Sci Rep। 2014 मई 22; 4: 5027। Doi: 10.1038 / srep05027।
ली बी1, क्रिस्टन केजे2, लियू जे1, लियू वाई3, Zhang जी3, काओ एफ4, सु एल4, याओ एस4, लु एच3, हू D5.
लेखक जानकारी
- 1१] बायोमेडिकल ईन्जिनियरिंगको स्कूल, चौथो सैन्य मेडिकल युनिभर्सिटी, सियान, शानक्सी, 1१००२710032२, चीन [२] स्वचालित नियन्त्रण विभाग, मेखात्रोनिक्स र ऑटोमेशन कलेज, राष्ट्रिय डिफेन्स टेक्नोलोजी, चांगशा, हुनान 2१००410073, PR चीन।
- 2न्यूरोइमिजिंगका लागि वेलकम ट्रस्ट सेन्टर, युनिभर्सिटी कलेज लन्डन, क्वीन स्क्वायर, लन्डन WC1N 3BG UK।
- 3बायोमेडिकल इन्जीनियरिंग स्कूल, चौथो सैन्य मेडिकल युनिभर्सिटी, शीआन, शानक्सी, 710032१००२ XNUMX, चीन।
- 4केन्द्रीय दक्षिण विश्वविद्यालय, चांग्शा, चीनको दोस्रो जियांग्या अस्पताल।
- 5स्वचालित नियन्त्रण विभाग, मेकाट्रोनिक्स र अटोमेसन कलेज, राष्ट्रिय रक्षा प्रविधि विश्वविद्यालय, चांग्शा, हुनान एक्सएनयूएमएक्स, पीआर चीन।
सार
इन्टरनेट लत (IA) मा खराब आवेग नियन्त्रणको न्यूरल आधार बुझ्नु यो सिन्ड्रोमको न्यूरोबायोलजिकल संयन्त्र बुझ्नको लागि महत्त्वपूर्ण छ। हालको अध्ययनले अनुसन्धान अनुसन्धान गर्यो कि प्रतिक्रिया अवरोधमा निहित न्यूरोनल मार्गहरू कसरी आइएमा गो स्टप प्रतिमान र कार्यात्मक चुम्बकीय अनुनाद इमेजि ((एफएमआरआई) को प्रयोग गरेर प्रभावित थिए।। 15.2 ± 0.5 वर्ष (मतलब ± SD) र अठारह IA 15.1 ± 1.4 वर्ष पुरानो विषयहरूको अध्ययन गरिएको थियो। प्रतिक्रिया अवरोध नेटवर्क भित्र प्रभावी कनेक्टिभिटी (stochastic) गतिशील causal Modeling (DCM) को उपयोग गरी परिमाण गरिएको थियो।
परिणामहरूले देखाएको छ कि अप्रत्यक्ष गोलाकार-आधारल गिरग्लिया मार्ग को स्वस्थ विषयहरुमा प्रतिक्रिया अवरोध द्वारा संलग्न थियो। तथापि, हामीले आईए समूहमा कुनै पनि समकक्ष प्रभावकारी कनेक्टिविटी पत्ता लगाएनौं। यो आईए विषयहरू यो मार्ग भर्ती गर्न र अनचाहे कार्यहरू रोक्न असफल हुन सुझाव दिन्छ। यस अध्ययनले इन्टरनेट लतको बीच व्यवहार सम्बन्धी विकार र प्रतिक्रिया निषेध सञ्जालमा एबरन्ट्रन्ट कनेक्टिविटीको बीचको स्पष्ट सम्बन्ध प्रदान गर्दछ।
;