्मक कनेक्टिविटी शामिल हैं जो CIAS-R स्कोर के साथ महत्वपूर्ण सहसंबंध दिखाते हैं। निम्नलिखित विश्लेषण नेटवर्क आधारित स्टेटिस्टिक टूलबॉक्स की सहायता से किया गया था (ज़लेस्की एट अल।, एक्सनमएक्सए) अतिरिक्त इन-हाउस मैटलैब स्क्रिप्ट के साथ। प्रत्येक ROI से निकाले गए समय पाठ्यक्रमों का उपयोग करके प्रत्येक प्रतिभागी के लिए एक 116 × 116 सहसंबंध मैट्रिक्स का निर्माण किया गया था। पियर्सन की r मान सामान्य किए गए थे Z फिशर का उपयोग करते हुए स्कोर Z परिवर्तन। सहसंबंध मैट्रिक्स की प्रत्येक कोशिका दो नोड्स के बीच कनेक्शन (या किनारे) की ताकत का प्रतिनिधित्व करती है। स्पीयरमैन के रैंक सहसंबंध का उपयोग करते हुए बड़े पैमाने पर अविभाजित परीक्षण प्रतिभागियों के CIAS-R स्कोर और प्रत्येक किनारे के भीतर किनारे की ताकत के बीच प्रासंगिक कनेक्शन की पहचान करने के लिए किया गया था जो CIAS-R स्कोर की भविष्यवाणी कर रहे थे। CIAS-R स्कोर की उच्च भविष्यवाणी दर्शाने वाले उम्मीदवार किनारों को क्रमशः स्पीयरमैन की rho> 0.37 और <-0.37 (लगभग एक-पूंछ वाले अल्फा = 0.005) की प्राथमिक सीमा के माध्यम से चुना गया था, ताकि उन नेटवर्क की पहचान की जा सके जो सकारात्मक और नकारात्मक रूप से CIAS से जुड़े हैं। आर स्कोर। अगला, टोपोलॉजिकल क्लस्टर्स, जिसे कनेक्टेड ग्राफ घटकों के रूप में जाना जाता है, को सुप्रा-थ्रेशोल्ड कनेक्शन के बीच पहचाना गया था। घटक के आकार के लिए एक परिवार की त्रुटि (FWE) की गणना क्रमपरिवर्तन परीक्षण (3000 क्रमपरिवर्तन) का उपयोग करके की गई थी, जिसमें CIAS-R स्कोर को यादृच्छिक रूप से पुन: व्यवस्थित करना और उपरोक्त प्रक्रिया को दोहराना सबसे बड़ा घटक आकार का एक शून्य वितरण प्राप्त करना शामिल था। कनेक्टेड ग्राफ़ घटक जिनका आकार अनुमानित FWE-corrected से अधिक है p<0.05 के अंतराल कटऑफ को उन नेटवर्क के रूप में पहचाना गया जो इंटरनेट की लत की प्रवृत्ति से काफी संबंधित हैं। ब्रेननेट व्यूअर (ज़िया एट अल।, एक्सएनयूएमएक्स) का उपयोग कनेक्शन के विज़ुअलाइज़ेशन के लिए किया गया था। डेटा विश्लेषण पाइपलाइन का एक चित्रण दिखाया गया है आकृति Figure11.

  

आंकड़ा 1

डेटा विश्लेषण पाइपलाइन का फ़्लोचार्ट। AAL टेम्पलेट के अनुसार प्रतिभागियों के दिमाग को अलग-अलग संरचनात्मक क्षेत्रों में प्रीप्रोसेड और पार्सल किया गया था। प्रत्येक क्षेत्र से निकाले गए समय पाठ्यक्रमों का उपयोग करके एक सहसंबंध मैट्रिक्स का निर्माण किया गया था ...

मेटा-एनालिसिस

फॉरवर्ड और रिवर्स इनविज़न z-स्कोर मैप्स न्यूरोसिंथ से उत्पन्न हुए थे (में दिखाया गया है आकृति Figure22)। इन दो मानचित्रों में सक्रियण एक दूसरे के उच्च सदृशता को दर्शाते हैं। सेरेबेलम, टेम्पोरल लोब (द्विपक्षीय अवर टेम्पोरल गयारी, सही बेहतर टेम्पोरल पोल और दाहिने मध्य और बेहतर टेम्पोरल गाइरस), कई ललाट क्षेत्रों (बाएं मध्य और श्रेष्ठ कक्षीय ललाट गाइरस, दाएं मध्य ललाट लयबद्ध गाइरस) के क्षेत्रों में इन मानचित्रों को सक्रिय करने से पता चलता है। दायाँ अवर ललाट ऑपेरुक्लम, और दायें प्रीसेन्ट्रल गाइरस), द्विपक्षीय पुटामेन, द्विपक्षीय इंसुला, राईट मिडिल सिंगुलेट, और दायें प्रिन्ग्यून्स। तालिका Table22 क्लस्टर से संबंधित AAL क्षेत्रों के साथ-साथ पहचाने गए समूहों को सूचीबद्ध करता है।

  

आंकड़ा 2

NeuroSynth पर किए गए मेटा-एनालिसिस के इंट्रैक्शन मैप्स, फॉरवर्ड इन्वेंशन, रिवर्स इनजेक्शन और दो मैप्स के ओवरलैप में सक्रिय क्षेत्रों को दिखाते हैं।.

  

टेबल 2

आगे और उल्टे नक्शे को उलटने के समूहों को ओवरलैप करना।

विश्राम-राज्य fMRI

इंटरनेट की लत प्रवृत्ति से संबंधित कार्यात्मक कनेक्शन

एनबीएस का उपयोग करते हुए, हमने दो नेटवर्क की पहचान की, जो बढ़त की ताकत और CIAS-R स्कोर के महत्वपूर्ण सहसंबंध को दर्शाते हैं (p <0.05, FWE-corrected): किनारों में से एक को सकारात्मक रूप से CIAS-R स्कोर ("CIAS-R पॉजिटिव," लाल रंग में दिखाया गया है) के साथ सहसंबंधित है, और किनारों के साथ एक नकारात्मक रूप से CIAS-R ("CIAS-R नकारात्मक" है) नीले रंग में)। CIAS-R पॉजिटिव नेटवर्क में कुल 65 नोड्स और 90 एग्स (45 इंट्राहेमिसफेरिक, 42 इंटरहिमिसफेरिक और 3 वर्मिस से जुड़ने वाले) होते हैं, जबकि नेगेटिव नेटवर्क में 64 नोड्स और 89 एरीज़ (35 इंट्रैहेमिस्फेरिक, 40 इंटरहैमीसफेरिक और 14) होते हैं। से जुड़ना / सिंदूर के भीतर)। यह ध्यान रखना महत्वपूर्ण है कि दोनों नेटवर्क पूरी तरह से अलग नहीं हैं, और वे कुल 39 नोड्स साझा करते हैं, जिनमें से 30.77% ललाट लोब क्षेत्र हैं। CIAS-R से संबंधित किनारों की कुल संख्या मस्तिष्क के सभी किनारों का 2.68% है। नेटवर्क में सचित्र है आकृति Figure33 और विशिष्ट कनेक्शन अनुपूरक सामग्री 2, तालिका S1 में सूचीबद्ध हैं।

  

आंकड़ा 3

कनेक्शन का नेटवर्क जो CIAS-R स्कोर के साथ सहसंबद्ध है। ग्रे गोले प्रत्येक नोड के केन्द्रक का प्रतिनिधित्व करते हैं और उनके साथ जुड़े महत्वपूर्ण किनारों की संख्या के अनुसार स्केल किए जाते हैं। केवल कनेक्शन वाले नोड दिखाए जाते हैं। लाल रेखाएँ प्रतिनिधित्व करती हैं ...

सम्मिलित किनारों का वैश्विक वितरण

इन कनेक्शनों को कैसे वितरित किया जाता है, इसकी बेहतर समझ पाने के लिए, हमने अनुसरण किया Fornito एट अल। (2011) और हांग एट अल। (2013), और सात क्षेत्रीय उपसमूहों से संबंधित प्रत्येक नेटवर्क के भीतर प्रत्येक AAL क्षेत्र को वर्गीकृत किया गया: ललाट, लौकिक, पार्श्विका, पश्चकपाल, इंसुला और सिंगुलेट ग्यार, उपसमिति, और अनुमस्तिष्क। CIAS-R पॉजिटिव नेटवर्क में किनारों का अधिकांश हिस्सा (1) टेम्पोरल रीजन और Insula और cingulate gryi (∼13%) के बीच के कनेक्शन शामिल थे, जिनमें से अधिकांश में विभिन्न टेम्पोरल क्षेत्रों से कनेक्ट करने वाला पोस्टीरियर सिंगुलेट गाइयर शामिल हैं; (2) ललाट और लौकिक क्षेत्र (UM12%), जिसमें औसत दर्जे का ऑर्बिटोफ्रंटल कॉर्टेक्स, पैरासेंट्रल लोब्यूल और टेम्पोरल लोब ग्यारी, टेम्पोरल पोल के बीच संबंध शामिल हैं; और (3) पार्श्विका और उपमहाद्वीपीय क्षेत्रों (N11%), पुटामेन और पल्लीडियम के साथ पश्चकपाल कॉर्टेक्स और बेहतर पार्श्विका लोब्यूल के बीच कनेक्शन से मिलकर। यह ध्यान रखना दिलचस्प है कि ललाट लोब को छोड़कर, अन्य सभी क्षेत्रों में कोई भी इंट्रा-क्षेत्रीय कनेक्शन नहीं है, जिसकी ताकत सकारात्मक रूप से इंटरनेट की लत प्रवृत्ति के साथ सहसंबद्ध है। CIAS-R निगेटिव नेटवर्क में किनारों का अधिकांश भाग (1) फ्रंटल लोब और सेरिबैलम (um19%) के बीच कनेक्शन शामिल था, जिनमें से अधिकांश कक्षीय ललाट क्षेत्रों और सेरिबैलम के विभिन्न PROI के बीच संबंध हैं; और (2) insula और cingulate gyri और टेम्पोरल लोब (N12%), जिसमें insula, cingulum, parahippocampal और टेम्पोरल लोब gyri के बीच संबंध शामिल हैं। कोई भी पश्चकपाल क्षेत्र CIAS-R नकारात्मक नेटवर्क में शामिल नहीं पाए गए। प्रत्येक नेटवर्क के अंतर-क्षेत्रीय कनेक्शन के अनुपात में सचित्र है आकृति Figure44.

  

आंकड़ा 4

उन किनारों का अनुपात जो क्षेत्रीय उपसमूह के जोड़े के बीच इंटरनेट की लत की प्रवृत्ति के साथ सकारात्मक और नकारात्मक रूप से सहसंबद्ध हैं। अनुपात की गणना कुल क्षेत्रों के साथ (या भीतर) क्षेत्रों के बीच के किनारों की संख्या को विभाजित करके की गई थी ...

अधिकतम प्रभावित नोड्स

पहचान किए गए किनारों की बड़ी संख्या के कारण, हमने पीछा किया फिन एट अल। (2014), और उन नोड्स की पहचान की, जिनमें उन क्षेत्रों पर हमारे विश्लेषण पर ध्यान केंद्रित करने के लिए एक उच्च "CIAS-R-सहसंबद्ध किनारों" का योग है जहां कनेक्शन इंटरनेट की लत की प्रवृत्ति से अधिकतम संबंधित हैं। एक नोड के CIAS-R- सहसंबंधित किनारों के योग को CIAS-R पॉजिटिव और CIAS-R निगेटिव नेटवर्क दोनों में इसके किनारों की कुल संख्या के रूप में परिभाषित किया गया था (यह ग्राफ सिद्धांत में डिग्री माप के समतुल्य है)। यह विधि हमें नोड्स की पहचान करने में सक्षम करेगी जहां इंटरनेट की लत की प्रवृत्ति से कनेक्शन को बदलने की सबसे अधिक संभावना है। निम्नलिखित तालिका Table33 उन नोड्स को सूचीबद्ध करता है जो अधिकतम प्रभावित होते हैं, और उन नोड्स को दिखाते हैं जिनमें कम से कम 8 के CIAS-R-सहसंबद्ध किनारों का योग होता है। नोड्स और उनके कनेक्शन का विज़ुअलाइज़ेशन प्रदर्शित किया जाता है आकृति Figure55। ये चर्चा के लिए चुने गए नोड भी हैं।

  

टेबल 3

इंटरनेट की लत की प्रवृत्ति का नोड स्तर विश्लेषण।

  

आंकड़ा 5

इंटरनेट की लत की प्रवृत्ति से संबंधित सबसे अधिक किनारों वाले नोड्स का दृश्य। हरे रंग के क्षेत्रों में अधिकतम किनारों के साथ प्रत्येक नोड के केंद्रक को चित्रित करते हैं, जबकि पीले रंग के गोले उनके कार्यात्मक कनेक्टिविटी भागीदारों को दर्शाते हैं। लाल रेखाएं किनारों को इंगित करती हैं ...

फ्रंटल रीजन लिंक CIAS-R पॉजिटिव और CIAS-R निगेटिव नेटवर्क

हमने देखा कि दो (CIAS-R पॉजिटिव और CIAS-R निगेटिव) नेटवर्क को जोड़ने वाले अधिकांश नोड्स ललाट लोब के भीतर स्थित हैं। इन क्षेत्रों में बेहतर ललाट गाइरस, आईएफजी, औसत दर्जे का ललाट गाइरस, रॉलेंडिक ऑपेरकुलम और पूरक मोटर क्षेत्र शामिल हैं। प्रीफ्रंटल कॉर्टेक्स को संज्ञानात्मक नियंत्रण, निषेध और प्रतिक्रिया चयन में एक महत्वपूर्ण संरचना होने के लिए फंसाया गया है (एरन एट अल।, एक्सएनयूएमएक्स; तलाटी और हिर्श, एक्सएनयूएमएक्स; फोरस्टमन एट अल।, एक्सएनयूएमएक्स)। इंटरनेट की लत एक ऐसी घटना है जिसमें नशा करने वालों ने आत्म-नियंत्रण और इंटरनेट उपयोग के बारे में निर्णय लेने में कमी की है, नकारात्मक प्रभावों के अपने ज्ञान के बावजूद निरंतर अति प्रयोग से परिलक्षित होता है। उदाहरण के लिए, कई अध्ययनों में पाया गया है कि इंटरनेट की लत वाले प्रतिभागियों ने Go / Nogo कार्य के दौरान उच्च फ्रंट-स्ट्रिपटल और फ्रंट-पार्श्विका सक्रियण दिखाया (डिंग एट अल।, 2014; को एट अल।, एक्सएनयूएमएक्स; चेन एट अल।, 2015) और स्ट्रोक कार्य (डोंग एट अल।, एक्सनुम्का, 2013, 2014), खराब प्रतिक्रिया अवरोध और त्रुटि निगरानी, ​​और बढ़ी हुई आवेगशीलता का सुझाव दे रहा है। लेकिन दूसरी ओर, इंटरनेट के नशेड़ी और वीडियो गेम खिलाड़ी अक्सर संज्ञानात्मक कार्य का उत्कृष्ट प्रदर्शन दिखाते हैं, जैसे कि मोटर नियंत्रण और गेमिंग के दौरान कुशल निर्णय। वास्तव में, वीडियो गेम खेलने के अभ्यास प्रभाव को विभिन्न प्रकार के संवर्धित कार्यकारी कौशल को सामान्य बनाने के लिए दिखाया गया है, जिसमें अवधारणात्मक, मोटर, चौकस, और संभाव्य अंतर्ग्रहण कौशल शामिल हैं (ग्रीन और बेवेलियर, एक्सएनयूएमएक्स; Castel et al।, 2005; डाई एट अल।, एक्सएनयूएमएक्स; ग्रीन एट अल।, 2010; ग्रीन एट अल।, 2012)। एक एफएमआरआई अध्ययन में वीडियो गेम के खिलाड़ियों में फ्रंट-पैराइटल नेटवर्क की भर्ती में कमी देखी गई, जो गैर-गेमर्स की तुलना में उच्च एटेंटिकल डिमांड टास्क के दौरान संभवत: अधिक कुशल एग्जीक्यूटिव और एटेंटिकल कंट्रोल को दर्शाते हैं (बेवेलियर एट अल।, एक्सएनयूएमएक्स). इंटरनेट नशेड़ी द्वारा प्रदर्शित संज्ञानात्मक नियंत्रण के दो चेहरे एक दिलचस्प दुविधा उत्पन्न करते हैं। हमारे अध्ययन में, दो नेटवर्क को जोड़ने वाले ललाट क्षेत्रों का अवलोकन, जहां इंटरनेट कनेक्टिविटी की प्रवृत्ति में कमी और वृद्धि हुई है, संज्ञानात्मक नियंत्रण के विभिन्न पहलुओं (यानी, इंटरनेट के उपयोग और गेमिंग कौशल के नियंत्रण के लिए) के ललाट क्षेत्र में परिवर्तनों को प्रतिबिंबित कर सकता है।। यह उल्लेखनीय है कि यद्यपि हांग एट अल। (2013) परिकल्पना संभवत: इंटरनेट की लत में अभ्यास के प्रभाव से जुड़े कार्यात्मक कनेक्टिविटी में वृद्धि हो सकती है, केवल उनके अध्ययन में कार्यात्मक कनेक्टिविटी में कमी देखी गई। एक संभावना द्वारा प्रस्तावित हांग एट अल। (2013) इंटरनेट-आदी व्यक्तियों में उनकी कार्यात्मक कार्यक्षमता में वृद्धि के अभाव के कारण उनके छोटे नमूने का आकार शक्ति की कमी के कारण हुआ। बीज-आधारित विश्लेषण का उपयोग करके, जिसमें पूरे मस्तिष्क के दृष्टिकोण की तुलना में कम कई तुलनाओं की आवश्यकता होती है, हांग एट अल। (2015) 2013 डेटा का पुन: विश्लेषण किया और इंटरनेट की लत से जुड़े कार्यात्मक कनेक्टिविटी को बढ़ाया और घटाया।

इंटरनेट की लत प्रवृत्ति नेटवर्क के व्यापक रूप से वितरित कनेक्शन

डेटा, मस्तिष्क पर इंटरनेट की लत की प्रवृत्ति के व्यापक प्रभाव को दर्शाते हुए CIAS-R पॉजिटिव और CIAS-R निगेटिव नेटवर्क दोनों में बड़ी संख्या में इंटर और हेमिसिफेरिक कनेक्शन दिखाता है। हमने देखा कि CIAS-R पॉजिटिव नेटवर्क में कनेक्शन का उच्चतम अनुपात "insula और cingulate - लौकिक," "ललाट - लौकिक," और "subcortical - पार्श्विका" किनारों को शामिल करता है, जबकि CIAS-R में कनेक्शन का उच्चतम अनुपात है। नकारात्मक नेटवर्क में "ललाट - अनुमस्तिष्क" और "इनसुला और सिंगुलेट - अस्थायी" किनारे शामिल थे ()आकृति Figure44)। लत के एक हाल ही में प्रस्तावित मॉडल में (Moulton et al।, 2014), सेरिबैलम नशे के लिए प्रासंगिक चार परस्पर सर्किट के होमोस्टैसिस को बनाए रखने में मदद करता है: इनाम / सामर्थ्य, प्रेरणा / ड्राइव, सीखने / स्मृति और साथ ही संज्ञानात्मक नियंत्रण। यह मॉडल चार-सर्किट मॉडल को एकीकृत करता है (वोल्को एट अल, एक्सएनयूएमएक्स, 2010) और सेरेब्रल कॉर्टेक्स में कार्यकारी और साहचर्य प्रसंस्करण से संबंधित अनुमस्तिष्क कार्यात्मक आराम राज्य नेटवर्क (बकनर एट अल।, एक्सएनयूएमएक्स)। इनाम / सामर्थ्य, प्रेरणा / ड्राइव, और सीखने / स्मृति के लिए घटकों को बढ़ाया जाता है, जबकि संज्ञानात्मक नियंत्रण की लत में कमी आती है। देख आकृति Figure66 एक चित्रण के लिए। दो इंटरनेट की लत प्रवृत्ति नेटवर्क के उच्चतम कार्यात्मक कनेक्टिविटी अनुपात के हमारे अवलोकन आम तौर पर संगत हैं Moulton et al.'s (2014) लत सर्किट में शामिल महत्वपूर्ण घटकों का मॉडल। इसी तरह, हमने ओसीसीपटल लोब सहित कई महत्वपूर्ण कनेक्शनों का निरीक्षण नहीं किया, जो कि डॉकटेल भी हैं हाँग एट अल। (2013) जाँच - परिणाम। हालांकि, हमने अतिरिक्त रूप से "सबकोर्टिकल - पार्श्विका" किनारों का एक बड़ा अनुपात पाया है, हालांकि विशेष रूप से चार-सर्किट मॉडल में हाइलाइट नहीं किया गया है, इन कनेक्शनों को इंटरनेट की लत साहित्य में देखा गया है (जैसे, डिंग एट अल।, 2013; हांग एट अल।, एक्सएनयूएमएक्स, 2015), जो इंटरनेट उपयोग से संबंधित एक अभ्यास प्रभाव के कारण हो सकता है।

  

आंकड़ा 6

नशे की लत के चार प्रमुख मस्तिष्क नेटवर्क के सेरिबैलम की संशोधित भूमिका को उजागर करने वाला व्यसन का एक मॉडल जो लत से प्रभावित होता है (से अनुकूलित) Moulton et al।, 2014). इन सर्किट में इनाम / सामर्थ्य, प्रेरणा / ड्राइव, सीखने / स्मृति, शामिल हैं ...

इंटरनेट एडिक्शन टेंडेंसी द्वारा बदली गई क्रिटिकल नोड्स

हमने सबसे अधिक कनेक्शन वाले नोड्स की पहचान की है जो इंटरनेट की लत की प्रवृत्ति से संबंधित हैं। ये नोड्स हैं जिनके नोड और खुद के मस्तिष्क क्षेत्रों के बीच कनेक्शन का पैटर्न इंटरनेट की लत की प्रवृत्ति से परिवर्तन के लिए सबसे अधिक संवेदनशील है। इस क्षेत्र में विशेष रूप से द्विपक्षीय पीछे के सिंजलेट गाइरस, राइट इंसुला, राइट मिडल टेम्पोरल गाइरस, लेफ्ट सुपीरियर टेम्पोरल पोल, राइट पुटमेन और लेफ्ट आईएफजी का ऑर्बिटल पार्ट है (आकृति Figure55)। इन क्षेत्रों को कई (इंटरनेट) लत अध्ययनों में प्रमुख क्षेत्रों के रूप में फंसाया गया है और कुछ का उल्लेख पहले से ही पिछले भाग में किया गया है। अब हम इन क्षेत्रों पर अधिक विस्तार से प्रकाश डालने वाले व्यसन साहित्य पर चर्चा करते हैं। पीसीसी, डिफ़ॉल्ट मोड नेटवर्क का हिस्सा और स्व-प्रसंस्करण के विभिन्न पहलुओं में शामिल है (बकनर एट अल।, एक्सएनयूएमएक्स; फ्रैन्सन और मार्रेलेक, एक्सएनयूएमएक्स), में बीज क्षेत्र के रूप में सेवा की डिंग एट अल। (2013) अध्ययन, जिसमें द्विपक्षीय सेरिबैलम पोस्टीरियर लोब और मिडल टेम्पोरल गाइरस के साथ काफी कार्यात्मक कनेक्टिविटी दिखाई गई, जबकि इंटरनेट गेमिंग एडिक्ट्स में द्विपक्षीय अवर पार्श्विका लोब्यूल और दाएं अवर टेम्पोरल गाइरस में कमी आई। इंटरनेट के व्यसनी भी असामान्य भिन्नात्मक अनिसोट्रॉपी दिखाने के लिए पाए गए हैं (डोंग एट अल।, एक्सएनएमयूएक्सबीबी) और ग्रे पदार्थ घनत्व (झोउ एट अल।, एक्सएनयूएमएक्स) पीसीसी में। झांग एट अल। (2015) इंसुला को चुना, जिसे लत में डाला गया है (नकवी और बेचार्रा, एक्सएनयूएमएक्स; ड्रॉटमैन एट अल।, एक्सएनयूएमएक्स), बीज क्षेत्र के रूप में और इंटरनेट की लत में क्षेत्रों के एक नेटवर्क के साथ बदल कार्यात्मक कनेक्टिविटी पाया। निर्णय लेने के दौरान सचेत भावनाओं (नशीली दवाओं के आग्रह) और पूर्वाग्रह के व्यवहार में अंतःविषय संकेतों को एकीकृत करने के लिए लत में इंसुला की भूमिका का सुझाव दिया गया है (नकवी और बेचार्रा, एक्सएनयूएमएक्स)। कुछ इंटरनेट एडिक्शन स्टडीज (देखें) में मध्य टेम्पोरल गाइरस और बेहतर टेम्पोरल पोल देखे गए हैं मेंग एट अल।, एक्सएनयूएमएक्स एक मेटा-विश्लेषण के लिए), और खेल आग्रह / लालसा, सिमेंटिक प्रोसेसिंग, असंबद्धता, कार्यशील स्मृति और भावनात्मक प्रसंस्करण के साथ जुड़ा हुआ है; हालाँकि, नशे की लत में उनकी विशिष्ट भूमिकाओं को और अधिक जांच की आवश्यकता है। पुटामेन, पृष्ठीय स्ट्रेटम का हिस्सा है, यह एक महत्वपूर्ण क्षेत्र है जिसे कई लत अनुसंधानों द्वारा सुझाया गया है (जैसे, को एट अल।, एक्सएनयूएमएक्स; डिंग एट अल।, 2013; लिन एट अल।, 2015), जिसमें सहवर्ती डोपामाइन न्यूरोट्रांसमिशन दवा-मांग और तृष्णा के विकास में शामिल है (वोल्को एट अल, एक्सएनयूएमएक्स; कोब और वोल्को, एक्सएनयूएमएक्स)। इसके अलावा, अनुसंधान ने सुझाव दिया है कि स्ट्रैटो-थैलमो-ऑर्बिटोफ्रंटल सर्किट के साथ शिथिलता लत का एक महत्वपूर्ण कारण है, जबकि पृष्ठीय स्ट्रेटम आदत-सीखने और लालसा में शामिल है, ऑर्बिटोफ्रॉन्स्टल कॉर्टेक्स सलामी, ड्राइव, और बाध्यकारीता के साथ शामिल है (वोल्को और फाउलर, एक्सएनयूएमएक्स; कोब और वोल्को, एक्सएनयूएमएक्स; वोल्को एट अल, एक्सएनयूएमएक्स; गोल्डस्टीन और वोल्को, एक्सएनयूएमएक्स)। ऑर्बिटोफ्रॉस्टल कॉर्टेक्स के असामान्य कामकाज की लत में व्यवहार की खराबी को समझा सकता है। उपरोक्त संक्षेप में, जिन नोड्स की हमने पहचान की है वे हब हैं जो इंटरनेट की लत की प्रवृत्ति द्वारा परिवर्तन के लिए अतिसंवेदनशील हैं, और उन्हें मौजूदा साहित्य में बार-बार पहचाना गया है।

सीमा

जैसा कि हमारे समीक्षकों में से एक ने कहा है, चाहे राज्य में आराम करने के लिए वैश्विक संकेत प्रतिगमन fMRI अभी भी एक मौजूदा बहस बनी हुई है। वैश्विक सिग्नल रिग्रेशन के बिना वर्तमान डेटा का फिर से विश्लेषण करने के बाद, हमारे मूल विश्लेषण की तुलना में हमारे परिणाम काफी भिन्न निकले और एनबीएस विश्लेषण में पाए गए किनारों के केवल 22.91% वैश्विक सिग्नल रिग्रेशन के बिना हमारे वर्तमान परिणामों के साथ ओवरलैप हुए। वैश्विक संकेत प्रतिगमन के बिना, हमें पर्याप्त कार्यात्मक कनेक्शन नहीं मिले जो सकारात्मक रूप से CIAS-R स्कोर से संबंधित थे; हालाँकि, हमें एक नेटवर्क मिला जिसमें कार्यात्मक कनेक्शन शामिल थे जो नकारात्मक रूप से CIAS-R स्कोर से संबंधित थे। जब सबसे अधिक कनेक्शन वाले नोड्स की पहचान इंटरनेट की लत की प्रवृत्ति से अधिकतम होती है, तो हम वैश्विक सिग्नल रिग्रेशन विश्लेषण के साथ स्थिरता पाते हैं जिसमें सिंगिंग, इंसुला, टेम्पोरल और ललाट क्षेत्र सबसे अधिक शामिल थे। हालाँकि, कई अंतरों में द्विपक्षीय पूरक मोटर क्षेत्रों की अतिरिक्त खोज और दायां कोणीय गाइरस शामिल हैं जो कार्यात्मक कनेक्टिविटी को कम करते हैं, और पहचाने गए नेटवर्क में कई उप-क्षेत्रीय क्षेत्र नहीं थे। जबकि वैश्विक संकेत प्रतिगमन अभी भी विवादास्पद है, हमने दोनों परिणामों की रिपोर्ट करने का निर्णय लिया। वैश्विक सिग्नल रिग्रेशन के बिना पहचाने गए नेटवर्क का विवरण पूरक सामग्री 3 में प्रलेखित है। उम्मीद है, छवि प्रीप्रोसेसिंग पर भविष्य का काम प्रकाश डालेगा, जिस पर परिणाम अधिक सटीक होगा। इस समय, हम ऐसे कैविट को ध्यान में रखते हुए वर्तमान परिणामों की व्याख्या करने का सुझाव देते हैं।

लेखक डेटा संग्रह और सांख्यिकीय परामर्श के लिए प्रोफेसर Po-Hsien हुआंग की मदद के लिए यूं-टिंग ली के आभारी हैं। अध्ययन को विज्ञान और प्रौद्योगिकी मंत्रालय (MOST), ताइवान (MOST 102-2420-H-006-006-MY2 और MOST 104-2420-H-006-004-MY2) द्वारा वित्त पोषित किया गया था। इसके अलावा, यह शोध, आंशिक रूप से, शिक्षा मंत्रालय (एमओई), ताइवान द्वारा समर्थित था, राष्ट्रीय चेंग कुंग विश्वविद्यालय (एनसीकेयू) को शीर्ष विश्वविद्यालय परियोजना के लिए आरओसी एआईएम। हम परामर्श और साधन उपलब्धता के लिए NCKU में MOST द्वारा समर्थित माइंड रिसर्च एंड इमेजिंग सेंटर (MRIC) को धन्यवाद देते हैं। CIAS-R प्रश्नावली Sue-Huei चेन द्वारा प्रदान की गई थी।

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