실행 제어 네트워크와 보상 네트워크 간의 불균형 기능 링크는 인터넷 게임 장애 (2015)의 온라인 게임 추구 행동을 설명합니다.

PMCID : PMC4361884

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추상

문헌에 따르면 인터넷 게임 장애 (IGD) 주제는 건강한 통제보다 경영진 통제력이 약하고 보상 민감도가 향상되었습니다. 그러나이 두 네트워크가 평가 프로세스에 공동으로 영향을 미치고 IGD 대상의 온라인 게임 추구 행동을 유도하는 방법은 아직 알려지지 않았습니다. 36 개의 IGD와 XNUMX 개의 건강한 대조군이 MRI 스캐너에서 휴면 상태 스캔을 받았습니다. 기능적 연결 (FC)은 제어 및 보상 네트워크 시드 지역 내에서 각각 조사되었습니다. 이 두 네트워크 간의 상호 작용을 찾기위한 노드로 Nucleus accumbens (NAcc)가 선택되었습니다. IGD 피험자들은 건강한 통제와 비교할 때 집행 통제 네트워크에서 감소 된 FC와 보상 네트워크에서 증가 된 FC를 보여줍니다. NAcc와 집행 통제 / 보상 네트워크 간의 상관 관계를 조사 할 때, NAcc – 집행 통제 네트워크 간의 연결은 NAcc – 보상 네트워크 간의 연결과 부정적인 관련이 있습니다. 제어 / 보상 네트워크에서 IGD 피험자의 뇌 동기화의 변화 (감소 / 증가)는 이러한 프로세스의 기본이되는 신경 회로 내에서 비효율적 / 과도한 처리를 시사합니다. IGD에서 통제 네트워크와 보상 네트워크 사이의 반비례는 집행 통제의 장애가 과도한 온라인 게임 플레이에 대한 갈망을 강화하는 것을 비효율적으로 억제한다는 것을 시사합니다. 이것은 IGD의 기계적 이해에 빛을 비출 수 있습니다.

약물 중독이나 약물 남용과는 달리 인터넷 게임 장애 (IGD)에는 화학 물질이나 물질 섭취가 없지만 다른 중독과 마찬가지로 신체적 의존성을 유발합니다.1,2. 사람들의 온라인 경험은 온라인 게임 플레이를 유도하는 방식으로인지 기능을 변경할 수 있으며, 이는 약물 복용이없는 경우에도 발생합니다.1,3,4. 약물 사용 장애 및 중독을 고려한 DSM-5는 인터넷 게임 장애에 대한 기준을 생성했으며이 장애는 추가 연구가 필요한 DSM-5 함유 장애 섹션에 포함되어 있습니다.5,6. 그러나 신경 시스템 수준에서인지 제어 실패의 근간이되는 정확한 메커니즘은 명확하지 않습니다.7.

IGD의 주요 특징 중 하나는 온라인 게임 검색 동작을 제어하기위한 의지 상실입니다. 최근 기능 자기 공명 영상 (fMRI) 연구 IGD에서 두 가지 중요 한 신경 활동 패턴을 식별 : 첫째, 감소 응답 억제 go / no-go를 사용 하여 IGD 대상에서 시연8, 작업 전환9,10그리고 Stroop11,12,13 건강한 대조군 (HC)과 비교 한 과제; 둘째, IGD 과목은 HC보다 향상된 보상 감도를 보여주었습니다.2,14,15 인터넷에서 파생 된 정보에 대한인지 편견9,16,17. 이 두 가지 특징은 현재의 신경 경제학 연구 결과와 매우 유사합니다. 의사 결정 과정에 공동으로 영향을 미치는 두 가지 뇌 네트워크가 있습니다18,19: 경영진 제어 네트워크 (측두엽 전두엽 및 정수리 피질 포함)19), 지연된 보상과 관련이 있습니다. 복부 평가 네트워크 (궤도 전두엽 피질, 복부 선조 등 포함)19,20), 즉각적인 보상을 위해 중재합니다.

이 두 네트워크 간의 상호 작용은 약물 중독 그룹에서도 입증됩니다.20. Xie의 연구는 헤로인 의존 피험자에서 제어 네트워크 (링크 감소)와 보상 네트워크 (향상된 링크) 사이의 불균형 한 기능적 링크를 보여주었습니다.21이는 대규모 시스템 수준에서 약물 중독에 대한 기계적인 이해를 조명 할 수 있습니다. 약물 관련 행동을 억제 할 수없는 능력과 결합 된 약물을 찾는 동기 부여는 집행 통제의 실패를 나타내는 것으로 생각됩니다22,23,24. IGD 연구에서, 연구원들은 경영진 통제 및 보상 민감도 (앞서 언급 한)에서 유사한 기능을 관찰했습니다. 그러나이 두 네트워크가 IGD 주제의 평가 프로세스에 공동으로 영향을 미치고 온라인 게임을 찾는 행동을 유도하는 방법은 아직까지 알려지지 않았습니다.

최근에, 연구는 휴식 상태 fMRI 라 불리는 휴식 상태 (자극, 과제 없음, 잠들지 않음) 동안 인간 뇌의 신경 활동을 조사했다. 그들은 휴식 중 신경 활동이 특정 기능적 특성을 가진 피질 영역에 상관되어 있지만 무작위는 아니라는 것을 발견했습니다.25,26,27. 이러한 시간적 상관 관계는 고유 기능 연결 (FC)을 반영하는 것으로 추정되며 몇 가지 다른 네트워크에서 입증되었습니다.28,29,30. 휴면 상태 동안 IGD와 HC 그룹간에보다 본질적인 수준에서 잠재적 뉴런 네트워크 차이를 조사하는 데 유용한 도구가 될 수 있습니다.

시간적 바인딩 모델은 신경 시스템 간의 뇌 신호 동기화가 신경 통신을 촉진하는 데 결정적임을 시사합니다31. 문학은 또한 휴식중인 FC가 행동 수행의 예측자가 될 수 있음을 증명했습니다26,32. 위에서 언급 한 바와 같이, IGD 대상은 HC보다 집행 통제력이 감소하고 보상 감도가 증가한 것으로 나타났다. 우리는 IGD 과목이 보상 네트워크에서 개선 된 동기화를 보이고 HC보다 제어 네트워크에서 동기화를 감소 시킨다는 가설을 세웠다. 또한 평가에 공동으로 영향을 미치는 제어 / 보상 네트워크의 기본 이중성이 IGD에서 손상되었다고 가정합니다. 이러한 가설을 검정하기 위해, 먼저 휴식 상태 fMRI를 측정해야합니다. 둘째, 서로 다른 네트워크를 나타 내기 위해 일부 시드를 선택하고 이러한 시드 기반 BOLD 신호를 측정해야합니다. 셋째, 상호 작용을 측정하여 이들이 공동으로 행동하는 방식을 찾아야합니다.

행동 양식

참가자 선택

실험은 세계 의료 협회의 윤리 강령 (헬싱키 선언)을 준수합니다. Zhejiang Normal University의 Human Investigations Committee는이 연구를 승인했습니다. 방법은 승인 된 지침에 따라 수행되었습니다. 참가자는 대학생이었고 광고를 통해 모집되었습니다. 참가자는 오른 손잡이 남성이었다 (35 IGA 피험자, 36 건강 관리 (HC)). IGD 및 HC 그룹은 연령에서 유의미한 차이가 없었다 (IGA 평균 = 22.21, SD = 3.08 년; HC 평균 = 22.81, SD = 2.36 년; t = 0.69, p = 0.49). 여성보다 남성의 IGD 유병률이 높기 때문에 남성 만 포함되었습니다. 모든 참가자는 서면 동의서와 구조화 된 정신과 인터뷰 (MINI)를 제공했습니다.33 숙련 된 정신과 의사가 수행하며 약 15 분이 소요됩니다. 모든 참가자는 MINI에 나열된 Axis I 정신 질환이 없었습니다. Beck Depression Inventory로 '우울증'을 추가로 평가했습니다.34 5보다 적은 점수를받은 참가자 만 포함되었습니다. 모든 참가자는 검사 당일 카페인 음료를 포함하여 남용 물질을 사용하지 말 것을 지시했습니다. 불법 약물 (예 : 코카인, 마리화나)의 이전 사용을보고 한 참가자는 없었습니다.

인터넷 중독 장애는 영의 온라인 인터넷 중독 테스트 (IAT)를 기반으로 결정되었습니다.35 50 점 이상. Young 's IAT는 심리적 의존성, 강박 적 사용, 철수, 학교 또는 직장 문제, 수면, 가족 또는 시간 관리를 포함하여 온라인 인터넷 사용의 다양한 관점에서 20 개 항목으로 구성됩니다.35. IAT는 IAD 분류에 사용할 수있는 유효하고 신뢰할 수있는 도구임이 입증되었습니다36,37. 각 항목에 대해 등급별 응답은 1 = "거의"에서 5 = "항상"또는 "적용하지 않음"으로 선택됩니다. 50 이상의 점수는 가끔 또는 빈번한 인터넷 관련 문제를 나타냅니다) (www.netaddiction.com). IGD 과목을 선택할 때 Young의 IAT 측정에 대한 추가 기준을 추가했습니다. '온라인 게임을하는 데 온라인 시간의 ___ %를 소비합니다'(> 80 %).

휴면 상태 데이터 스캔

스캔은 동중국 사범 대학의 MRI 센터에서 수행되었습니다. MRI 데이터는 Siemens Trio 3T 스캐너 (Siemens, Erlangen, Germany)를 사용하여 수집되었습니다. '휴식 상태'는 우리 작업에서 fMRI 스캔 동안 특정인지 작업이없는 것으로 정의되었습니다. 참가자는 가만히 있고, 눈을 감고, 깨어 있고, 체계적으로 아무것도 생각하지 않아야했습니다.38,39. 머리 움직임을 최소화하기 위해 참가자는 벨트와 폼 패드로 머리를 단단히 고정하여 누운 자세로 눕습니다. 휴지 상태 기능성 이미지는 EPI (echo-planar imaging) 시퀀스를 사용하여 획득되었다. 스캔 매개 변수는 다음과 같습니다. 인터리브, 반복 시간 = 2000 ms, 33 축 슬라이스, 두께 = 3.0 mm, 면내 해상도 = 64 * 64, 에코 시간 = 30 ms, 플립 각도 = 90, 시야 = 240 * 240 mm, 210 볼륨 (7 분). T1- 가중 3D 버릇없는 그라디언트-리콜 시퀀스를 사용하여 구조 이미지를 수집하고 전체 뇌를 덮고 획득했습니다 (176 슬라이스, 반복 시간 = 1700 ms, 에코 시간 TE = 2.26 ms, 슬라이스 두께 = 1.0 mm, 건너 뛰기 = 0 mm , 플립 각도 = 90 °, 화각 = 240 * 240 mm, 면내 해상도 = 256 * 256).

데이터 전처리

휴식 데이터는 REST 및 DPARSF (http://restfmri.org)40. 전처리는 첫 번째 10 시점 제거 (신호 평형으로 인해 참가자가 스캐닝 노이즈에 적응할 수 있도록 함), 생리적 보정, 슬라이스 타이밍, 볼륨 등록 및 헤드 모션 보정으로 구성되었습니다. 백질의 신호, 뇌척수액, 글로벌 신호 및 6 개의 모션 벡터를 포함하여 여러 방해 신호로 인한 오염이 발생했습니다. 각 대상의 시계열 이미지는 최소 제곱 접근법과 6- 파라미터 (강체) 선형 변환을 사용하여 모션 보정되었습니다.41. 개별 구조 이미지는 선형 변환을 사용하여 모션 보정 후 평균 기능 이미지에 공동 등록되었습니다. 모션 보정 기능 볼륨은 MNI (Montreal Neurological Institute) 공간으로 공간적으로 정규화되고 통합 분할 중에 추정 된 정규화 매개 변수를 사용하여 3mm 등방성 복셀로 다시 샘플링되었습니다. 추가 전처리에는 (1) 0.01 ~ 0.08 Hz 사이의 대역 통과 필터링; (2) 기능적 연결성을 평가하기 위해 먼저 각 관심 영역 (ROI) 쌍의 평균 신호 강도 시간 과정 간의 Pearson 상관 계수를 계산했습니다. Fisher의 r-to-z 변환을 각 상관 맵에 적용하여 기능적 연결 값의 대략적인 정규 분포를 얻고 그에 따라 모수 통계를 적용했습니다.

휴식 중 ROI 선택

과제에서 종자 영역을 도출하기보다는 출판 된 문헌을 기초로하여 종자를 선험적으로 선택 하였다. 편견을 피하고 결과의 일반화 가능성을 높이는 것이다. 제어 네트워크의 경우 시드는 1000 청소년의 데이터를 사용한 최근 FC 연구를 기반으로 정의되었습니다.42 전 두정 제어 네트워크는 6 개의 뇌 영역을 포함한다고 제안한다. 그들은 뇌의 정면과 정수리 부위에 위치하고 있습니다. 그림 1). 오른쪽 반구에서 씨앗을 선택하기 위해 대칭 좌표를 사용했습니다.

그림 1 

연구에서 ROI가 선택되었습니다.

보상 가치 평가 네트워크의 경우, 많은 연구에 따르면 궤도 정면 선조 회로는 다른 유형의 미래 보상을 일종의 내부 통화로 변환하는 것을 지원합니다.18,20,21. 이 회로에는 복부 선조, 등쪽 선조 및 궤도 정면 회로가 포함됩니다. 이 외에도, 이전의 연구는 편도 네트워크가 기본 보상 평가의 핵심 영역임을 보여주었습니다43. 따라서이 연구에서 우리는 보상 네트워크에 편도를 포함시켰다. 선조체, 편도체는 상대적으로 작은 뇌 영역이므로 전체 영역을 씨앗으로 선택했습니다. 편도체는 하버드-옥스포드 아엽 피질 아틀라스로부터 추출되었다; 선조체는 Oxford-striatum-atlas를 사용하여 선택되었습니다. OFC의 경우, 종자는 메타 분석을 기반으로 정의되었습니다.44,45동기 부여 독립적 강화 표현 (-23, 30, -12 및 16, 29, -13)과 행동의 변화로 이어지는 처벌 (-32) 평가에 관련된 두 가지 별개의 측면 OFC 기능 하위 영역을 제안합니다. , 40, −11 및 33, 39, −11). 만나다 그림 1.

위에서 선택한 시드 간의 연결은 그룹 수준의 차이 만 제공 할 수 있으며 제어 네트워크와 보상 네트워크 내부의 내부 연결을 별도로 보여줄 수 있습니다. 개별 주제에 대한이 두 네트워크 간의 상호 작용과 이들이 공동으로 행동에 미치는 영향을 찾으려면 두 네트워크에 연결되는 "노드"가 필요합니다. 이 연구에서 우리는 NAcc가 중독에 중요한 역할을하기 때문에 통제와 보상 네트워크를 연결하는 연결 노드 또는 '시드'영역으로 nucleus accumbens (NAcc) 영역을 선택했습니다.46중독 연구에서 귀중한 연결 노드로 입증되었습니다21. NAcc는 또한 하버드-옥스포드 아질 피질 아틀라스에서 추출되었습니다.

기능적 연결성 계산

각각의 ROI에 대해, 대표적인 BOLD 시간 코스는 ROI 내의 모든 복셀의 신호를 평균화함으로써 얻어졌다. 기능 네트워크의 문헌은 분리 가능한 좌우 반구 구성 요소를 갖는 것으로 나타났습니다47,48,49. 따라서 본 연구에서는 먼저 좌우 제어 / 보상 네트워크 ROI 중 FC의 평균값을 별도로 계산했다. 그런 다음이 두 FC의 평균 값을 전체 FC 인덱스로 사용했습니다. NAcc와 경영진 / 보상 네트워크 간의 상관 관계는 다음과 같이 계산되었습니다. 동일한 반구에서 NAcc와 제어 / 보상 네트워크 ROI 사이의 FC 평균 값을 계산했습니다. 그런 다음이 반구형 FC의 평균값을 전체 FC 인덱스로 사용했습니다.

결과

IGD와 HC 간의 제어 네트워크에서의 FC 차이

그림 2 제어 네트워크의 FC를 IGD 및 HC로 표시합니다. HC의 제어 네트워크에서 FC는 전체 뇌와 반구 수준에서 IGD의 FC보다 유의하게 높습니다 (HC는 왼쪽 제어 네트워크의 FC에서 IGD보다 약간 중요합니다).

그림 2 

전체 뇌 (왼쪽), 왼쪽 반구 (중간) 및 오른쪽 반구 (오른쪽)와 다른 비교에서 IGD 및 HC 그룹의 제어 네트워크에 대한 복합 FC 지수.

IGD와 HC의 보상 네트워크의 FC 차이

그림 3 IGD 및 HC의 보상 네트워크에서 FC를 보여줍니다. IGD 보상 네트워크의 FC는 뇌 전체의 HC보다 현저히 높습니다 (p = 0.060) 및 왼쪽 반구 (p = 0.061). 그러나 오른쪽 반구에서는 IGD가 HC보다 FC가 높지만 통계적으로 유의하지 않습니다 (p = 0.112).

그림 3 

전체 뇌 (왼쪽), 왼쪽 반구 (중간) 및 오른쪽 반구 (오른쪽)와 다른 비교에서 IGD 및 HC 그룹의 보상 네트워크의 복합 FC 지수.

제어 네트워크와 보상 네트워크 간의 상호 작용

전체 뇌 수준과 반구 수준에서 제어 네트워크와 보상 네트워크 간의 상호 작용을 계산했습니다. 첫 번째 행 그림 4 모든 과목 (왼쪽)과 그룹 (오른쪽)에서 뇌 전체의 제어 네트워크와 보상 네트워크의 관계를 보여줍니다. 제어 네트워크의 FC는 모든 주제 그룹의 보상 네트워크와 부정적인 상관 관계가 있음을 알 수 있습니다. 두 번째 행의 그림은 제어 네트워크가 왼쪽 반구의 보상 네트워크와 반비례 관계가 있음을 보여줍니다. 그러나 오른쪽 반구 (세 번째 행)에서는 음의 추세를 나타내지 만 이러한 상관 관계가 모두 통계적으로 유의하지 않습니다 (모든 제어 네트워크 ROI가 왼쪽 반구에 정의 되었기 때문일 수 있습니다. 오른쪽 반구의 ROI는 왼쪽 반구를 대칭 적으로). 네 번째 행은 제어 네트워크와 보상 네트워크 사이의 반 구간 상호 작용을 보여줍니다. 우리는 또한 제어 네트워크와 보상 네트워크 사이의 부정적인 상관 관계를 찾을 수 있습니다. 이러한 상관 관계 중 일부가 통계적으로 유의미한 것은 아니지만 제어 네트워크가 보상 네트워크와 부정적인 관계가 있음을 여전히 알 수 있습니다.

그림 4 

모든 과목 (왼쪽), IGD (중간) 및 HC 그룹 (오른쪽)에서 각각 제어 네트워크와 보상 네트워크 지수의 관계.

토론

IGD 과목에서 낮은 제어 네트워크 동기화 및 더 높은 보상 네트워크 동기화

이 연구에서 우리는 HC에 비해 IGD 과목의 경영진 제어 네트워크의 동기화가 감소하는 것을 관찰했습니다. 시간적 바인딩 모델은 뇌 영역들 사이의 뇌 신호의 동기화가 신경 통신을 촉진하는데 결정적임을 시사한다31. 따라서 제어 네트워크의 감소 된 동기화는 IGD 피험자의 오랜 온라인 게임 플레이가 실행 제어 시스템을 손상 시켰음을 나타낼 수 있습니다. 이전 연구에서는 특정 네트워크의 FC가 관련 행동 성능의 예측 변수가 될 수 있음을 발견했습니다.30,50,51. 작업 기반 fMRI 연구는 또한 IGD 대상체가 건강한 대조군보다 감소 된 반응 억제를 나타냈다는 것을 입증했다8,9,11,12. 이러한 반응 경향은 온라인 게임 관련 자극에 영향을받는 것으로 보이며, 비 IGD 대상보다 IGD에서 더 나쁜 성능을 보입니다.9. IGD에서의 명백한 세트-시프 팅 및인지 제어 결손은 이러한 과정의 기초가되는 신경 회로 내의 비효율적 인 처리와 관련 될 수 있으며, 이러한 신경 측정 중 일부는 IGD 심각도와 관련이있다12.

보상 네트워크에서 IGD의 FC는 HC의 FC보다 약간 높습니다. IGD의 보상 네트워크 시드 간의 더 강력한 연결은 HC 그룹보다 보상에 대한 보상 갈망이 강화되었음을 보여주었습니다. 작업 기반의 fMRI 연구에 따르면 건강한 대조군과 비교할 때 IGD 과목에서 보상 감도가 높아진다는 증거가 있습니다.2,9,14,15 온화하고 극단적 인 상황에서. IGD 대상이 더 강한 보상을 경험할 수 있기 때문에, 향상된 보상 감도는 온라인 게임 플레이에 참여하려는 욕구의 증가에 기여할 수있다. 또한 장기적인 온라인 게임으로 인해 플레이어는 가상 경험에 빠지면서 실제 경험을 다시 경험할 수 있습니다.52.

제어 네트워크와 보상 네트워크의 불균형 상관

집행 통제 네트워크와 보상 네트워크 간의 상호 작용을 추가로 테스트하고 이들이 개별 주제의 최종 행동에 어떻게 공동으로 영향을 미치는지 알아보기 위해 NAcc를 연결 노드 또는 '시드'영역으로 선택하여 집행 통제와 보상을 연결했습니다. 네트워크. 그림 4 는 경영진 제어 네트워크와 보상 네트워크의 지수가 유의 한 반비례를 보이며, 이는 보상 네트워크 연결이 강할수록 제어 네트워크 연결이 약하다는 것을 나타냅니다. 이 두 네트워크는 강력한 동기 부여가 경영진 제어 회로의 교란으로 이어지고 강력한 경영진이 동기 부여 욕구의 억제로 이어지는 풀 앤 푸시 방식으로 상호 작용합니다.53.

이전의 연구에 따르면 경영진 제어 시스템은 동기 부여 드라이브에 대한인지 및 행동 통제를 장려하고 개인이 욕구 및 보상 추구 행동을 억제 할 수 있음을 보여줍니다54,55,56. 경영진 제어 네트워크와 보상 네트워크 사이의 반비례는 IGD의 중독성 메커니즘을 이해하는 데 많은 기여를 할 수 있습니다. 승리 또는 즐거운 경험 중 보상 감각이 증가하면 온라인 게임에 대한 욕구가 향상 될 수 있습니다. 한편, 경영진 통제의 장애는 그러한 욕구의 비효율적 인 억제로 이어질 수 있으며, 이는 욕구, 욕구 또는 갈망이 지배하고 과도한 온라인 게임 플레이를 유발할 수 있습니다.

집행 통제 네트워크와 보상 네트워크 사이의 불균형 한 기능적 연결은 또한 IGD의 의사 결정에 대한 이해를 밝힐 수 있습니다. 연구에 따르면 IGD 피험자는 향후 결정을 내릴 때 경험적 결과에 대한 고려가 감소한 것으로 나타났습니다.52. 즉각적인 보상 경험에 참여하는 것 (예 : 온라인 게임)과 장기적인 악영향 (예 : 장기적인 직업 성공과 관련된 활동을 수행하기 위해 게임에 소비 한 시간 사용)간에 결정을 내릴 때, IGD를 가진 개인은 약물 중독에 대해 설명 된“미래를위한 근시”57,58,59. 즉각적인 보상의 강력한 보상 네트워크 동기화는 충동을 억제하기 위해 의사 결정 프로세스를 과도하게 이끌 수 있으며, 이는 즉각적인 보상에 대한 평가 기반 의사 결정 프로세스를 설명하는 것이 합리적 일 수 있으며, 이는 충동적인 온라인 게임 플레이 행동을 초래합니다. 또한 단기 온라인 경험을 통해 보상 추구 행동을 강화하여 중독성있는 온라인 게임 플레이의 악순환을 초래할 수 있습니다.7.

요약하자면,이 연구는 IGD 피험자의 뇌 네트워크 동기화의 변화 (감소 / 증가)가 이러한 과정의 기초가되는 신경 회로 내에서 비효율적 / 과도한 처리를 시사한다는 것을 보여주었습니다. 집행 통제 네트워크와 보상 네트워크 사이의 반비례는 집행 통제 장애가 과도한 온라인 게임 플레이에 대한 갈망 강화를 비효율적으로 억제한다는 것을 시사합니다. 이러한 결과는 IGD의 기계 론적 이해를 밝힐 수 있습니다. 또한 IGD와 약물 중독 사이의 유사한 특징 (예 : 헤로인 의존성)은 IGD가 다른 유형의 중독과 유사한 신경 기반을 공유 할 수 있음을 시사합니다.

제한 사항

여기에서 몇 가지 제한 사항을 해결해야합니다. 첫째, 온라인 게임에 중독 된 여성은 극소수에 불과하기 때문에 본 연구에서는 남성만을 대상으로 선정했다. 성별의 불균형은 최종 결론을 제한 할 수 있습니다. 둘째, 제어 네트워크와 보상 네트워크 간의 상호 작용을 계산할 때 NAcc 및 이전 문헌의 기능을 기반으로 NAcc를 시드로 선택했습니다. 이 계산에 더 좋은 씨앗이 있는지 여부는 알 수 없습니다. 셋째, 현재의 연구는 IAD 피험자에 존재하는 현재 상태만을 드러 냈으며, 이러한 요인들 사이에 인과 적 결론을 도출 할 수 없습니다. 넷째, 집행관 제망의 우반구 ROI를 선정 할 때 좌반구에 따른 대칭 좌표를 사용 하였는데, 이는 우반구의 지수가 좌반구의 지수보다 낮은 이유 일 수 있습니다.

작성자 기여

GD는 실험을 설계하고 원고의 초안을 작성했습니다. XL과 XD는 데이터를 수집하고 분석하여 수치를 준비했습니다. YH와 CX는 결과를 논의하고 해석에 대한 조언을 받았고 원고의 최종 초안에 기여했습니다. 모든 저자는 최종 원고에 기여하고 승인했습니다.

감사의

이 연구는 중국 자연 과학 재단 (31371023)의 지원을 받았습니다. 연구비는 연구 설계에서 더 이상 역할을하지 않았다. 데이터의 수집, 분석 및 해석; 보고서 작성시; 또는 출판을 위해 논문을 제출하기로 결정한 경우.

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