Tinklo analizė atskleidžia funkcinį ryšį, susijusį su interneto priklausomybės tendencija (2016)

Priekinė Hum Neurosci. 2016; 10: 6.

Paskelbta internete 2016 Feb 1. doi: 10.3389 / fnhum.2016.00006

PMCID: PMC4740778

Tanya Wen^1,^2,^* ir Shulan Hsieh^1,^3,^4,^*

Autoriaus informacija ► Straipsnio pastabos ► Informacija apie autorių teises ir licencijas ►

Abstraktus

Atsakomybė ir priverstinis interneto naudojimas gali turėti neigiamą psichologinį poveikį, todėl jis vis labiau pripažįstamas psichikos sutrikimu. Šiame tyrime buvo naudojamasi tinklais pagrįsta statistika, siekiant ištirti, kaip visos smegenų funkcinės jungtys poilsio metu yra susijusios su asmens priklausomybės nuo interneto lygiu, indeksuotu savarankišku klausimynu. Nustatėme du topologiškai reikšmingus tinklus, iš kurių vienas turi ryšius, kurie yra teigiamai susiję su interneto priklausomybės tendencija, o vienas su ryšiais neigiamai koreliuoja su interneto priklausomybės tendencija. Šie du tinklai yra tarpusavyje susiję su priekiniais regionais, kurie gali atspindėti pokyčius priekiniame regione skirtingiems pažinimo kontrolės aspektams (ty, interneto naudojimo ir žaidimų įgūdžių kontrolei). Po to mes suskirstėme smegenis į keletą didelių regioninių pogrupių ir nustatėme, kad dauguma dviejų tinklų jungčių proporcijų atitinka smegenėlių priklausomybės modelį, apimantį keturių grandinių modelį.

Galiausiai, mes pastebėjome, kad smegenų regionai su labiausiai priklausančiais į internetą tendencijomis siejasi su dažniausiai pastebimais priklausomybės literatūroje ir patvirtina mūsų interneto priklausomybės tyrimų metaanalizė. Šis tyrimas leidžia geriau suprasti didelio masto tinklus, susijusius su interneto priklausomybės tendencija, ir rodo, kad ikiklinikiniai interneto priklausomybės lygiai yra susiję su panašiais regionais ir ryšiais, kaip klinikiniai priklausomybės atvejai.

Raktiniai žodžiai: interneto priklausomybė, tinklo statistika, funkcinis ryšys, poilsio būsena, metaanalizė

Įvadas

Interneto priklausomybė (OReilly, 1996; Jauni, 1998) yra šiuolaikinis reiškinys, kuriam būdingas rūpestis ir priverstinis interneto naudojimas. Visų pirma, interneto žaidimų sutrikimas (IGD) buvo įtrauktas į diagnostikos ir statistikos vadovo 5 versijos III skyrių (DSM-5^®, Amerikos psichiatrijos asociacija [APA], 2013). Dėl standartinio kriterijaus trūkumo kai kuri literatūra abu terminus laikė sinonimu (žr Petry ir O'Brien, 2013; Petry ir kt., 2014 diskusijai); tačiau priverstinis ir pernelyg intensyvus interneto naudojimas bet kokiai veiklai (kurią šiame literatūroje vadiname kaip priklausomybę nuo interneto) yra labiau globalus nei jo pagrindinis IGD potipis, kuris gali apimti daugybę interneto naudojimo formų be internetinių žaidimų (Griffiths ir Pontes, 2014; Karal ir kt., 2014; Petry ir kt., 2014). Mūsų dabartinė studija tiria priklausomybę nuo interneto bendresne forma. Panašiai kaip ir cheminių medžiagų vartojimo sutrikimai, interneto priklausomybė rodo pasikartojimo simptomus, toleranciją, kontrolės praradimą ir psichosocialines problemas, dėl kurių kliniškai reikšmingas stresas arba kasdienio veikimo sutrikimas. Paplitimas, atrodo, yra didžiausias Azijos šalis ir vyrų paaugliai, ir buvo apskaičiuota, kad vieno tyrimo metu Taivano kolegijos studentai svyruoja nuo 14.1 iki 16.5% (95 procentinis pasitikėjimo intervalas).Lin ir kt., 2011). Šis reiškinys pastaraisiais metais pritraukė daugiau dėmesio ir aiškiai nusipelno tolesnio tyrimo.

Funkciniai magnetinio rezonanso vaizdai (fMRI) buvo panaudoti interneto priklausomybės neuroniniams substratams nustatyti, kurie pasirodė panašūs smegenų parašai su priklausomybe nuo medžiagų (Kuss ir Griffiths, 2012; Brand et al., 2014; Meng ir kt., 2015). Užblokuotuose ir su įvykiais susijusiuose tyrimuose buvo nustatyti keli su atlygiu, priklausomybe ir troškimu susiję regionai, priešingai nei internetiniai žaidimų užrašai su pradine, įskaitant insulą, branduolį (NAc), dorsolaterinę prefrontalinę žievę (DLPFC) ir orbitinę priekinę dalį žievė (OFC) (Hoeft ir kt., 2008; Ko ir kt., 2009; Han et al., 2010; Sun ir kt., 2012; Ko ir kt., 2013). Tačiau suaktyvinimas grindžiamas su kontūro veiksmais ir nesprendžia, kaip veikia smegenų regionai, ir todėl negali apibūdinti pakeistų funkcinių ryšių, susijusių su klinikinėmis ar elgesio priemonėmis; tačiau žmogaus sutrikimai atsirado dėl sutrikimų tarpusavyje susietoje sudėtingoje sistemoje (Fornito ir Bullmore, 2015). Pailsėjimo būsenos fMRI įvedimas pasirodė esąs galingas įrankis tiriant visą smegenų nervinį ryšį (van den Heuvel ir Pol, 2010). Poilsinės būsenos funkcinis ryšys vertinamas pagal kraujo deguonies kiekio priklausomų (BOLD) signalų spontaniškų svyravimų koreliaciją skirtinguose smegenų regionuose ir manoma, kad jis suteikia jo funkcinės organizacijos matą ir gali padėti apibūdinti neįprastas sinchronizacijas tarp smegenų regionų į psichologinių fenotipų spektrą (Biswal ir kt., 2010; Craddock ir kt., 2013).

Nors buvo atlikta keletas tyrimų, kurie naudojo funkcinį ryšį, kad ištirtų pasikeitusį funkcinį ryšį, susijusį su interneto priklausomybe, dauguma tyrimų naudojo a priori pasirinktus sėklų regionus, arba (a) koreliavo vieną sėklų regioną su likusiais viso smegenų vokseliais [Hoeft ir kt., 2008 naudojo NAc; Lorenz ir kt., 2013 naudojo dešinįjį žemesnį priekinį gyrus (IFG); Ding ir kt., 2013 panaudojo užpakalinę cingulinę žievę (PCC); Ko ir kt., 2015 naudojo amygdalą; Zhang ir kt., 2015 naudojo insulą; Hong et al., 2015 panaudojo caudato branduolį ir putameną; Kühn ir Gallinat, 2015 naudojo dešinįjį priekinį polių; Li ir kt., 2015 naudojo tinkamą DLPFC] arba (b) koreliacijų tarp kelių iš anksto apibrėžtų ROI, pasirinktų iš reikšmingų tinklų, atlikimą (Yuan ir kt., 2015 išnagrinėjo centrinį vykdomąjį tinklą ir lankomumo tinklą; Dong ir kt., 2015b išnagrinėjo vykdomosios kontrolės tinklą; Dong ir kt., 2015a išnagrinėjo vykdomosios kontrolės tinklą ir atlygio tinklą; Li ir kt., 2014 išnagrinėjo atsako slopinimo tinklą; Lin ir kt., 2015 išnagrinėjo šešias iš anksto nustatytas dvišales kortikosterrinės ROI). Iš anksto nustatyti sėklų regionai sudaro tik nedidelę smegenų dalį, taigi jie gali nesugebėti pateikti išsamios informacijos apie tai, kaip interneto priklausomybė daro įtaką prisijungimui.

Labai nedaugelis tyrimų naudojo visą smegenų požiūrį į interneto priklausomybės tyrimą. Mūsų žiniomis, šiuo metu yra tik keturi paskelbti dokumentai, kuriuose buvo priimtas visas smegenų požiūris, o jų metodai yra gana įvairūs, pradedant nuo tinklo pagrįstos statistikos (NBS; Hong et al., 2013) į topologinius (Hong et al., 2013; Wee ir kt., 2014; Park ir kt., 2015) į naujai sukurtą vokelio atspindėtą homotopinį ryšį (Wang et al., 2015). Visų pirma, Hong et al. (2013) naudojosi NBS, kad nustatytų skirtumus tarp grupių skirtumų tarp regioninių funkcinių ryšių ir nustatė, kad sutrikusi sąsaja, susijusi su kortikos-subortikos grandinėmis pacientams, turintiems interneto priklausomybę. Tačiau jų tyrime daugiausia dėmesio buvo skiriama nedideliam unikalios populiacijos (vyrų ankstyviems paaugliams).

Todėl mūsų dabartiniame dokumente nusprendėme naudoti visą smegenų ryšį, NBS (Zalesky ir kt., 2010a; Han et al., 2013) nustatyti funkcinius ryšius, kurie prognozuoja interneto priklausomybę. NBS yra patvirtintas statistinis metodas, skirtas susidoroti su daugelio palyginimų problema grafike, analogiškas klasterio metodams (Nichols ir Holmes, 2002) ir yra naudojamas nustatyti ryšius ir tinklus, apimančius žmogaus jungtis, kurie yra susiję su eksperimentiniu efektu arba tarp grupių skirtumu, testuojant hipotezę savarankiškai kiekviename ryšyje. Be to, mūsų rezultatai bus lyginami su esamų dokumentų, susijusių su interneto priklausomybės neuronų koreliatais, meta-analize. Tikimės išplėsti esamą literatūrą keliais būdais: (1) Tikimės pateikti išsamesnę interneto priklausomybės vaizdą, naudojant visą smegenų analizę, o ne naudoti tik nedidelį skaičių iš anksto nustatytų sėklų regionų. (2) Nors egzistuoja kelios smegenų funkcinės sąveikos tyrimų, susijusių su interneto priklausomybe (pvz., Hong et al., 2013; Wang et al., 2015), tyrimai palygino interneto priklausomybės grupes su sveikomis kontrolėmis. Mūsų tyrimas nebuvo susijęs su jokiais klinikiniais pacientais, bet apibūdino interneto priklausomybės tendenciją kaip gradientą. Tikimės identifikuoti funkcinius ryšius, kurių stiprumą moduliuoja priklausomybės lygis. (3) Dauguma interneto priklausomybės tyrimų neatsižvelgė į smegenis, tačiau smegenys buvo įtrauktos kaip svarbus priklausomybės regionas (Moulton ir kt., 2014). Taigi į analizę įtraukėme smegenis. (4) Daugelis tyrimų apribojo dalyvių grupę su vyrais ir dažnai turi palyginti nedidelius mėginių dydžius (pvz., Hong et al., 2013, 2015; Kühn ir Gallinat, 2015). Siekiant padidinti šių tyrimų apibendrinamumą ir galią, būtina pateikti abiejų lyčių pavyzdžius ir didesnį imties dydį.Li ir kt., 2015). Spręsdama pirmiau minėtas problemas, dabartinis tyrimas tikisi geriau suprasti, kaip funkcinis ryšys yra susijęs su interneto priklausomybės tendencija.

Medžiagos ir metodai

Metaanalizė

Meta analizė atlikta naudojant „NeuroSynth“ duomenų bazę (http://neurosynth.org; Yarkoni ir kt., 2011). Individualiai pritaikyta analizė buvo atlikta naudojant paieškos terminus „priklausomybė“, „narkomanas“, „internetas“, „žaidimai“, „žaidimas“ ir „internetinis“, siekiant nustatyti su interneto priklausomybe susijusius tyrimus duomenų bazėje. Įtraukimo kriterijai buvo patikrinti rankiniu būdu, o įtrauktų tyrimų sąrašas yra išsamiai aprašytas papildomose medžiagose 1. Iš viso buvo įtraukti 18 tyrimai. Iš įtrauktų tyrimų buvo išgauti viršutinės aktyvacijos koordinatės ir 6 mm voxels kaimynystė. Be to, atlikta šių koordinatų meta-analizė, išvedanti į priekį ir atvirkščiai išvada visą smegenis z- žemėlapiai. Išankstiniai išvadų žemėlapiai atspindi tikimybę, kad regionas aktyvuosis, atsižvelgiant į šias sąlygas [P(aktyvinimas | terminai)], todėl informuojame mus apie aktyvinimo terminą tam tikroms sąlygoms. Atvirkštinio išvado žemėlapis rodo tikimybę, kad šie terminai bus naudojami tyrime, atsižvelgiant į pranešimo apie aktyvavimą buvimą [P(terminai | aktyvinimas)]; taigi aktyvuotas regionas rodo, kad labiau tikėtina, jog tai bus su narkomanija susijęs internetinis tyrimas, o ne su internetu susijęs tyrimas, atspindintis šio regiono selektyvumą. Kadangi tiek į priekį, tiek atvirkštinė išvada vaidina svarbų vaidmenį padedant mums suprasti regionus, susijusius su interneto priklausomybe, mes sutapome šiuos du išvadų žemėlapius, kad apibūdintume jų bendruosius regionus. Pateikiami daugiau nei penkių vokelių klasteriai.

Poilsio valstybė fMRI

Dalyviai

Keturiasdešimt septyni sveikieji dalyviai (21 vyrai ir 26 moterys) iš Pietų Taivano, kurių dauguma yra studentai arba universiteto darbuotojai, buvo įdarbinti per skelbimus, dalyvauti eksperimente (amžiaus intervalas = 19 – 29 metai, vidutinis amžius = 22.87 metų SD = 2.22 metai). Dalyviai buvo dešiniarankiai (nurodyti Edinburgo rankraščio inventoriuje), turėjo normalią arba koreguotą regėjimą, be psichologinių ar nervų sutrikimų. Jų depresija, nerimas ir žvalgybos balai buvo normaliomis ribomis [Beck depresijos inventoriaus (BDI) balas: 0 – 12; Becko nerimo inventoriaus (BAI) balas: 0 – 7; „Raven's Standard Progressive Matrices“ testo rezultatas: 35 – 57]. Visų dalyvių „Chen“ interneto priklausomybės skalės pataisytas (CIAS-R) rezultatas buvo intervalas = 28 – 92, vidurkis = 60.04, SD = 16.53. Lentelė Table11 apibendrina demografinę informaciją ir dalyvių elgesio charakteristikas. CIAS-R balų normalumas buvo patikrintas Shapiro – Wilk testu [W(47) = 0.98, p = 0.50]. Nėra reikšmingos koreliacijos tarp lyties ir CIAS-R balų (Spearmano ρ = 0.15, p = 0.30). Visi dalyviai pateikė raštišką informuotą sutikimą, o tyrimo protokolą patvirtino Nacionalinės Cheng Kung universiteto ligoninės, Tainano, Taivano, Institucinės peržiūros taryba (IRB) (Nr. B-ER-101-144). Baigę eksperimentą visiems dalyviams buvo mokama 500 NTD.

Demografinė informacija ir elgesio charakteristikos.

„Chen Internet Addity Scale-Revised“ (CIAS-R) klausimynas

„Chen“ interneto priklausomybės skalė (CIAS-R; Chen ir kt., 2003) yra 26 elemento priemonė, naudojama vertinant interneto priklausomybės sunkumą. CIAS-R yra pagrįstas DSM-IV-TR priedų elgesio kriterijais ir jame yra du internetinės priklausomybės pogrupiai: a) pagrindiniai simptomai ir (b) susijusios problemos, vertinant penkis matmenis, įskaitant (1) kompulsinį interneto naudojimą, (2) pašalinimą simptomai, kai atimamas internetas, (3) tolerancija, (4) pavojus tarpasmeniniams santykiams ir fizinei sveikatai, ir (5) laiko valdymo problemos. Elementai yra vertinami pagal 4 tašką Likert skalę, kurių bendras balas svyruoja nuo 26 iki 104, atspindintis mažą iki didelę interneto priklausomybės tendenciją. Buvo įrodyta, kad CIAS-R turi didelę vidinę konsistenciją (Cronbacho α = 0.79 – 0.93; Chen ir kt., 2003) ir aukštas diagnostinis tikslumas (AUC = 89.6%; Ko ir kt., 2005). Šiame tyrime CIAS-R bendras rezultatas buvo naudojamas kaip dalyvių dabartinės interneto priklausomybės būklės rodiklis.

Vaizdo gavimas ir apdorojimas

Vaizdas buvo atliktas naudojant GE MR750 3T skaitytuvą (GE Healthcare, Waukesha, WI, JAV) Nacionalinio Cheng Kung universiteto MRT centre. Didelės skiriamosios gebos anatominiai vaizdai buvo įsigyti naudojant greitą SPGR, susidedantį iš 166 ašinių skilčių (TR = 7.6 ms, TE = 3.3 ms, pasvirimo kampas 171 = 12 °, 224 matricos × 224 matricos, pjūvio storis = 1 mm). Funkciniai vaizdai buvo gauti naudojant gradiento echo echo-planar vaizdavimo (EPI) impulsų seką (TR = 2000 ms, TE = 30 ms, pasvirimo kampas = 77 °, 64 matricos × 64 matricos, pjūvio storis = 4 mm, tarpas nėra, voxel dydis 3.4375 mm × 3.4375 mm × 4 mm, 32 ašinės pjūviai, apimantys visą smegenis).

Dalyviams buvo liepta atsipalaiduoti ir gulėti skaitytuve, kai akys uždarytos. Jie buvo paprašyti nesvarstyti jokio konkretaus įvykio skenuojant. Struktūrinio vaizdo nuskaitymo laikas buvo maždaug 3.6 min. Funkcinis įvaizdis truko maždaug 8 min., O pirmuosius penkis TR buvo naudojami kaip manekenas, kad būtų užtikrinta, jog signalas pasiekia pastovią būseną prieš surinkiant duomenis; todėl analizė apima 240 EPI apimties vaizdus.

Duomenys buvo apdoroti naudojant duomenų tvarkymo padėjėją poilsio valstybei fMRI (DPARSF; Yan ir Zang, 2010), kuri yra pagrįsta MRIcroN funkcijomis (Rorden ir kt., 2007^¹), taip pat statistinės parametrų žemėlapių programinės įrangos (SPM)^²) ir poilsio valstybės fMRI duomenų analizės įrankių rinkinys (REST; Song ir kt., 2011) Matlab (The MathWorks, Inc., Natick, MA, JAV). Funkciniai vaizdai buvo koreguojami pagal griežinėlį, po to buvo koreguojama, kad būtų galima koreguoti galvos judėjimą naudojant šešių parametrų standžią kūno transformaciją. Bendras judėjimas, pasižymintis vidutiniu rėmo poslinkiu (FD), nebuvo didelis (vidurkis = 0.05, SD = 0.03) ir neatitiko CIAS-R balų (Spearmano ρ = -0.28, p = 0.055), todėl impulsyvumas nėra kliūtis, lemianti interneto priklausomybės balą ir judesius (Kong ir kt., 2014). T1 vaizdai buvo priskirti funkciniams vaizdams. Struktūriniai vaizdai buvo suskirstyti į CSF, baltos medžiagos ir pilkosios medžiagos, remiantis MNI erdvės audinių tikimybės žemėlapiais, ir šie skaičiavimai buvo naudojami vėliau normalizuojant T1 ir EPI vaizdus į MNI erdvę. Duomenys buvo išlyginti erdvinėje srityje, naudojant Gauso branduolį, kurio 6 mm pilnas plotis buvo pusiau maksimalus (FWHM) ir pašalinta linijinė tendencija. Nukentėję koviniai junginiai, įskaitant pasaulinį vidutinį signalą, baltos medžiagos signalą ir cerebrospinalinį skysčio signalą, buvo regresuoti. Nors visuotinio signalo regresija dar tebėra nuolatinis ginčas (pvz., Saad ir kt., 2012), mes nusprendėme įgyvendinti šį metodą, nes buvo pasiūlyta maksimaliai padidinti funkcinių koreliacijų specifiškumą ir pagerinti poilsio būklės koreliacijų ir anatomijos atitiktį (Fox ir kt., 2009; Weissenbacher ir kt., 2009; Takeuchi ir kt., 2014). Galiausiai, 0.01 – 0.08 Hz dažnio filtrai buvo atlikti.

Duomenų analizė

FMRI vaizdai buvo suskaidyti remiantis anatominiu automatiniu ženklinimu (AAL; Tzourio-Mazoyer ir kt., 2002) šablonas, padalijantis smegenis pagal anatominę struktūrą į 116 ROI (arba mazgus). Mes pasirinkome AAL atlasą, nes jis buvo dažniausiai naudojamas funkcijų tinklų tyrimams (Stanley ir kt., 2013) ir taip pat buvo naudojamas Hong et al. (2013), kurio tyrimas yra svarbiausias mūsų atžvilgiu, tokiu būdu didinant studijų palyginamumo laipsnį (Zalesky ir kt., 2010b). NBS metodas buvo naudojamas smegenų tinklams identifikuoti, kurie susideda iš tarpregioninio funkcinio ryšio, rodančio reikšmingą koreliaciją su CIAS-R rezultatu. Toliau pateiktos analizės buvo atliktos naudojant tinklo statistikos įrankių rinkinį (Zalesky ir kt., 2010a) su papildomais įmonės „Matlab“ scenarijais. 116 × 116 koreliacijos matrica buvo sukurta kiekvienam dalyviui, naudojant laiko kursus, išgauti iš kiekvienos ROI. Pearsonas r reikšmės buvo normalizuotos iki Z balai naudojant „Fisher“ Z transformacija. Kiekviena koreliacijos matricos ląstelė rodo ryšio (arba krašto) tarp dviejų mazgų stiprumą. Masinis vieno kintamojo bandymas, naudojant Spearmano rango koreliaciją, buvo atliktas tarp dalyvių CIAS-R balų ir kraštų stiprybių kiekviename krašte, siekiant nustatyti svarbius ryšius, kurie nuspėjo CIAS-R balą. Kandidatų kraštai, kurie parodė aukštą CIAS-R balo nuspėjamumą, buvo atrinkti pagal pirminį Spearmano rho> 0.37 ir <-0.37 (apytiksliai vienos uodegos alfa = 0.005) slenkstį, siekiant nustatyti tinklus, kurie yra teigiamai ir neigiamai susiję su CIAS-R R balas. Toliau topologinės sankaupos, žinomos kaip sujungtų grafų komponentai, buvo nustatytos tarp viršutinės ribos jungčių. Komponentų dydžio šeimos klaida (FWE) buvo apskaičiuota naudojant permutacijos testavimą (3000 permutacijų), ty atsitiktinai pertvarkius CIAS-R balus ir pakartojant aukščiau nurodytą procesą, kiekvieną permutaciją gaunant nulinį didžiausio komponento dydžio paskirstymą. Prijungti grafiko komponentai, kurių dydis viršija apskaičiuotą FWE pataisymą pvertės riba <0.05 buvo nustatyti kaip tinklai, reikšmingai susiję su priklausomybės nuo interneto tendencijomis. „BrainNet Viewer“ (Xia ir kt., 2013) buvo naudojamas ryšių vizualizavimui. Parodyta duomenų analizės vamzdyno iliustracija Pav. Figure11.

1 pav

Duomenų analizės vamzdyno schema. Dalyvių smegenys buvo apdoroti ir suskirstyti į skirtingus struktūrinius regionus pagal AAL šabloną. Sukurta koreliacijos matrica, naudojant laiko kursus, išgauti iš kiekvieno regiono ...

rezultatai

Metaanalizė

Pirmyn ir atgalinis sprendimas zSraigtiniai žemėlapiai buvo sukurti iš NeuroSynth (parodyta Pav. Figure22). Šiuose dviejuose žemėlapiuose aktyvinimas yra labai panašus. Šių žemėlapių sutapimas atskleidė aktyvumą smegenų, laikinės skilties (dvišalės prastesnės laikinos žiros, dešinės viršutinės laikinosios ašies, dešinės vidurinės ir viršutinės laikinosios gyrus) regionuose, keliuose priekiniuose regionuose (kairėje viduryje ir viršutiniame orbitiniame frontiniame gyrus, dešinėje vidurinėje giroje, dešinysis prastesnis priekinis operculumas ir dešinysis pirmtakas gyrus), dvišaliai putamen, dvišaliai insulai, dešinysis vidurinis cingulatas ir dešinysis precuneus. Lentelė Table22 išvardijami klasteriai ir AAL regionai, priklausantys klasteriui.

2 pav

„NeuroSynth“ atliktos metaanalizės išvadų žemėlapiai, rodantys regionus, kurie yra aktyvūs išankstinio išvada, atvirkštinė išvada ir dviejų žemėlapių sutapimas.

Perdengiantys priekinių ir atvirkštinių išvadų žemėlapiai.

Poilsio valstybė fMRI

Funkciniai ryšiai, susiję su interneto priklausomybės tendencija

Naudojant NBS, nustatėme du tinklus, kurie parodė reikšmingą krašto stiprumo ir CIAS-R balų koreliaciją (p <0.05, pakoreguota pagal FWE): vienas, kurio kraštai teigiamai koreliuoja su CIAS-R balais („CIAS-R teigiamas“, parodyta raudonai), o kitas, kurio kraštai neigiamai koreliuoja su CIAS-R („CIAS-R neigiamas“, parodyta mėlynai). CIAS-R teigiamą tinklą iš viso sudaro 65 mazgai ir 90 briaunų (45 intrahemisferiniai, 42 tarpląsteliniai ir 3, jungiantys su vermisais), o neigiamą tinklą sudaro 64 mazgai ir 89 kraštai (35 intrahemisferiniai, 40 tarpląsteliniai ir 14 jungiantis prie / per vermis). Svarbu pažymėti, kad du tinklai nėra visiškai atskiri, ir jie iš viso turi 39 mazgus, iš kurių 30.77% yra priekinės skilties regionai. Bendras kraštų, susijusių su CIAS-R, skaičius sudaro 2.68% visų smegenų kraštų. Tinklas yra iliustruotas Pav. Figure33 ir specifiniai ryšiai yra išvardyti papildomose medžiagose 2, lentelė S1.

3 pav

Ryšių su CIAS-R balais tinklas. Pilkos sferos atstovauja kiekvieno mazgo centroidą ir yra atitinkamai suskirstytos pagal reikšmingų kraštų, su kuriais jie susiję, skaičių. Rodomi tik mazgai su jungtimis. Raudonos linijos yra ...

Pasaulinis įtrauktų kraštų pasiskirstymas

Siekdami geriau suprasti, kaip šie ryšiai yra platinami, sekėme Fornito ir kt. (2011) ir Hong et al. (2013)ir kiekviename AAL regione kiekviename tinkle priskyrė septyniems regioniniams pogrupiams: frontalinį, laikinį, parietinį, pakaušį, insulą ir cingulinį girą, subkortikinį ir smegenų. Didžioji dalis CIAS-R teigiamo tinklo kraštų buvo susiję su (1) laikinų regionų ir insulų ir cingulia gryi (∼13%) ryšiais, kurių didžioji dalis susijusi su užpakaliniu cinguliu, jungiančiu įvairius laikinus regionus; (2) frontaliniai ir laikini regionai (∼12%), kurie apima ryšius tarp medialinio orbitofrontalinio žievės, paracentrinio lobulio ir laikinojo skilties žiurkės, laikinojo poliaus; ir (3) parietaliniai ir subkortikiniai regionai (N11%), susidedantys iš postentrinio žievės ir aukščiausiosios parietinės lobulės su putamenu ir pallidumu. Įdomu pažymėti, kad, išskyrus frontalinį skiltelį, visuose kituose regionuose nėra jokių tarpregioninių ryšių, kurių stiprumas teigiamai koreliuoja su interneto priklausomybės tendencija. Dauguma CIAS-R neigiamo tinklo kraštų buvo susiję su ryšiais tarp (1) priekinės skilties ir smegenėlių (UM19%), kurių dauguma yra ryšiai tarp orbitinės priekinės dalies ir įvairių smegenų ROI; ir (2) insula ir cingulate gyri ir temporinis skilimas (∼12%), kuris apima ryšius tarp insulos, cingulumo, parahipokampo ir laikinojo skilties gyri. Nenustatyta, kad į CIAS-R neigiamą tinklą būtų įtraukti pakaušio regionai. Kiekvieno tinklo tarpregioninių ryšių proporcijos pavaizduotos Pav. Figure44.

4 pav

Kraštų, kurie teigiamai ir neigiamai koreliuoja su interneto priklausomybės tendencija, dalis tarp regioninių pogrupių. Proporcijos buvo apskaičiuotos padalinus kraštų skaičių tarp (arba) tarp regionų porų su bendra suma ...

Maksimaliai paveikti mazgai

Dėl didelio nustatytų kraštų skaičiaus sekėme Finn et al. (2014)ir identifikuoti mazgai, turintys aukštą „CIAS-R koreliuojančių kraštų sumą“, kad mūsų analizė būtų sutelkta į regionus, kuriuose ryšiai yra maksimaliai susiję su interneto priklausomybės tendencija. CIAS-R koreliuojamų mazgų kraštų suma buvo apibrėžiama kaip bendras jo kraštų skaičius tiek CIAS-R teigiamuose, tiek CIAS-R neigiamuose tinkluose (tai konceptualiai atitinka laipsnio matą grafų teorijoje). Šis metodas leis mums nustatyti mazgus, kuriuose ryšys yra labiausiai tikėtinas, jei bus keičiama interneto priklausomybės tendencija. Sekantis Lentelė Table33 išvardijami didžiausią poveikį turintys mazgai ir rodomi mazgai, turintys bent jau 8 CIAS-R koreliuojamų kraštų sumą. Mazgų ir jų jungčių vizualizavimas rodomas Pav. Figure55. Tai taip pat yra mazgai, atrinkti diskusijai.

Interneto priklausomybės tendencijos mazgų lygio analizė.

5 pav

Didžiausią kraštų skaičių turinčių mazgų vizualizacija, susijusi su interneto priklausomybės tendencija. Žalios sferos vaizduoja kiekvieno mazgo centrą su maksimaliais kraštais, o geltonos spalvos sferos vaizduoja jų funkcinius jungiamumo partnerius. Raudonos linijos nurodo kraštus ...

Diskusija

Įprastoje jaunų suaugusiųjų grupėje vertinome jų priklausomybės nuo interneto lygį pagal savarankiškai įvertintą klausimyną (CIAS-R), taip pat nustatėme du smegenų tinklus, kurių funkciniai ryšiai teigiamai ir neigiamai susiejo su interneto priklausomybės tendencija. Toliau aptariame savo rezultatus įvairiais stebėjimo mastais: (1) svarbiausi regionai, jungiantys CIAS-R teigiamus ir CIAS-R neigiamus tinklus, (2) regionus, kuriuose yra didelės ryšio su interneto priklausomybe tendencijos, ir (3) ) kritiniai mazgai, kuriuos pakeitė interneto priklausomybės tendencija.

Frontaliniai regionai susieja CIAS-R teigiamus ir CIAS-R neigiamus tinklus

Pastebėjome, kad dauguma mazgų, jungiančių du (CI-R teigiamus ir CIAS-R neigiamus) tinklus, yra priekinėje skiltyje. Šie regionai yra pranašesnis priekinis gyrus, IFG, medialinis frontinis gyrus, rolandinis operculumas ir papildoma motorinė zona. Prefrontalinė žievė buvo susijusi su kritine kognityvinės kontrolės, slopinimo ir atsako parinkimo struktūra (Aron ir kt., 2004; Talati ir Hirsch, 2005; Forstmann ir kt., 2008). Interneto priklausomybė yra reiškinys, kad narkomanai sumažino savikontrolę ir sprendimų priėmimą, susijusį su interneto naudojimu, kurį atspindi nuolatinis per didelis naudojimas, nepaisant žinios apie neigiamą poveikį. Pavyzdžiui, keliuose tyrimuose nustatyta, kad dalyviai, turintys priklausomybę nuo interneto, parodė, kad „Go / Nogo“ užduoties metu aktyvesnis aktyvumas tarp fronto-striatinio ir fronto-parietinio režimo (Ding ir kt., 2014; Ko ir kt., 2014; Chen ir kt., 2015) ir „Stroop“ užduotis (Dong ir kt., 2012a, 2013, 2014), rodantis prastesnį atsako slopinimą ir klaidų stebėjimą bei padidėjusį impulsyvumą. Tačiau, kita vertus, interneto narkomanai ir vaizdo žaidimų žaidėjai dažnai pasižymi puikiu pažintinės funkcijos atlikimu, pvz., Variklio valdymu ir veiksmingu sprendimų priėmimu žaidimų metu. Iš tiesų, buvo įrodyta, kad vaizdo žaidimų žaidimo praktika daro įtaką įvairiems patobulintiems vadovavimo įgūdžiams, įskaitant suvokimo, motorinių, dėmesio ir tikimybinių išvadų įgūdžius (Žalias ir Bavelier, 2003; Castel ir kt., 2005; Dye ir kt., 2009; Green et al., 2010; Green et al., 2012). Vienas „fMRI“ tyrimas parodė, kad didelės dėmesio paklausos užduoties metu, palyginti su ne žaidėjais, sumažėjo fronto-parietinio tinklo įdarbinimas vaizdo žaidimuose, o tai galbūt atspindi veiksmingesnę vykdomąją ir dėmesio kontrolę (Bavelier ir kt., 2012). Dvi internetinės priklausomybės kognityvinės kontrolės formos kelia įdomią dilemą. Mūsų tyrime, stebint priekinius regionus, jungiančius du tinklus, kurių funkcinis ryšys mažėja ir didėja priklausomybės nuo interneto tendencija, gali atsispindėti pokyčiai priekiniame regione skirtingiems pažinimo kontrolės aspektams (pvz., Interneto naudojimo ir žaidimų įgūdžių kontrolei).. Verta paminėti, kad nors Hong et al. (2013) hipotezė, kad gali būti padidintas funkcinis ryšys, susijęs su praktikos poveikiu interneto narkomanams, jų tyrime pastebėtas tik sumažėjęs funkcinis ryšys. Vienas pasiūlytas variantas. \ T Hong et al. (2013) dėl to, kad interneto priklausomiems asmenims nebuvo padidintas funkcinis ryšys, tai, kad jų mažas imties dydis lėmė galios trūkumą. Naudojant sėklų analizę, kuriai reikia mažiau kartotinių palyginimų, nei visos smegenų metodikos, Hong et al. (2015) iš naujo išanalizavo 2013 duomenis ir stebėjo padidėjusį ir sumažintą funkcinį ryšį, susijusį su interneto priklausomybe.

Plačiai paskirstytos interneto priklausomybės tendencijos tinklų jungtys

Duomenys rodo, kad daug CI-R teigiamų ir CIAS-R neigiamų tinklų yra tarp- ir vidinis pusrutulis, atspindintis didelę interneto priklausomybės tendencijos įtaką smegenims. Pastebėjome, kad didžiausia CIAS-R teigiamo tinklo jungčių dalis buvo „insula ir cingulate - temporal“, „frontal-temporal“ ir „subortical - parietal“ kraštai, o didžiausia CIAS-R jungčių dalis neigiamas tinklas, kuriame dalyvavo „frontalinis - smegenis“ ir „insula bei cingulate - temporal“ kraštai (Pav. Figure44). Neseniai siūlomame priklausomybės \ tMoulton ir kt., 2014), smegenys padeda išlaikyti keturių tarpusavyje susijusių grandinių, susijusių su priklausomybe, homeostazę: atlygį / atlaidą, motyvaciją / vairavimą, mokymąsi / atmintį ir pažinimo kontrolę. Šis modelis integruoja keturių grandinių modelį (Volkow ir kt., 2003, 2010) ir smegenų funkciniai poilsio valstybiniai tinklai, susiję su vykdomuoju ir asociatyviu smegenų žievės apdorojimu (Buckner ir kt., 2011). Atlyginimų / atlaidumo, motyvacijos / vairavimo ir mokymosi / atminties komponentai yra stiprinami, o pažinimo kontrolė mažėja priklausomybėje. Pamatyti Pav. Figure66 iliustracijai. Mūsų stebėjimai apie dviejų interneto priklausomybės tendencijų tinklų aukščiausius funkcinius ryšius paprastai yra suderinami su Moulton ir kt. (2014) priklausomybės grandinėje dalyvaujančių kritinių komponentų modelis. Taip pat nepastebėta daug reikšmingų jungčių, apimančių okcipitalinę skilvelę, kuri taip pat susieta Hong et al. (2013) išvados. Tačiau mes taip pat nustatėme didelę „subortikos - parietalinių“ kraštų dalį, kuri, nors ir nėra ypatingai pabrėžta keturių grandinių modelyje, šie ryšiai buvo pastebėti interneto priklausomybės literatūroje (pvz., Ding ir kt., 2013; Hong et al., 2013, 2015), kuris gali būti dėl praktinio poveikio, susijusio su interneto naudojimu.

6 pav

Priklausomybės modelis, išryškinantis keturių pagrindinių smegenų tinklų, kuriuos siūloma paveikti priklausomybė, modulinį vaidmenį. Moulton ir kt., 2014). Šios grandinės apima atlygį / atlaidą, motyvaciją / diską, mokymąsi / atmintį, ...

Kritiniai mazgai, pakeisti „Internet Addiction Tendency“

Mes nustatėme, kad didžiausią ryšį turintys mazgai yra maksimaliai susiję su interneto priklausomybės tendencija. Šie mazgai yra tie, kurių sąsajos tarp paties mazgo ir kitų smegenų regionų yra labiausiai linkę keisti interneto priklausomybės tendenciją. Regionai yra konkrečiai dvišaliai užpakaliniai gyrus, dešinė insula, dešinioji vidurinė laikina gyrus, kairysis viršutinis laikinasis polius, dešinysis putamenas ir kairiojo IFG orbitinė dalis (Pav. Figure55). Šie regionai buvo įtraukti kaip pagrindiniai regionai daugelyje (interneto) priklausomybės tyrimų, o kai kurie jau paminėti ankstesniame skyriuje. Dabar aptariame priklausomybės literatūrą, išryškinančią šiuos regionus. PCC, kuris yra numatytojo režimo tinklo dalis ir dalyvauja įvairiuose savikontrolės aspektuose (Buckner ir kt., 2008; Fransson ir Marrelec, 2008),. \ t Ding ir kt. (2013) tyrimas, kuris parodė žymiai padidėjusį funkcinį ryšį su dvišaliu smegenų užpakalinės skilties ir vidurio laikinuoju gyrus, tuo tarpu sumažėjusios dvišalės prastesnės parietinės lobulės ir dešinės prastesnės laikinosios gyrus internetinių žaidimų narkomanuose. Nustatyta, kad interneto narkomanai taip pat rodė nenormalią anizotropiją (Dong ir kt., 2012b) ir pilkosios medžiagos tankis (Zhou ir kt., 2011) PCC. Zhang et al. (2015) pasirinko insulą, kuris buvo susijęs su priklausomybe (Naqvi ir Bechara, 2009; Droutman ir kt., 2015), kaip sėklų regionas ir nustatė pakeistą funkcinį ryšį su regionų, priklausančių nuo narkomanų, tinklui. Priklausomybės insulio vaidmuo buvo pasiūlytas integruoti interoceptinius signalus į sąmoningus jausmus (narkotikų sklaidą) ir šališką elgesį priimant sprendimus (Naqvi ir Bechara, 2009). Kai kuriose interneto priklausomybės studijose pastebėtas vidutinis laikinasis gyrus ir pranašesnis laikinasis polius (žr Meng ir kt., 2015 metaanalizei), ir buvo siejami su žaidimo raginimu, troškimu, semantiniu apdorojimu, disembodija, darbo atmintimi ir emociniu apdorojimu; tačiau jų specifinis vaidmuo priklausomybėje reikalauja tolesnių tyrimų. Putamen, dorsalinės stiatos dalis, taip pat yra kritinis regionas, kurį siūlo daugelis priklausomybės tyrimų (pvz., Ko ir kt., 2009; Ding ir kt., 2013; Lin ir kt., 2015), kai kartu su dopamino neurotransmisija yra susijęs su kompulsinių vaistų ieškojimu ir troškimu (Volkow ir kt., 2006; Koob ir Volkow, 2010). Be to, tyrimai parodė, kad striato-talamo-orbitofrontalinės grandinės disfunkcija yra labai svarbi priklausomybės priežastis, o nugaros striatumas, susijęs su įpročiu ir troškimu, orbitofrontalinė žievė yra susijusi su svarbumu, vairavimu ir kompulsyvumu (Volkow ir Fowler, 2000; Koob ir Volkow, 2010; Volkow ir kt., 2010; Goldstein ir Volkow, 2011). Nenormalus orbitofrontalinės žievės veikimas gali paaiškinti elgesio sutrikimus priklausomybėje. Apibendrinant pirmiau išdėstytus faktus, mūsų nustatyti mazgai yra centrai, kurie yra labiausiai linkę keisti interneto priklausomybės tendenciją, ir jie buvo pakartotinai nustatyti esamoje literatūroje.

Apribojimas

Kaip pabrėžė vienas iš mūsų recenzentų, ar vis dar lieka dabartinė diskusija, ar pasaulinės signalo regresijos atlikimas poilsio valstybėje? Pakartotinai analizavus dabartinius duomenis be pasaulinės signalo regresijos, mūsų rezultatai buvo gana skirtingi, palyginti su mūsų pradine analize, ir tik 22.91% NBS analizėse esančių kraštų, neturinčių pasaulinio signalo regresijos, sutapo su dabartinių rezultatų rezultatais. Be pasaulinės signalo regresijos neradome pakankamai funkcinių ryšių, kurie būtų teigiamai susiję su CIAS-R balais; tačiau mes radome tinklą, kurį sudarė funkciniai ryšiai, neigiamai susiję su CIAS-R balais. Nustatant daugiausiai jungtį turinčius mazgus, kurie yra maksimaliai susiję su interneto priklausomybės tendencija, randame nuoseklumą su pasauline signalo regresijos analize, kad cinguliniai, insuliniai, laikiniai ir priekiniai plotai buvo labiausiai susiję. Tačiau keletas skirtumų apima papildomą dvišalių papildomų motorinių zonų nustatymą ir dešiniojo kampo gyrus, rodančius sumažėjusį funkcinį ryšį, ir identifikuotame tinkle nebuvo tiek daug subkortinių regionų. Nors visuotinė signalo regresija tebėra prieštaringa, mes nusprendėme pranešti apie abu rezultatus. Išsami informacija apie tinklą, identifikuotą be pasaulinio signalo regresijos, dokumentuojama papildomose medžiagose 3. Tikimės, kad būsimas darbas su vaizdų išankstiniu apdorojimu apšvies, koks rezultatas yra tikslesnis. Šiuo metu mes siūlome aiškinti dabartinius rezultatus tokiais įspėjimais.

Išvada

Naudodamiesi duomenimis pagrįstu metodu, parodėme, kad tinklų statistika yra naudinga priemonė apibūdinti visą smegenų ryšį, kuriam įtakos turi interneto priklausomybės tendencija, nustatant ryšius ir kritinius regionus, kurie atsispindi ankstesniuose tyrimuose. Palyginti su sėklų analize, šis smegenų požiūris suteikia išsamesnę smegenų jungčių analizę, susijusią su interneto priklausomybe, ištiriant 6670 jungtis. Mes taip pat parodėme, kad daugelis funkcinių jungčių ir smegenų regionų, kurie yra svarbūs klinikinių priklausomybės atvejų metu, taip pat yra susiję su ikiklinikinėmis tendencijomis, kurios indeksuojamos elgsenos klausimyno priemonėmis. Nors naudojant koreliacinį metodą negalime būti tikri, ar dėl šių priežasčių šie tinklai yra keičiami dėl interneto naudojimo, ar jie yra žmonių, kurie linkę įgyti didesnę interneto priklausomybės riziką, ypatumai, šis tyrimas suteikia naudingos informacijos, padedančios suprasti nervų sistemą priklausomybės ir jos vystymosi požymiai.

Autoriaus įnašai

TW atliko eksperimentą, analizavo duomenis, interpretavo rezultatus, parašė ir peržiūrėjo rankraštį. SH sukūrė eksperimentą, parašė dotacijos pasiūlymą, vadovavo eksperimento paruošimui ir vykdymui, padėjo interpretuoti duomenis, rengti ir peržiūrėti rankraštį.

Interesų konflikto pareiškimas

Autoriai teigia, kad tyrimas buvo atliktas nesant jokių komercinių ar finansinių santykių, kurie galėtų būti laikomi galimu interesų konfliktu.

Padėka

Autoriai yra dėkingi Yun-Ting Lee už pagalbą su duomenų rinkimu ir profesoriaus Po-Hsien Huang už statistinę konsultaciją. Tyrimą finansavo Mokslo ir technologijų ministerija (MOST), Taivanas (MOST 102-2420-H-006-006-MY2 ir MOST 104-2420-H-006-004-MY2). Be to, šį tyrimą iš dalies palaikė Švietimo ministerija (ŪM), Taivanas, ROC Nacionalinio Cheng Kung universiteto (NCKU) aukščiausio universiteto projekto tikslas. Dėkojame „Mind Research and Imaging Center“ (MRIC), kurį palaiko MOST, NCKU konsultacijoms ir priemonių prieinamumui. CIAS-R klausimyną pateikė Sue-Huei Chen.

Išnašos

¹http://www.mricro.com

²http://www.fil.ion.ucl.ac.uk/spm

Papildoma medžiaga

Šio straipsnio papildomą medžiagą galima rasti internete: http://journal.frontiersin.org/article/10.3389/fnhum.2016.00006

Spauskite čia norėdami gauti papildomą duomenų failą.^{(20K, DOCX)}

Spauskite čia norėdami gauti papildomą duomenų failą.^{(33K, DOCX)}

Spauskite čia norėdami gauti papildomą duomenų failą.^{(258K, DOCX)}

Nuorodos

Amerikos psichiatrijos asociacija (APA) (2013). Psichikos sutrikimų diagnostinis ir statistinis vadovas (DSM-5^®). Arlingtonas, VA: „American Psychiatric Pub“.
Aron AR, Robbins TW, Poldrack RA (2004). Inhibicija ir dešinioji žemesnė priekinė žievė. „Cogn“ tendencijos. Sci. 8 170 – 177. 10.1016 / j.tics.2004.02.010 [PubMed] [Kryžiaus nuoroda]
Bavelier D., Achtman RL, Mani M., Focker J. (2012). Neuriniai selektyvaus dėmesio veiksmai vaizdo žaidimų žaidėjams. Vis. Res. 61 132 – 143. 10.1016 / j.visres.2011.08.007 [PMC nemokamas straipsnis] [PubMed] [Kryžiaus nuoroda]
Biswal BB, Mennes M., Zuo XN, Gohel S., Kelly C., Smith SM, et al. (2010). Žmogaus smegenų funkcijos mokslo atradimas. Proc. Natl. Acad. Sci. JAV 107 4734 – 4739. 10.1073 / pnas.0911855107 [PMC nemokamas straipsnis] [PubMed] [Kryžiaus nuoroda]
Prekinis ženklas M., Young KS, Laier C. (2014) .Pranešimas ir internetinė priklausomybė: teorinis neuropsichologinių ir neuromedualinių tyrimų rezultatas. Priekyje. Hum. Neurosci. 8: 375 10.3389 / fnhum.2014.00375 [PMC nemokamas straipsnis] [PubMed] [Kryžiaus nuoroda]
Buckner RL, Andrews-Hanna JR, Schacter DL (2008). Numatytasis smegenų tinklas - anatomija, funkcija ir svarba ligoms. Metai Cogn. Neurosci. 2008 1 – 38. 10.1196 / annals.1440.011 [PubMed] [Kryžiaus nuoroda]
Buckner RL, Krienen FM, Castellanos A., Diaz JC, Yeo BTT (2011). Žmogaus smegenų organizavimas, apskaičiuotas pagal vidinį funkcinį ryšį. J. Neurophysiol. 106 2322 – 2345. 10.1152 / jn.00339.2011 [PMC nemokamas straipsnis] [PubMed] [Kryžiaus nuoroda]
Castel AD, Pratt J., Drummond E. (2005). Veiksmo vaizdo žaidimų patirties poveikis grįžimo grįžimo laiko ir vizualinės paieškos efektyvumui. Acta Psychol. 119 217 – 230. 10.1016 / j.actpsy.2005.02.004 [PubMed] [Kryžiaus nuoroda]
Chen CY, Huang MF, Yen JY, Chen CS, Liu GC, Yen CF ir kt. (2015). Smegenų koreliacijos su atsako slopinimu interneto žaidimų sutrikime. Psichiatrijos klin. Neurosci. 69 201 – 209. 10.1111 / pcn.12224 [PubMed] [Kryžiaus nuoroda]
Chen S., Weng L., Su Y., Wu H., Yang P. (2003). Kinijos interneto priklausomybės skalės ir jos psichometrinio tyrimo sukūrimas. Smakras. J. Psychol. 45 251 – 266. 10.1371 / journal.pone.0098312 [Kryžiaus nuoroda]
Craddock RC, Jbabdi S., Yan CG, Vogelstein JT, Castellanos FX, Di Martino A., et al. (2013). Vaizdo ţmogus jungiasi prie makroskopo. Nat. Metodai 10 524 – 539. 10.1038 / Nmeth.2482 [PMC nemokamas straipsnis] [PubMed] [Kryžiaus nuoroda]
Ding WN, Sun JH, Sun YW, Chen X., Zhou Y., Zhuang ZG, et al. (2014). „Go / No-Go fMRI“ tyrime atskleista interneto žaidimų priklausomybės paaugliams būdinga impulsyvumas ir sumažėjęs prefrontalinio impulso slopinimas. Behav. Smegenų funkcija. 10:20 10.1186/1744-9081-10-20 [PMC nemokamas straipsnis] [PubMed] [Kryžiaus nuoroda]
Ding WN, Sun JH, Sun YW, Zhou Y., Li L., Xu JR, et al. (2013). Pakeistas numatytasis tinklo atsipalaidavimo būsenos funkcinis ryšys paaugliams, turintiems priklausomybę nuo interneto. PLoS ONE 8: e59902 10.1371 / žurnalas.pone.0059902 [PMC nemokamas straipsnis] [PubMed] [Kryžiaus nuoroda]
Dong GH, DeVito EE, Du XX, Cui ZY (2012a). Sumažėjusi slopinimo kontrolė „interneto priklausomybės sutrikime“: funkcinis magnetinio rezonanso tyrimas. Psychiatry Res. Neurodografavimas 203 153 – 158. 10.1016 / j.pscychresns.2012.02.001 [PMC nemokamas straipsnis] [PubMed] [Kryžiaus nuoroda]
Dong GH, DeVito E., Huang J., Du XX (2012b). Difuzijos tenzoriaus vaizdavimas atskleidžia, kad internetinis žaidimų narkomanas turi talamus ir posteriori cinguliuoti žievės anomalijas. J. Psychiatr. Res. 46 1212 – 1216. 10.1016 / j.jpsychires.2012.05.015 [PMC nemokamas straipsnis] [PubMed] [Kryžiaus nuoroda]
Dong GH, Lin X., Hu YB, Xie CM, Du XX (2015a). Netolygus funkcinis ryšys tarp vykdomosios kontrolės tinklo ir atlygio tinklo paaiškina internetinių žaidimų elgesį interneto žaidimų sutrikimuose. Sci. Rep. 5: 9197 10.1038 / Srep09197 [PMC nemokamas straipsnis] [PubMed] [Kryžiaus nuoroda]
Dong GH, Lin X., Potenza MN (2015b). Sumažėjęs funkcinis ryšys vykdomosios kontrolės tinkle yra susijęs su sumažėjusia vykdomosios funkcijos funkcija interneto žaidimų sutrikimuose. Prog. Neuro-Psychopharmacol. Biol. Psichiatrija 57 76 – 85. 10.1016 / j.pnpbp.2014.10.012 [PMC nemokamas straipsnis] [PubMed] [Kryžiaus nuoroda]
Dong GH, Lin X., Zhou HL, Lu QL (2014). Kognityvinis lankstumas interneto narkomanams: fMRI įrodymai iš sunkiai įmanomų ir lengvai sudėtingų perjungimo situacijų. Addict. Behav. 39 677 – 683. 10.1016 / j.addbeh.2013.11.028 [PubMed] [Kryžiaus nuoroda]
Dong GH, Shen Y., Huang J., Du XX (2013). Sutrikusi klaidų stebėjimo funkcija žmonėms, turintiems interneto priklausomybės sutrikimą: įvykis, susijęs su fMRI tyrimu. Euras. Addict. Res. 19 269 – 275. 10.1159 / 000346783 [PubMed] [Kryžiaus nuoroda]
Droutman V., Skaityti SJ, Bechara A. (2015). Pakartotinis insulos vaidmuo priklausomybėje. „Cogn“ tendencijos. Sci. 19 414 – 420. 10.1016 / j.tics.2015.05.005 [PMC nemokamas straipsnis] [PubMed] [Kryžiaus nuoroda]
Dažai MWG, žaliasis CS, Bavelier D. (2009). Greitesnis apdorojimo vaizdo žaidimais greitis. Curr. Dir. Psychol. Sci. 18 321 – 326. 10.1111 / j.1467-8721.2009.01660.x [PMC nemokamas straipsnis] [PubMed] [Kryžiaus nuoroda]
Finn ES, Shen X., Holahanas JM, Scheinost D., Lacadie C., Papademetris X., et al. (2014). Funkcinių tinklų sutrikimas disleksijoje: visa smegenų, duomenų orientuota ryšių analizė. Biol. Psichiatrija 76 397 – 404. 10.1016 / j.biopsych.2013.08.031 [PMC nemokamas straipsnis] [PubMed] [Kryžiaus nuoroda]
Fornito A., Bullmore ET (2015). Connectomics: nauja paradigma suprasti smegenų ligas. Euras. Neuropsichofarmacol. 25 733 – 748. 10.1016 / j.euroneuro.2014.02.011 [PubMed] [Kryžiaus nuoroda]
Fornito A., Yoon J., Zalesky A., Bullmore ET, Carter CS (2011). Bendrosios ir specifinės funkcinės sąsajos sutrikimai šizofrenijos pirmojo epizodo metu pažintinės kontrolės metu. Biol. Psichiatrija 70 64 – 72. 10.1016 / j.biopsych.2011.02.019 [PMC nemokamas straipsnis] [PubMed] [Kryžiaus nuoroda]
Forstmann BU, van den Wildenberg WPM, Ridderinkhof KR (2008). Neuronų mechanizmai, laiko dinamika ir individualūs trukdžių valdymo skirtumai. J. Cogn. Neurosci. 20 1854 – 1865. 10.1162 / jocn.2008.20122 [PubMed] [Kryžiaus nuoroda]
Fox MD, Zhang D., Snyder AZ, Raichle ME (2009). Pasaulinis signalas ir stebimi antikoreliniai poilsio būsenų smegenų tinklai. J. Neurophysiol. 101 3270 – 3283. 10.1152 / jn.90777.2008 [PMC nemokamas straipsnis] [PubMed] [Kryžiaus nuoroda]
Fransson P., Marrelec G. (2008). Numatytojo režimo tinkle svarbiausias vaidmuo tenka precuneus / posterior cingulate cortex: dalinio koreliacijos tinklo analizės duomenys. Neuroimage 42 1178 – 1184. 10.1016 / j.neuroimage.2008.05.059 [PubMed] [Kryžiaus nuoroda]
Goldstein RZ, Volkow ND (2011). Priklausomybės prefrontalinės žievės disfunkcija: neurofiltravimo atradimai ir klinikinės reikšmės. Nat. Rev. Neurosci. 12 652 – 669. 10.1038 / nrn3119 [PMC nemokamas straipsnis] [PubMed] [Kryžiaus nuoroda]
Žalioji CS, Bavelier D. (2003). Veiksmo vaizdo žaidimas pakeičia vaizdinį atrankinį dėmesį. Gamta 423 534 – 537. 10.1038 / nature01647 [PubMed] [Kryžiaus nuoroda]
Žalioji CS, Pouget A., Bavelier D. (2010). Geresnė tikimybinė išvada, kaip bendras mokymosi mechanizmas su veiksmo vaizdo žaidimais. Curr. Biol. 20 1573 – 1579. 10.1016 / j.cub.2010.07.040 [PMC nemokamas straipsnis] [PubMed] [Kryžiaus nuoroda]
Žalioji CS, Sugarman MA, Medford K., Klobusicky E., Bavelier D. (2012). Veiksmo vaizdo žaidimų patirties poveikis užduočių perjungimui. Apskaičiuoti. Hum. Behav. 28 984 – 994. 10.1016 / j.chb.2011.12.020 [PMC nemokamas straipsnis] [PubMed] [Kryžiaus nuoroda]
Griffiths MD, Pontes HM (2014). Interneto priklausomybės sutrikimas ir interneto žaidimų sutrikimas nėra vienodi. J. Addict. Res. Ther. 5:e124 10.4172/2155-6105.1000e124 [Kryžiaus nuoroda]
Han CE, Yoo SW, Seo SW, Na DL, Seong JK (2013). Klasteriais pagrįsta smegenų jungties statistika, susijusi su elgesio priemonėmis. PLoS ONE 8: e72332 10.1371 / žurnalas.pone.0072332 [PMC nemokamas straipsnis] [PubMed] [Kryžiaus nuoroda]
Han DH, Kim YS, Lee YS, Min KJ, Renshaw PF (2010). Poveikio, susijusio su pirmuoju žiedu, veikimo su vaizdo žaidimais pokyčiai. Cyberpsychol. Behav. Soc. Tinklas. 13 655 – 661. 10.1089 / cyber.2009.0327 [PubMed] [Kryžiaus nuoroda]
Hoeft F., Watson CL, Kesler SR, Bettinger KE, Reiss AL (2008). Lyčių skirtumai mezokortikolimbinėje sistemoje kompiuterinio žaidimo metu. J. Psychiatr. Res. 42 253 – 258. 10.1016 / j.jpsychires.2007.11.010 [PubMed] [Kryžiaus nuoroda]
Hong SB, Harrison BJ, Dandash O., Choi EJ, Kim SC, Kim HH, et al. (2015). Selektyvus „putamen“ funkcinio ryšio jaunimo dalyvavimas su interneto žaidimų sutrikimais. Brain Res. 1602 85 – 95. 10.1016 / j.brainres.2014.12.042 [PubMed] [Kryžiaus nuoroda]
Hong SB, Zalesky A., Cocchi L., Fornito A., Choi EJ, Kim HH, et al. (2013). Sumažėjęs funkcinis smegenų sujungimas paaugliams, turintiems interneto priklausomybę. PLoS ONE 8: e57831 10.1371 / žurnalas.pone.0057831 [PMC nemokamas straipsnis] [PubMed] [Kryžiaus nuoroda]
Karal O., Griffiths MD, Urbán R., Farkas J., Kökönyei G., Elekes Z., et al. (2014). Probleminis interneto naudojimas ir probleminis internetinis lošimas nėra tas pats: didelės nacionalinės reprezentatyvios paauglių imties išvados. Cyberpsychol. Behav. Soc. Tinklas. 17 749 – 754. 10.1089 / cyber.2014.0475 [PMC nemokamas straipsnis] [PubMed] [Kryžiaus nuoroda]
Ko CH, Hsieh TJ, Chen CY, Yen CF, Chen CS, Yen JY ir kt. (2014). Pakeistas smegenų aktyvavimas atsako slopinimo ir klaidų apdorojimo metu su interneto žaidimų sutrikimais: funkcinis magnetinio vaizdo tyrimas. Euras. Arch. Psichiatrijos klinika. Neurosci. 264 661–672. 10.1007/s00406-013-0483-3 [PubMed] [Kryžiaus nuoroda]
Ko CH, Hsieh TJ, Wang PW, Lin WC, Yen CF, Chen CS ir kt. (2015). Pakeistas pilkosios medžiagos tankis ir sutrikdytas funkcinis amygdalos sujungimas suaugusiems su interneto žaidimų sutrikimu. Prog. Neuro-Psychopharmacol. Biol. Psichiatrija 57 185 – 192. 10.1016 / j.pnpbp.2014.11.003 [PubMed] [Kryžiaus nuoroda]
Ko CH, Liu GC, Hsiao SM, Yen JY, Yang MJ, Lin WC ir kt. (2009). Smegenų veikla, susijusi su internetinių žaidimų priklausomybės lošimu. J. Psychiatr. Res. 43 739 – 747. 10.1016 / j.jpsychires.2008.09.012 [PubMed] [Kryžiaus nuoroda]
Ko CH, Liu GC, Yen JY, Chen CY, Yen CF, Chen CS (2013). Smegenų internetinių žaidimų troškimų koreliacijos, susijusios su ekspozicija, susijusi su internetinių žaidimų priklausomybe ir perkeliamomis temomis. Addict. Biol. 18 559 – 569. 10.1111 / j.1369-1600.2011.00405.x [PubMed] [Kryžiaus nuoroda]
Ko C.-H., Yen C.-F., Yen C.-N., Yen J.-Y., Chen C.-C., Chen S.-H. (2005). Interneto priklausomybės patikrinimas: empirinis tyrimas dėl chen interneto priklausomybės skalės ribų. Kaohsiung J. Med. Sci. 21 545–551. 10.1016/S1607-551X(09)70206-2 [PubMed] [Kryžiaus nuoroda]
Kong X.-Z., Zhen Z., Li X., Lu H.-H., Wang R., Liu L., et al. (2014). Individualūs impulsyvumo skirtumai prognozuoja galvos judėjimą magnetinio rezonanso vaizdavimo metu. PLoS ONE 9: e104989 10.1371 / žurnalas.pone.0104989 [PMC nemokamas straipsnis] [PubMed] [Kryžiaus nuoroda]
Koob GF, Volkow ND (2010). Nepriklausomybės neurocirkuliacija. Neuropsychopharmacology 35 217 – 238. 10.1038 / npp.2009.110 [PMC nemokamas straipsnis] [PubMed] [Kryžiaus nuoroda]
Kühn S., Gallinat J. (2015). Smegenys internete: struktūriniai ir funkciniai ryšiai su įprastu interneto naudojimu. Addict. Biol. 20 415 – 422. 10.1111 / adb.12128 [PubMed] [Kryžiaus nuoroda]
Kuss DJ, Griffiths MD (2012). Internetinių žaidimų priklausomybė: sisteminė empirinių tyrimų apžvalga. Vid. J. Psichikos sveikatos narkomanas. 10 278–296. 10.1007/s11469-011-9318-5 [Kryžiaus nuoroda]
Li BJ, Friston KJ, Liu J., Liu Y., Zhang GP, Cao FL ir kt. (2014). Sutrikusi frontalinė bazinė ganglijų jungtis paaugliams, turintiems interneto priklausomybę. Sci. Rep. 4: 5027 10.1038 / Srep05027 [PMC nemokamas straipsnis] [PubMed] [Kryžiaus nuoroda]
Li WW, Li YD, Yang WJ, Zhang QL, Wei DT, Li WF ir kt. (2015). Smegenų struktūros ir funkcinis ryšys, susijęs su individualiais interneto tendencijų skirtumais sveikiems jauniems žmonėms. Neuropsychologia 70 134 – 144. 10.1016 / j.neuropsychologia.2015.02.019 [PubMed] [Kryžiaus nuoroda]
Lin FC, Zhou Y., Du YS, Zhao ZM, Qin LD, Xu JR, et al. (2015). Aberrantinės kortikoskopinės funkcinės grandinės paaugliams, turintiems interneto priklausomybės sutrikimą. Priekyje. Hum. Neurosci. 9: 356 10.3389 / fnhum.2015.00356 [PMC nemokamas straipsnis] [PubMed] [Kryžiaus nuoroda]
Lin MP, Ko HC, Wu JYW (2011). Paplitimas ir psichosocialiniai rizikos veiksniai, susiję su interneto priklausomybe nacionaliniu mastu reprezentatyviu kolegijos studentų Taivane pavyzdžiu. Cyberpsychol. Behav. Soci. Tinklas. 14 741 – 746. 10.1089 / cyber.2010.0574 [PubMed] [Kryžiaus nuoroda]
Lorenz RC, Kruger JK, Neumann B., Schott BH, Kaufmann C., Heinz A., et al. (2013). Cue reaktyvumas ir jo slopinimas patologiniuose kompiuterinių žaidimų žaidimuose. Addict. Biol. 18 134 – 146. 10.1111 / j.1369-1600.2012.00491.x [PubMed] [Kryžiaus nuoroda]
Meng YJ, Deng W., Wang HY, Guo WJ, Li T. (2015). Prefontalinė disfunkcija asmenims, turintiems interneto žaidimų sutrikimą: funkcinių magnetinio rezonanso vaizdavimo tyrimų metaanalizė. Addict. Biol. 20 799 – 808. 10.1111 / adb.12154 [PubMed] [Kryžiaus nuoroda]
Moulton EA, Elman I., Becerra LR, Goldstein RZ, Borsook D. (2014). Smegenys ir priklausomybė: įžvalgos, gautos iš neuromedualinių tyrimų. Addict. Biol. 19 317 – 331. 10.1111 / adb.12101 [PMC nemokamas straipsnis] [PubMed] [Kryžiaus nuoroda]
Naqvi NH, Bechara A. (2009). Paslėpta priklausomybės sala: insula. Tendencijos neurosci. 32 56 – 67. 10.1016 / j.tins.2008.09.009 [PMC nemokamas straipsnis] [PubMed] [Kryžiaus nuoroda]
Nichols TE, Holmes AP (2002). Neparametriniai permutacijos testai funkciniam neurografiniam vaizdavimui: gruntas su pavyzdžiais. Hum. Brain Mapp. 15 1 – 25. 10.1002 / hbm.1058 [PubMed] [Kryžiaus nuoroda]
OReilly M. (1996). Interneto priklausomybė: į medicinos žodyną patenka naujas sutrikimas. Gal. Med. Asociacija. J. 154 1882 – 1883. [PMC nemokamas straipsnis] [PubMed]
Park CH, Chun JW, Cho H., Jung YC, Choi J., Kim DJ (2015). Ar internetinis lošimas priklauso nuo patologinės būsenos? Addict. Biol. [Epub prieš spausdinimą] .10.1111 / adb.12282 [PubMed] [Kryžiaus nuoroda]
Petry NM, O'Brien CP (2013). Interneto žaidimų sutrikimas ir DSM-5. Polinkis 108 1186 – 1187. 10.1111 / add.12162 [PubMed] [Kryžiaus nuoroda]
Petry NM, Rehbein F., Gentile DA, Lemmens JS, Rumpf HJ, Mößle T., et al. (2014). Tarptautinis sutarimas dėl interneto žaidimų sutrikimų įvertinimo naudojant naująjį DSM-5 metodą. Polinkis 109 1399 – 1406. 10.1111 / add.12457 [PubMed] [Kryžiaus nuoroda]
Rorden C., Karnath HO, Bonilha L. (2007). Pažeidimų ir simptomų kartografavimo gerinimas. J. Cogn. Neurosci. 19 1081 – 1088. 10.1162 / jocn.2007.19.7.1081 [PubMed] [Kryžiaus nuoroda]
Saad ZS, Gotts SJ, Murphy K., Chen G., Jo HJ, Martin A., et al. (2012). Triktis poilsiui: kaip koreliacijos modeliai ir grupės skirtumai iškraipomi po pasaulinės signalo regresijos. „Brain Connect“. 2 25 – 32. 10.1089 / brain.2012.0080 [PMC nemokamas straipsnis] [PubMed] [Kryžiaus nuoroda]
Song XW, Dong ZY, Long XY, Li SF, Zuo XN, Zhu CZ ir kt. (2011). REST: įrankių rinkinys, skirtas funkcinio magnetinio rezonanso vaizdavimo duomenų apdorojimui. PLoS ONE 6: e25031 10.1371 / žurnalas.pone.0025031 [PMC nemokamas straipsnis] [PubMed] [Kryžiaus nuoroda]
Stanley ML, Moussa MN, Paolini BM, Lyday RG, Burdette JH, Laurienti PJ (2013). Mazgų nustatymas sudėtinguose smegenų tinkluose. Priekyje. Apskaičiuoti. Neurosci. 7: 169 10.3389 / fncom.2013.00169 [PMC nemokamas straipsnis] [PubMed] [Kryžiaus nuoroda]
Sun YJ, Ying H., Seetohul RM, Wang XM, Ya Z., Qian L., et al. (2012). Smegenų fMRI tyrimas, kurį paskatino internetinių žaidėjų narkomanai (vyrų paaugliai). Behav. Brain Res. 233 563 – 576. 10.1016 / j.bbr.2012.05.005 [PubMed] [Kryžiaus nuoroda]
Takeuchi H., Taki Y., Nouchi R., Sekiguchi A., Hashizume H., Sassa Y., et al. (2014). Poilsis-valstybinis funkcinis ryšys ir empatizavimas / sisteminimas. Neuroimage 99 312 – 322. 10.1016 / j.neuroimage.2014.05.031 [PubMed] [Kryžiaus nuoroda]
Talati A., Hirsch J. (2005). Funkcinė specializacija per vidurinį frontalinį girą, kad būtų galima priimti sprendimus, susijusius su „kas,“, „kada“ ir „kur“ susijusi informacija: fMRI tyrimu. J. Cogn. Neurosci. 17 981 – 993. 10.1162 / 0898929054475226 [PubMed] [Kryžiaus nuoroda]
Tzourio-Mazoyer N., Landeau B., Papathanassiou D., Crivello F., Etard O., Delcroix N. ir kt. (2002). Automatinis aktyvavimo anatominis žymėjimas SPM, naudojant makroskopinį anatominį MNI MRI vieno subjekto smegenų suskaidymą. Neuroimage 15 273 – 289. 10.1006 / nimg.2001.0978 [PubMed] [Kryžiaus nuoroda]
van den Heuvel MP, Pol HEH (2010). Smegenų tinklo tyrimas: poilsio būklės fMRI funkcinio ryšio apžvalga. Euras. Neuropsichofarmacol. 20 519 – 534. 10.1016 / j.euroneuro.2010.03.008 [PubMed] [Kryžiaus nuoroda]
Volkow ND, Fowler JS (2000). Priklausomybė, prievartos ir vairavimo liga: orbitofrontalinės žievės dalyvavimas. Cereb. „Cortex“ 10 318 – 325. 10.1093 / cercor / 10.3.318 [PubMed] [Kryžiaus nuoroda]
Volkow ND, Fowler JS, Wang GJ (2003). Priklausomas žmogaus smegenys: vaizdavimo tyrimų įžvalgos. J. Clin. Ištirti. 111 1444 – 1451. 10.1172 / Jci200318533 [PMC nemokamas straipsnis] [PubMed] [Kryžiaus nuoroda]
Volkow ND, Wang GJ, Fowler JS, Tomasi D., Telang F., Baler R. (2010). Priklausomybė: sumažėjęs atlygio jautrumas ir padidėjęs lūkesčių jautrumo sąmokslas, kad užvaldytų smegenų valdymo grandinę. Bioessays 32 748 – 755. 10.1002 / bies.201000042 [PMC nemokamas straipsnis] [PubMed] [Kryžiaus nuoroda]
Volkow ND, Wang GJ, Telang F., Fowler JS, Logan J., Childress AR, et al. (2006). Kokaino užuominos ir dopaminas nugaros striatume: priklausomybės nuo kokaino troškimo mechanizmas. J. Neurosci. 26 6583 – 6588. 10.1523 / Jneurosci.1544-06.2006 [PubMed] [Kryžiaus nuoroda]
Wang Y., Yin Y., Sun YW, Zhou Y., Chen X., Ding WN, et al. (2015). Mažėjantis prefrontalinio skilties tarpdisferinis funkcinis ryšys paaugliams, turintiems interneto žaidimų sutrikimą: pirminis tyrimas, naudojant poilsio fMRI. PLoS ONE 10: e0118733 10.1371 / žurnalas.pone.0118733 [PMC nemokamas straipsnis] [PubMed] [Kryžiaus nuoroda]
Wee CY, Zhao ZM, Yap PT, Wu GR, Shi F., Price T. et al. (2014). Sutrikus smegenų funkciniam tinklui priklausomybės nuo interneto sutrikimų atveju: poilsio būsenoje veikiantis magnetinio rezonanso tyrimas. PLoS ONE 9: e107306 10.1371 / žurnalas.pone.0107306 [PMC nemokamas straipsnis] [PubMed] [Kryžiaus nuoroda]
Weissenbacher A., Kasess C., Gerstl F., Lanzenberger R., Moser E., Windischberger C. (2009). Koreliacijos ir antikoreliacinės savybės poilsio būsenų funkcinio ryšio MRI: išankstinio apdorojimo strategijų kiekybinis palyginimas. Neuroimage 47 1408 – 1416. 10.1016 / j.neuroimage.2009.05.005 [PubMed] [Kryžiaus nuoroda]
Xia M., Wang J., He Y. (2013). „BrainNet Viewer“: tinklo vizualizavimo priemonė žmogaus smegenų jungčiai. PLoS ONE 8: e68910 10.1371 / žurnalas.pone.0068910 [PMC nemokamas straipsnis] [PubMed] [Kryžiaus nuoroda]
Yan C., Zang Y. (2010). DPARSF: MATLAB įrankių rinkinys, skirtas poilsio režimo fMRI „dujotiekio“ duomenų analizei. Priekyje. Syst. Neurosci. 4: 13 10.3389 / fnsys.2010.00013 [PMC nemokamas straipsnis] [PubMed] [Kryžiaus nuoroda]
Yarkoni T., Poldrack RA, Nichols TE, Van Essen DC, Wager TD (2011). Didelio masto automatizuota žmogaus funkcinių neurografinių duomenų sintezė. Nat. Metodai 8 665 – 670. 10.1038 / nmeth.1635 [PMC nemokamas straipsnis] [PubMed] [Kryžiaus nuoroda]
Yeo BTT, Krienen FM, Sepulc J. J. Sabuncu MR, Lashkari D., Hollinshead M., et al. (2011). Žmogaus smegenų žievės organizavimas, apskaičiuotas būdingu funkciniu ryšiu. J. Neurophysiol. 106 1125 – 1165. 10.1152 / jn.00338.2011 [PMC nemokamas straipsnis] [PubMed] [Kryžiaus nuoroda]
Young KS (1998). Interneto priklausomybė: naujo klinikinio sutrikimo atsiradimas. CyberPsychol. Behav. 1 237–244. 10.1007/s10899-011-9287-4 [Kryžiaus nuoroda]
Yuan K., Qin W., Yu D., Bi Y., Xing L., Jin C. et al. (2015). Pagrindinės smegenų tinklų sąveikos ir pažinimo kontrolė interneto žaidimų sutrikimų asmenims vėlyvojoje paauglystėje / ankstyvame amžiuje. Smegenų struktūra. Veikia. [Epub prieš spausdinimą] .10.1007 / s00429-014-0982-7 [PubMed] [Kryžiaus nuoroda]
Zalesky A., Fornito A., Bullmore ET (2010a). Tinklo statistika: nustatyti smegenų tinklų skirtumus. Neuroimage 53 1197 – 1207. 10.1016 / j.neuroimage.2010.06.041 [PubMed] [Kryžiaus nuoroda]
Zalesky A., Fornito A., Harding IH, Cocchi L., Yücel M., Pantelis C., et al. (2010b). Visų smegenų anatominiai tinklai: ar mazgų pasirinkimas yra svarbus? Neuroimage 50 970 – 983. 10.1016 / j.neuroimage.2009.12.027 [PubMed] [Kryžiaus nuoroda]
Zhang JT, Yao YW, Li CSR, Zang YF, Shen ZJ, Liu L., et al. (2015). Pakeistas jaunuolių, turinčių interneto žaidimų sutrikimą, funkcinis prijungimo prie tvarto ryšys. Addict. Biol. [Epub prieš spausdinimą] .10.1111 / adb.12247 [PMC nemokamas straipsnis] [PubMed] [Kryžiaus nuoroda]
Zhou Y., Lin FC, Du YS, Qin LD, Zhao ZM, Xu JR, et al. (2011). Pilkosios medžiagos sutrikimai interneto priklausomybėje: vokselio pagrindu atliktas morfometrijos tyrimas. Euras. J. Radiol. 79 92 – 95. 10.1016 / j.ejrad.2009.10.025 [PubMed] [Kryžiaus nuoroda]