Komentāri: Tāpat kā pirms tam, smadzeņu skenēšana atklāja atkarību līdzīgas strukturālas izmaiņas tajās, kurām ir interneta atkarība. Baltās un pelēkās vielas anomālijas ir atrodamas arī ar narkomāniju.
fons
Interneta atkarības traucējumi (IAD) šobrīd kļūst par nopietnu garīgās veselības problēmu visā pasaulē. Iepriekšējie pētījumi par IAD galvenokārt bija saistīti ar saistītām psiholoģiskām pārbaudēm. Tomēr ir maz pētījumu par smadzeņu struktūru un IAD darbību. Šajā pētījumā mēs izmantojām difūzijas tenzora attēlu (DTI), lai izpētītu baltās vielas integritāti pusaudžiem ar IAD.
Metodoloģija / galvenie konstatējumi
Šajā pētījumā piedalījās septiņpadsmit IAD subjekti un sešpadsmit veselas kontroles bez IAD. Ar smadzenēm balstītu telpisko statistiku (TBSS), lai lokalizētu nenormālus baltās vielas reģionus starp grupām, veica smadzeņu pilnīgu frakcionētās anizotropijas (FA) analīzi. TBSS parādīja, ka IAD bija ievērojami zemāks FA nekā kontrolēm visā smadzenēs, ieskaitot orbito-frontālo balto vielu, corpus callosum, cingulum, apakšējo fronto-occipital fasciculus un koronāro starojumu, iekšējās un ārējās kapsulas, vienlaikus nerādot augstākas FA zonas. Interesējošā tilpuma (VOI) analīze tika izmantota, lai noteiktu difūzijas indeksu izmaiņas reģionos, kuros ir FA anomālijas. Lielākajā daļā VOI FA samazināšanos izraisīja radiālās difūzijas palielināšanās, savukārt aksiālās difūzijas izmaiņas nemainījās. Tika veikta korelācijas analīze, lai novērtētu saistību starp FA un uzvedības rādītājiem IAD grupā. Būtiski negatīvas korelācijas tika atrastas starp FA vērtībām korpusa kreisajā malā un ar bērnu ar trauksmi saistītu emocionālo traucējumu ekrānu, kā arī starp FA vērtībām kreisajā ārējā kapsulā un Young's interneta atkarības skalu.
secinājumi
Mūsu rezultāti liecina, ka IAD parādīja plašu FA samazinājumu galvenajos baltās vielas ceļos un šāda neparasta balto vielu struktūra var būt saistīta ar dažiem uzvedības traucējumiem. Turklāt balto vielu integritāte var kalpot kā potenciāls jauns ārstēšanas mērķis, un FA var būt kā kvalificēts biomarķieris, lai izprastu traumu pamatā esošos nervu mehānismus vai novērtētu konkrētu agrīnu iejaukšanos IAD.
Citāts: Lin F, Zhou Y, Du Y, Qin L, Zhao Z et al. (2012) Nenormāla baltās vielas integritāte pusaudžiem ar interneta atkarības traucējumiem: uz traktiem balstīts telpiskās statistikas pētījums. PLoS ONE 7 (1): e30253. doi: 10.1371 / journal.pone.0030253
Redaktors: Martins Gerberts Frašs, Monreālas Universitāte, Kanāda
Saņemts: 4. gada 2011. oktobrī; Pieņemts: 15. gada 2011. decembrī; Publicēts: 11. gada 2012. janvārī
Autortiesības: © 2012 Lin et al. Šis ir brīvpiekļuves raksts, kas izplatīts saskaņā ar Creative Commons attiecinājuma licences noteikumiem, kas ļauj neierobežoti izmantot, izplatīt un reproducēt jebkurā vidē, ja tiek ieskaitīts oriģinālais autors un avots.
Finansējums: Šo darbu daļēji atbalstīja Ķīnas Dabaszinātņu fonds (Nr. 30800252 un 20921004), Ķīnas Nacionālā pētniecības pamatprogramma (Programma 973), Granta Nr. 2011CB707802 un Ķīnas Zinātņu akadēmijas Zināšanu jauninājumu programma un Izcilais doktors Ķīnas Zinātņu akadēmijas darbu programma. Finansētājiem nebija nozīmes pētījumu plānošanā, datu vākšanā un analīzē, lēmumos par publicēšanu vai rokraksta sagatavošanā.
Konkurējošās intereses: Autori ir paziņojuši, ka nepastāv konkurējošas intereses.
* E-pasts: [e-pasts aizsargāts] (JX); [e-pasts aizsargāts] (HL)
# Šie autori vienlīdzīgi piedalījās šajā darbā.
Interneta atkarības traucējumus (IAD), ko dēvē arī par problemātisku vai patoloģisku interneta lietošanu, raksturo indivīda nespēja kontrolēt savu interneta lietošanu, kas galu galā var izraisīt ievērojamas grūtības un vispārējās dzīves funkcionālos traucējumus, piemēram, akadēmisko sniegumu, sociālo mijiedarbība, profesionālās intereses un uzvedības problēmas [1]. IAD apraksta pamatā ir vielas atkarības vai patoloģiskas azartspēles definīcija, kurai piemīt atkarības no vielām īpašības, piemēram, bažas, garastāvokļa izmaiņas, tolerance, atsaukšana, briesmas un funkcionālie traucējumi. [2], [3]. Pieaugot interneta lietotāju skaitam, IAD problēma pašlaik ir piesaistījusi lielu uzmanību no psihiatriem, pedagogiem un sabiedrībai; tāpēc IAD kļūst par nopietnu garīgās veselības problēmu visā pasaulē [4], [5], [6].
Pašreizējie pētījumi par IAD ir vērsti uz gadījumu kopsavilkumiem, uzvedības komponentiem, negatīvām sekām ikdienas dzīvē, klīnisko diagnozi, epidemioloģiju, ar to saistītajiem psihosociālajiem faktoriem, simptomu pārvaldību, psihiskiem komorbiditāti un ārstēšanas rezultātiem. [7], [8], [9], [10], [11]. Šie pētījumi galvenokārt balstās uz psiholoģiskām pašnodrošinātām anketām un konsekventi ziņo, ka liela interneta pārmērīga lietošana var radīt potenciālu ietekmi uz indivīdu psiholoģiskajām problēmām un kognitīvajiem traucējumiem.
Līdz šim tika veikti tikai daži neirotogrāfiskie pētījumi, lai izpētītu smadzeņu strukturālās un funkcionālās izmaiņas, kas saistītas ar IAD. Iepriekšējā vokseļa morfometrijas (VBM) pētījumā ziņots par samazinātu pelēkās vielas blīvumu kreisajā priekšējā cingulārajā garozā, aizmugurējā cingulārā garozā, insulā un IAD pusaudžu lingvālajā gyrus. [12]. Yuan un kolēģi konstatēja, ka IAD subjektiem ir vairākas strukturālas izmaiņas smadzenēs, un šādas izmaiņas būtiski korelēja ar interneta atkarības ilgumu. [13]. Viens atpūtas stāvokļa funkcionālā magnētiskās rezonanses (fMRI) pētījums parādīja, ka IAD koledžas studenti ir palielinājuši reģionālo homogenitāti vairākos smadzeņu reģionos, tostarp smadzeņu, smadzeņu, limbiskās daivas, frontālās daivas un apikālās daivas [14]. Divi ar uzdevumu saistīti fMRI pētījumi par personām, kurām ir tiešsaistes spēļu atkarība, liecināja, ka cue-inducēta aktivizācija, reaģējot uz interneta videospēļu stimuliem, ir līdzīga tai, kas novērota cue prezentācijā cilvēkiem ar atkarību no vielām vai patoloģiskām azartspēlēm [15], [16]. Dong et al. [17]ziņoja, ka IAD studentiem bija mazāka aktivizācija konfliktu atklāšanas posmā, un bija mazāka efektivitāte informācijas apstrādē un zemāka impulsa kontrole nekā parastās kontroles, ierakstot ar notikumiem saistītus smadzeņu potenciālus Go / No-Go uzdevuma laikā. Turklāt pozitronu emisijas tomogrāfijas (PET) pētījumā konstatēts, ka interneta spēļu pārmērīga izmantošana ir psiholoģiski un neironu mehānismi ar cita veida impulsu kontroles traucējumiem un atkarību no vielas / vielas, kas nav saistīta ar vielu [18]. Kopumā šie rezultāti liecina, ka IAD subjekti ir saistīti ar strukturālām un funkcionālām izmaiņām smadzeņu reģionos, kas saistīti ar emocionālu apstrādi, izpildvaras uzmanību, lēmumu pieņemšanu un kognitīvo kontroli.
Mēs hipotētiski, ka IAD subjekti ir saistīti arī ar balto vielu šķiedru bojājumiem, kas savieno šos reģionus, un šādas izmaiņas var noteikt ar difūzijas tenzora attēlu (DTI), kas nav invazīva MRI metode, kas spēj nodrošināt kvantitatīvu baltās vielas bojājuma mērījumu [19]. DTI ir jutīga pret ūdens difūzijas īpašībām un ir izstrādāta kā līdzeklis smadzeņu baltās vielas vietējo īpašību izpētei [20]. Četri bieži lietojami kvantitatīvie difūzijas parametri var tikt iegūti no DTI datiem: 1) frakcionētā anizotropija (FA), kas atspoguļo ūdens difūzijas virzienu un baltās šķiedras šķiedru traktu saskaņotību; 2) vidējā difūzija (MD), kas nosaka ūdens difūzijas kopējo apjomu; 3) aksiālā difūzija (Da), kas mēra difūzijas lielumu pa principu difūzijas virzienā; un 4) radiālā difūzija (Dr), kas atspoguļo difūzijas lielumu, kas ir perpendikulārs principa difūzijas virzienam. [21],[22]. Šie pasākumi ir saistīti ar baltās vielas mikrostrukturālo organizāciju un izmanto, lai secinātu vietējās audu vides strukturālās īpašības.
Šajā pētījumā mēs izmantojām DTI, lai izpētītu baltās vielas integritāti pusaudžiem ar IAD. DTI datu analīzei tika izmantota neatkarīga, uz trasi balstīta telpiskās statistikas (TBSS) analīzes metode. Šī metode saglabā voksela analīzes stiprās puses, vienlaikus risinot dažus tās trūkumus, piemēram, attēlu saskaņošanu no vairākiem objektiem un telpiskās izlīdzināšanas izvēles patvaļību. [23]. Pētījuma mērķi ir 1) izpētīt baltās vielas integritātes topogrāfiskā sadalījuma atšķirības pusaudžiem ar IAD un veselīgu kontroli bez IAD, a priori nepieņemot iespējamo noviržu lokalizāciju, un 2) lai noteiktu, vai pastāv saikne starp baltās vielas integritāti un neirofizioloģiskajiem pasākumiem IAD priekšmetos.
Priekšmeti
Astoņpadsmit pusaudži ar IAD tika pieņemti darbā no Šanhajas Garīgās veselības centra Bērnu un pusaudžu psihiatrijas departamenta, kuri visi atbilda Bārda un Volfa modificētajai Junga diagnostiskajai anketai par interneta atkarības kritērijiem. [2]. Par kontrolēm tika izvēlēti astoņpadsmit vecumi, dzimums un izglītība, kas atbilst normālām tēmām bez IAD. Visi priekšmeti bija labās puses, kā novērtēts ar anketu saskaņā ar Edinburgas rokrakstu [24]. Mūsu iepriekšējos VBM pētījumos tika izmantoti šo priekšmetu strukturālie MRI dati [12]. Šim pētījumam divu kontroles un viena IAD subjekta attēlveidošanas dati bija jāiznīcina lielu kustību artefaktu dēļ. Rezultātā tika iekļautas sešpadsmit kontroles (vecuma diapazons: 15 – 24) un septiņpadsmit IAD tēmas (vecuma diapazons: 14 – 24).. Demogrāfiskā informācija par iekļautajiem priekšmetiem ir uzskaitīta Tabula 1.
Tabula 1. Iesaistīto dalībnieku demogrāfiskie un uzvedības raksturlielumi.
doi: 10.1371 / journal.pone.0030253.t001
Pētījumu apstiprināja Šanhajas Jiao Tong Universitātes Medicīnas skolas RenJi slimnīcas ētikas komiteja. Dalībnieki un viņu vecāki / likumīgie aizbildņi tika informēti par mūsu pētījuma mērķiem pirms MRI eksāmeniem. Pilnīga rakstiska piekrišana tika saņemta no katra dalībnieka vecākiem / aizbildņiem.
Iekļaušanas un izslēgšanas kritēriji
Visiem subjektiem tika veikta vienkārša fiziskā pārbaude, tostarp asinsspiediena un sirdsdarbības mērījumi, un psihiatrs viņus intervēja par viņu medicīnisko vēsturi nervu, kustības, gremošanas, elpošanas, asinsrites, endokrīnās, urīnceļu un reproduktīvās sistēmas jomā. Pēc tam tie tika pārbaudīti psihiskiem traucējumiem ar Mini Starptautisko neiropsihiatrisko interviju bērniem un pusaudžiem (MINI-KID) [25]. Izslēgšanas kritēriji ietvēra vielu ļaunprātīgas izmantošanas vai atkarības vēsturi; anamnēzē ir bijuši lieli psihiski traucējumi, piemēram, šizofrēnija, depresija, trauksme, psihiskas epizodes vai psihisku traucējumu hospitalizācija. IAD subjekti netika ārstēti ar citām zālēm. Tomēr neliels skaits IAD pacientu saņēma psihoterapiju.
IAD diagnostikas standarts tika pielāgots no Bārda un Volfa modificētās Young's Diagnostic Questionnaire for Internet Addiction kritērijiem. [2]. Kritēriji, kas sastāv no astoņiem „jā” vai „nē”, tika tulkoti ķīniešu valodā. Tajā ir iekļauti šādi jautājumi: (1) Vai jūs jūtaties par Internetu (ti, padomājiet par iepriekšējo tiešsaistes darbību vai gaidāt nākamo tiešsaistes sesiju)? (2) Vai jūtat vajadzību izmantot internetu ar vairāk laika, lai sasniegtu apmierinātību? (3) Vai esat atkārtoti mēģinājis kontrolēt, samazināt vai pārtraukt interneta lietošanu? (4) Vai jūs jūtaties nemierīgi, garastāvīgi, nomākti vai uzbudināmi, mēģinot samazināt vai pārtraukt interneta lietošanu? (5) Vai jūs uzturaties tiešsaistē ilgāk nekā sākotnēji paredzēts? (6) Vai esat apdraudējis vai riskējis zaudēt nozīmīgas attiecības, darbu, izglītības vai karjeras iespējas interneta dēļ? (7) Vai esat melojis ģimenes locekļiem, terapeitiem vai citiem, lai slēptu iesaistīšanās apjomu internetā? (8) Vai jūs izmantojat internetu kā veidu, kā izbēgt no problēmām vai atvieglot nomāktu garastāvokli (piemēram, bezpalīdzības, vainas, trauksmes un depresijas sajūtas)? Dalībnieki, kuri atbildēja uz “1” elementiem „jā”, izmantojot 5, un vismaz viens no pārējiem trim posteņiem tika klasificēti kā cieš no IAD.
Uzvedības novērtējumi
Lai novērtētu dalībnieku uzvedības iezīmes, tika izmantotas sešas anketas, proti, Jauna interneta atkarības skala (YIAS) [26], Laika pārvaldības izvietojuma skala (TMDS) [27], Stiprās puses un grūtības Anketa (SDQ) [28], Barratt impulsivitāte-11 (BIS) [29], ekrāns bērnu trauksmes emocionāliem traucējumiem (SCARED) [30] un ģimenes novērtēšanas ierīce (FAD) [31]. Visas anketas sākotnēji tika izveidotas angļu valodā un tulkotas ķīniešu valodā.
Attēlu iegūšana
Difūzijas tenzora attēlveidošana tika veikta ar medicīnisko skeneri 3.0-Tesla Phillips Achieva. Tika veikts viena šāviena atbalss plaknes difūzijas svērtais attēlojums ar priekšējo un aizmugurējo komisāru plaknes saskaņošanu pēc šādiem parametriem: atkārtošanās laiks = 8,044 ms; atbalss laiks = 68 ms; SENSE faktors = 2; iegūšanas matrica = 128 × 128 ar nulli aizpildīta ar 256 × 256; redzamības lauks = 256 × 256 mm2; šķēles biezums = 4 mm bez atstarpes. Kopumā 34 sekcijas aptvēra visu smadzenes, ieskaitot smadzeņu. Difūzijas sensibilizējošie gradienti tika pielietoti pa 15 nesalīdzināmiem gradienta kodēšanas virzieniem ar b = 800 s / mm2. Viens papildu attēls bez difūzijas gradientiem (b = 0 s / mm2) tika iegūta. Lai uzlabotu signāla un trokšņa attiecību, attēlveidošana tika atkārtota trīs reizes.
Datu priekšapstrāde
Visus DTI datus iepriekš apstrādāja FMRIB programmatūra Diffusion Toolbox (FDT) FMRIB programmatūras bibliotēkā (FSL; http://www.fmrib.ox.ac.uk/fsl). Pirmkārt, difūzijas svērtie tilpumi tika saskaņoti ar atbilstošo nedifūzijas svērumu (b0) attēls ar afīna transformāciju, lai samazinātu attēla izkropļojumus no virpuļstrāvām un samazinātu vienkāršu galvas kustību. Tad no b. Tika noņemti ne smadzeņu audi un fona troksnis0 attēlu, izmantojot Brain Extraction Tool. Pēc šiem soļiem difūzijas tenzors katram vokselim tika aprēķināts, izmantojot daudzfaktoru lineāro montāžas algoritmu, un tenzora matrica tika diagonalizēta, lai iegūtu tā trīs pašvērtības pārus (λ).1, λ2, λ3) un īpašie vektori. Un tad FA, MD, Da (Da = λ) vokseļu vērtības1) un Dr (Dr = (λ2+ λ3) / 2).
TBSS analīze
FA attēlu pilnīga smadzeņu analīze tika veikta, izmantojot TBSS [23], kas tika ieviests FSL. Īsāk sakot, visu priekšmetu FA kartes vispirms tika pielāgotas kopējam mērķim, un tad saskaņotie FA apjomi tika normalizēti uz 1 × 1 × 1 mm3 Monreālas neiroloģiskā institūta (MNI152) standarta telpa caur FMRIB58_FA veidni. Pēc tam reģistrētie FA attēli tika aprēķināti, lai radītu starpkultūru vidējo FA attēlu, un pēc tam tika izmantots vidējais FA attēls, lai izveidotu vidējo FA skeletu, kas pārstāv galvenās šķiedras trases un visu grupai kopīgo šķiedru traktu centru. Vidējā FA skeleta slieksni vēl vairāk norobežoja FA vērtība 0.2, lai izslēgtu perifēros traktus, kuros bija ievērojama atšķirība starp cilvēkiem un / vai daļēja tilpuma ietekme ar pelēkām vielām. Pēc vidējā FA skeleta sliekšņa, katra dalībnieka saskaņotie FA dati tika projektēti uz vidējā skeleta, lai izveidotu skeletonizētu FA karti, meklējot apgabalu ap skeletu perpendikulāri katram traktam un atrastu augstāko vietējo FA. vērtību, un pēc tam piešķirt šo vērtību attiecīgajai skeleta struktūrai.
Lai identificētu FA atšķirības starp IAD subjektiem un normālām kontrolēm, skeletonizēti FA dati tika ievadīti vokseļu statistiskajā analīzē, kas balstās uz neparametrisku pieeju, izmantojot permutācijas testa teoriju. Testēšana tika veikta ar FSL izlases programmu, kurā izmanto 5000 izlases permutācijas. Tika novērtēti divi kontrasti: IAD subjekti bija lielāki par kontrolēm un kontrolēm, kas lielākas par IAD subjektiem. Vecums tika iekļauts analīzē kā kovariārs, lai nodrošinātu, ka jebkura novērotā atšķirība starp grupām ir neatkarīga no izmaiņām vecumā. Bez sliekšņa klasteru uzlabošana (TFCE) [32], lai iegūtu būtiskas atšķirības starp divām grupām pie p <0.01, pēc vairāku salīdzinājumu uzskaites, kontrolējot kļūdas ģimenē, tika izmantota alternatīva parastai uz klasteriem balstītai sliekšņa noteikšanai, kuru parasti apdraud klasteru veidojošā sliekšņa patvaļīga definīcija. (FWE) likmi. No vokseļu grupu salīdzinājumu rezultātiem tika atrasti un anatomiski apzīmēti skeleta reģioni, kuros bija būtiskas atšķirības starp grupām, kartējot FWE koriģēto statistisko karti p <0.01 uz Džona Hopkinsa universitātes (JHU) -ICBM-DTI-81 baltās vielas (WM) etiķetes atlants un JHU-WM Traktogrāfijas atlants MNI telpā.
Difūzijas indeksu interešu analīze
Lai izpētītu novēroto FA izmaiņu mikrostrukturālos mehānismus, tika veikta interesējošā apjoma (VOI) analīze, lai izpētītu difūzijas indeksu izmaiņas (Da, Dr un MD) reģionos, kuros parādījās FA anomālijas. Lai to izdarītu, VOI maskas vispirms tika iegūtas, pamatojoties uz kopām, kas parādīja būtiskas FA starpgrupu atšķirības. Pēc tam šīs VOI maskas tika atkārtoti projicētas uz katra subjekta sākotnējiem attēliem, un tika aprēķinātas vidējās difūzijas indeksu vērtības VOI. Pēc normāla datu sadalījuma apstiprināšanas ar viena parauga Kolmogorova-Smirnova testu tika veikta Kovariances vienvirziena analīze (ANCOVA) ar grupu kā neatkarīgo mainīgo un difūzijas indeksi kā atkarīgie mainīgie, kontrolējot subjektu vecumu. Tika izmantots statistiskās nozīmības līmenis p <0.05 (Bonferroni korekcija vairākiem salīdzinājumiem).
Pērsona korelācijas analīzes tika izmantotas, lai pārbaudītu korelācijas starp FA izmaiņām VOI un uzvedības rādītājus. P <0.05 (nekoriģēts) tika uzskatīts par statistiski nozīmīgu. Tika veikta pakāpeniska vairāku regresijas analīze ar vidējām FA vērtībām VOI kā atkarīgo mainīgo un vecumu, izglītību, dzimumu, YIAS, SDQ, SCARED, FAD, TMDS un BIS kā neatkarīgus mainīgos, lai pārbaudītu, vai VOI zemāko FA var atrast ko paredz uzvedības testu rezultāti.
Demogrāfiskie un uzvedības pasākumi
Tabula 1 uzskaitīti IAD un kontroles subjektu demogrāfiskie un uzvedības pasākumi. Vecuma, dzimuma un izglītības gadu sadalījumā starp abām grupām nebija būtisku atšķirību. IAD subjektiem bija augstāks YIAS (p <0.0001), SDQ (p <0.001), SCARED (p <0.0001) un FAD (p = 0.016) rādītājs nekā kontrolēm. Starp grupām netika konstatētas TMDS un BIS rādītāju atšķirības.
TBSS rezultāti
0.2 vērtība tika izmantota, lai ierobežotu vidējo FA skeleta tilpumu tā, ka kopējais 131962 vokseļu skaits tika ievadīts vekselizētā TBSS analīzē. Ir parādīts smadzeņu reģionu telpiskais sadalījums, kurā IAD grupā ir samazināts FA Fig. 1 un Tabula 2. Salīdzinot ar kontroles subjektiem, IAD subjektiem bija ievērojami samazināts FA (p <0.01; koriģēts ar TFCE) divpusējā orbito-frontālās baltās vielas, corpus callosum, asociācijas šķiedrās, iesaistot divpusēju apakšējo pakauša fasciculus un divpusējo priekšējo cingulum, projekcijas šķiedras, kas sastāv no abpusējās priekšējās, augšējās un aizmugurējās vainagas starojuma, iekšējās kapsulas divpusējās priekšējās ekstremitātes, divpusējās ārējās kapsulas un kreisās precentrālās giras. Nebija neviena baltās vielas reģiona, kur kontrolēm bija ievērojami zemākas FA vērtības, salīdzinot ar IAD dalībniekiem.
Skaitlis 1. TBSS anisotropijas (FA) daudzuma analīze.
Sarkanās krāsas apgabali ir reģioni, kur pusaudžiem ar interneta atkarības traucējumiem (IAD) pusaudžiem ar FA bija ievērojami zemāka (p <0.01, koriģēta ar TFCE), salīdzinot ar normālu kontroli bez IAD. Lai palīdzētu vizualizēt, reģioni, kuros redzams samazināts FA (sarkans), tiek sabiezināti, izmantojot FSL ieviesto skriptu tbss_fill. rezultāti tiek parādīti uz MNI152-T1 veidnes un vidējā FA skeleta (zaļš). Attēla kreisā puse atbilst smadzeņu labajai puslodei.
doi: 10.1371 / journal.pone.0030253.g001
Tabula 2. Neiroanatomiskie reģioni ar samazinātu FA pusaudžiem ar interneta atkarības traucējumiem salīdzinājumā ar normālu kontroli. (p <0.01, TFCE koriģēts).
doi: 10.1371 / journal.pone.0030253.t002
VOI rezultāti
22 smadzeņu reģioni, kuros IAD grupā bija ievērojami samazināts FA, tika iegūti citu difūzijas indeksu VOI analīzei. Rezultāti ir uzskaitīti Tabula 3. Septiņpadsmit no 22 VOI parādīja ievērojami paaugstinātu Dr (p <0.05, Bonferroni korekcija 22 salīdzinājumiem). Nevienā no VO nav konstatētas būtiskas Da atšķirības.
Tabula 3. Grupas atšķirības difūzijas rādītājos no interešu apjoma (koriģētas pēc vecuma).
doi: 10.1371 / journal.pone.0030253.t003
22 VOI gadījumā Pīrsona korelācijas analīze parādīja ievērojami negatīvu korelāciju starp FA vērtībām korpusa kreisajā malā un SCARED (r = −0.621, p = 0.008, neizlabota; Attēls 2A) un starp FA vērtībām kreisajā ārējā kapsulā un YIAS (r = −0.566, p = 0.018, neizlabots;Attēls 2B) IAD priekšmetos. Daudzkārtēja lineārās regresijas analīze parādīja, ka SCARED ietekme uz FA korpusa kreisās zarnas kreisajā zonā bija statistiski nozīmīga (standartizēta β = −0.621, t = −3.07, p = 0.008), bet ne vecuma, dzimuma, izglītības ietekme un citi psihometriskie mainīgie. Daudzkārtēja lineārās regresijas analīze arī parādīja, ka YIAS ietekme uz FA kreisajā ārējā kapsulā bija statistiski nozīmīga (standartizēta β = −0.566, t = −2.66, p = 0.018), bet ne vecuma, dzimuma, izglītības un citas psihometriskie mainīgie.
Skaitlis 2. Korelācijas analīze starp daļēju anizotropiju (FA) un uzvedības pasākumiem interneta atkarības traucējumu (IAD) grupā.
Lai palīdzētu vizualizācijai, reģioni, kuros ir būtiskas korelācijas (sarkanā krāsā), tiek sabiezināti, izmantojot FSL realizēto skriptu tbss_fill. Attēls 2A parāda FA vērtības kreisā korpusa kreisajā pusē, negatīvi korelē ar bērnu ar trauksmi saistītu emocionālo traucējumu ekrānu (SCARED) (r = −0.621, p = 0.008). Attēls 2B rāda FA vērtības kreisajā ārējā kapsulā, negatīvi korelē ar Janga interneta atkarības skalu (YIAS) (r = −0.566, p = 0.018).
doi: 10.1371 / journal.pone.0030253.g002
diskusija
Šajā pētījumā mēs izmantojām DTI, lai izpētītu baltās vielas integritāti IAD pusaudžiem, veicot novērotāja neatkarīgu visa smadzeņu vokseļa TBSS analīzi. Salīdzinājumā ar vecuma, dzimuma un izglītības atbilstības kontrolēm, IAD subjekti ievērojami samazināja FA orbito-frontālās baltās vielas sastāvā, kopā ar cingulum, korpusa zvīņas komuniskajām šķiedrām, asociācijas šķiedrām, ieskaitot zemākas priekšējās pakaušās fasciculus, un projekcijas šķiedras, kas satur korona starojumu, iekšējo kapsulu un ārējo kapsulu (Skaitlis 1 un Tabula 2). Šie rezultāti liecina par plaši izplatītu balto vielu integritātes deficītu un atspoguļo traucējumus balto vielu kompleksu organizēšanā IAD.. VOI analīze parādīja, ka samazinājās FA, kas novērots IAD, galvenokārt radās palielinātas radiālās difūzijas rezultātā.Tabula 3), iespējams, demielinizācijas izpausme. Turklāt korelācijas analīžu rezultāti parādīja, ka korpusa kreisās puses kreisajā malā FA bija negatīva korelācija ar SCARED, un FA kreisajā ārējā kapsulā bija negatīva korelācija ar YIAS (Skaitlis 2). Šie atklājumi liecina, ka balto vielu integritāte var kalpot kā potenciāls jauns ārstēšanas mērķis IAD, un FA var izmantot kā kvalificētu biomarķieri, lai izprastu traumu pamatā esošos nervu mehānismus vai novērtētu konkrētu agrīnu iejaukšanos IAD.
Nenormāla baltās vielas integritāte IAD
Orbito-frontālā garozā ir plaši savienojumi ar prefrontālo, visceromotorisko un limbisko reģionu, kā arī katras sensorās modalitātes asociācijas apgabaliem. [33]. Tam ir izšķiroša nozīme emocionālā apstrādē un ar atkarību saistītajās parādībās, piemēram, tieksmē, kompulsīvā un atkārtojošā uzvedībā un nepareizā lēmumu pieņemšanā. [34], [35]. Iepriekšējie pētījumi atklāja, ka pacientiem, kas pakļauti atkarību izraisošām vielām, piemēram, alkohols, bieži novērota neparasta balto vielu integritāte orbito-frontālās garozā. [36], kokaīns [37], [38], marihuāna [39], metamfetamīns [40]un ketamīnu [41]. Mūsu secinājums, ka IAD ir saistīts ar balto vielu integritātes samazināšanos orbito frontālajos reģionos, ir konsekventa ar iepriekšējiem rezultātiem.
Priekšējā cingulārā garoza (ACC) savienojas ar frontālās daivām un limbisko sistēmu, kurai ir būtiska nozīme kognitīvajā kontrolē, emocionālajā apstrādē un alkā. [42]. Arī citās atkarības formās, piemēram, alkoholismā, pastāvīgi novērota neparasta balto vielu integritāte priekšējā cingulumā. [36], atkarība no heroīna [43]un kokaīna atkarība [38]. Samazinātā FA novērošana IAD priekšmetu priekšējā cingulumā atbilst šiem iepriekšējiem rezultātiem un ziņojumam, ka smags interneta lietojums ir pārāk liels[17] ir saistīta ar kognitīvās kontroles traucējumiem. Vēl interesantāk, tika pierādīts, ka viena un tā pati IAD subjektu grupa ir ievērojami samazinājusi pelēkās vielas blīvumu kreisajā ACC, salīdzinot ar kontroli [12]. Līdzīgus rezultātus ir ziņojusi arī cita grupa [13].
Vēl viena nozīmīga struktūra, kas parāda samazinātu FA līmeni IAD priekšmetā, ir corpus callosum, kas ir lielākais balto vielu šķiedras trakts, kas savieno abu puslodes neocortex. [44]. Corpus callosum priekšējās daļas savieno frontālās dzīslas, savukārt ķermenis un splenijs savieno parietālos, laikus un pakauša sliekšņus. [45]. Kompromisa šķiedru savienojamība korpusa zvans ir kopīgs konstatējums cilvēkiem ar atkarību no vielām [46]. No kokaīna atkarīgajiem subjektiem ievērojami samazinājās FA īstajā un rostrālajā ķermenī [47] un korpusa skeleta ķermeni un spleniju [48] tika ziņots. Metamfetamīna ļaunprātīgi lietotāji parādīja mazāku baltās vielas integritāti [49] un rostrāls ķermenis [50] korpusa zvans. Alkoholisms ir saistīts arī ar pazemināto FA līmeni korpusa zvīņlapas genu, ķermenī un splenijā [51], [52]. Pavisam nesen, Bora et al. [53] novēroja, ka pacienti, kuri ir atkarīgi no opiātiem, ir samazinājuši korpusa zvīņainu gēnu un stumbru. Mūsu secinājumi par samazinātu FA, galvenokārt divpusējā gēnu un ķermeņa korpusa zvīņa ķermenī IAD subjektiem, liecina, ka smaga interneta pārmērīga lietošana, līdzīgi kā ļaunprātīga lietošana, var sabojāt korpusa skropstas baltās vielas mikrostruktūru.
Salīdzinājumā ar kontrolēm, IAD subjekti arī parādīja, ka ievērojami samazinājās FA iekšējās kapsulas priekšējā daļā, ārējā kapsulā, koronārais starojums, zemākas fronto-occipital fasciculus un precentrālais gyrus. Arī citās atkarības formās novērotas līdzīgas baltās vielas novirzes. Piemēram, alkohola lietošanas laikā ir ziņots par baltās vielas izmaiņām iekšējā kapsulas priekšējā daļā un ārējā kapsulā [54], [55] un opiātu atkarība [53]. FA samazinās iekšējās kapsulas priekšējā daļā var liecināt par pārmaiņām frontālās-subortikālās ķēdēs. Šis ceļš nodrošina savienojumus starp talamu / striatuma un frontālās kortikālo zonu un ietver sistēmu, kurai ir nozīme atalgojumā un emocionālā apstrādē. [56]. Ārējā kapsula savieno ventrālo un mediālo prefrontālo garozu ar striatumu. Corona radiata sastāv no balto šķiedru šķiedrām, kas savieno smadzeņu garozu ar iekšējo kapsulu un nodrošina svarīgus savienojumus starp frontālo, parietālo, laika un okcipitāro krūmu. [57]. Kokaīna agrāk novērota neparasta balto vielu integritāte korona radiatā [58]un metamfetamīna ļaunprātīgu izmantošanu [59]un atkarība no alkohola [54]. Nepietiekams fronto-okcipitalis fasciculus ir asociācijas saišķis, kas savieno frontālo ar parietālo un okcipitālo daivām. Salīdzinājumā ar vieglajiem alkoholiķiem šajā reģionā ir zemāki FA [54]. Heroīna atkarības gadījumā tika ziņots arī par patoloģisku girolīnu [43] un marihuānu un alkoholu lietojošiem pusaudžiem [39].
Kopumā mūsu rezultāti liecina, ka IAD ir neparasti baltās vielas integritāte smadzeņu reģionos, kuros iesaistīta emocionālā ražošana un apstrāde, izpildvaras uzmanība, lēmumu pieņemšana un kognitīvā kontrole. Rezultāti arī liek domāt, ka IAD var dalīties ar psiholoģiskiem un neironu mehānismiem ar citiem vielu atkarības un impulsu kontroles traucējumiem.
Iespējamie mehānismi, kas izraisa FA samazināšanos
Kaut arī samazināts FA ir labi zināms biomasas marķieris, kas traucē balto vielu integritāti, tās precīzā neirobioloģiskā nozīme vēl jāsaprot pilnībā. Baltās vielas šķiedru / saišu FA var ietekmēt daudzi faktori, tostarp mielinēšana, axona lielums un blīvums, ceļa ģeometrija un ekstracelulārā ūdens telpa starp šķiedrām. [20]. Šajā pētījumā mēs noskaidrojām, ka IAD subjektu smadzeņu skaita samazināšanās FA pamatā galvenokārt bija radialās difūzijas palielināšanās bez lielām izmaiņām aksiālajā difūzijā (Tabula 3). Šķiet, ka tas attiecas arī uz citu atkarību no vielas, piemēram, kokaīnu [60], [61], opiāts[53]un metamfetamīna ļaunprātīga izmantošana / atkarība [62]. Lai gan tas joprojām ir diskusiju priekšmets, tiek uzskatīts, ka radiālā difūzija galvenokārt atspoguļo mielīnu loksnes, kas aptver axonus, integritāti un biezumu [22], savukārt aksiālā difūzija var indeksēt šķiedru struktūras un asu integritātes organizāciju[63]. Ja šis pieņēmums attiecas uz mūsu gadījumu, tad var secināt, ka samazināts FA, kas novēroja IAD subjektu smadzenes, visticamāk, izpaužas kā mielīna sabrukuma integritāte skartajos smadzeņu reģionos.
Attiecība starp FA un uzvedības pasākumiem IAD
Uzvedības novērtējums parādīja, ka IAD pacientiem bija ievērojami augstāki rādītāji YIAS, SDQ, SCARED un FAD, salīdzinot ar kontroli. Šie rezultāti atbilst iepriekšējo neuropsiholoģisko pētījumu rezultātiem par IAD subjektiem [9], [64]. Izpratne par saikni starp balto vielu integritāti un uzvedības iezīmēm sniedz svarīgu ieskatu neirobioloģiskajos mehānismos, kas ir pamatā dažādiem atkarības simptomu aspektiem. Piemēram, Pfefferbaum un kolēģi [65] ziņoja par pozitīvu korelāciju starp FA vērtībām splenijā un darba atmiņu hroniskajos alkoholiķos. Kokaīna atkarības gadījumā tika novērota būtiska negatīva korelācija starp FA priekšējā korpusa zvīņā un impulsivitāti, kā arī pozitīva korelācija starp FA un diskrimināciju. [47]. FA heroīna atkarīgo subjektu labajā priekšējā apakšgirālā konstatēja negatīvu korelāciju ar heroīna lietošanas ilgumu [43]. Vājāka kognitīvā kontrole bija saistīta ar zemāku FA korpusa zvīņainā viela metamfetamīna ļaunprātīgajiem. [49].
Šajā pētījumā mēs pētām FA samazināšanās uzvedības korelācijas skartajos smadzeņu reģionos IAD subjektiem. FA samazināšanās kreisajā IAD subjekta korpusa zvīņa gēnā būtiski korelēja ar SCARED rezultāta palielināšanos; lai gan augstāki YIAS rādītāji, šķiet, ir saistīti ar nopietnāku balto vielu integritāti kreisajā ārējā kapsulā.
SCARED ir uzticama un derīga pašnovērtējuma anketa, kas mēra trauksmes traucējumu simptomus bērniem [30]. Neiropsiholoģiskie pētījumi atklāja, ka IAD pusaudžiem bija ievērojami augstāks SCARED rādītājs nekā bez IAD [64]. Negatīvā saikne starp SCARED rādītājiem un FA korpusa kreisās puses kreisajā pusē var rasties no traucējumu saiknes starp divpusējām prefronta sporām, kas saistītas ar trauksmes traucējumiem. YIAS novērtē, cik lielā mērā smagais interneta lietojums negatīvi ietekmē sociālo darbību un attiecības [26]; un tas ir plaši izmantots instruments interneta atkarības novērtēšanai. Iepriekšējie psihometriskie pētījumi parādīja, ka IAD pacientiem bija augstāki YIAS rādītāji nekā bez IAD [9]. Negatīvā korelācija starp YIAS rādītājiem un FA vērtībām kreisajā ārējā kapsulā nozīmēja, ka IAD subjekti ar augstākiem YIAS rādītājiem izrādījās zemāki balto vielu integritāte fronto-laika ceļā, kas savienots ar ārējo kapsulu.
Turklāt saikne starp baltās vielas integritāti un uzvedības pazīmēm norāda uz jaunu potenciālu mērķi IAD subjektu ārstēšanai, kas atbilst nesenajiem aicinājumiem koncentrēties uz kognitīvo uzlabošanos atkarīgo populāciju vidū, tostarp IAD subjektiem. [66], [67]. Nesenie pētījumi ir parādījuši, ka fizikālās vai farmakoloģiskās procedūras var uzlabot balto vielu integritāti. Piemēram, Schlaug un kolēģi ziņoja, ka fizikālā terapija varētu uzlabot baltās vielas integritāti pareizajā valodu zonā un uzlabot runu afāziskiem pacientiem ar bojājumiem kreisajā valodas zonā [68]. Tāpēc, konstatējot nozīmīgu saikni starp traucējumiem balto vielu integritātei plašos reģionos un sliktākiem neiropsiholoģiskiem pasākumiem IAD subjektiem, redzams, ka balto vielu integritāte var kalpot kā abstinences prognozētājs vai potenciāls jauns ārstēšanas mērķis IAD.
TBSS pret VBM
Iepriekšējais pētījums parādīja, ka tajos pašos kohortas IAD pētījumos nebija baltās vielas atrofijas [12], un tas varētu šķist neatbilstošs pētījuma konstatējumiem. Pelēkās vai baltās vielas blīvumu, ko mēra ar VBM, definē kā pelēkās vai baltās vielas struktūru relatīvo koncentrāciju telpiski normalizētos attēlos (ti, pelēkās vai baltās vielas īpatsvaru ar visiem audu tipiem reģionā), kam nevajadzētu „sajaukt ar šūnu iepakošanas blīvums, ko mēra cytoarchitectonically ” [69]. DTI / TBSS analīzē FA vērtību izmanto kā balto vielu strukturālās integritātes aizstājēju, kas var rasties, izmantojot tādus faktorus kā mielinizācija, axona lielums un blīvums, ceļa ģeometrija un ekstracelulārā ūdens telpa starp šķiedrām [20]. Tāpēc VBM iegūtais blīvums un strukturālā integritāte, ko mēra ar DTI, ir dažādi baltās vielas aspekti. Var būt baltās vielas reģioni, kuros VBM nav atrofiju, bet strukturāli traucēta, kā to nosaka FA mērījumi (ti, tieši tas ir mūsu IAD pētījumā), un otrādi. Ņemot vērā abu pētījumu rezultātus, var secināt, ka pusaudža vecumā IAD nav saistīts ar morfoloģiskām izmaiņām baltajā vielā makroskopiskā līmenī, bet gan vājākā baltās vielas mikrostrukturālā integritāte, ko varētu attiecināt uz demielināciju.
Pētījuma ierobežojumi
Šajā pētījumā ir minēti vairāki ierobežojumi. Pirmkārt, IAD diagnoze galvenokārt balstījās uz pašnovērtēto anketu rezultātiem, kas var izraisīt kļūdas klasifikāciju. Tāpēc, lai uzlabotu uzticamību un derīgumu, IAD diagnoze ir jāprecizē ar standartizētiem diagnostikas rīkiem. Otrkārt, lai gan mēs centāmies visu iespējamo, lai izslēgtu komorbidīnu un psihiskus traucējumus, ir atzīts, ka tas var būt nepietiekami paveikts (ti, netika veikts urīna tests, miega paradumi un grafiki un ikdienas miegainība netika kontrolēti eksperimenta projektā). tādā veidā, ka novērotās baltās vielas izmaiņas nevar attiecināt uz IAD. Tiek arī atzīts, ka tas nav kontrolēts pētījums par interneta izmantošanas ietekmi uz smadzeņu struktūru. Treškārt, izlases lielums šajā pētījumā bija salīdzinoši neliels, kas varētu samazināt statistiskās nozīmības un rezultātu vispārināšanas spēju. Šā ierobežojuma dēļ šie rezultāti ir jāuzskata par provizoriskiem, kas jāatkārto turpmākajos pētījumos ar lielāku paraugu skaitu. Visbeidzot, kā šķērsgriezuma pētījums, mūsu rezultāti nepārprotami parāda, vai psiholoģiskās iezīmes ir bijušas pirms IAD izstrādes, vai arī sekoja interneta pārmērīgai izmantošanai. Tāpēc turpmākajos pētījumos jācenšas noteikt cēloņsakarības starp IAD un psiholoģiskajiem pasākumiem.
Noslēgumā mēs izmantojām DTI ar TBSS analīzi, lai izpētītu baltās vielas mikrostruktūru starp IAD pusaudžiem. Rezultāti rāda, ka IAD raksturo balto vielu šķiedru bojājumi, kas savieno smadzeņu reģionus, kas saistīti ar emocionālo ražošanu un apstrādi, izpildvaras uzmanību, lēmumu pieņemšanu un izziņas kontroli. Rezultāti arī liecina, ka IAD var dalīties ar psiholoģiskiem un neironu mehānismiem ar cita veida impulsu kontroles traucējumiem un vielu atkarību. Turklāt saikne starp FA vērtībām baltās vielas reģionos un uzvedības pasākumiem norāda, ka balto vielu integritāte var kalpot kā potenciāls jauns ārstēšanas mērķis IAD, un DTI var būt vērtīga, sniedzot informāciju par IAD prognozi, un FA var būt kvalificēts biomarker, lai novērtētu konkrētu agrīnu iejaukšanos IAD.
Pateicības
Mēs pateicamies abiem anonīmajiem recenzentiem par konstruktīvajām piezīmēm un ieteikumiem. Mēs pateicamies arī jauniešiem un ģimenēm, kas tik labprāt piedalījās šajā pētījumā.
Autora iemaksas
Izstrādāti un projektēti eksperimenti: FL YZ YD JX HL. Veikti eksperimenti: YZ LQ ZZ. Analizēti dati: FL HL. Iegūtie reaģenti / materiāli / analīzes rīki: YZ YD FL. Rakstīja papīru: FL HL.
Atsauces
1. Aboujaoude E (2010) Problemātiska interneta izmantošana: pārskats. Pasaules psihiatrija 9: 85–90. MEKLĒJIET ŠO PANTU ONLINE
2. Bārda KW, Wolf EM (2001) Ierosināto interneta atkarības diagnostikas kritēriju modifikācija. Cyberpsychol Behav 4: 377–383. MEKLĒJIET ŠO PANTU ONLINE
3. Young KS (1998) Interneta atkarība: jauna klīniskā traucējuma rašanās. Cyberpsychol Behav 1: 237–274. MEKLĒJIET ŠO PANTU ONLINE
4. Chou C, Condron L, Belland JC (2005) Pārskats par interneta atkarības pētījumu. Educ Psychol Atkl. 17: 363–388. MEKLĒJIET ŠO PANTU ONLINE
5. Douglas AC, Mills JE, Niang M, Stepchenkova S, Byun S, et al. (2008) Interneta atkarība: kvalitatīvo pētījumu metasintēze 1996. – 2006. Gadu desmitgadē. Aprēķiniet cilvēka uzvedību 24: 3027–3044.MEKLĒJIET ŠO PANTU ONLINE
6. Weinstein A, Lejoyeux M (2010) Interneta atkarība vai pārmērīga interneta izmantošana. Esmu Dž. Pārmērīga alkohola lietošana 36: 277–283. MEKLĒJIET ŠO PANTU ONLINE
7. Bernardi S, Pallanti S (2009) atkarība no interneta: aprakstošs klīniskais pētījums, kas koncentrējas uz blakusslimībām un disociatīviem simptomiem. Aizpildīt psihiatriju 50: 510–516. MEKLĒJIET ŠO PANTU ONLINE
8. Caplan SE (2002) Problemātiska interneta lietošana un psihosociālā labklājība: Uz teoriju balstīta kognitīvi-uzvedības mērīšanas instrumenta izstrāde. Aprēķiniet cilvēka uzvedību 18: 553–575. MEKLĒJIET ŠO PANTU ONLINE
9. Cao F, Su L (2007) Interneta atkarība starp Ķīnas pusaudžiem: izplatība un psiholoģiskās iezīmes. Bērnu aprūpes veselības dev 33: 275–281. MEKLĒJIET ŠO PANTU ONLINE
10. Shaw M, Black DW (2008) Interneta atkarība: definīcija, novērtējums, epidemioloģija un klīniskā vadība. CNS Drugs 22: 353–365. MEKLĒJIET ŠO PANTU ONLINE
11. Tao R, Huang XQ, Wang JN, Zhang HM, Zhang Y un citi. (2010) Ierosinātie diagnostikas kritēriji interneta atkarībai. Atkarība 105: 556–564. MEKLĒJIET ŠO PANTU ONLINE
12. Zhou Y, Lin FC, Du YS, Qin LD, Zhao ZM et al. (2011) Pelēkās vielas anomālijas interneta atkarībā: morfometrijas pētījums uz vokseļiem. Eur J Radiol 79: 92–95. MEKLĒJIET ŠO PANTU ONLINE
13. Yuan K, Qin W, Wang G, Zeng F, Zhao L un citi. (2011) Mikrostruktūras anomālijas pusaudžiem ar interneta atkarības traucējumiem. PLoS One 6: e20708. MEKLĒJIET ŠO PANTU ONLINE
14. Liu J, Gao XP, Osunde I, Li X, Zhou SK u.c. (2010) Palielināta reģionālā viendabība interneta atkarības traucējumu gadījumā: miera stāvokļa funkcionālās magnētiskās rezonanses attēlveidošanas pētījums. Chin Med J (Engl) 123: 1904–1908. MEKLĒJIET ŠO PANTU ONLINE
15. Han DH, Bolo N, Daniels MA, Arenella L, Lyoo IK un citi. (2011) Smadzeņu aktivitāte un vēlme spēlēt video videospēles. Aizpildīt psihiatriju 52: 88–95. MEKLĒJIET ŠO PANTU ONLINE
16. Ko CH, Liu GC, Hsiao S, Yen JY, Yang MJ u.c. (2009) Smadzeņu darbības, kas saistītas ar azartspēļu vēlmi radīt tiešsaistes atkarību no spēlēm. J Psychiatr Res 43: 739–747. MEKLĒJIET ŠO PANTU ONLINE
17. Dong G, Lu Q, Zhou H, Zhao X (2010) Impulsa inhibīcija cilvēkiem ar interneta atkarības traucējumiem: elektrofizioloģiski pierādījumi no Go / NoGo pētījuma. Neurosci Lett 485: 138–142. MEKLĒJIET ŠO PANTU ONLINE
18. Park HS, Kim SH, Bang SA, Yoon EJ, Cho SS, et al. (2010) Mainīta reģionālā smadzeņu glikozes vielmaiņa interneta spēlēs pār lietotājiem: 18F-fluorodeoksiglikozes pozitronu emisijas tomogrāfijas pētījums. CNS Spectr 15: 159–166. MEKLĒJIET ŠO PANTU ONLINE
19. Basser PJ, Mattiello J, Lebihan D (1994) Efektīvās pašdifūzijas tenzora novērtējums no KMR spin atbalss. J Magn Reson B 103: 247–254. MEKLĒJIET ŠO PANTU ONLINE
20. Le Bihan D (2003) Smadzeņu funkcionālās arhitektūras izpēte ar difūzijas MRI. Nat Rev Neurosci 4: 469–480. MEKLĒJIET ŠO PANTU ONLINE
21. Basser PJ, Pierpaoli C (1996) Audumu mikrostrukturālās un fizioloģiskās īpatnības, ko izskaidro kvantitatīvā difūzijas tenora MRI. J Magn Reson B 111: 209–219. MEKLĒJIET ŠO PANTU ONLINE
22. Song SK, Sun SW, Ramsbottom MJ, Chang C, Russell J, et al. (2002) Dismielinizācija, kas atklāta ar MRI, kā palielināta radiālā (bet nemainītā aksiālā) ūdens difūzija. Neuroimage 17: 1429–1436. MEKLĒJIET ŠO PANTU ONLINE
23. Smith SM, Jenkinson M, Johansen-Berg H, Rueckert D, Nichols TE un citi. (2006) Uz traktu balstīta telpiskā statistika: daudzu subjektu difūzijas datu voxelwise analīze. Neuroimage 31: 1487–1505. MEKLĒJIET ŠO PANTU ONLINE
24. Oldfield RC (1971) Rokas novērtējums un analīze: Edinburgas inventarizācija. Neuropsychologia 9: 97–113. MEKLĒJIET ŠO PANTU ONLINE
25. Sheehan DV, Sheehan KH, Shytle RD, Janavs J, Bannon Y, et al. (2010) Mini International Neiropsihiatriskās intervijas bērniem un pusaudžiem (MINI-KID) ticamība un derīgums. J Clin Psychiatry 71: 313–326. MEKLĒJIET ŠO PANTU ONLINE
26. Young KS (1998) Caught in the Net: kā atpazīt interneta atkarības pazīmes un veiksmīgu atveseļošanās stratēģiju. Ņujorka: Džons Vilijs.
27. Huang X, Zhang Z (2001) Pusaudža laika vadības izvietojuma skalas sastādīšana. Acta Psychol Sin 33: 338–343. MEKLĒJIET ŠO PANTU ONLINE
28. Goodman R (1997) Spēku un grūtību anketa: pētījuma piezīme. J Bērnu psihola psihiatrija 38: 581–586. MEKLĒJIET ŠO PANTU ONLINE
29. Patton JH, Stanford MS, Barratt ES (1995) Barrata impulsivitātes skalas faktoru struktūra. J Clin Psychol 51: 768–774. MEKLĒJIET ŠO PANTU ONLINE
30. Birmaher B, Khetarpal S, Brent D, Cully M, Balach L, et al. (1997) Bērnu trauksmes emocionālo traucējumu ekrāns (SCARED): mēroga konstrukcija un psihometriskās īpašības. J Am Acad bērnu pusaudžu psihiatrija 36: 545–553. MEKLĒJIET ŠO PANTU ONLINE
31. Epšteins NB, Baldvins LM, Bishop DS (1983) McMaster ģimenes novērtēšanas ierīce. J Laulības Fam Ther 9: 171–180. MEKLĒJIET ŠO PANTU ONLINE
32. Smith SM (2009) Bez sliekšņa klastera uzlabošana: izlīdzināšanas, sliekšņa atkarības un lokalizācijas problēmu risināšana kopu secinājumā. Neiroattēls 44: 83–98. MEKLĒJIET ŠO PANTU ONLINE
33. Ongur D, Price JL (2000) Tīklu organizēšana žurku, pērtiķu un cilvēku orbitālajā un mediālajā prefrontālajā garozā. Cereb Cortex 10: 206–219. MEKLĒJIET ŠO PANTU ONLINE
34. Schoenebaum G, Roesch MR, Stalnaker TA (2006) Orbitofrontal garoza, lēmumu pieņemšana un narkomānija. Tendences Neurosci 29: 116–124. MEKLĒJIET ŠO PANTU ONLINE
35. Volkow ND, Fowler JS (2000) Atkarība, piespiešanas un piedziņas slimība: orbitofrontālās garozas iesaistīšana. Cereb Cortex 10: 318–325. MEKLĒJIET ŠO PANTU ONLINE
36. Hariss GJ, Jaffin SK, Hodge SM, Kennedy D, Caviness VS u.c. (2008) Frontālās baltās vielas un cingulum difūzijas tenzora attēlveidošanas deficīts alkoholismā. Alkohola Clin Exp Res 32: 1001–1013. MEKLĒJIET ŠO PANTU ONLINE
37. Lim KO, Choi SJ, Pomara N, Wolkin A, Rotrosen JP (2002) Samazināta frontālās baltās vielas integritāte atkarībā no kokaīna: kontrolēts difūzijas tenora attēlveidošanas pētījums. Biol Psychiatry 51: 890–895. MEKLĒJIET ŠO PANTU ONLINE
38. Romero MJ, Asensio S, Palau C, Sanchez A, Romero FJ (2010) Kokaīna atkarība: zemākas frontālās un priekšējās cingulārās baltās vielas difūzijas tenora attēlveidošanas pētījums. Psychiatry Res 181: 57–63.MEKLĒJIET ŠO PANTU ONLINE
39. Bava S, Frank LR, McQueeny T, Schweinsburg BC, Schweinsburg AD, et al. (2009) Mainīta baltās vielas mikrostruktūra pusaudžu vielu lietotājiem. Psychiatry Res 173: 228–237. MEKLĒJIET ŠO PANTU ONLINE
40. Alicata D, Chang L, Cloak C, Abe K, Ernst T (2009) Metamfetamīna lietotāju augstākā difūzija striatumā un zemākā frakcionētā anizotropija baltajā vielā. Psihiatrija Res 174: 1–8. MEKLĒJIET ŠO PANTU ONLINE
41. Liao Y, Tangs J, Ma M, Vu Z, Jaņs M u.c. (2010) Frontālās baltās vielas anomālijas pēc hroniskas ketamīna lietošanas: difūzijas tenora attēlveidošanas pētījums. Smadzenes 133: 2115–2122. MEKLĒJIET ŠO PANTU ONLINE
42. Goldstein RZ, Volkow ND (2002) Narkotiku atkarība un tās pamatā esošais neirobioloģiskais pamats: neirofotografēšanas pierādījumi frontālās garozas iesaistei. Am J psihiatrija 159: 1642–1652. MEKLĒJIET ŠO PANTU ONLINE
43. Liu H, Li L, Hao Y, Cao D, Xu L un citi. (2008) Bojāta baltās vielas integritāte atkarībā no heroīna: kontrolēts pētījums, izmantojot difūzijas tenora attēlveidošanu. Esmu Dž. Pārmērīga alkohola lietošana 34: 562–575. MEKLĒJIET ŠO PANTU ONLINE
44. deLacoste MC, Kirkpatrick JB, Ross ED (1985) Cilvēka korpusa topogrāfija. J Neuropathol Exp Neurol 44: 578–591. MEKLĒJIET ŠO PANTU ONLINE
45. Abe O, Masutani Y, Aoki S, Yamasue H, Yamada H u.c. (2004) Cilvēka korpusa topogrāfija, izmantojot difūzijas tenora traktogrāfiju. J Comput Assist Tomogr 28: 533–539. MEKLĒJIET ŠO PANTU ONLINE
46. Arnone D, Abou-Saleh MT, Barrick TR (2006) corpus callosum difūzijas tenora attēlveidošana atkarībā. Neiropsihobiobioloģija 54: 107–113. MEKLĒJIET ŠO PANTU ONLINE
47. Moeller FG, Hasan KM, Steinberg JL, Kramer LA, Dougherty DM un citi. (2005) Samazināta priekšējā corpus callosum baltās vielas integritāte ir saistīta ar paaugstinātu impulsivitāti un samazinātu diskriminācijas pakāpi no kokaīna atkarīgos subjektos: difūzijas tenora attēlveidošana. Neiropsihofarmakoloģija 30: 610–617. MEKLĒJIET ŠO PANTU ONLINE
48. Lim KO, Wozniak JR, Mueller BA, Franc DT, Specker SM u.c. (2008) Smadzeņu makrostruktūras un mikrostruktūras anomālijas atkarībā no kokaīna. Narkotiku alkohols ir atkarīgs no 92: 164–172. MEKLĒJIET ŠO PANTU ONLINE
49. Salo R, Nordahl TE, Buonocore MH, Natsuaki Y, Waters C et al. (2009) Kognitīvā kontrole un baltās vielas kalozas mikrostruktūra no metamfetamīna atkarīgos priekšmetos: difūzijas tenora attēlveidošanas pētījums. Biol Psychiatry 65: 122–128. MEKLĒJIET ŠO PANTU ONLINE
50. Moeller FG, Steinberg JL, Lane SD, Buzby M, Swann AC un citi. (2007) Difūzijas tenora attēlveidošana MDMA lietotājiem un kontrolēm: saistība ar lēmumu pieņemšanu. Esmu Dž. Pārmērīga alkohola lietošana 33: 777–789. MEKLĒJIET ŠO PANTU ONLINE
51. De Bellis, MD, Van Voorhees E, Hooper SR, Gibler N, Nelson L, et al. (2008) Dzeltenā ķermeņa difūzijas tenzora rādītāji pusaudžiem ar pusaudža vecuma alkohola lietošanas traucējumiem. Alkohola Clin Exp Res 32: 395–404. MEKLĒJIET ŠO PANTU ONLINE
52. Pfefferbaum A, Adalsteinsson E, Sullivan EV (2006) Corpus callosum dismorfoloģija un mikrostrukturālā degradācija: vecuma un alkoholisma mijiedarbība. Neurobiol Novecošana 27: 94–1009. MEKLĒJIET ŠO PANTU ONLINE
53. Bora E, Yucel M, Fornito A, Pantelis C, Harisons BJ un citi. (2010) Baltās vielas mikrostruktūra atkarībā no opiātiem. Atkarīgais Biol. Presē. MEKLĒJIET ŠO PANTU ONLINE
54. Yeh PH, Simpson K, Durazzo TC, Gazdzinski S, Meyerhoff DJ (2009) Uz traktiem balstīta telpiskā statistika (TBSS) par difūzijas tenoru attēlveidošanas datiem alkohola atkarībā: motivācijas neirocirkulācijas anomālijas. Psychiatry Res 173: 22–30. MEKLĒJIET ŠO PANTU ONLINE
55. Pfefferbaum A, Rosenbloom M, Rohlfing T, Sullivan EV (2009) Asociācijas un projekcijas balto vielu sistēmu noārdīšanās alkoholismā, kas konstatēta ar kvantitatīvu šķiedru izsekošanu. Biol Psychiatry 65: 680–690. MEKLĒJIET ŠO PANTU ONLINE
56. Mori S, Wakana S, Nagae-Poetscher L, Van Zijl P (2005) Cilvēka baltās vielas MRI atlants. Sandjego, Kalifornija: Elsevjē.
57. Wakana S (2004) Cilvēka baltās vielas anatomijas šķiedru traktā balstīts atlants. Radioloģija 230: 77–87.MEKLĒJIET ŠO PANTU ONLINE
58. Bell RP, Foxe JJ, Nierenberg J, Hoptman MJ, Garavan H (2011) Baltās vielas integritātes novērtēšana kā atturības ilguma funkcija bijušajiem no kokaīna atkarīgajiem indivīdiem. Narkotiku alkohols ir atkarīgs no 114: 159–168. MEKLĒJIET ŠO PANTU ONLINE
59. Tobiass MC, O'Nīls J, Hudkinss M, Bartzokis G, Dīns AC u.c. (2010) Smadzeņu baltās vielas novirzes agrīnā atturēšanās laikā no metamfetamīna lietošanas. Psihofarmakoloģija 209: 13–24. MEKLĒJIET ŠO PANTU ONLINE
60. Lane SD, Steinberg JL, Ma LS, Hasan KM, Kramer LA u.c. (2010) Difūzijas tenora attēlveidošana un lēmumu pieņemšana atkarībā no kokaīna. PLoS One 5: e11591. MEKLĒJIET ŠO PANTU ONLINE
61. Moeller FG, Hasan KM, Steinberg JL, Kramer LA, Valdes I un citi. (2007) Difūzijas tenora attēlveidošanas īpašvērtības: provizoriski pierādījumi par mainītu mielīnu atkarībā no kokaīna. Psychiatry Res 154: 253–258. MEKLĒJIET ŠO PANTU ONLINE
62. Kim IS, Kim YT, Song HJ, Lee JJ, Kwon DH et al. (2009) Samazināta corpus callosum baltās vielas mikrostrukturālā integritāte, ko atklāj difūzijas tenora īpašvērtības abstinentos metamfetamīna atkarīgajos. Neirotoksikoloģija 30: 209–213. MEKLĒJIET ŠO PANTU ONLINE
63. Song SK, Sun SW, Ju WK, Lin SJ, Cross AH et al. (2003) Difūzijas tenora attēlveidošana nosaka un diferencē aksona un mielīna deģenerāciju peles redzes nervā pēc tīklenes išēmijas. Neuroimage 20: 1714–1722. MEKLĒJIET ŠO PANTU ONLINE
64. Huang X, Zhang H, Li M, Wang J, Zhang Y un citi. (2010) Pusaudžu ar interneta atkarības traucējumiem garīgā veselība, personība un vecāku audzināšanas stili. Cyberpsychol Behav Soc Netw 13: 401–406. MEKLĒJIET ŠO PANTU ONLINE
65. Pfefferbaum A, Sullivan EV, Hedehus M, Adalsteinsson E, Lim KO et al. (2000) In vivo noteikšana un baltās vielas mikrostruktūras traucējumu funkcionālā korelācija hroniskā alkoholisma gadījumā. Alcohol Clin Exp Res 24: 1214–1221. MEKLĒJIET ŠO PANTU ONLINE
66. Du YS, Jiang W, Vance A (2010) Randomizētas, kontrolētas grupas kognitīvās uzvedības terapijas ilgtermiņa ietekme uz interneta atkarību pusaudžiem Šanhajā. Aust NZJ psihiatrija 44: 129–134. MEKLĒJIET ŠO PANTU ONLINE
67. Vocci FJ (2008) Kognitīvā rehabilitācija stimulējošu ļaunprātīgu traucējumu ārstēšanā: pētījumu programma. Exp Clin Psychopharmacol 16: 484–497. MEKLĒJIET ŠO PANTU ONLINE
68. Schlaug G, Marchina S, Norton A (2009) Pierādījumi par plastiskumu baltās vielas traktātos pacientiem ar hronisku Brokas afāziju, kuriem tiek veikta intensīva uz intonāciju balstīta logopēdija. Ann NY Acad Sci 1169: 385–394. MEKLĒJIET ŠO PANTU ONLINE
69. Mechelli A, Price CJ, Friston KJ, Ashburner J (2005) Voxel balstīta cilvēka smadzeņu morfometrija: metodes un pielietojumi. Curr Med Imaging Rev 1: 105–113. MEKLĒJIET ŠO PANTU ONLINE
;