Komentāri: fMRI skenē novirzes no tiem, kuriem ir interneta atkarības traucējumi.
Chin Med J (Engl). 2010 Jul; 123 (14): 1904-8.
Liu J, Gao XP, Osunde I, Li X, Zhou SK, Zheng HR, Li LJ.
avots
Garīgās veselības institūts, Otrā Xiangya Hosipital, Centrālā Dienvidu Universitāte, Čangša, Hunan 410011, Ķīna.
Abstract:
Fons:
Interneta pievienošanās traucējumi (IAD) pašlaik kļūst par nopietnu garīgās veselības problēmu Ķīnas pusaudžiem. Tomēr IAD patogenēze paliek neskaidra. Šī pētījuma mērķis bija izmantot reģionālo homogenitātes (ReHo) metodi, lai analizētu IAD koledžas studentu encefalālo funkcionālo raksturojumu atpūtas stāvoklī.
Metodes:
Funkcionālais magnētiskais rezonanses attēls (fMRI) tika veikts 19 IAD koledžas studentos un 19 vadībā atpūtas stāvoklī. ReHo metodi izmantoja, lai analizētu atšķirības starp vidējo ReHo divās grupās.
rezultāti:
IAD grupā tika konstatēti šādi paaugstinātie ReHo smadzeņu reģioni, salīdzinot ar kontroles grupu: smadzeņu, smadzeņu, labās cingulārās gyrus, divpusējās parahippocampus, labās frontālās daivas (taisnās zarnas gyrus, zemākas frontālās gyrus un vidējās frontālās gyrus), kreisā priekšējā gyrus, kreisā priekšgala , labais postentriskais giruss, labais vidus astes giruss, labākā zemākā laika gūza, kreisais augstākā laika giruss un vidēja laika gyrus. Salīdzinot ar kontroles grupu, IAD grupā neatradās ReHo smadzeņu reģionu samazināšanās.
Secinājumi:
IAD koledžas studentiem ir novirzes reģionālajā homogēnumā, salīdzinot ar kontrolēm, un var atrast sinhronizācijas uzlabošanu lielākajā daļā encefalu reģionu. Rezultāti atspoguļo smadzeņu funkcionālās izmaiņas IAD koledžas studentos. Savienojumi starp smadzeņu, smadzeņu, limbālās daivas, frontālās daivas un apikālās daivas sinhronizācijas uzlabošanu var būt atkarīgi no atlīdzības ceļiem.
Pēdējo gadu laikā interneta izmantošana ir ievērojami palielinājusies. Ķīnas interneta tīkla informācijas centra (31, 2008) dati parādīja, ka 298 miljoni cilvēku bija aizgājuši tiešsaistē, no kuriem 60% bija pusaudži, kas jaunāki par 30 gadiem. Ar šo arvien pieaugošo interneta lietotāju skaitu interneta atkarības traucējumu problēma ir piesaistījusi lielu uzmanību no psihiatriem, pedagogiem un sabiedrībai. Interneta pievienošanās traucējumi pašlaik kļūst par nopietnu garīgās veselības problēmu Ķīnas pusaudžiem. Chou un Hsiao1 ziņoja, ka saslimstība ar interneta atkarību Taivānas studentu vidū bija 5.9%. Wu un Zhu2 identificēja 10.6% no Ķīnas koledžu studentiem kā interneta narkomāniem. Tomēr IAD patogenēze paliek neskaidra.
Atpūtas stāvoklis fMRI tomēr nesen ir piesaistījis vairāk uzmanības, jo pētījuma dalībniekiem tiek ieteikts vienkārši palikt nekustīgi un turēt acis aizvērtas fMRI skenēšanas laikā. Tādēļ klīniskās pielietošanas priekšrocība ir fMRI miera stāvoklī. Pašreizējā atpūtas stāvokļa fMRI pētījumā tika izmantota nesen ziņotā reģionālā homogenitātes (ReHo) metode, lai analizētu no smadzenēm atkarīgā (BOLD) signāla asinīs. 3 Cerams, ka atpūtas stāvoklis fMRI ļaus jaunu ieskatu IAD patofizioloģija.
METODES
Priekšmeti
Saskaņā ar modificētiem YDQ kritērijiem, ko Beard un Wolf, 3 no 2008 līdz jūlijam 2009, 19 IAD (11 tēviņi un 8 sievietes; vidējais vecums (21.0 ± 1.3) gados ar 18 līdz 25 gadiem) un 19 dzimums pacienti (vidējais vecums (20.0 ± 1.8) gados ar diapazonu no 18 līdz 25 gadiem) tika veikts fMRI miera stāvoklī mūsu slimnīcā. Visi šie priekšmeti bija labā rokā, ko mēra Edinburgas inventarizācija. Neviens subjekts neņēma zāles, kas varētu ietekmēt smadzeņu uzbudināmību. Visiem pacientiem bija normāla neiroloģiskā izmeklēšana. Viņi tikās ar sekojošiem iekļaušanas kritērijiem: 1) topošajiem 5 kritērijiem jābūt izpildītiem diagnostikas anketā interneta atkarībai (Beard3 - “5 + 1 kritēriji”) un jāatbilst jebkuram no pārējiem trim kritērijiem. 2) 6 mēnešos uzbrukuma ilgums bija ≥3 stundas dienā. 3) sociālā funkcija ievērojami pasliktinājās, tai skaitā akadēmiskā izpildījuma samazināšanās, nespēja uzturēt normālu skolas mācīšanos. Pacienti ziņoja par šizofrēnijas, depresijas un atkarības no narkotikām neiroloģisku saslimšanu vai psihiskiem traucējumiem. Starp IAD grupu un kontroles grupu nebija statistiski nozīmīgas vecuma, dzimuma vai izglītības līmeņa atšķirības. Otrās Xiangya Hosipital Pētniecības komiteja, kas saistīta ar Centrālo Dienvidu universitāti, apstiprināja pētījumu. Visi priekšmeti rakstiski piekrita pētījumam.
MRI skrīnings
Attēli tika iegūti ar 3.0T Siemens Tesla Trio Tim skeneri ar ātrgaitas slīpumiem. Dalībnieka galva tika novietota ar standarta spoli. Lai ierobežotu galvas kustību, tika nodrošināts putu polsterējums. Katram objektam tika iegūti augstas izšķirtspējas aksiālie T1 un T2 svērtie attēli. FMRI miera stāvoklī pacientiem tika uzdots turēt acis aizvērtām, palikt nekustīgiem vai neko īpaši nedomāt. T1 anatomiskajai attēlveidošanai aksiāli tika izmantoti šādi parametri: 3080/12 ms (TR / TE), 36 šķēles, 256 × 256 matrica, 24 cm redzes lauks (FOV), 3 mm griezuma biezums un 0.9 mm atstarpe, 1 NEX, pagrieziena leņķis = 90. Tajā pašā vietā, kur atrodas anatomiskās šķēles, funkcionālie attēli tika iegūti, izmantojot ehoplanāru attēlveidošanas secību ar šādiem parametriem: 3000/30 ms (TR / TE), 36 šķēles, 64 × 64 matrica, 24 cm redzes lauks (FOV), 3 mm sekcijas biezums un 0.9 mm atstarpe, 1 NEX, pagrieziena leņķis = 90. Katra fMRI skenēšana ilga 9 minūtes.
Statistiskā analīze
Katra subjekta fMRI datos bija 180 laika punkti. Pirmie pieci fMRI datu punkti tika izmesti sākotnējā MRI signāla nestabilitātes un dalībnieku adaptācijas dēļ cirkulācijai, atstājot 175 sējumus. Atlikušos 175 sējumus iepriekš apstrādāja, izmantojot statistikas parametru kartēšanas 2 (SPM2) programmatūru (Londonas universitāte, Lielbritānija). Tie tika koriģēti šķēles laikā un pielāgoti katras sesijas pirmajam attēlam kustības korekcijai, telpiski normalizēti pēc MNI un tika izlīdzināti ar 8 mm pilna platuma Gausa filtru ar pusi no maksimuma (FWHM), lai samazinātu troksni un atlikušās atšķirības girāla anatomijā. Visiem subjektiem visā fMRI skenēšanas laikā maksimālais angylāra kustības nobīde X, Y, Z un 0.5 ° leņķī. Netika izslēgta neviena tēma. Lai noņemtu zemfrekvences novirzes un fizioloģisko augstfrekvences troksni, tika piemērots laika filtrs (1.0Hz <f <0.01HZ).
Mēs izmantojām Kendala saskaņošanas koeficientu (KCC) 4, lai vokseļa veidā izmērītu noteiktā vokseļa ar tuvāko 26 kaimiņu vokseļu laika rindu reģionālo viendabīgumu. KCC var aprēķināt pēc šādas formulas:
Kur W ir kopas KCC, svārstījās no 0 līdz 1; Ri ir i-tā laika punkta summa, n ir katras voksela laika rindas laika punktu skaits (šeit n = 175); = ((n + 1)) / 2 ir Ri vidējais lielums; k ir vokseļu skaits kopā (šeit k = 27). Katrai priekšmeta datu kopai tika iegūta individuāla W karte ar vokseli pa vokseli. Iepriekš minētā programma tika kodēta Matrix Laboratory (MATLAB, MathWorks Inc., Natick, ASV).
Lai izpētītu ReHo atšķirību starp IAD un kontrolierīcēm, tika veikts otrā līmeņa nejaušas iedarbības divu paraugu t tests uz atsevišķām ReHo kartēm pa vokseļiem pa balsīm. Iegūtā statistiskā karte tika iestatīta pie kombinētā sliekšņa P <0.001 un minimālā kopas izmēra 270 mm3, kā rezultātā koriģēts P <0.05 slieksnis.
REZULTĀTI
Visiem subjektiem netika konstatēta nozīmīga patoloģiska izmaiņa ar augstas izšķirtspējas T1 un T2 svērtām MRI. IAD grupa atklāja ReHo smadzeņu palielināšanos atpūtas stāvoklī, salīdzinot ar kontroles grupām. Palielinātais ReHo tika izplatīts smadzenēs, smadzenēs, labajā cingulārajā gyrus, divpusējā parahippokampā, labajā frontālajā daivā (taisnās zarnas gyrus, zemākā frontālā gūza un vidējā frontālā gyrus), kreisā priekšējā frontālā gyrus, kreisā precuneus, labā postentrālā gyrus, labā vidējā astes gūza , labākā zemākā laika gūza, kreisā augstākā laika gūra un vidējā laika gyrus. Samazinātais ReHo IAD grupā netika atrasts (attēls un tabula).
Attēls. Dažādas smadzeņu zonas ar paaugstinātu ReHo kombinētos IAD un vadības attēlu attēlos, ko ieguva SPM2 programmatūra. A: smadzenītes. B: smadzeņu stumbrs. C: labais cingulate gyrus. D: labais parahipokamps. E: kreisais parahipokamps. F: kreisais augšējais priekšējais giruss. Šiem reģioniem ir augstāka ReHo vērtība: IADs> kontroles. L: pa kreisi. R: pareizi. Zilā krustveida forma raksturo smadzeņu reģionus. Viena parauga t tests tika veikts individuālajām ReHo kartēm pa vokseliem pa vokseliem starp IAD un kontrolierīcēm. Divu grupu dati tika pārbaudīti, izmantojot divu paraugu t testu. Galīgā statistiskā karte tika iestatīta pie kombinētā sliekšņa P <0.001 un minimālā kopas izmēra 270 mm3, kā rezultātā koriģētais slieksnis P <0.05.
Tabula. Smadzeņu reģioni ar nenormālu reģionālo homogenitāti IAD salīdzinājumā ar kontrolēm
DISKUSIJA
ReHo metode par fMRI
ReHo metode, jauns veids, kā analizēt fMRI datus saskaņā ar atpūtas stāvokli.4 ReHo metodes teorētiskā hipotēze ir tāda, ka konkrētais vokselis ir īslaicīgi līdzīgs tās kaimiņiem. Tā mēra reģionālā BOLD signāla laikrindu reHo. Tāpēc ReHo atspoguļo reģionālā BOLD signāla savlaicīgumu, nevis tā blīvumu. ReHo var atklāt darbību dažādos smadzeņu reģionos. ReHo metode jau ir veiksmīgi izmantota pētījumā par Parkinsonu, Alcheimera slimību, depresiju, uzmanības deficīta hiperaktivitātes traucējumiem, šizofrēniju un epilepsiju. 5-10 Tomēr neviens nav atklājis IAD smadzeņu aktivitāti, izmantojot atpūtas stāvokli fMRI.
IAD palielināto ReHo smadzeņu reģionu raksturojums un nozīme, salīdzinot ar kontrolēm
Salīdzinot ar kontrolēm, eksperimentu grupa konstatēja, ka palielināto ReHo smadzeņu reģionu sadalījums pa smadzenēm, galvas smadzenēm, labo cingulējošo gyrus, divpusējo parahipokampu, labo frontālo daiviņu (taisnās zarnas gyrus, zemāku frontālo gyrus un vidējo frontālo gyrus), kreisais priekšējais gyrus , pa kreisi precuneus, labais postentriskais gyrus, labais vidējais pakauša giruss, labāks zemāks laika giruss, kreisais augstākā laika giruss un vidēja laika gyrus. Tas ir nervu darbības pieaugums.
Pētījumi rāda, ka smadzenēm ir augsta līmeņa kognitīvās funkcijas, piemēram, 11-12, piemēram, valodas izpratne un tā tālāk. Pastāv plaša funkcionālā saikne starp smadzenēm un smadzenēm, kas palīdz zināmā mērā regulēt kognitīvo aktivitāti, domāšanu un emocijas. Starp mezencephalon un smadzenēm, smadzenēm un talamām, smadzenēm un smadzenēm ir šķiedrains locītavas, piemēram, prefrontālās daivas. Pētnieki ir atklājuši sakarības starp smadzeņu strukturālajām novirzēm un noteiktu garīgo slimību klīnisko izpausmi.13 Pētījumi ir konstatēti pacientiem ar šizofrēniju, ka vājinājās prefrontālās daivas un smadzeņu-talama savienojumi, bet tika uzlabots talamus-prefrontālās daivas savienojums.14
Limbiskās sistēmas cingulārais gyrus atrodas korpusa zvīņas augšdaļā. To kopā ar parahipokampālo girusu uzskatīja par heterotermiskās garozas un neocortex pārejas reģionu, kas pazīstams arī kā mezocortex. Priekšējais cingutāts regulē reakcijas un kalpo kā jutekļu integrators saskaņošanas regulā. Priekšējā cingulētā primārā funkcija ir konflikta uzraudzība. Aizmugurējais cingulāts bija iesaistīts vizuālās izjūtas un sensorimotor.15-18 procesā
Mesencephalon un subiculum hippocampi spēlē impotantu lomu mezolimbiskā dopamīnerģiskajā sistēmā. Ventral tegmental kodols ir svarīga daļa no atalgojuma ceļa un pastāv plaši savienojumi starp mesencephalon un smadzeņu, un mesencephalon un smadzeņu. Mesencephalon, cerebellum, cingulate gyrus un parahippocampal gyrus reaktivitātes sinhronizācijas uzlabošana atbilst vielas pievienošanas ceļam. Tā norādīja, ka zināmā mērā IAD uzlabotā ceļa savienojumi uzlabojās.
Pētījumā konstatēts, ka ReHo ir palielinājies laika apgabalā un pakauša rajonā, kas liecina par paaugstinātu sinhronizāciju IAD grupā nekā kontroles grupā. Tas var būt atkarīgs no atkarīgā uzvedības, piemēram, sazinoties ar tīkla attēlu bieži, izmantojot trokšņainu interneta joslu vai spēles skaņu. Optikas un dzirdes centrs, kas ilgstoši ir stimulēts atkārtoti, ir viegli pamanāms vai paaugstināts uzbudināmība. Laika daivas galvenais uzdevums ir regulēt jutekļu uztveri, ieskaitot vizuālo un dzirdes apstrādi, izmantojot primāro un sekundāro saistīto garozu. Pieaugušais ReHo īslaicīgās daivas garozā kalpo kā pozitīvs pastiprinošs faktors, lai atklātu sevi kā interneta atkarīgo. Atkārtota uzvedība, ko pārlūko IAD internetā, ir pelnījusi papildu pētījumus.
Pēc fMRI, Bartzokis et al19 konstatēja, ka kokaīna un amfetamīna atkarīgo personu frontālās daivas un īslaicīgās daivas tilpums bija ievērojami mazāks, savukārt no koka atkarīgajām personām mīnus laikmetīgās daivas pelēkās vielas acīmredzami samazinājās, pieaugot vecumam. Tā norādīja, ka atkarība no kokaīna var paātrināt laikmetīgās daivas pelēkās vielas samazināšanos, un frontālās daivas un temporālās daivas samazināšana var būt atkarības uzvedības identifikācijas marķieris. ReHo variācija interneta atkarīgā mizas garozā var būt barīna struktūras maiņas agrīna pazīme un zināmā mērā var nozīmēt smadzeņu funkcijas novirzes. Modell et al20 atklāja aktivāciju starp caudāta kodolu, corpora striata, talamencephal, frontālās daivas garozā alkohola un narkotiku atkarīgā fMRI. Tremblejs un Schultz21 konstatēja, ka frontālās daivas un atalgojuma orbitālās ģitāras funkcija un frontālās daivas orbitālās ģitāras aizsprostojums var izraisīt samazinātu inhibīciju un impulsu.
Salīdzinot ar parasto cilvēku, ReHo palielināšanās dažos frontālās daivas un parietālās daivas reģionos atklāj uzlabotas sinhronizācijas, nekā parasti redzams. Frontālās daivas garoza, kas ir vissarežģītākais un augsti attīstītais neocortex reģions, pieņem arī afententās nervu šķiedras no parietālās daivas, laika lobejas, okcipitālās daivas un sensorās laterālās asociācijas garozas pie Brodmana 1, 2 un 3. kā limbisku latero-asociācijas garozu, tai skaitā cingulējošo gyrus, parahippocampal gyrus un kuru efferentās nervu šķiedras projektu veido striatum un pons. Tā ir būtiska smadzeņu zona impulsu kontrolei. 22-24
Dažādos pētījumos konstatēts, ka parietālajam daivai bija saskaņota saikne ar visuospatisko uzdevumu. Attiecīgā objekta stāvokļa maiņa var izraisīt spēcīgu labāku parietālo garozu aktivizēšanu abās pusēs. 25,26 Ar fMRI, Zheng et al27 atklāja, ka apikālajam daiviņam ir dominējošs lomu, kad smadzenes nodarbojās ar īstermiņa atmiņu. Neuroanatomija atklāja, ka dorsālā prefrontālā daiviņa akceptēja asociācijas šķiedras projekciju no apikālās daivas, un primārā vizuālā garoza pārraida telpiskās īpašības (vizuālajā informācijā transformētajā vizuālajā ceļā) uz saistīto apikālās daivas garozu un veidoja telpisko uztveri tajā pašā laikā. Visbeidzot, integrētā telpiskā informācija tiek pārraidīta uz dorsālo prefrontālās daivas, lai veidotu telpisko atmiņu. Vārdā vizuālā informācija pabeidza pozicionālo un telpisko sakarību apstrādi augstākā posteriora garozā ar muguras ceļu.28
Pamatojoties uz pieejamo literatūru un šī eksperimenta rezultātiem, mēs uzskatām, ka attēlus un skaņu ievada dažādi dzirdes un vizuālie vadīšanas ceļi. Parietālās daivas veido konkrētas jutības, piemēram, krāsu, relatīvo telpisko stāvokli un telpas uztveri. Galu galā signāli izplatās uz frontālās daivas, lai turpinātu apstrādi, piemēram, nākamo lēmumu, plānošanu un izpildi. Šo encefalisko reģionu bieža aktivizēšana interneta atkarīgajiem noved pie sinhronizācijas uzlabošanās šajos reģionos. Sinhronizācijas uzlabošana smadzeņu, smadzeņu, limbālās daivas, frontālās daivas un apikālās daivas starpā var būt saistīta ar atalgojuma ceļiem, un tā konkrētie mehānismi ir jāapstiprina ar turpmākiem pētījumiem.
Visbeidzot, pētījumā tika izmantota fMRI metode, kas izmantojama, lai savāktu datus un ReHo metodi datu analīzei. Mēs atklājām, ka IAD koledžu studentiem bija novirzes reģionālajā homogēnumā, salīdzinot ar kontroles grupu. Lielākajā daļā smadzeņu reģionu sinhronizācija ir uzlabojusies. Rezultāti atspoguļo smadzeņu funkcionālo maiņu IAD koledžu studentos un sinerģiju uzlabošanu smadzeņu, smadzeņu, limbālās daivas, frontālās daivas, apikālās daivas gadījumā, var būt noderīgas, lai apbalvotu ceļus. Šis pētījums sniedz jaunu metodi un ideju IAD etioloģijas izpētei un apstiprina iespēju ReHo vienlaicīgi lietot arī preklīniskajos un klīniskajos IAD pētījumos.
ATSAUCES
1. Chou C, Hsiao MC. Atkarība no interneta, izmantošana, apmierināšana un prieka pieredze: Taivānas koledžas studentu lieta. Comput Educ 2000; 35: 65-80.
2. Wu HR, Zhu KJ. Ceļa analīze par saistītiem faktoriem, kas izraisa interneta atkarības traucējumus koledžas studentiem. Chin J Pub Veselība (Chin) 2004; 20: 1363-1364.
3. Bārda KW, Volfs EM. Izmaiņas ierosinātajos diagnostikas kritērijos interneta atkarībai. Cyberpsychol Behav 2001; 4: 377-383.
4. Zang Y, Jiang T, Lu Y, He Y, Tian L. Reģionālā homogenitātes pieeja fMRI datu analīzei. NeuroImage 2004; 22: 394-400.
5. Wu T, Long X, Zang Y, Wang L, Hallett M, Li K un citi. Reģionālās viendabīgums mainās pacientiem ar Parkinsona slimību. Hum Brain Mapp 2009; 30: 1502-1510.
6. Liu Y, Wang K, Yu C, He Y, Zhou Y, Liang M un citi. Alcheimera slimības reģionālā viendabīgums, funkcionālā savienojamība un attēlveidošanas marķieri: pārskats par miera stāvokļa fMRI pētījumiem. Neuropsychologia 2008; 46: 1648-1656.
7. Tian LX, Jiang TZ, Liang M, Zang Y, He Y, Sui M, et al. Paaugstināta atpūtas stāvokļa smadzeņu darbība ADHD pacientiem: fMRI pētījums. Brain Dev 2008; 30: 342-348.
8. Yuan Y, Zhang Z, Bai F, Yu H, Shi Y, Qian Y, et al. Nenormāla nervu darbība pacientiem ar remiatīvo depresiju: miega stāvokļa funkcionālais magnētiskās rezonanses pētījums. J Affect Disord 2008; 111: 145-152.
9. Liu H, Liu Z, Liang M, Hao Y, Tan L, Kuang F et al. Šizofrēnijas reģionālās homogenitātes samazināšanās: atpūtas valsts funkcionālais magnētiskās rezonanses pētījums. Neuroreport 2006; 17: 19-22.
10. Yu HY, Qian ZY, Zhang ZQ, Chen ZL, Zhong Y, Tan QF, et al. Smadzeņu aktivitātes izpēte, pamatojoties uz fMRI zemas frekvences svārstību amplitūdas aritmētisko garīgo aprēķinu uzdevumu. Acta Biophysica Sinica 2008; 24: 402-407.
11. Katanoda K, Yoshikawa K, Sugishita M. Funkcionāls MRI pētījums par nervu substrātiem rakstīšanai. Hum Brain Mapp 2001; 13: 34-42.
12. Preibisch C, Berg D, Hofmann E, Solymosi L, Naumann M. Smadzeņu aktivācijas modeļi pacientiem ar rakstnieka krampjiem: funkcionālās magnētiskās rezonanses attēlveidošanas pētījums. J Neurol 2001; 248: 10-17.
13. Wassink TH, Andreasen NC, Nopoulos P, Flaum M. Cerebellar morfoloģija kā simptomu un psihosociālu iznākumu prognoze šizofrēnijā. Biol Psychiatry 1999; 45: 41-48.
14. Schlosser R, Gesierich T, Kaufmann B, Vucurevic G, Hunsche S, Gawehn J, et al. Mainīta efektīva savienojamība šizofrēnijas darba atmiņas darbības laikā: pētījums ar fMRI un strukturālo vienādojumu modelēšanu. NeuroImage 2003; 19: 751-763.
15. Badre D, Wagner AD. Atlases, integrācijas un konfliktu uzraudzība; novērtējot prefronta kognitīvās kontroles mehānismu raksturu un vispārīgumu. Neuron 2004; 41: 473-487.
16. Braver TS, Barch DM, Grey JR, Molfese DL, Snyder A. Anterior cingulate garoza un reakcijas konflikts: biežuma, inhibīcijas un kļūdu ietekme. Cereb Cortex 2001; 11: 825-836.
17. Barch DM, Braver TS, Akbudak E, Conturo T, Ollinger J, Snyder A. Anterior cingulate garozas un reakcijas konflikts: reakcijas modalitātes un apstrādes domēna ietekme. Cereb Cortex 2001; 11: 837-848.
18. Bušs G, Fraziers JA, Rauch SL, Seidman LJ, Whalen PJ, Jenike MA, et al. Priekšējā cingulārā garozas disfunkcija ar fMRI un Counting Stroop atklāto uzmanību / deficītu / hiperaktivitāti. Biol Psychiatry 1999; 45: 1542-1552.
19. Bartzokis G, Beckson M, Lu PH, Edwards N, Rapoport R, Wiseman E, et al. Ar amfetamīnu un kokaīnu atkarīgo pacientu vecuma izraisītie smadzeņu apjoma samazinājumi un normāla kontrole: ietekme uz atkarības pētījumiem. Psihiatrijas Res 2000; 98: 93-102.
20. Modell JG, Mountz JM, Beresford TP. Bazālo gangliju / limbisko striatālu un talamokortikālo iesaistīšanos alkatībā un kontroles zaudēšanā alkoholismā. J Neiropsihiatrija Clin Neurosci 1990; 2: 123-144.
21. Tremblay A, Schultz W. Relatīvā atlīdzības priekšrocība primāta orbitofrontālā garozā. Daba 1999; 398: 704-708.
22. Robbins TW. Prāta ķīmija: prefrontālās kortikālo funkciju neirokēmiskā modulācija. J Comp Neurol 2005; 493: 140-146.
23. Hester R, Garavan H. Izpildes disfunkcija kokaīna atkarības gadījumā: pierādījumi par pretrunīgu frontālo, cingulāro un smadzeņu darbību. J Neurosci 2004; 24: 11017-11022.
24. Berlīne HA, Rolls ET, Kischka U. Impulsivitāte, laika uztvere, emocijas un nostiprināšanās jutīgums pacientiem ar orbitofrontālu garozas bojājumu. Smadzenes 2004; 127: 1108-1126.
25. Sack AT, Hubl D, Prvulovic D, Formisano E, Jandl M, Zanella FE, et al. Brain Res Cogn Brain Res 2002; 13: 85-93.
26. Vandenberghe R, Gitelman DR, Parrish TB, Mesulam MM. Telpiskās nobīdes labākās parietālās mediācijas funkcionālā specifika. Neuroimage 2001; 14: 661-673.
27. Zheng JL, Wu YM, Shu SY, Liu SH, Guo ZY, Bao XM, et al. Parietālo lūpu loma telpiskās atmiņas apzināšanā veseliem brīvprātīgajiem.Jauniņš Med J (Chin) 2008; 36: 81-83.
28. Rao SC, Rainer G, Miller EK. Integrācija, kas un kur primāta prefrontālā garozā. Zinātne 1997; 276: 821-824.
;
