Schimbări dependente de frecvență în amplitudinea fluctuațiilor de frecvență joasă în tulburările de joc pe internet (2015)

Front Psychol. 2015; 6: 1471.

Publicat online 2015 Sep 28. doi:  10.3389 / fpsyg.2015.01471

PMCID: PMC4585012

 

Abstract

Studiile neuroimagistice au arătat că activitățile creierului funcțional asociate sarcinilor sunt afectate de subiecții cu tulburări de joc pe internet (IGD). Cu toate acestea, se știe puțin despre alternanțele din activitățile spontane ale creierului despre ele. Studii recente au sugerat că activitățile creierului din diferite intervale de frecvență sunt generate de diferite activități nervoase și au diferite funcții fiziologice și psihologice. Astfel, în acest studiu, ne-am propus să explorăm activitățile spontane ale creierului la subiecții IGD prin măsurarea amplitudinii fracționate a fluctuațiilor de frecvență joasă (fALFF), pentru a investiga modificările specifice ale benzii fALFF de stare de repaus. Am împărțit intervalul de frecvență în cinci benzi pe baza literaturii.

Comparând cu controalele sănătoase, grupul IGD a prezentat scăderi ale valorilor fALFF în lobul posterior al cerebelului și creșterea valorilor fALFF în gyrus temporal superior. Interacțiuni semnificative între benzile de frecvență și grupuri au fost găsite în cerebel, cingulul anterior, girusul lingual, gyrusul temporal mijlociu și girusul frontal mijlociu. Aceste regiuni ale creierului s-au dovedit a fi legate de funcția executivă și luarea deciziilor. Aceste rezultate au evidențiat modificarea activității creierului spontan al IGD, care a contribuit la înțelegerea fiziopatologiei fundamentale a IGD.

Cuvinte cheie: tulburări de joc pe internet, imagistica prin rezonanță magnetică funcțională în stare de repaus, amplitudinea fluctuațiilor de frecvență redusă

Introducere

Tulburarea de dependență de pe Internet (IAD) a fost definită ca incapacitatea individului de a controla utilizarea excesivă a internetului chiar și în fața consecințelor negative asupra aspectelor de funcționare psihologică; ; ; ). A fost propusă ca o "dependență comportamentală" în funcție de efectele sale negative asupra sănătății mentale sociale (). Cu toate acestea, se cunoaște puțin despre mecanismul IAD și nu sa format o definiție uniformă a IAD, iar Manualul de Diagnostic și Statistică 4 (DSM-4) nu a inclus această tulburare comportamentală (). Odată cu răspândirea rapidă a IAD, DSM-5 este dezvoltată pentru tulburarea jocurilor pe internet (IGD) bazată pe definiția tulburărilor de utilizare a substanțelor și a dependențelor (; ; ; ).

Există multe tipuri diferite de IAD datorită diverselor funcții ale internetului. În general, IAD constă în trei subtipuri: IGD, pornografie pe Internet și e-mail (). Având în vedere definiția dependenței, toate aceste categorii de IAD împărtășesc patru caracteristici definitorii: utilizarea excesivă, retragerea, toleranța și repercusiunile negative (; ; ). Ca forma cea mai răspândită de IAD (), IGD poate împărtăși caracteristici neuropsihologice specifice cu alte dependențe comportamentale, cum ar fi jocurile de noroc patologice (; ; ; ; ).

Numeroase studii de imagistică au investigat caracteristicile IGD utilizând diferite sarcini (; , ; ; ), dar este dificil să se compare datele obținute din diferite paradigme experimentale și să se tragă concluzii clinice utile din diferite sarcini cognitive (). Studiile fMRI în starea de repaus au arătat unele anomalii ale activării creierului în IGD (găsiți mai multe descrieri dintr-o revizuire de către . Subiecții IGD au o impulsivitate mai mare, care este un simptom tipic al dependenței de droguri; acest simptom este legat de activarea scăzută a gyrusului cingulate, care implică control cognitiv (). Un studiu fMRI a arătat, de asemenea, o omogenitate regională îmbunătățită (ReHo) în trunchiul cerebral, lobul parietal inferior, cerebelul posterior stâng și girusul frontal mijlociu care au legătură cu coordonarea senzorială-motor, care ar putea fi relevant pentru mișcarea degetului jocurilor pe internet).

Starea de repaus fMRI a fost dezvoltată ca o tehnică nouă de la studiul lui Biswal (). Ei au raportat mai întâi fluctuațiile spontane de frecvență joasă (0.01-0.08 Hz) în semnalul BOLD printre cortexul motor, concluzionând amplitudinea fluctuațiilor de joasă frecvență (ALFF) a fost un indicator neurofiziologic). Pe baza ALFF, a promovat un alt instrument pentru a descrie activitatea creierului local - amplitudinea fracționată a fluctuației de frecvență joasă (fALFF), care ar putea detecta intensitatea regională a fluctuațiilor spontane ale semnalului BOLD (; ). Recent, fALFF a fost utilizat în general în studiile pacienților cu tulburări psihice, cum ar fi depresia (), schizofrenia (), tulburare de hiperactivitate cu deficit de atenție (), IGD (), si asa mai departe. Este încă neclar dacă anomaliile activității creierului din IGD sunt legate de anumite benzi de frecvență. Este important să se detecteze fluctuațiile spontane ale creierului la o frecvență specifică mai mult decât o bandă largă de frecvențe. Există multe oscilații variate în creier, frecvențele acestora variind de la oscilații foarte lente cu perioade de zeci de secunde până la oscilații foarte rapide, cu frecvențe care depășesc frecvența 1000 Hz (). a propus o "clasă de oscilație" care conține benzile de frecvență 10 care se extind de la 0.02 la 600 Hz (). Și a investigat fALFF la patru benzi de frecvență și a constatat că oscilațiile sunt legate de procese neuronale specifice (; ). Ei au descoperit că amplitudinile oscilațiilor (0.01-0.027 Hz) la frecvență joasă au fost cele mai robuste în structurile corticale, iar frecvențele înalte au fost cele mai robuste în structurile subcortice, cum ar fi ganglionii bazali. Studiile au arătat că pacienții cu schizofrenie au avut anomalii deosebite de amplitudini ale oscilațiilor în banda de frecvență lentă-4 (). au demonstrat de asemenea că anomaliile funcției cerebrale la pacienții cu insuficiență cognitivă ușoară amnestică au expus diferite modele de activare în diferite benzi de frecvență.

În acest studiu am colectat valori fALFF ale frecvenței pe 0-0.25, inclusiv șase benzi de frecvență 0-0.01 Hz, 0.01-0.027 Hz, 0.027-0.073 Hz, 0.073-0.198 Hz și 0.198-0.25 Hz în IGD, în conformitate cu "clasele de oscilație" ale lui Buzsáki. Am încercat să comparăm valoarea fALFF între IGD și HC în diferite benzi și să abordăm două aspecte: în primul rând, dacă subiecții IGD prezintă amplitudini anormale ale FALFF atunci când se compară cu controalele sănătoase; în al doilea rând, dacă anomaliile IGD sunt asociate cu anumite benzi de frecvență.

Materiale și metode

Selecția participanților

Experimentul se conformează Codului de etică al Asociației Medicale Mondiale (Declarația de la Helsinki) și este aprobat de Comitetul de Investigații Umane al Universității Normale Zhejiang. Cincizeci și doi de studenți au fost recrutați prin anunțuri [26 IGD, controale sănătoase 26 (HC)]. Toți erau bărbați drepți. IGD și grupurile HC nu diferă semnificativ în funcție de vârstă (IGD: N = 26, 22.2 ± 3.13 ani; HC: N = 26, 22.28 ± 2.54 ani; t(50) = 0.1, p = 0.9). Din cauza proporțiilor mai mari ale IGD în rândul bărbaților, au fost incluși doar bărbații. Participanților li sa solicitat să semneze consimțământul informat și toți participanții au trecut prin interviuri psihiatrice structurate (MINI) () efectuată de un psihiatru experimentat cu un timp de administrare de aproximativ 15 min. Toți participanții au fost excluși de tulburările psihice Axis I enumerate în MINI. Toți participanții nu au îndeplinit criteriile DSM-4 pentru consumul de droguri sau dependențe, inclusiv alcoolul, deși toți participanții la IGD și HC au raportat consumul de alcool în timpul vieții. Toți participanții au fost instruiți să nu folosească nici o substanță, inclusiv cafea, ceai, în ziua scanării. Niciun participant nu a raportat daune cerebrale sau experiență anterioară cu medicamente ilicite (de exemplu, cocaină, marijuana).

Diagnosticul IGD a fost determinat pe baza scorurilor de 50 sau mai mari pe testul Online Addiction Test (). Ca dependență specială de comportament, definiția operațională și standardele de diagnostic pentru IGD sunt încă incoerente. În studiul de față, grupul IGD a fost compus din persoane care îndeplineau criteriile generale IAD (scoruri peste 50 în IAT) și au raportat că „își petreceau cea mai mare parte a timpului online jucând jocuri online (> 80%)” (; ). Scorul IAT al grupului IGD (72 ± 11.7) a fost mult mai mare decât al controalelor sănătoase [29 ± 10.4), t(50) = 14, p = 0.000].

Achizitii de date

După scanarea obișnuită a localizatorului, imaginile cu ponderi T1 au fost obținute cu o secvență de recall gradient rătăcită [TR = 240 ms; timpul ecoului (TE) = 2.46 ms; unghiul de înclinare (FA) = 90 °; câmpul vizual (FOV) = 220 ~ 220 mm2; matricea datelor = 256 ~ 256]. Apoi, imaginile funcționale de stare de repaus au fost obținute folosind o secvență de imagini ecologice (TR = 2000 ms; TE = 30 ms; FA = 90 °; FOV = 220 ~ 220 mm2; matricea datelor = 64 ~ 64) cu secțiuni axiale 33 (grosimea plăcii = 3 mm și decupajul tăișului = 1 mm, volum total = 210) într-o singură execuție de 7 min. Subiecții trebuiau să rămână în continuare și să nu se gândească la nimic în mod sistematic în timpul scanării. La sfârșitul achiziției de date, toți subiecții au confirmat că au rămas treaz în timpul întregii perioade de scanare.

Pre-procesarea datelor și calcularea fALFF

Toată prelucrarea funcțională a imaginii a fost efectuată cu Asistentul de prelucrare a datelor pentru fMRI de stare de repaus [DPARSF ()1] software. Pentru fiecare participant, primele 10 puncte de timp au fost excluse din analiza ulterioară, care este de a evita schimbările semnalului tranzitoriu înainte ca magnetizarea să atingă starea de echilibru și să permită subiecților să se obișnuiască cu mediul de scanare fMRI. Restul de volume ale creierului 200 au fost corectate pentru sincronizarea plantelor și ajustate pentru corecția mișcării capului. Numai participanții cu mișcare a capului mai mică de 1.5 mm în direcția x, y sau z și o rotație mai mică decât 2 în jurul fiecărei axe au fost incluse. Subiectele 26 HC și 26 IGD au fost valabile în studiul prezent. Apoi, toate imaginile realinizate au fost normalizate spațial și apoi au fost reamplasate cu voxel izotropic 3 mm și netede spațial (lățimea totală la jumătate maximă = 6 mm), iar tendința liniară a fost eliminată. După preprocesare, calculul fALFF a fost calculat folosind DPARSF. Pe scurt, pentru un voxel dat, seria de timp a fost mai întâi convertită în domeniul frecvenței utilizând o "transformare Fourier rapidă". Rădăcina pătrată a spectrului de putere a fost calculată și apoi măsurată pe un interval de frecvență predefinit. Această rădăcină pătrată medie a fost denumită fALFF la voxelul dat al benzilor de frecvență predefinite (). Am împărțit întreaga gamă de frecvențe (0-0.25 Hz) în cinci sub-benzi: lent-6 (0-0.01 Hz), lent-5 (0.01-0.027 Hz) 4 (0.027-0.073 Hz) și lent-3 (0.073-0.198 Hz) (2, 0.198, 0.25) și fALFF calculat pentru fiecare bandă de frecvență.

Analiza statistică

A fost efectuată o analiză variabilă a variației (ANOVA) în două direcții (grupul și frecvența) pe bază de voxel-cu-voxel cu grup (IGD și HC) ca factor inter-subiect și banda de frecvență (lent-2, lent-3, lent-4, lent-5, lent-6) ca măsuri repetate. Am calculat, de asemenea, analiza de corelație bazată pe ROI urmând efectul principal semnificativ și interacțiunea dintre severitatea IGD și valorile fALFF și am selectat valori fALFF din benzi specifice.

REZULTATE

Efectele principale ale măsurătorilor repetate în două direcții ANOVA au fost prezentate în Figura Figure11, Mese Tables11 și 22. Am folosit corecția Alphasim pentru comparațiile multiple în datele imaginilor. Corectată p <0.05 corespunde unei combinații de necorectate p <0.05 și dimensiunea clusterului> 248 mm3). Analiza de corelație bazată pe ROI a fost efectuată între valorile fALFF și severitatea IGD (scorurile IAT). Cerebelul a prezentat o corelație negativă semnificativă cu severitatea IGD (lentă-4: r = -0.487, p = 0.000; lent-5: r = -0.485, p = 0.000; vedea Figura Figure2C2C). Coordonarea ROI a fost definită de vârful de activare al clusterului supraviețuit. Raza de ROI este 4 mm, și este realizată de software-ul REST2.

FIGURA 1  

(A) Efectul principal pentru grupul de amplitudine a fluctuațiilor de joasă frecvență (ALFF). Regiuni ale creierului în care amplitudinea fracționată a fluctuațiilor de frecvență joasă (fALFF) este diferită între tulburările jocurilor de pe Internet (IGD) și controalele sănătoase. Subiecții IGD ...
Tabelul 1  

Regiuni ale creierului cu efect principal al grupului.
Tabelul 2  

Regiuni ale creierului cu efect de interacțiune între grup și frecvență.
FIGURA 2  

Valorile ALFF în girosca temporală superioară și cerebelul. Dreptunghiul roșu și albastru reprezenta subiecții IGD și controalele sănătoase, respectiv. Banda de frecvență totală (0-0.25 Hz) a fost împărțită în cinci benzi. Au fost afișați (A, B) ...

Au fost observate interacțiuni semnificative între banda de frecvență și grupul cerebelos, cingulul anterior, girusul lingual, girusul temporal mijlociu și girusul frontal mijlociu. Giroscopul frontal mijlociu a prezentat valori crescute ale amplitudinii, iar gyrusul temporal intermediar a prezentat valori ale amplitudinii scăzute în IGD. În plus, analizele bazate pe ROI au prezentat modificări dinamice ale fALFF în cerebellum și gyrus lingual, împreună cu adaptarea frecvenței (vezi Figura Figure33). În IGD, cerebelul a prezentat valori scăzute ale amplitudinii în domeniul frecvențelor mai mari (lentă-2, lent-3, lent-4) și amplitudine crescută în domeniul frecvenței mai joase (lent-6, vezi Figura Figure3A3A). Dimpotrivă, gyrusul lingual a arătat valori amplitudine crescute în domeniul frecvențelor mai mari (lent-2, lent-3) și scăderea valorilor amplitudinii în domeniul frecvențelor mai joase (lent-6, a se vedea Figura Figure3B3B). Aceste două regiuni au împărtășit un punct de tranziție în banda lentă-5 pentru modificarea amplitudinii.

FIGURA 3  

Modelul invers în cerebel și gyrus lingual la diferite benzi din IGD. Dreptunghiul roșu și albastru reprezenta subiecții IGD și controalele sănătoase, respectiv. Banda de frecvență totală (0-0.25 Hz) a fost împărțită în cinci benzi. Au fost afișate ...

Discuție

Prezentul studiu a investigat activitatea anormală a creierului spontan în IGD cu fALFF la diferite benzi de frecvență. Efectul principal al grupului a arătat că IGD a demonstrat valori mai mici ale FALFF în girosca temporală superioară și valori mai mari ale FALFF în cerebel. Am prezentat amplitudini de fluctuație BOLD în toate benzile de frecvență (0-0.25 Hz) și am găsit un model inversat al modificărilor în domeniul frecvenței în cerebellum și gyrus lingual în IGD. Aceste constatări oferă o imagine completă a analizelor fALFF în domeniul frecvenței și subliniază importanța selecției frecvenței specifice pentru detectarea tulburărilor mentale asociate anomaliilor.

FALFF diferite în Cortical între IGD și HC (Efectul principal al Grupului)

Literatura anterioară a crezut că semnalul lent-2 reflectă driftul de frecvență foarte scăzută și lentul-6 reflectă zgomotele fiziologice de înaltă frecvență; ). Analiza efectului principal al grupului sa axat pe activitatea neuronală spontană la benzi de frecvență specifice (lent-4 și lent-5) în IGD. Efectul principal al grupului a arătat că IGD a prezentat valori mai scăzute ale FALFF la lent-4 și lent-5 în cerebel. O corelație negativă între valorile fALFF în cerebel și severitatea IGD a fost găsită în studiul prezent. Cerebelul este în mod obișnuit clasificat ca o structură motorică a cărei funcție nu se limitează la coordonarea sau echilibrul mișcării și joacă, de asemenea, un rol important în procesele cognitive superioare (; ). Dovezile din studiile anatomice, fiziologice și funcționale au demonstrat că persoanele cu leziuni la nivelul cerebelului au prezentat deficiențe ale funcțiilor executive cognitive și ale memoriei de lucru (; ). Acesta primește informații de la sistemele senzoriale și alte zone ale creierului și integrează aceste intrări pentru a ajusta activitatea motorului (; ; ). Rolul potențial al cerebelului în dependență a fost abordat într-o lucrare recentă, care a sugerat că cerebelul este un potențial centru de control care este afectat de dependență (). Literatura a demonstrat că subiecții IGD sunt asociați cu ReHo mai mare decât cel normal (; ) și conectivitate funcțională () peste cerebel. În studiul de față, a fost observată o corelație negativă între valorile fALFF în cerebel și severitatea IGD (vezi Figura Figure2C2C), care susține de asemenea că activitatea neuronală spontană anormală din cerebelă este legată de comportamentul inadecvat al IGD.

Valorile fALFF au fost mai mari în gyrusul temporal superior în IGD. Studiul anterior a arătat că IGD, comparativ cu HC, a demonstrat o reducere a conectivității funcționale în zona temporală (). Studiul nostru anterior a descoperit scăderea ReHo în gyrusul temporal inferior și putem deduce că acesta ar putea fi rezultatul unei lungi durate de joc (). Constatările actuale sunt parțial incompatibile cu studiul anterior, așadar am invocat ipoteza că creșterea FALFF în gyrusul temporal superior poate reflecta un nivel mai ridicat al activității creierului corelat cu flexibilitatea mișcării în IGD, dar funcția acestei zone necesită studii suplimentare.

Schimbări de amplitudine dependente de frecvență în IGD

Efectele de interacțiune între grupuri și benzile de frecvență au fost observate în cerebel, gyrusul anterior cingulat, gyrusul lingual, gyrusul temporal mijlociu și girusul frontal mijlociu.

Valori mai ridicate ale FALFF în Gyrusul frontal mijlociu în IGD

În studiul de față, participanții IGD au prezentat valori mai mari ale FALFF în girusul frontal din mijlocul stâng la diferite benzi. Giroscul frontal mijlociu joacă un rol important în coordonarea diferitelor sisteme, cum ar fi învățarea și memoria, care este puternic legată de operațiile mentale (). Într-un studiu anterior, am concluzionat că subiecții IGD prezintă o sincronizare îmbunătățită în regiunile cerebrale asociate cu coordonarea senzorilor-motor () - jocul online necesită jucători pentru a integra mai multe sisteme, inclusiv sistemul senzorial, controlul motorului, coordonatele motorului și sistemul de procesare a informațiilor (). Constatările actuale susțin și această ipoteză. Acest rezultat este, de asemenea, în concordanță cu studiul lui Liu (), care a constatat că subiecții cu IGD au prezentat o creștere semnificativă a valorilor ReHo în girosca frontală mijlocie stângă. Așadar, tragem concluzia că participanții la IGD au arătat valori mai mari ale FALFF în gyrusul frontal din mijlocul stâng, care s-ar putea asocia cu capacitatea sporită a coordonatelor senzor-motor.

Anormalitatea în gingul anterior Cingulate în IGD

Am constatat o scădere a FALFF în Gyung-ul anterior cingulate la nivelul lent-6. Regiunea cingulată anterioară a fost implicată în monitorizarea inhibării, controlului și a conflictului (; ) și anomaliile au fost menționate în studiile anterioare privind IGD (; ). După cum sa menționat în introducere, valorile mai mici ale FALFF pot să se refere la scăderea capacității de coordonare a activității neuronale pe distanțe lungi. Această ipoteză este susținută de studii în acest domeniu: cu o abordare funcțională de conectivitate. a raportat o conectivitate funcțională redusă între ACC și PFC în IAD. au propus ca activitățile mai scăzute din ACC să reflecte activitatea neuronală spontană scăzută anormal din această regiune și un deficit funcțional. Alte studii legate de sarcini au dovedit acest punct că IGD întotdeauna însoțit de disfuncții cognitive, cum ar fi deficiența funcției cognitive (, ). Deci, noi credem că anomalia în ACC este legată de disfuncțiile cognitive ale IGD.

Modelul invers în Cerebel și Gyrusul lingual la diferite benzi din IGD

Este important de observat că anomaliile activității neuronale spontane din IGD depind de benzi de frecvență specifice, în special în cerebel și gyrus lingual. Comparând cu HC, IGD a arătat o amplitudine scăzută în benzile de frecvență inferioară (lent-4, lent-5, lent-6) și amplitudine crescută în benzile de frecvență mai ridicată (lent-2, lent-3) în gyrusul lingual. Dimpotrivă, IGD a prezentat amplitudine crescută în benzile de frecvență inferioară (lentă-6) și scăderea amplitudinii în benzile mai înalte (lent-2, lent-3, lent-4) în cerebelăcifre 2A, B). Sa constatat că diferite benzi oscilatorii sunt dezvoltate prin mecanisme diferite și au diferite funcții fiziologice (; ). Deoarece studiile anterioare au demonstrat că fluctuațiile de frecvență joasă au o putere de magnitudine mai mare, iar fluctuațiile frecvenței mai mari au o putere de magnitudine mai mică (; ). Constatările actuale ar putea sugera că IGD au crescut capacitatea de coordonare a activității neurale pe distanțe lungi în cerebel și în gyrusul lingual. Această ipoteză poate fi susținută de un studiu anterior care a raportat că subiecții cu IGD au prezentat o conectivitate funcțională crescută în cerebelul bilateral (; ), iar un alt studiu a detectat deficitele de densitate a substanței gri în gyrusul lingual care se poate referi la activitatea neuronală la distanță ().

Concluzie

Constatările din prezentul studiu au sugerat că subiecții IGD au prezentat FALFF anormal în multe regiuni ale creierului, inclusiv cerebelul (IGD <HC) și girusul temporal superior (IGD> HC). Prezentul studiu poate ajuta la înțelegerea fiziopatologiei IGD, iar analiza amplitudinii cu frecvență completă poate ajuta la selectarea intervalului de frecvență specific pentru detectarea activităților cerebrale legate de IGD.

Contribuțiile autorului

XL a analizat datele, a scris primul proiect al manuscrisului; XJ a contribuit la analiza datelor, Y-FZ a contribuit la îndrumarea metodelor experimentale și a îmbunătățit manuscrisul. GD a conceput această cercetare, a revizuit și a îmbunătățit manuscrisul. Toți autori au contribuit și au aprobat manuscrisul final.

Declarația privind conflictul de interese

Autorii declară că cercetarea a fost efectuată în absența oricăror relații comerciale sau financiare care ar putea fi interpretate ca un potențial conflict de interese.

recunoasteri

Această cercetare a fost susținută de Fundația Națională de Științe a Chinei (31371023). Dr. Zang este susținut de programul "Qian Jiang Distinguished Professor".

 

Finanțarea. Finanțatorii nu au avut niciun rol în proiectarea studiului, colectarea și analiza datelor, decizia de a publica sau pregătirea manuscrisului.

 

Referinte

  • Asociația Americană de Psihiatrie (2013). Asociația Americană de Psihiatrie. Manualul Diagnostic și Statistic al Tulburărilor Mentale, 5th Edn. Arlington, TX: Asociația Americană de Psihiatrie
  • Baria AT, Baliki MN, Parrish T., Apkarian AV (2011). Ansambluri anatomice și funcționale ale oscilațiilor BOLD ale creierului. J. Neurosci. 31 7910-7919. 10.1523 / JNEUROSCI.1296-11.2011 [Articol gratuit PMC] [PubMed] [Cross Ref]
  • Beard KW, Wolf EM (2001). Modificarea criteriilor de diagnostic propuse pentru dependența de internet. Cyber ​​Psychol. Behav. 4 377-383. 10.1089 / 109493101300210286 [PubMed] [Cross Ref]
  • Biswal B., Yetkin FZ, Haughton VM, Hyde JS (1995). Conectivitate funcțională în cortexul motor al creierului uman în repaus folosind echo-planar RMN. Magn. Reson. Med. 34 537-541. 10.1002 / mrm.1910340409 [PubMed] [Cross Ref]
  • Blaszczynski A. (2008). Comentariu: un răspuns la "Probleme cu conceptul de joc video" dependență ": unele exemple de studiu de caz". Int. J. Ment. Sănătate Addict. 6 179–181. 10.1007/s11469-007-9132-2 [Cross Ref]
  • Blocați JJ (2007). Prevalența a fost subestimată în studiul problematic privind utilizarea internetului. CNS Spectr. 12 14-15. [PubMed]
  • Blocați JJ (2008). Probleme pentru DSM-V: dependența de internet. A.m. J. Psychiatry 165 306-307. 10.1176 / appi.ajp.2007.07101556 [PubMed] [Cross Ref]
  • Bluhm RL, Miller J., Lanius RA, Osuch EA, Boksman K., Neufeld RWJ, și colab. (2007). Frecvențe spontane de joasă frecvență în semnalul îndrăzneț la pacienții schizofrenici: anomalii în rețeaua implicită. Schizophr. Taur. 33 1004-1012. 10.1093 / schbul / sbm052 [Articol gratuit PMC] [PubMed] [Cross Ref]
  • Bullock TH (1997). Semnalele și semnele din sistemul nervos: anatomia dinamică a activității electrice este probabil bogată în informații. Proc. Natl. Acad. Sci. Statele Unite ale Americii 94 1-6. [Articol gratuit PMC] [PubMed]
  • Buzsáki G., Draguhn A. (2004). Frecvențe neuronale în rețelele corticale. Ştiinţă 304 1926-1929. 10.1126 / science.1099745 [PubMed] [Cross Ref]
  • Cardinalul RN (2006). Sisteme neuronale implicate în armarea întârziată și probabilistică. Neural Netw. 19 1277-1301. 10.1016 / j.neunet.2006.03.004 [PubMed] [Cross Ref]
  • De Smet HJ, Paquier P., Verhoeven J., Marien P. (2013). Cerebelul: rolul său în limbaj și funcțiile cognitive și afective asociate. Brain Lang. 127 334-342. 10.1016 / j.bandl.2012.11.001 [PubMed] [Cross Ref]
  • De Zeeuw CI, Hoebeek FE, Bosman LWJ, Schonewille M., Witter L., Koekkoek SK (2011). Spatiotemporale modele de ardere în cerebel. Nat. Rev. Neurosci. 12 327-344. 10.1038 / nrn3011 [PubMed] [Cross Ref]
  • Ding W.-N., Sun J.-H., Sun Y.-W., Zhou Y., Li L., Xu J.-R., și colab. (2013). Conectarea funcțională prestabilită a rețelei prestabilite a rețelei la adolescenții cu dependență de jocuri pe internet. PLoS ONE 8: e59902 10.1371 / journal.pone.0059902 [Articol gratuit PMC] [PubMed] [Cross Ref]
  • Dong G., DeVito EE, Du X., Cui Z. (2012a). Controlul inhibitiv al depresiei în "tulburarea dependenței de internet": un studiu de imagistică prin rezonanță magnetică funcțională. Psychiatry Res. 203 153-158. 10.1016 / j.pscychresns.2012.02.001 [Articol gratuit PMC] [PubMed] [Cross Ref]
  • Dong G., DeVito E., Huang J., Du X. (2012b). Imagistica tensorului difuziei relevă anomaliile talamusului și ale cortexului cingular posterior în dependența de jocurile de noroc pe internet. J. Psychiatr. Res. 46 1212-1216. 10.1016 / j.jpsychires.2012.05.015 [Articol gratuit PMC] [PubMed] [Cross Ref]
  • Dong G., Huang J., Du X. (2012c). Modificări în omogenitatea regională a activității creierului de odihnă în dependență de jocurile de noroc pe internet. Behav. Brain Funct. 8 1–8. 10.1186/1744-9081-8-41 [Articol gratuit PMC] [PubMed] [Cross Ref]
  • Dong G., Huang J., Du X. (2011a). Îmbunătățirea sensibilității la recompense și scăderea sensibilității la pierderi la persoanele dependente de Internet: un studiu fMRI în timpul unei sarcini de ghicit. J. Psychiatr. Res. 45 1525-1529. 10.1016 / j.jpsychires.2011.06.017 [PubMed] [Cross Ref]
  • Dong G., Zhou H., Zhao X. (2011b). Indivizii de sex masculin afișează capacitatea de control defectuos: dovezi de la o sarcină Stroop de culoare. Neurosci. Lett. 499 114-118. 10.1016 / j.neulet.2011.05.047 [PubMed] [Cross Ref]
  • Dong G., Lu Q., Zhou H., Zhao X. (2010). Implicarea impulsului la persoanele cu tulburare de dependență de Internet: dovezi electrofiziologice dintr-un studiu Go / NoGo. Neurosci. Lett. 485 138-142. 10.1016 / j.neulet.2010.09.002 [PubMed] [Cross Ref]
  • Dong G., Potenza MN (2014). Un model cognitiv-comportamental al tulburărilor jocurilor de pe Internet: fundamentele teoretice și implicațiile clinice. J. Psychiatr. Res. 58 7-11. 10.1016 / j.jpsychires.2014.07.005 [Articol gratuit PMC] [PubMed] [Cross Ref]
  • Doyon J., Penhune V., Ungerleider LG (2003). Contribuția deosebită a sistemelor cortico-striatale și cortico-cerebeloase la învățarea cu abilități motorii. Neuropsychologia 41 252–262. 10.1016/S0028-3932(02)00158-6 [PubMed] [Cross Ref]
  • Fitzpatrick JJ (2008). Dependența de Internet: recunoașterea și intervențiile. Arc. Psychiatr. Nurs. 22 59-60. 10.1016 / j.apnu.2007.12.001 [PubMed] [Cross Ref]
  • Flisher C. (2010). Se conectează: o prezentare generală a dependenței de internet. J. Paediatr. Sănătatea copilului 46 557-559. 10.1111 / j.1440-1754.2010.01879.x [PubMed] [Cross Ref]
  • Fowler JS, Volkow ND, Kassed CA, Chang L. (2007). Imaginați creierul uman dependent. Sci. Pract. Perspect. 3 4-16. 10.1151 / spp07324 [Articol gratuit PMC] [PubMed] [Cross Ref]
  • Frances AJ, Widiger T. (2012). Diagnosticul psihiatric: lecții din trecutul DSM-IV și precauții pentru viitorul DSM-5. Annu. Rev. Clin. Psychol. 8 109-130. 10.1146 / anurev-clinpsy-032511-143102 [PubMed] [Cross Ref]
  • Goldstein RZ, Tomasi D., Rajaram S., Cottone LA, Zhang L., Maloney T., și colab. (2007). Rolul cortexului cingulat anterior și cortexul orbitofrontal medial în procesarea drogurilor în dependența de cocaină. Neuroştiinţe 144 1153-1159. 10.1016 / j.neuroscience.2006.11.024 [Articol gratuit PMC] [PubMed] [Cross Ref]
  • Grant JE, Potenza MN, Weinstein A., Gorelick DA (2010). Introducere în dependențele de comportament. A.m. J. Abuzul de alcool de droguri 36 233-241. 10.3109 / 00952990.2010.491884 [Articol gratuit PMC] [PubMed] [Cross Ref]
  • Griffiths M. (2005). Relația dintre jocurile de noroc și jocurile video: un răspuns la Johansson și Gotestam. Psychol. Reprezentant. 96 644-646. 10.2466 / pr0.96.3.644-646 [PubMed] [Cross Ref]
  • Guo W., Liu F., Zhang J., Zhang Z., Yu L., Liu J., și colab. (2013). Disocierea activității regionale în rețeaua de mod implicit în prima episodă, tulburare depresivă majora la naștere, în stare de repaus. J. Affect. Dizord. 151 1097-1101. 10.1016 / j.jad.2013.09.003 [PubMed] [Cross Ref]
  • Han DH, Bolo N., Daniels MA, Arenella L., Lyoo IK, Renshaw PF (2011a). Activitatea creierului și dorința de joc video pe internet. Compr. Psihiatrie 52 88-95. 10.1016 / j.comppsych.2010.04.004 [Articol gratuit PMC] [PubMed] [Cross Ref]
  • Han Y., Wang J., Zhao Z., Min B., Lu J., Li K., și colab. (2011b). Modificări dependente de frecvență în amplitudinea fluctuațiilor de frecvență joasă în tulburări cognitive ușoare amnestice: un studiu de stare de repaus fMRI. Neuroimage 55 287-295. 10.1016 / j.neuroimage.2010.11.059 [PubMed] [Cross Ref]
  • Han DH, Lyoo IK, Renshaw PF (2012). Diferențial volume regionale de materie cenușie la pacienții cu dependență de joc on-line și gameri profesioniști. J. Psychiatr. Res. 46 507-515. 10.1016 / j.jpsychires.2012.01.004 [Articol gratuit PMC] [PubMed] [Cross Ref]
  • Hong S.-B., Kim J.-W., Choi E.-J., Kim H.-H., Suh J.-E., Kim C.-D., și colab. (2013). Reducerea grosimii corticale orbitofrontale la adolescenții de sex masculin cu dependență de internet. Behav. Brain Funct. 9 1–5. 10.1186/1744-9081-9-11 [Articol gratuit PMC] [PubMed] [Cross Ref]
  • Ito M. (2006). Circuitele cerebellar ca mașină neuronală. Progr. Neurobiol. 78 272-303. 10.1016 / j.pneurobio.2006.02.006 [PubMed] [Cross Ref]
  • Jiang G.H., Qiu Y.-W., Zhang X.-L., Han L.-J., Lv X.-F., Li L.-M., și colab. (2011). Amplitudine anomalii ale oscilațiilor de joasă frecvență la utilizatorii de heroină: un studiu de stare de odihnă fMRI. Neuroimage 57 149-154. 10.1016 / j.neuroimage.2011.04.004 [PubMed] [Cross Ref]
  • Knyazev GG (2007). Motivația, emoția și controlul inhibitor au oglindit în oscilațiile creierului. Neurosci. Biobehav. Rev. 31 377-395. 10.1016 / j.neubiorev.2006.10.004 [PubMed] [Cross Ref]
  • Ko C. (2014). Tulburare de joc pe internet. Curr. Addic. Reprezentant. 1 177-185.
  • Kuss DJ, Griffiths MD (2012). Internet și dependența de jocuri: o analiză sistematică a literaturii de specialitate a studiilor de neuroimagizare. Brain Sci. 2 347-374. 10.3390 / brainsci2030347 [Articol gratuit PMC] [PubMed] [Cross Ref]
  • Lecrubier Y., Sheehan DV, Weiller E., Amorim P., Bonora I., Harnett Sheehan K., și colab. (1997). Mini-interviu internațional neuropsihiatric (MINI). Un scurt interviu structurat de diagnostic: fiabilitate și validitate în conformitate cu CIDI. Euro. Psihiatrie 12 224-231.
  • Liu J., Gao XP, Osunde I., Li X., Zhou SK, Zheng HR, și colab. (2010). O omogenitate regională crescută în tulburarea dependenței de internet, un studiu de rezonanță magnetică funcțională de rezonanță magnetică (2009). Bărbie. Med. J. (Engl.) 123 1904-1908. [PubMed]
  • Moulton EA, Elman I., Becerra LR, Goldstein RZ, Borsook D. (2013). Cerebelul și dependența: perspective obținute în urma cercetărilor neuroimagistice. Addict. Biol. 19 317-331. 10.1111 / adb.12101 [Articol gratuit PMC] [PubMed] [Cross Ref]
  • Paus T. (2001). Primul cortex cingulate anterior: în cazul în care motorul de control, unitate și interfață cogniție. Nat. Rev. Neurosci. 2 417-424. 10.1038 / 35077500 [PubMed] [Cross Ref]
  • Penttonen M., Buzsáki G. (2003). Relația logaritmică naturală între oscilatoarele creierului. Thalamus Relat. Syst. 2 145-152. 10.1017 / S1472928803000074 [Cross Ref]
  • Petry NM, O'Brien CP (2013). Tulburări de joc pe Internet și DSM-5. Dependenta 108 1186-1187. 10.1111 / add.12162 [PubMed] [Cross Ref]
  • Petry NM, Rehbein F., Gentile DA, Lemmens JS, Rumpf H.-J., Mößle T., și colab. (2014). Un consens internațional pentru evaluarea dezordinii jocurilor pe internet utilizând noua abordare DSM-5. Dependenta 109 1399-1406. 10.1111 / add.12457 [PubMed] [Cross Ref]
  • Raymond JL, Lisberger SG, Mauk MD (1996). Cerebelul: o mașină de învățare neuronală? Ştiinţă 272 1126-1131. 10.1126 / science.272.5265.1126 [PubMed] [Cross Ref]
  • Stoodley CJ, Valera EM, Schmahmann JD (2012). Topografia funcțională a cerebelului pentru sarcini motorii și cognitive: un studiu fMRI. Neuroimage 59 1560-1570. 10.1016 / j.neuroimage.2011.08.065 [Articol gratuit PMC] [PubMed] [Cross Ref]
  • Tao R., Huang X., Wang J. (2008). Un criteriu propus pentru diagnosticul clinic al dependenței de internet. Med. J. Chin. Poporului Liberat. Armată 33 1188-1191.
  • Tao R., Huang X., Wang J., Zhang H., Zhang Y., Li M. (2010). Criterii de diagnostic propuse pentru dependența de internet. Dependenta 105 556-564. 10.1111 / j.1360-0443.2009.02828.x [PubMed] [Cross Ref]
  • Van Rooij AJ, Schoenmakers TM, Vermulst AA, Van den Eijnden RJJM, Van de Mheen D. (2011). Joc online de dependență de jocuri: identificarea dependenților de adolescenți. Dependenta 106 205-212. 10.1111 / j.1360-0443.2010.03104.x [PubMed] [Cross Ref]
  • Weinstein A., Lejoyeux M. (2015). Noi evoluții asupra mecanismelor neurobiologice și farmacogenetice care stau la baza dependenței de internet și a jocurilor video. A.m. J. Addict. 24 117-125. 10.1111 / ajad.12110 [PubMed] [Cross Ref]
  • Weng C.-B., Qian R.-B., Fu X.-M., Lin B., Han X.-P., Niu C.-S., și colab. (2013). Materialul gri și anomaliile legate de materia albă în dependența de jocuri online. Euro. J. Radiol. 82 1308-1312. 10.1016 / j.ejrad.2013.01.031 [PubMed] [Cross Ref]
  • Xu S.-H. (2013). Dependenți de internet ". Impulsivitatea comportamentului: dovezi de la sarcina de joc pentru iowa: impulsivitatea comportamentului dependenței de internet: dovezi din sarcina de a juca iowa. Acta Psychol. Sinica 44 1523-1534.
  • Yan C., Zang Y. (2010). DPARSF: un set de instrumente MATLAB pentru analiza datelor "conductei" de fMRI de stare de repaus. Față. Syst. Neurosci. 14: 13 10.3389 / fnsys.2010.00013 [Articol gratuit PMC] [PubMed] [Cross Ref]
  • Young KS (1998). Dependența de Internet: apariția unei noi tulburări clinice. Cyber ​​Psychol. Behav. 1 237–244. 10.1007/s10899-011-9287-4 [Cross Ref]
  • Yu R., Chien Y.-L., Wang H.-LS, Liu C.-M., Liu C.-C., Hwang T.-J., și colab. (2014). Frecvență-modificări specifice în amplitudinea fluctuațiilor de joasă frecvență în schizofrenie. Zumzet. Brain Mapp. 35 627-637. 10.1002 / hbm.22203 [PubMed] [Cross Ref]
  • Yuan K., Jin C., Cheng P., Yang X., Dong T., Bi Y., și colab. (2013). Amplitudinea anomaliilor de fluctuație de frecvență joasă la adolescenții cu dependență de jocuri online. PLoS ONE 8: e78708 10.1371 / journal.pone.0078708 [Articol gratuit PMC] [PubMed] [Cross Ref]
  • Yuan K., Qin W., Wang G., Zeng F., Zhao L., Yang X., și colab. (2011). Anomalii microstructurale la adolescenți cu tulburări de dependență de internet. PLoS ONE 6: e20708 10.1371 / journal.pone.0020708 [Articol gratuit PMC] [PubMed] [Cross Ref]
  • Zang Y.-F., He Y., Zhu C.-Z., Cao Q.-J., Sui M.-Q., Liang M., și colab. (2007a). Activitate modificată a creierului de bază la copiii cu ADHD a fost evidențiată prin RMN funcțional în stare de repaus. Brain Dev. 29 83-91. 10.1016 / j.braindev.2006.07.002 [PubMed] [Cross Ref]
  • Zang Y.-F., Yong H., Chao-Zhe Z., Qing-Jiu C., Man-Qiu S., Meng L., și colab. (2007b). Activitate modificată a creierului de bază la copiii cu ADHD a fost evidențiată prin RMN funcțional în stare de repaus. Brain Dev. 29 83-91. 10.1016 / j.braindev.2006.07.002 [PubMed] [Cross Ref]
  • Zou Q.-H., Zhu C.-Z., Yang Y., Zuo X.-N., Long X.Y., Cao Q.-J., și colab. (2008). O abordare îmbunătățită a detecției amplitudinii fluctuației de joasă frecvență (ALFF) pentru fMRI de stare de repaus: ALFF fracțional. J. Neurosci. metode 172 137-141. 10.1016 / j.jneumeth.2008.04.012 [Articol gratuit PMC] [PubMed] [Cross Ref]
  • Zuo X.-N., Di Martino A., Kelly C., Shehzad ZE, Gee DG, Klein DF, și colab. (2010). Creierul oscilant: complex și fiabil. Neuroimage 49 1432-1445. 10.1016 / j.neuroimage.2009.09.037 [Articol gratuit PMC] [PubMed] [Cross Ref]