Frequentieafhankelijke veranderingen in de amplitude van laagfrequente fluctuaties in internetgaming-stoornis (2015)

Front Psychol. 2015; 6: 1471.

Online gepubliceerd 2015 Sep 28. doi: 10.3389 / fpsyg.2015.01471

PMCID: PMC4585012

Xiao Lin,^1,² Xize Jia,^3,⁴ Yu-Feng Zang,^3,⁴ en Guangheng Dong^1,^5,^*

Auteursinformatie ► Artikel opmerkingen ► Informatie over auteursrecht en licentie ►

Abstract

Neuroimaging-onderzoeken hebben aangetoond dat de taakgerelateerde functionele hersenactiviteiten een nadelige invloed hebben op internetspelers (IGD-onderwerpen). Er is echter weinig bekend over de veranderingen in spontane hersenactiviteiten daarover. Recente onderzoeken hebben voorgesteld dat de hersenactiviteiten van verschillende frequentiebereiken worden gegenereerd door verschillende nerveuze activiteiten en verschillende fysiologische en psychologische functies hebben. In deze studie gaan we daarom op zoek naar de spontane hersenactiviteiten bij IGD-proefpersonen door de fractionele amplitude van laagfrequente fluctuatie (fALFF) te meten, om bandspecifieke veranderingen van FALFF in rusttoestand te onderzoeken. We hebben het frequentiebereik onderverdeeld in vijf banden op basis van literatuur.

In vergelijking met gezonde controles vertoonde de IGD-groep verminderde fALFF-waarden in de kleine kwab van de kleine hersenen en verhoogde fALFF-waarden in superieure temporale gyrus. Significante interacties tussen frequentiebanden en groepen werden gevonden in het cerebellum, het voorste cingulaat, de linguale gyrus, de middelste temporale gyrus en de middelste frontaire gyrus. Die hersenregio's zijn bewezen gerelateerd aan de uitvoerende functie en besluitvorming. Deze resultaten onthulden de veranderde spontane hersenactiviteit van IGD, die heeft bijgedragen aan het begrijpen van de onderliggende pathofysiologie van IGD.

sleutelwoorden: internetgemberstoornis, rusttoestand functionele magnetische resonantiebeeldvorming, amplitude van laagfrequente fluctuatie

Introductie

Internetverslavingsstoornis (IAD) is gedefinieerd als het onvermogen van het individu om het excessieve gebruik van internet te beheersen, zelfs in het licht van de negatieve gevolgen voor aspecten van psychisch functioneren (Young, 1998; Fitzpatrick, 2008; Tao et al., 2008; Flisher, 2010). Het is voorgesteld als een "gedragsverslaving" volgens zijn negatieve effecten op de sociale geestelijke gezondheid (Kuss en Griffiths, 2012). Er is echter weinig bekend over het mechanisme van IAD en er is geen eenduidige definitie van IAD gevormd en de diagnostische en statistische handleiding 4 (DSM-4) omvatte deze gedragsstoornis niet (Blokkeren, 2008). Naast de snelle verspreiding van IAD, is de DSM-5 ontwikkeld voor internet gaming disorder (IGD) op basis van de definitie van stoornissen en verslavingen voor drugsgebruik (Frances en Widiger, 2012; American Psychiatric Association, 2013; Petry en O'Brien, 2013; Petry et al., 2014).

Er zijn veel verschillende soorten IAD vanwege de verschillende functies van het internet. IAD bestaat over het algemeen uit drie subtypes: IGD, internetpornografie en e-mailen (Blokkeren, 2007). Gezien de definitie van verslaving, delen al deze IAD-categorieën vier bepalende kenmerken: overmatig gebruik, terugtrekking, tolerantie en negatieve repercussies (Baard en wolf, 2001; Blokkeren, 2008; Tao et al., 2010). Als de meest voorkomende vorm van IAD (Dong et al., 2012a), Kan IGD specifieke neuropsychologische kenmerken delen met andere gedragsverslavingen, zoals pathologisch gokken (Griffiths, 2005; Grant et al., 2010; Dong et al., 2012b; Han et al., 2012; Dong en Potenza, 2014).

Talrijke beeldvormingsstudies hebben de kenmerken van IGD met verschillende taken onderzocht (Fowler et al., 2007; Dong et al., 2011a, 2012b; Han et al., 2011a; Xu, 2013), maar het is moeilijk om gegevens uit verschillende experimentele paradigma's te vergelijken en klinisch nuttige conclusies te trekken uit verschillende cognitieve taken (Zang et al., 2007a). Rust-status fMRI-onderzoeken hebben enkele afwijkingen van de hersenactivatie bij IGD aan het licht gebracht (vind meer beschrijvingen uit een review van Weinstein en Lejoyeux (2015). IGD-patiënten hebben een hogere impulsiviteit, wat een typisch symptoom is van drugsverslaving; dit symptoom is gerelateerd aan de verminderde activering van cingulate gyrus, wat cognitieve controle inhoudt (Dong et al., 2012a). Een fMRI-onderzoek toonde ook verbeterde regionale homogeniteit (ReHo) in de hersenstam, inferieure pariëtale lobel, linker achterhoofdsel en linker middenfrontgyrus aan die verband houden met sensorische motorische coördinatie die relevant kan zijn voor de beweging van de vinger van het spelen van internetgames (Dong et al., 2012c).

Rust-status fMRI is ontwikkeld als een nieuwe techniek sinds het onderzoek van Biswal (Biswal et al., 1995). Zij rapporteerden eerst de hoog-synchrone spontane laagfrequente (0.01-0.08 Hz) fluctuaties in het GEWAAGDE signaal tussen motorische cortices, waarbij de amplitude van laagfrequente fluctuatie (ALFF) een neurofysiologische indicator was (Biswal et al., 1995). Op basis van ALFF, Zang et al. (2007b) promootte een ander hulpmiddel om lokale hersenactiviteit weer te geven - de fractionele amplitude van laagfrequente fluctuatie (fALFF), die de regionale intensiteit van spontane fluctuaties in BOLD-signaal (Zou et al., 2008; Zuo et al., 2010). Onlangs werd fALFF algemeen gebruikt in studies van psychiatrische patiënten, zoals depressie (Guo et al., 2013), schizofrenie (Bluhm et al., 2007), attention deficit hyperactivity disorder (aandachtstekortstoornis met hyperactiviteitZang et al., 2007b), IGD (Yuan et al., 2013), enzovoorts. Het is nog steeds onduidelijk of de abnormale hersenactiviteit van IGD gerelateerd is aan specifieke frequentiebanden. Het is belangrijk om spontane fluctuaties in de hersenen op specifieke frequentie meer dan in een brede frequentieband te detecteren. Er zijn veel verschillende oscillaties in de hersenen, de frequenties ervan variëren van zeer langzame oscillaties met perioden van tientallen seconden tot zeer snelle oscillaties met frequenties die 1000 Hz overschrijden (Bullock, 1997). Buzsáki en Draguhn (2004) voorgesteld een 'oscillatieklasse' die 10-frequentiebanden bevat die zich uitstrekken van 0.02 tot 600 Hz (Penttonen en Buzsáki, 2003). En Zuo et al. (2010) onderzocht het fALFF op vier frequentiebanden en vond dat de oscillaties zijn gekoppeld aan specifieke neurale processen (Buzsáki en Draguhn, 2004; Knyazev, 2007). Ze vonden dat amplitudes van oscillaties (0.01-0.027 Hz) op lage frequentie het meest robuust waren in de corticale structuren en hoge frequenties waren het meest robuust in de subcorticale structuren zoals de basale ganglia. Studies hebben aangetoond dat schizofreniepatiënten bepaalde abnormaliteiten van oscillatieamplitudes hadden in de slow-4-frequentieband (Yu et al., 2014). Han et al. (2011b) ook bewezen dat abnormaliteiten van de hersenfunctie bij amnestische patiënten met milde cognitieve stoornissen verschillende activeringspatronen in verschillende frequentiebanden vertoonden.

In de huidige studie verzamelden we fALFF-waarden van de frequentie over 0-0.25, waaronder zes frequentiebanden van 0-0.01 Hz, 0.01-0.027 Hz, 0.027-0.073 Hz, 0.073-0.198 Hz en 0.198-0.25 Hz in IGD, volgens de "oscillatieklassen" van Buzsáki. We probeerden de fALFF-waarde tussen IGD en HC in verschillende banden te vergelijken en twee problemen aan te pakken: ten eerste of de IGD-proefpersonen abnormale fALFF-amplituden vertonen in vergelijking met gezonde controles; ten tweede, of de abnormaliteiten van IGD geassocieerd zijn met specifieke frequentiebanden.

Materialen en methoden

Selectie van deelnemers

Het experiment voldoet aan de ethische code van de World Medical Association (Verklaring van Helsinki) en is goedgekeurd door het Human Investigations Committee van de Zhejiang Normal University. Tweeënvijftig universitaire studenten werden gerecruteerd via advertenties [26 IGD, 26 healthy controls (HC)]. Het waren allemaal rechtshandige mannen. IGD- en HC-groepen verschilden niet significant in leeftijd (IGD: N = 26, 22.2 ± 3.13 jaar; HC: N = 26, 22.28 ± 2.54 jaar; t(50) = 0.1, p = 0.9). Vanwege de hogere IGD-verhoudingen bij mannen werden alleen mannen geïncludeerd. Deelnemers moesten de informed consent tekenen en alle deelnemers ondergingen gestructureerde psychiatrische interviews (MINI) (Lecrubier et al., 1997) uitgevoerd door een ervaren psychiater met een toedieningstijd van ongeveer 15 min. Alle deelnemers waren vrij van as I psychiatrische stoornissen vermeld in MINI. Alle deelnemers voldeden niet aan DSM-4-criteria voor drugsmisbruik of -afhankelijkheid, waaronder alcohol, hoewel alle IGD- en HC-deelnemers alcoholgebruik tijdens hun leven rapporteerden. Alle deelnemers kregen de instructie om geen substanties, inclusief koffie, thee, te gebruiken op de dag van scannen. Geen deelnemers meldden hersenbeschadiging of eerdere ervaring met illegale drugs (bijv. Cocaïne, marihuana).

De diagnose van IGD werd bepaald op basis van scores van 50 of hoger op de online internetverslavingstest van Young (Young, 1998). Als een speciale gedragsverslaving zijn de operationele definitie en diagnostische normen voor IGD nog steeds inconsistent. In de huidige studie bestond de IGD-groep uit personen die voldeden aan de algemene IAD-criteria (scores van meer dan 50 in de IAT) en meldden dat ze het grootste deel van hun online tijd besteedden aan het spelen van online games (> 80%) '(Blaszczynski, 2008; Weng et al., 2013). De IAT-score van de IGD-groep (72 ± 11.7) was veel hoger dan de gezonde controles [29 ± 10.4), t(50) = 14, p = 0.000].

Data Acquisition

Na conventionele localizer-scanning werden de T1-gewogen beelden verkregen met een herinneringssequentie voor een verwarde gradiënt [TR = 240 ms; echo tijd (TE) = 2.46 ms; draaihoek (FA) = 90 °; gezichtsveld (FOV) = 220 ~ 220 mm²; gegevensmatrix = 256 ~ 256]. Vervolgens werden rusttoestand-functionele beelden verkregen met behulp van een echo-planaire beeldvormingssequentie (TR = 2000 ms; TE = 30 ms; FA = 90 °; FOV = 220 ~ 220 mm²; datamatrix = 64 ~ 64) met axiale 33-slices (plakdikte = 3 mm en slice gap = 1 mm, totale volumes = 210) in één run van 7 min. De proefpersonen moesten stil blijven en tijdens het scannen niet iets systematisch overdenken. Aan het einde van de data-acquisitie bevestigden alle proefpersonen dat ze gedurende de gehele scanperiode wakker bleven.

Gegevensvoorbewerking en fALFF-berekening

Alle functionele beeldverwerking werd uitgevoerd met Data Processing Assistant voor Rust-Staat fMRI [DPARSF (Yan en Zang, 2010)^¹] software. Voor elke deelnemer werden de eerste 10-tijdpunten uitgesloten van verdere analyse, wat is om voorbijgaande signaalveranderingen te vermijden voordat de magnetisatie de steady state bereikte en om proefpersonen te laten wennen aan de fMRI-scanomgeving. De resterende 200-hersenvolumes werden gecorrigeerd voor slice-timing en opnieuw uitgelijnd voor correctie van hoofdbewegingen. Alleen deelnemers met een kopbeweging van minder dan 1.5 mm in de x-, y- of z-richting en minder dan 2-rotatie om elke as werden opgenomen. 26 HC- en 26 IGD-onderwerpen waren geldig in de huidige studie. Vervolgens werden alle opnieuw uitgetekende afbeeldingen ruimtelijk genormaliseerd en vervolgens opnieuw bemonsterd tot 3 mm isotrope voxels en ruimtelijk geëffend (volledige breedte bij halfmaximum = 6 mm) en de lineaire trend verwijderd. Na voorverwerking werd fALFF berekend met behulp van DPARSF. In het kort gezegd, voor een gegeven voxel werd de tijdreeks eerst geconverteerd naar het frequentiedomein met behulp van een "snelle Fourier-transformatie." De vierkantswortel van het vermogensspectrum werd berekend en vervolgens gemiddeld over een vooraf gedefinieerd frequentie-interval. Deze gemiddelde vierkantswortel werd fALFF genoemd bij de gegeven voxel van vooraf gedefinieerde frequentiebanden (Zang et al., 2007a). We verdeelden het volledige frequentiebereik (0-0.25 Hz) in vijf subbanden: langzaam - 6 (0-0.01 Hz), langzaam - 5 (0.01-0.027 Hz), langzaam - 4 (0.027-0.073 Hz), langzaam 3 (0.073-0.198 Hz) en langzaam-2 (0.198-0.25 Hz) (35, 46, 30) en berekend fALFF van elke frequentieband.

Statistische analyse

Een tweewegs (groeps- en frequentieband) herhaalde analyse van variantie (ANOVA) werd uitgevoerd op een voxel-per-voxel-basis met groep (IGD en HC) als een tussenliggende factor en frequentieband (slow-2, langzaam-3, langzaam-4, langzaam-5, langzaam-6) als herhaalde metingen. We berekenden ook de op ROI gebaseerde correlatieanalyse, volgend op het significante hoofdeffect en de interactie tussen de ernst van IGD en de fALFF-waarden, en we hebben fALFF-waarden uit specifieke banden gekozen.

Resultaten

De belangrijkste effecten van de ANOVA voor herhaalde metingen met twee richtingen zijn weergegeven in Figuur Figure11, Tafels Tables11 en 22. We hebben Alphasim-correctie gebruikt voor de meervoudige vergelijkingen in beeldgegevens. De gecorrigeerde p <0.05 komt overeen met een combinatie van ongecorrigeerd p <0.05 en clustergrootte> 248 mm³). ROI-gebaseerde correlatieanalyse werd uitgevoerd tussen fALFF-waarden en de ernst van IGD (scores van IAT). Het cerebellum toonde een significante negatieve correlatie met IGD-ernst (slow-4: r =-0.487, p = 0.000; langzaam-5: r =-0.485, p = 0.000; zien Figuur Figure2C2C). De coördinaat van ROI werd gedefinieerd door de activeringspiek van de overleefde cluster. De straal van ROI is 4 mm en is gemaakt door de software REST^².

FIGUUR 1

(A) Het belangrijkste effect voor groep op amplitude van laagfrequente fluctuatie (ALFF). Hersengebieden waarin de fractionele amplitude van laagfrequente fluctuatie (fALFF) verschilt tussen internetgaming-stoornis (IGD) en gezonde controles. De IGD-onderwerpen ...

Hersengebieden met een hoofdeffect van groep.

Hersengebieden met interactie-effect tussen groep en frequentie.

FIGUUR 2

De ALFF-waarden in superieure temporale gyrus en het cerebellum. De rode en blauwe rechthoek vertegenwoordigden respectievelijk IGD-onderwerpen en gezonde besturingselementen. De volledige frequentieband (0-0.25 Hz) was verdeeld in vijf banden. Ze werden weergegeven in (A, B) ...

Significante interacties tussen de frequentieband en de groep werden waargenomen in het cerebellum, het voorste cingulaat, de linguale gyrus, de middelste temporale gyrus en de middelste frontaire gyrus. De middelste frontale gyrus vertoonde verhoogde amplitudewaarden en de middelste temporale gyrus vertoonde verminderde amplitudewaarden in IGD. Bovendien toonden ROI-gebaseerde analyses dynamische verandering van fALFF in de kleine hersenen en linguale gyrus samen met frequentie-aanpassing (zie Figuur Figure33). Bij IGD vertoonde het cerebellum lagere amplitudewaarden in het rijk met hogere frequentie (langzaam-2, langzaam-3, langzaam-4) en verhoogde amplitudewaarden in het rijk van lagere frequentie (slow-6, zie Figuur Figure3A3A). Omgekeerd vertoonden lingual gyrus verhoogde amplitudewaarden in het rijk van hogere frequentie (slow-2, slow-3) en verminderde amplitudewaarden in het rijk van lagere frequentie (slow-6, zie Figuur Figure3B3B). Deze twee regio's deelden een overgangspunt op de slow-5-band voor de wijziging van de amplitude.

FIGUUR 3

Omgekeerd patroon in de kleine hersenen en de linguale gyrus op verschillende banden in IGD. De rode en blauwe rechthoek vertegenwoordigden respectievelijk IGD-onderwerpen en gezonde besturingselementen. De volledige frequentieband (0-0.25 Hz) was verdeeld in vijf banden. Ze werden weergegeven ...

Discussie

De huidige studie onderzocht de abnormale spontane hersenactiviteit in IGD met de fALFF op verschillende frequentiebanden. Hoofdgroepeffect onthulde dat de IGD lagere fALFF-waarden in superieure temporale gyrus en hogere fALFF-waarden in het cerebellum liet zien. We presenteerden BOLD-fluctuatie-amplituden in de hele frequentiebanden (0-0.25 Hz) en vonden een omgekeerd patroon van veranderingen in het frequentiebereik in het cerebellum en de linguale gyrus bij IGD. Deze bevindingen bieden een volledig beeld van fALFF-analyses in het frequentiedomein en benadrukken het belang van de selectie van specifieke frequenties voor het opsporen van aan afwijkingen gerelateerde mentale stoornissen.

Verschillende fALFF in Corticale tussen IGD en HC (het belangrijkste effect van de groep)

Eerdere literatuur beweerde dat het signaal van slow-2 een zeer lage frequentiedrift weerspiegelt, en dat de slow-6 hoogfrequente fysiologische geluiden weergeeft (Zang et al., 2007a; Xu, 2013). De analyse van het hoofdeffect van de groep was gericht op de spontane neurale activiteit op specifieke frequentiebanden (slow-4 en slow-5) bij IGD. Het belangrijkste effect van de groep onthulde dat de IGD lagere fALFF-waarden liet zien bij slow-4 en slow-5 in het kleine hersenen. Een negatieve correlatie tussen de fALFF-waarden in het cerebellum en de ernst van IGD werd gevonden in de onderhavige studie. Het cerebellum wordt gewoonlijk geclassificeerd als een motorstructuur waarvan de functie niet beperkt is tot bewegingscoördinatie of evenwicht en het speelt ook een belangrijke rol in hogere cognitieve processen (De Zeeuw et al., 2011; Stoodley et al., 2012). Bewijs uit anatomische, fysiologische en functionele beeldvormingsstudies heeft aangetoond dat mensen met laesies in het cerebellum een tekort aan cognitieve executieve functies en werkgeheugen vertoonden (Raymond et al., 1996; De Smet et al., 2013). Het ontvangt input van sensorische systemen en andere hersengebieden en integreert deze inputs om de motorische activiteit aan te passen (Doyon et al., 2003; Ito, 2006; Yuan et al., 2011). De potentiële rol van het cerebellum bij verslaving is aan de orde gesteld in een recent artikel, waarin werd voorgesteld dat het kleine bloedvat een mogelijk regulerend centrum is dat wordt beïnvloed door verslaving (Moulton et al., 2013). Literatuur heeft aangetoond dat IGD-patiënten geassocieerd zijn met groter dan normale ReHo (Liu et al., 2010; Dong et al., 2012c) en functionele connectiviteit (Ding et al., 2013) over het cerebellum. In de huidige studie werd een negatieve correlatie tussen de fALFF-waarden in het cerebellum en de ernst van IGD waargenomen (zie Figuur Figure2C2C), wat ook ondersteunt dat de abnormale spontane neuronale activiteit in het kleine hersenen gerelateerd is aan het ongepaste gedrag van IGD.

De fALFF-waarden waren hoger in superieure temporale gyrus bij IGD. Eerdere studie toonde aan dat de IGD, in vergelijking met HC, verminderde functionele connectiviteit liet zien in het temporale gebied (Ding et al., 2013). Onze vorige studie vond een afname van ReHo in de inferieure temporale gyrus, en we kunnen concluderen dat dit de resultaten zijn van een lange duur van het spelen van een spel (Dong et al., 2012c). De huidige bevindingen zijn gedeeltelijk inconsistent met eerdere studies, dus we brengen de hypothese naar voren dat verhoogde fALFF in superieure temporale gyrus mogelijk een hoger niveau van hersenactiviteit weerspiegelt dat correleert met de flexibiliteit van beweging bij IGD, maar de functie van dit gebied moet verder worden bestudeerd.

Frequentie-afhankelijke amplitudeveranderingen in IGD

De interactie-effecten tussen groepen en frequentiebanden werden waargenomen in het cerebellum, de voorste cingulate gyrus, de linguale gyrus, de middelste temporale gyrus en de middelste frontaire gyrus.

Hogere fALFF-waarden in midden-frontale Gyrus bij IGD

In de huidige studie vertoonden de IGD-deelnemers hogere fALFF-waarden in linker middenfrontgyrus bij verschillende banden. De middelste frontale gyrus speelt een belangrijke rol bij het coördineren van verschillende systemen, zoals leren en geheugen, die sterk gerelateerd zijn aan mentale operaties (Kardinaal, 2006). In een eerdere studie concludeerden we dat IGD-patiënten verbeterde synchronisatie vertonen in sensorisch-motorische coördinatie gerelateerde hersenregio's (Van Rooij et al., 2011) - voor het online spelen van games moeten spelers verschillende systemen integreren, waaronder het sensorische systeem, motorbesturing, motorcoördinaat en informatieverwerkingssysteem (Ito, 2006). De huidige bevindingen ondersteunen deze veronderstelling ook. Dit resultaat komt ook overeen met Liu's onderzoek (Liu et al., 2010), waaruit bleek dat proefpersonen met IGD een significante toename in ReHo-waarden in linker middenfrontgyrus vertoonden. Dus we trekken de conclusie dat de IGD-deelnemers hogere fALFF-waarden lieten zien in de linker middenfrontgyrus, die zou kunnen associëren met het verbeterde sensorische motorcoördinaatvermogen.

De abnormaliteit in Anterior Cingulate Gyrus in IGD

We vonden lagere fALFF in anterior cingulate Gyrus op slow-6. Het anterior cingulate-gebied is betrokken bij inhibitie, controle en conflictbewaking (Paus, 2001; Goldstein et al., 2007) en de abnormaliteiten zijn genoemd in eerdere IGD-onderzoeken (Liu et al., 2010; Moulton et al., 2013). Zoals vermeld in de inleiding, kunnen de lagere fALFF-waarden verband houden met een verminderd coördinatievermogen van langeafstands neurale activiteit. Deze aanname wordt ondersteund door studies op dit gebied: met een functionele connectiviteitsaanpak. Hong et al. (2013) gerapporteerde verminderde functionele connectiviteit tussen ACC en PFC in IAD. Jiang et al. (2011) hebben voorgesteld dat de lagere activiteiten in de ACC de abnormaal verminderde spontane neuronale activiteit in deze regio en een functionele tekort kunnen weerspiegelen. Uit andere taakgerelateerde onderzoeken is gebleken dat de IGD altijd gepaard gaat met cognitieve stoornissen, zoals cognitieve functie-deficiëntie (Dong et al., 2010, 2011b). Dus we geloven dat de afwijking in ACC gerelateerd is aan de cognitieve disfuncties van IGD.

Omgekeerd patroon in de kleine hersenen en de linguale gyrus op verschillende banden in IGD

Het is belangrijk op te merken dat de afwijkingen van spontane neurale activiteit in de IGD afhankelijk zijn van specifieke frequentiebanden, vooral in de kleine hersenen en de linguale gyrus. In vergelijking met de HC vertoonde de IGD verminderde amplitude in de lagere frequentiebanden (langzaam-4, langzaam-5, langzaam-6) en verhoogde amplitude in de hogere frequentiebanden (langzaam-2, langzaam-3) in de linguale gyrus. Integendeel, de IGD toonde verhoogde amplitude in de lagere frequentiebanden (langzaam-6) en verminderde amplitude in de hogere banden (langzaam-2, langzaam-3, langzaam-4) in het cerebellum (Figuren 2A, B). Het is gebleken dat verschillende oscillerende banden door verschillende mechanismen worden ontwikkeld en verschillende fysiologische functies hebben (Bullock, 1997; Yuan et al., 2013). Aangezien eerdere studies hebben aangetoond dat de fluctuaties in de lagere frequentie een hoger vermogen bezitten en dat de fluctuaties in de hogere frequentie een lager vermogen hebben (Baria et al., 2011; Yuan et al., 2013). De huidige bevindingen suggereren mogelijk dat de IGD het coördinerende vermogen van langeafstands neurale activiteit in het cerebellum en in de linguale gyrus heeft verbeterd. Deze veronderstelling kan worden ondersteund door een eerdere studie waarin werd gemeld dat personen met IGD een verhoogde functionele connectiviteit vertoonden in het bilaterale cerebellum (Liu et al., 2010; Ko, 2014), en een ander onderzoek heeft grijze stofdensiteitstekorten in lingualeus gyrus ontdekt die mogelijk verband houden met neurale activiteit op lange afstand (Weng et al., 2013).

Conclusie

De bevindingen in de huidige studie suggereerden dat de IGD-proefpersonen abnormale fALFF vertoonden in veel hersenregio's, waaronder het cerebellum (IGD <HC) en de superieure temporale gyrus (IGD> HC). De huidige studie kan helpen om de pathofysiologie van IGD te begrijpen en de volledige frequentie-amplitudeanalyse kan mogelijk helpen om een specifiek frequentiebereik te selecteren voor het detecteren van IGD-gerelateerde hersenactiviteiten.

Bijdragen van auteurs

XL analyseerde de gegevens, schreef de eerste versie van het manuscript; XJ heeft bijgedragen aan de analyse van gegevens, Y-FZ heeft bijgedragen aan de begeleiding van experimentele methoden en het manuscript verbeterd. GD heeft dit onderzoek ontworpen, het manuscript herzien en verbeterd. Alle auteurs hebben bijgedragen aan en hebben het definitieve manuscript goedgekeurd.

Belangenconflict verklaring

De auteurs verklaren dat het onderzoek is uitgevoerd in afwezigheid van commerciële of financiële relaties die kunnen worden beschouwd als een potentieel belangenconflict.

Dankwoord

Dit onderzoek werd ondersteund door de National Science Foundation of China (31371023). Dr. Zang wordt ondersteund door het programma "Qian Jiang Distinguished Professor".

Funding. De financiers hadden geen rol in onderzoeksontwerp, gegevensverzameling en -analyse, besluit tot publicatie of voorbereiding van het manuscript.

¹http://www.restfmri.net

²www.restfmri.net

Referenties

American Psychiatric Association (2013). American Psychiatric Association. Diagnostische en statistische handleiding voor geestelijke aandoeningen, 5th Edn. Arlington, TX: American Psychiatric Association
Baria AT, Baliki MN, Parrish T., Apkarian AV (2011). Anatomische en functionele samenstellingen van hersenen Vette oscillaties. J. Neurosci. 31 7910-7919. 10.1523 / JNEUROSCI.1296-11.2011 [PMC gratis artikel] [PubMed] [Kruis Ref]
Baard KW, Wolf EM (2001). Wijziging in de voorgestelde diagnostische criteria voor internetverslaving. Cyber Psychol. Behav. 4 377-383. 10.1089 / 109493101300210286 [PubMed] [Kruis Ref]
Biswal B., Yetkin FZ, Haughton VM, Hyde JS (1995). Functionele connectiviteit in de motorische cortex van rustende menselijke hersenen met behulp van echo-planaire MRI. Magn. Reson. Med. 34 537-541. 10.1002 / mrm.1910340409 [PubMed] [Kruis Ref]
Blaszczynski A. (2008). Commentaar: een antwoord op "Problemen met het concept van videogameverslaving": enkele casestudy voorbeelden ". Int. J. Ment. Gezondheid Addict. 6 179–181. 10.1007/s11469-007-9132-2 [Kruis Ref]
Blok JJ (2007). Prevalentie onderschat in problematisch onderzoek naar internetgebruik. CNS Spectr. 12 14-15. [PubMed]
Blok JJ (2008). Problemen voor DSM-V: internetverslaving. Am. J. Psychiatry 165 306-307. 10.1176 / appi.ajp.2007.07101556 [PubMed] [Kruis Ref]
Bluhm RL, Miller J., Lanius RA, Osuch EA, Boksman K., Neufeld RWJ, et al. (2007). Spontane laagfrequente fluctuaties in het gedurfde signaal bij schizofrene patiënten: afwijkingen in het standaardnetwerk. Schizophr. Bull. 33 1004-1012. 10.1093 / schbul / sbm052 [PMC gratis artikel] [PubMed] [Kruis Ref]
Bullock TH (1997). Signalen en signalen in het zenuwstelsel: de dynamische anatomie van elektrische activiteit is waarschijnlijk informatierijk. Proc. Natl. Acad. VS 94 1-6. [PMC gratis artikel] [PubMed]
Buzsáki G., Draguhn A. (2004). Neurale oscillaties in corticale netwerken. Wetenschap 304 1926-1929. 10.1126 / science.1099745 [PubMed] [Kruis Ref]
Kardinaal RN (2006). Neurale systemen betrokken bij vertraagde en probabilistische versterking. Neural Netw. 19 1277-1301. 10.1016 / j.neunet.2006.03.004 [PubMed] [Kruis Ref]
De Smet HJ, Paquier P., Verhoeven J., Mariën P. (2013). Het cerebellum: zijn rol in taal en gerelateerde cognitieve en affectieve functies. Brain Lang. 127 334-342. 10.1016 / j.bandl.2012.11.001 [PubMed] [Kruis Ref]
De Zeeuw CI, Hoebeek FE, Bosman LWJ, Schonewille M., Witter L., Koekkoek SK (2011). Spatiotemporele vuurpatronen in het cerebellum. Nat. Rev Neurosci. 12 327-344. 10.1038 / nrn3011 [PubMed] [Kruis Ref]
Ding W.-N., Sun J.-H., Sun Y.-W., Zhou Y., Li L., Xu J.-R., et al. (2013). Veranderde standaard netwerk rust-state functionele connectiviteit bij adolescenten met internet gaming verslaving. PLoS ONE 8: e59902 10.1371 / journal.pone.0059902 [PMC gratis artikel] [PubMed] [Kruis Ref]
Dong G., DeVito EE, Du X., Cui Z. (2012a). Verminderde remmende controle bij 'internetverslavingsstoornis': een functioneel onderzoek naar magnetische resonantie beeldvorming. Psychiatry Res. 203 153-158. 10.1016 / j.pscychresns.2012.02.001 [PMC gratis artikel] [PubMed] [Kruis Ref]
Dong G., DeVito E., Huang J., Du X. (2012b). Diffusie tensor beeldvorming onthult thalamus en posterior cingulate cortex afwijkingen in internet gaming-verslaafden. J. Psychiatr. Res. 46 1212-1216. 10.1016 / j.jpsychires.2012.05.015 [PMC gratis artikel] [PubMed] [Kruis Ref]
Dong G., Huang J., Du X. (2012c). Veranderingen in de regionale homogeniteit van de hersenactiviteit in de rusttoestand bij internetgokverslaafden. Behav. Brain Funct. 8 1–8. 10.1186/1744-9081-8-41 [PMC gratis artikel] [PubMed] [Kruis Ref]
Dong G., Huang J., Du X. (2011a). Verbeterde beloningsgevoeligheid en verminderde verliesgevoeligheid bij internetverslaafden: een fMRI-onderzoek tijdens een goktaak. J. Psychiatr. Res. 45 1525-1529. 10.1016 / j.jpsychires.2011.06.017 [PubMed] [Kruis Ref]
Dong G., Zhou H., Zhao X. (2011b). Mannelijke internetverslaafden vertonen een verminderde executieve controle: bewijs van een Stroop-taak met kleurwoorden. Neurosci. Lett. 499 114-118. 10.1016 / j.neulet.2011.05.047 [PubMed] [Kruis Ref]
Dong G., Lu Q., Zhou H., Zhao X. (2010). Impulsremming bij mensen met internetverslavingsstoornis: elektrofysiologisch bewijs van een Go / NoGo-onderzoek. Neurosci. Lett. 485 138-142. 10.1016 / j.neulet.2010.09.002 [PubMed] [Kruis Ref]
Dong G., Potenza MN (2014). Een cognitief-gedragsmodel van internetgaming-stoornis: theoretische onderbouwing en klinische implicaties. J. Psychiatr. Res. 58 7-11. 10.1016 / j.jpsychires.2014.07.005 [PMC gratis artikel] [PubMed] [Kruis Ref]
Doyon J., Penhune V., Ungerleider LG (2003). Duidelijke bijdrage van de cortico-striatale en cortico-cerebellaire systemen aan het leren van motorische vaardigheden. Neuropsychologia 41 252–262. 10.1016/S0028-3932(02)00158-6 [PubMed] [Kruis Ref]
Fitzpatrick JJ (2008). Internetverslaving: herkenning en interventies. Boog. Psychiatr. Nurs. 22 59-60. 10.1016 / j.apnu.2007.12.001 [PubMed] [Kruis Ref]
Flisher C. (2010). Ingestoken worden: een overzicht van internetverslaving. J. Paediatr. Child Health 46 557-559. 10.1111 / j.1440-1754.2010.01879.x [PubMed] [Kruis Ref]
Fowler JS, Volkow ND, Kassed CA, Chang L. (2007). Beeldvorming van het verslaafde menselijke brein. Sci. Pract. Perspect. 3 4-16. 10.1151 / spp07324 [PMC gratis artikel] [PubMed] [Kruis Ref]
Frances AJ, Widiger T. (2012). Psychiatrische diagnose: lessen uit het DSM-IV Verleden en aandachtspunten voor de DSM-5 toekomst. Annu. Rev. Clin. Psychol. 8 109-130. 10.1146 / annurev-clinpsy-032511-143102 [PubMed] [Kruis Ref]
Goldstein RZ, Tomasi D., Rajaram S., Cottone LA, Zhang L., Maloney T., et al. (2007). De rol van het voorste cingulaat en de mediale orbitofrontale cortex bij het verwerken van drugsaanvallen bij cocaïneverslaving. Neurowetenschap leerprogramma 144 1153-1159. 10.1016 / j.neuroscience.2006.11.024 [PMC gratis artikel] [PubMed] [Kruis Ref]
Grant JE, Potenza MN, Weinstein A., Gorelick DA (2010). Inleiding tot gedragsverslavingen. Am. J. Drug Alcohol Misbruik 36 233-241. 10.3109 / 00952990.2010.491884 [PMC gratis artikel] [PubMed] [Kruis Ref]
Griffiths M. (2005). Relatie tussen gokken en videogamespel: een reactie op Johansson en Gotestam. Psychol. Rep. 96 644-646. 10.2466 / pr0.96.3.644-646 [PubMed] [Kruis Ref]
Guo W., Liu F., Zhang J., Zhang Z., Yu L., Liu J., et al. (2013). Dissociatie van regionale activiteit in het standaardmodusnetwerk in de eerste episode, drugs-naïeve depressieve stoornis in rust. J. Affect. Disord. 151 1097-1101. 10.1016 / j.jad.2013.09.003 [PubMed] [Kruis Ref]
Han DH, Bolo N., Daniels MA, Arenella L., Lyoo IK, Renshaw PF (2011a). Hersenactiviteit en verlangen naar video-gameplay op internet. Compr. Psychiatrie 52 88-95. 10.1016 / j.comppsych.2010.04.004 [PMC gratis artikel] [PubMed] [Kruis Ref]
Han Y., Wang J., Zhao Z., Min B., Lu J., Li K., et al. (2011b). Frequentie-afhankelijke veranderingen in de amplitude van laagfrequente fluctuaties in amnestische milde cognitieve stoornissen: een fMRI-onderzoek in rusttoestand. NeuroImage 55 287-295. 10.1016 / j.neuroimage.2010.11.059 [PubMed] [Kruis Ref]
Han DH, Lyoo IK, Renshaw PF (2012). Differentiële regionale grijswaardenvolumes bij patiënten met online gameverslaving en professionele gamers. J. Psychiatr. Res. 46 507-515. 10.1016 / j.jpsychires.2012.01.004 [PMC gratis artikel] [PubMed] [Kruis Ref]
Hong S.-B., Kim J.-W., Choi E.-J., Kim H.-H., Suh J.-E., Kim C.-D., et al. (2013). Verminderde orbitofrontale corticale dikte bij mannelijke adolescenten met internetverslaving. Behav. Brain Funct. 9 1–5. 10.1186/1744-9081-9-11 [PMC gratis artikel] [PubMed] [Kruis Ref]
Ito M. (2006). Cerebellaire circuits als een neuronale machine. Progr. Neurobiol. 78 272-303. 10.1016 / j.pneurobio.2006.02.006 [PubMed] [Kruis Ref]
Jiang G.-H., Qiu Y.-W., Zhang X.-L., Han L.-J., Lv X.-F., Li L.-M., et al. (2011). Amplitude laagfrequente oscillatie-afwijkingen bij de heroïnegebruikers: een fMRI-onderzoek in rusttoestand. NeuroImage 57 149-154. 10.1016 / j.neuroimage.2011.04.004 [PubMed] [Kruis Ref]
Knyazev GG (2007). Motivatie, emotie en hun remmende controle weerspiegeld in hersentrillingen. Neurosci. Biobehav. Rev. 31 377-395. 10.1016 / j.neubiorev.2006.10.004 [PubMed] [Kruis Ref]
Ko C. (2014). Internet gaming disorder. Curr. Addic. Rep. 1 177-185.
Kuss DJ, Griffiths MD (2012). Internet- en gameverslaving: een systematisch literatuuroverzicht van neuroimaging-onderzoeken. Brain Sci. 2 347-374. 10.3390 / brainsci2030347 [PMC gratis artikel] [PubMed] [Kruis Ref]
Lecrubier Y., Sheehan DV, Weiller E., Amorim P., Bonora I., Harnett Sheehan K., et al. (1997). Het mini-internationale neuropsychiatrische interview (MINI). Een kort diagnostisch gestructureerd interview: betrouwbaarheid en validiteit volgens de CIDI. EUR. Psychiatrie 12 224-231.
Liu J., Gao XP, Osunde I., Li X., Zhou SK, Zheng HR, et al. (2010). Verhoogde regionale homogeniteit in internetverslavingsstoornis, een rusttoestand-functioneel onderzoek naar magnetische resonantiebeeldvorming (2009). Kin. Med. J. (Engl.) 123 1904-1908. [PubMed]
Moulton EA, Elman I., Becerra LR, Goldstein RZ, Borsook D. (2013). Het cerebellum en de verslaving: inzichten opgedaan met neuroimaging-onderzoek. Addict. Biol. 19 317-331. 10.1111 / adb.12101 [PMC gratis artikel] [PubMed] [Kruis Ref]
Pauzeer T. (2001). Primate anterior cingulate cortex: waar motorbesturing, drive en cognitie-interface. Nat. Rev Neurosci. 2 417-424. 10.1038 / 35077500 [PubMed] [Kruis Ref]
Penttonen M., Buzsáki G. (2003). Natuurlijke logaritmische relatie tussen hersenoscillatoren. Thalamus Relat. Syst. 2 145-152. 10.1017 / S1472928803000074 [Kruis Ref]
Petry NM, O'Brien CP (2013). Internet gaming disorder en de DSM-5. Addiction 108 1186-1187. 10.1111 / add.12162 [PubMed] [Kruis Ref]
Petry NM, Rehbein F., Gentile DA, Lemmens JS, Rumpf H.-J., Mößle T., et al. (2014). Een internationale consensus voor het beoordelen van internetgaming-problemen met de nieuwe DSM-5-aanpak. Addiction 109 1399-1406. 10.1111 / add.12457 [PubMed] [Kruis Ref]
Raymond JL, Lisberger SG, Mauk MD (1996). Het cerebellum: een neuronale leermachine? Wetenschap 272 1126-1131. 10.1126 / science.272.5265.1126 [PubMed] [Kruis Ref]
Stoodley CJ, Valera EM, Schmahmann JD (2012). Functionele topografie van het cerebellum voor motorische en cognitieve taken: een fMRI-onderzoek. NeuroImage 59 1560-1570. 10.1016 / j.neuroimage.2011.08.065 [PMC gratis artikel] [PubMed] [Kruis Ref]
Tao R., Huang X., Wang J. (2008). Een voorgesteld criterium voor klinische diagnose van internetverslaving. Med. J. Chin. Peoples Liberat. Leger 33 1188-1191.
Tao R., Huang X., Wang J., Zhang H., Zhang Y., Li M. (2010). Voorgestelde diagnostische criteria voor internetverslaving. Addiction 105 556-564. 10.1111 / j.1360-0443.2009.02828.x [PubMed] [Kruis Ref]
Van Rooij AJ, Schoenmakers TM, Vermulst AA, Van den Eijnden RJJM, Van de Mheen D. (2011). Online verslaving aan videogames: identificatie van verslaafde adolescente gamers. Addiction 106 205-212. 10.1111 / j.1360-0443.2010.03104.x [PubMed] [Kruis Ref]
Weinstein A., Lejoyeux M. (2015). Nieuwe ontwikkelingen op het gebied van neurobiologische en farmaco-genetische mechanismen die ten grondslag liggen aan internet- en videogameverslaving. Am. J. Addict. 24 117-125. 10.1111 / ajad.12110 [PubMed] [Kruis Ref]
Weng C.-B., Qian R.-B., Fu X.-M., Lin B., Han X.-P., Niu C.-S., et al. (2013). Grijze stof en witte stofafwijkingen bij online game-verslaving. EUR. J. Radiol. 82 1308-1312. 10.1016 / j.ejrad.2013.01.031 [PubMed] [Kruis Ref]
Xu S.-H. (2013). Internetverslaafden '. Gedragsimpulsiviteit: bewijs uit de goktaak van iowa: gedragsimpulsiviteit van internetverslaafden: bewijs van de goktaak in iowa. Acta Psychol. sinica 44 1523-1534.
Yan C., Zang Y. (2010). DPARSF: een matlab-toolbox voor "pijplijn" -gegevensanalyse van fMRI in rusttoestand. Voorkant. Syst. Neurosci. 14: 13 10.3389 / fnsys.2010.00013 [PMC gratis artikel] [PubMed] [Kruis Ref]
Young KS (1998). Internetverslaving: de opkomst van een nieuwe klinische stoornis. Cyber Psychol. Behav. 1 237–244. 10.1007/s10899-011-9287-4 [Kruis Ref]
Yu R., Chien Y.-L., Wang H.-LS, Liu C.-M., Liu C.-C., Hwang T.-J. et al. (2014). Frequentie-specifieke veranderingen in de amplitude van laagfrequente fluctuaties bij schizofrenie. Brommen. Brain Mapp. 35 627-637. 10.1002 / hbm.22203 [PubMed] [Kruis Ref]
Yuan K., Jin C., Cheng P., Yang X., Dong T., Bi Y., et al. (2013). Amplitude van laagfrequente fluctuatie-afwijkingen bij adolescenten met online gameverslaving. PLoS ONE 8: e78708 10.1371 / journal.pone.0078708 [PMC gratis artikel] [PubMed] [Kruis Ref]
Yuan K., Qin W., Wang G., Zeng F., Zhao L., Yang X., et al. (2011). Microstructuurafwijkingen bij adolescenten met een internetverslavingsstoornis. PLoS ONE 6: e20708 10.1371 / journal.pone.0020708 [PMC gratis artikel] [PubMed] [Kruis Ref]
Zang Y.-F., He Y., Zhu C.-Z., Cao Q.-J., Sui M.-Q., Liang M., et al. (2007a). Veranderde baseline hersenactiviteit bij kinderen met ADHD onthuld door functionele MRI in rusttoestand. Brain Dev. 29 83-91. 10.1016 / j.braindev.2006.07.002 [PubMed] [Kruis Ref]
Zang Y.-F., Yong H., Chao-Zhe Z., Qing-Jiu C., Man-Qiu S., Meng L., et al. (2007b). Veranderde baseline hersenactiviteit bij kinderen met ADHD onthuld door functionele MRI in rusttoestand. Brain Dev. 29 83-91. 10.1016 / j.braindev.2006.07.002 [PubMed] [Kruis Ref]
Zou Q.-H., Zhu C.-Z., Yang Y., Zuo X.-N., Lange X.-Y., Cao Q.-J., et al. (2008). Een verbeterde benadering van detectie van amplitude van laagfrequente fluctuatie (ALFF) voor fMRI in rusttoestand: fractionele ALFF. J. Neurosci. methoden 172 137-141. 10.1016 / j.jneumeth.2008.04.012 [PMC gratis artikel] [PubMed] [Kruis Ref]
Zuo X.-N., Di Martino A., Kelly C., Shehzad ZE, Gee DG, Klein DF, et al. (2010). Het oscillerende brein: complex en betrouwbaar. NeuroImage 49 1432-1445. 10.1016 / j.neuroimage.2009.09.037 [PMC gratis artikel] [PubMed] [Kruis Ref]