Неравномерная функциональная связь между сетью исполнительного контроля и сетью вознаграждения объясняет поведение, связанное с онлайн-игрой в расстройстве интернет-игр (2015)

Guangheng Dong,^a,1 Сяо Лин,¹ Янбо Ху,² Чуньмин Се,³ и Xiaoxia Du⁴

Информация об авторе ► Примечания к статьям ► Информация об авторских правах и лицензии ►

Литература показывает, что у субъектов с расстройством интернет-игр (IGD) наблюдается нарушение исполнительного контроля и повышенная чувствительность к вознаграждению, чем у здоровых людей. Однако остается неизвестным, как эти две сети совместно влияют на процесс оценки и стимулируют стремление субъектов IGD к онлайн-играм. Тридцать пять IGD и 36 здоровых контролей прошли сканирование в состоянии покоя на МРТ-сканере. Функциональная связность (FC) была исследована в начальных регионах контрольной и наградной сети соответственно. Nucleus accumbens (NAcc) был выбран в качестве узла для поиска взаимодействий между этими двумя сетями. Субъекты IGD показывают снижение FC в сети исполнительного контроля и увеличение FC в сети вознаграждения по сравнению со здоровыми контрольными группами. При изучении корреляций между NAcc и сетями исполнительного контроля / вознаграждения, связь между NAcc - сетью исполнительного управления отрицательно связана со связью между NAcc - сетью вознаграждения. Изменения (уменьшение / увеличение) синхронности мозга субъектов IGD в сетях управления / вознаграждения предполагают неэффективную / чрезмерную обработку в нейронных схемах, лежащих в основе этих процессов. Обратная пропорция между сетью управления и сетью вознаграждения в IGD предполагает, что нарушения в исполнительном контроле приводят к неэффективному подавлению повышенной тяги к чрезмерной онлайн-игре. Это может пролить свет на механистическое понимание IGD.

Выбор участника

Эксперимент соответствует Кодексу этики Всемирной медицинской ассоциации (Хельсинкская декларация). Комитет по исследованиям человека при педагогическом университете Чжэцзяна одобрил это исследование. Методы были выполнены в соответствии с утвержденными руководящими принципами. Участники были студентами университета и были приняты на работу через рекламу. Участниками были правши (35 IGA, здоровые контроли 36 (HC)). Группы IGD и HC существенно не различались по возрасту (среднее IGA = 22.21, SD = 3.08 лет; среднее HC = 22.81, SD = 2.36 лет; t = 0.69, p = 0.49). Только мужчины были включены из-за более высокой распространенности IGD у мужчин, чем у женщин. Все участники предоставили письменное информированное согласие и структурированные психиатрические интервью (MINI)³³ это выполняется опытным психиатром, на что требуется примерно 15 минут. Все участники не имели психических расстройств оси I, перечисленных в MINI. Мы дополнительно оценили «депрессию» с помощью опросника депрессии Бека.³⁴ и были включены только участники, набравшие меньше 5. Все участники были проинструктированы не употреблять никаких веществ, вызывающих злоупотребление, включая напитки с кофеином, в день сканирования. Ни один из участников не сообщал о предыдущем употреблении запрещенных наркотиков (например, кокаина, марихуаны).

Расстройство интернет-зависимости было определено на основе онлайн-теста Янга (IAT).³⁵ оценка от 50 и выше. IAT Янга состоит из 20 пунктов с разных точек зрения на использование Интернета, включая психологическую зависимость, компульсивное использование, абстинентность, проблемы в школе или на работе, сон, семью или тайм-менеджмент.³⁵, IAT доказал свою эффективность и надежность при классификации IAD^36,37, Для каждого элемента выбирается градуированный ответ от 1 = «Редко» до 5 = «Всегда» или «Не применяется». Результаты по 50 указывают на случайные или частые проблемы, связанные с Интернетом) (www.netaddiction.com). При выборе субъектов IGD мы добавили дополнительный критерий для установленных Янгом показателей IAT: «вы проводите ___% своего онлайн-времени, играя в онлайн-игры» (> 80%).

Сканирование данных о состоянии покоя

Сканирование было выполнено в центре МРТ Восточно-Китайского педагогического университета. Данные МРТ получали с помощью сканера Siemens Trio 3T (Siemens, Эрланген, Германия). «Состояние покоя» было определено как отсутствие конкретной когнитивной задачи во время сканирования фМРТ в нашей задаче. От участников требовалось сохранять неподвижность, закрывать глаза, бодрствовать и не думать ни о чем систематически.^38,39, Чтобы свести к минимуму движение головы, участники лежат на спине, плотно закрепив голову ремнем и пенопластовыми прокладками. Функциональные изображения в состоянии покоя были получены с использованием последовательности EPI (эхопланарная визуализация). Параметры сканирования следующие: чередование, время повторения = 2000 мс, осевые срезы 33, толщина = 3.0 мм, разрешение в плоскости = 64 * 64, время эха = 30 мс, угол поворота = 90, поле зрения = 240 * 240 мм, объемы 210 (мин. 7). Структурные изображения были собраны с использованием взвешенной по T1 3D испорченной градиентно-вызванной последовательности и были получены с охватом всего мозга (срезы 176, время повторения = 1700 мс, время эха TE = 2.26 мс, толщина среза = 1.0 мм, пропуск = 0 мм , угол поворота = 90 °, поле зрения = 240 * 240 мм, разрешение в плоскости = 256 * 256).

Предварительная обработка данных

Данные покоя были выполнены с использованием REST и DPARSF (http://restfmri.org)⁴⁰, Предварительная обработка состояла из удаления первых временных точек 10 (из-за равновесия сигнала и для того, чтобы участники могли адаптироваться к шуму сканирования), физиологической коррекции, синхронизации срезов, регистрации объема и коррекции движения головы. Возможное загрязнение от нескольких неприятных сигналов, включая сигнал белого вещества, спинномозговую жидкость, общий сигнал и шесть векторов движения, было регрессировано. Временные ряды изображений каждого субъекта были скорректированы с использованием метода наименьших квадратов и шестипараметрического (твердого тела) линейного преобразования.⁴¹. Индивидуальное структурное изображение было совмещено со средним функциональным изображением после коррекции движения с использованием линейного преобразования. Функциональные объемы с поправкой на движение были пространственно нормализованы к пространству MNI (Монреальского неврологического института) и повторно дискретизированы до 3-мм изотропных вокселей с использованием параметров нормализации, оцененных во время унифицированной сегментации. Дальнейшая предварительная обработка включает (1) полосовую фильтрацию между 0.01 и 0.08 Гц; (2) Чтобы оценить функциональную связность, мы сначала рассчитали коэффициент корреляции Пирсона между временными изменениями средней интенсивности сигнала для каждой пары областей интереса (ROI). К каждой корреляционной карте применялось преобразование Фишера для получения приблизительно нормального распределения значений функциональной связности и, соответственно, для применения параметрической статистики.

Выбор ROI в отдыхе

Семена были выбраны как априори на основе опубликованной литературы, а не для того, чтобы вывести области семян из задач, чтобы избежать предвзятости и повысить обобщаемость результатов. Для контрольной сети семена были определены на основе недавнего исследования ФК с использованием данных от молодых людей 1000⁴² Предполагается, что лобно-теменная сеть контроля включает шесть областей мозга. Они расположены в лобной и теменной области головного мозга (найти подробные координаты от Рисунок 1). Мы использовали симметричные координаты, чтобы выбрать семена из правого полушария.

 

Рисунок 1

РИ, выбранные в исследовании.

Что касается сети оценки вознаграждения, множество исследований показали, что орбитофронтальный стриальный контур поддерживает преобразование разнородных типов будущих вознаграждений во внутреннюю валюту.^18,20,21, Этот контур включает в себя вентральный стриатум, дорсальный стриатум и орбитофронтальный контур. Помимо этого, предыдущие исследования также показали, что сеть миндалины является ключевым регионом, который лежит в основе оценки вознаграждения.⁴³, Таким образом, в этом исследовании мы также включили миндалины в сеть вознаграждений. Поскольку стриатум, миндалина - это относительно небольшие области мозга, мы выбрали весь регион в качестве семян. Миндалина была извлечена из подкоркового атласа Гарварда-Оксфорда; стриатум отбирали с помощью оксфорд-стриатум-атлас. Для OFC семена были определены на основе мета-анализа^44,45, что предполагает наличие двух отдельных боковых функциональных подсекторов OFC, один из которых участвует в независимых от мотивации представлениях подкрепителей (-23, 30, -12 и 16, 29, -13), а другой - в оценке карателей, ведущих к изменению поведения (-32 , 40, -11 и 33, 39, -11). Увидеть Рисунок 1.

Связи между семенами, которые мы выбрали выше, могут только предоставить различия на уровне группы и отдельно показать внутренние связи внутри сети управления и сети вознаграждения. Чтобы найти взаимодействия между этими двумя сетями для отдельных субъектов и то, как они совместно влияют на поведение, нам нужен «узел», который соединяется с обеими сетями. В этом исследовании мы выбрали регион прилежащего ядра (NAcc) в качестве соединительного узла или «зародышевого» региона для связи между сетями контроля и вознаграждения, поскольку NAcc играет важную роль в развитии зависимости.⁴⁶и оказались ценным связующим узлом в исследованиях зависимости²¹, NAcc также были извлечены из подкоркового атласа Гарварда-Оксфорда.

Расчет функциональной связности

Для каждого ROI был получен репрезентативный временной ход BOLD путем усреднения сигнала всех вокселей в пределах ROI. Литература по функциональным сетям показала наличие разделяемых компонентов правого и левого полушария.^47,48,49, Таким образом, в этом исследовании мы сначала рассчитали среднее значение FC для левых и правых ROI сетей управления / вознаграждения отдельно. Затем мы взяли среднее значение этих двух FC в качестве всего индекса FC. Корреляция между NAcc и премиальной / премиальной сетью была рассчитана следующим образом: мы рассчитали среднее значение FC между NAcc и ROI контрольной / поощрительной сети в том же полушарии. Затем мы взяли среднее значение этих полушарийных ФК в качестве общего индекса ФК.

Разница FC в управляющей сети между IGD и HC

Рисунок 2 показывает ФК в сети управления в IGD и HC. FC в контрольной сети в HC значительно выше, чем в IGD, как на уровне всего мозга, так и на уровне полушария (HC незначительно значительнее, чем IGD в FC в левой контрольной сети).

 

Рисунок 2

Составные показатели ФК контрольной сети в группах IGD и HC в разных сравнениях: весь мозг (слева), левое полушарие (в центре) и правое полушарие (справа).

FC разница в сети вознаграждений между IGD и HC

Рисунок 3 показывает FC в сети вознаграждений в IGD и HC. FC в сети вознаграждений IGD незначительно выше, чем у HC в целом мозге (p = 0.060) и левое полушарие (p = 0.061). Несмотря на то, что в правом полушарии IGD демонстрирует более высокий уровень FC, чем HC, он не достигает статистической значимости (p = 0.112).

 

Рисунок 3

Составные показатели ФК сети вознаграждений в группах IGD и HC в различных сравнениях: весь мозг (слева), левое полушарие (в середине) и правое полушарие (справа).

Взаимодействие между сетью управления и сетью вознаграждений

Мы рассчитали взаимодействие между контрольной сетью и сетью вознаграждений на уровне всего мозга и полушария. Первый ряд рис. 4 показывает связь между контрольной сетью и сетью вознаграждений в целом мозге у всех субъектов (слева) и в группах (справа). Мы можем обнаружить, что ФК в сети контроля отрицательно коррелирует с сетью вознаграждений во всех группах субъектов. Цифры во втором ряду показывают, что сеть управления обратно коррелирует с сетью вознаграждений в левом полушарии. Тем не менее, в правом полушарии (третий ряд), хотя они показывают отрицательные тенденции, все эти корреляции не достигают статистической значимости (Это может быть связано с тем, что все ROI контрольной сети были определены в левом полушарии. ROI в правом полушарии были выбраны в соответствии с левое полушарие симметрично). В четвертом ряду показаны межполушарные взаимодействия между сетью управления и сетью вознаграждений. Мы также можем найти отрицательную корреляцию между сетью управления и сетью вознаграждений. Возьмем все, хотя некоторые из этих корреляций не достигают статистической значимости, мы все же можем сделать вывод, что сеть контроля отрицательно связана с сетью вознаграждений.

 

Рисунок 4

Взаимосвязь между контрольной сетью и индексами премиальной сети у всех субъектов (слева), IGD (в центре) и групп HC (справа) соответственно.

Более низкая синхронизация сети управления и более высокая синхронизация сети вознаграждения в предметах IGD

В этом исследовании мы наблюдали снижение синхронности сети исполнительного контроля субъектов IGD по сравнению с сетью HC. Модель временного связывания предполагает, что синхронизация сигналов мозга между областями мозга имеет решающее значение для облегчения нейронных коммуникаций³¹. Таким образом, пониженная синхронность в сети управления может указывать на то, что длительная онлайн-игра субъектов IGD нарушила их исполнительную систему управления. Предыдущие исследования показали, что FC в конкретной сети может быть предиктором соответствующих поведенческих характеристик.^30,50,51, Основанные на задачах исследования МРТ также продемонстрировали, что у пациентов с IGD наблюдалось снижение ингибирования ответа по сравнению со здоровыми контролями.^8,9,11,12, Такие тенденции реагирования, по-видимому, зависят от стимулов, связанных с онлайн-играми, с более низкой производительностью, наблюдаемой в IGD, чем в субъектах, не имеющих IGD⁹, Кажущийся сдвиг набора и дефицит когнитивного контроля в IGD могут быть связаны с неэффективной обработкой внутри нейронной схемы, лежащей в основе этих процессов, с некоторыми из этих нейронных мер, связанных с серьезностью IGD¹².

В сети вознаграждений FC в IGD незначительно выше, чем в HC. Более сильные связи между семенами премиальной сети в IGD позволяют предположить, что они продемонстрировали повышенную тягу к вознаграждению, чем группа HC. Исследования на основе задач МРТ показали, что чувствительность к вознаграждению повышена у пациентов с ИГЗ по сравнению со здоровыми контролями.^2,9,14,15 как в мягких, так и в экстремальных ситуациях. Повышенная чувствительность к вознаграждению может способствовать увеличению желания участвовать в онлайн-играх, поскольку участники IGD могут получить более сильное вознаграждение. А долгосрочные онлайн-игры могут побудить игроков потворствовать виртуальному опыту и пережить его в реальной жизни.⁵².

Несбалансированная корреляция между сетью управления и сетью вознаграждений

Для дальнейшего тестирования взаимодействий между сетью исполнительного управления и сетью вознаграждения и выяснения того, как они совместно влияют на окончательное поведение отдельных субъектов, мы выбрали NAcc в качестве связующего узла или «зародышевой» области, чтобы связать исполнительный контроль и вознаграждение. сети. Рисунок 4 показывает, что индексы исполнительной управляющей сети и премиальной сети имеют существенные обратные пропорции, что говорит о том, что чем сильнее подключение к премиальной сети, тем слабее подключение к управляющей сети. Эти две сети взаимодействуют по принципу «тяни и толкай», где сильная мотивация приведет к нарушению схемы исполнительного контроля, а сильный исполнительный контроль приведет к подавлению мотивационных желаний⁵³.

Предыдущие исследования показали, что система исполнительного контроля способствует когнитивному и поведенческому контролю над мотивационными побуждениями и может позволить людям сдерживать желания и поведение, направленное на вознаграждение^54,55,56, Обратная пропорция между сетью исполнительного управления и сетью вознаграждений может внести большой вклад в понимание механизма зависимости, лежащего в основе IGD: повышенные ощущения вознаграждения во время выигрыша или приятного опыта могут усилить их желание играть онлайн. Между тем, нарушения в исполнительном контроле могут привести к неэффективному подавлению таких желаний, что может привести к доминированию побуждений, желаний или страстного желания и привести к чрезмерной игре в онлайн-играх.

Несбалансированная функциональная связь между сетью исполнительного управления и сетью вознаграждения также может пролить свет на понимание процесса принятия решений IGD. Исследования показали, что субъекты IGD демонстрируют пониженное внимание к результатам опыта при принятии будущих решений.⁵², При принятии решения между участием в непосредственном вознаграждении (например, игрой в Интернете) и долгосрочными неблагоприятными последствиями (например, вместо того, чтобы использовать время, потраченное на игры, для выполнения действий, связанных с долгосрочным профессиональным успехом), люди с IGD могут рассматриваться как демонстрирующие «Миопия для будущего», как было описано для наркомании^57,58,59, Сильная синхронная сеть вознаграждения за немедленное вознаграждение может перегрузить процесс принятия решения, чтобы запретить импульс, что может быть разумным для объяснения процесса принятия решений, основанного на оценке, в сторону немедленного вознаграждения, что приведет к импульсивному поведению в онлайн-играх. Кроме того, стремление к поощрению может быть усилено за счет краткосрочного онлайн-опыта, что ведет к порочному циклу захватывающей онлайн-игры.⁷.

Подводя итог, это исследование показало, что изменения (уменьшение / увеличение) синхронности мозговых сетей субъектов IGD предполагают неэффективную / чрезмерную обработку в нейронных схемах, лежащих в основе этих процессов. Обратная пропорция между сетью исполнительного контроля и сетью вознаграждения предполагает, что нарушения исполнительного контроля приводят к неэффективному подавлению повышенной тяги к чрезмерной онлайн-игре. Эти результаты могут пролить свет на механистическое понимание IGD. Кроме того, сходные черты между IGD и наркозависимостью (например, героиновая зависимость) предполагают, что IGD может иметь сходные нейронные основы с другими типами зависимостей.

ограничения

Здесь следует рассмотреть несколько ограничений. Во-первых, поскольку очень мало женщин увлекаются онлайн-играми, в этом исследовании мы выбрали только мужчин. Гендерный дисбаланс может ограничить окончательные выводы. Во-вторых, при расчете взаимодействий между сетями управления и сетями вознаграждения мы выбрали NAcc в качестве начального значения на основе функциональности NAcc и предыдущих публикаций. Мы не знаем, есть ли лучшие семена для этого расчета. В-третьих, настоящее исследование только выявило текущие состояния, существующие у субъектов с ДИА, мы не можем сделать причинно-следственные выводы между этими факторами. В-четвертых, при выборе ROI правого полушария для сети исполнительного управления мы использовали симметричные координаты в соответствии с левым полушарием, что может быть причиной того, что индексы в правом полушарии ниже, чем в левом полушарии.

Это исследование было поддержано Национальным фондом естественных наук Китая (31371023). У спонсора не было никакой дальнейшей роли в дизайне исследования; в сборе, анализе и интерпретации данных; при написании отчета; или в решении представить документ для публикации.

• Холден С. «Поведенческие» зависимости: существуют ли они? Science 294, 980–982, (2001) .10.1126 / science.294.5544.980 [PubMed] [Крест Ref]
• Донг Г., Ху Ю. и Линь X. Чувствительность к вознаграждению / наказанию среди интернет-наркоманов: последствия для их аддиктивного поведения. Прог нейро-психофарм биол психиат 46, 139–145 (2013). [PubMed]
• Вайнштейн А. и Лежуайе М. Интернет-зависимость или чрезмерное использование Интернета. Am J Drug Alcohol Ab 36, 277–283 (2010). [PubMed]
• Донг Г., Лу К., Чжоу Х. и Чжао X. Предшественник или последствия: патологические расстройства у людей с расстройством интернет-зависимости. PloS one 6, e14703 (2011). [Бесплатная статья PMC] [PubMed]
• Петри Н.М. и О'Брайен С. П. Заболевание интернет-игр и DSM-5. Addiction 108, 1186–1187 (2013). [PubMed]
• Американская психиатрическая ассоциация. Диагностическое и статистическое руководство по психическим расстройствам (5th ed.) [145] (American Psychiatric Publishing, Вашингтон, округ Колумбия, 2013).
• Донг Г. и Потенца М. Н. Когнитивно-поведенческая модель расстройства, связанного с интернет-играми: теоретические основы и клинические последствия. Журнал психологии 58, 7–11 (2014). [Бесплатная статья PMC] [PubMed]
• Донг Г., Чжоу Х. и Чжао X. Подавление импульсов у людей с расстройством интернет-зависимости: электрофизиологические данные из исследования Go / NoGo. Neurosci lett 485, 138–142 (2010). [PubMed]
• Чжоу З., Юань Г. и Яо Дж. Когнитивные предубеждения в отношении изображений, связанных с Интернет-играми, и исполнительные дефициты у людей с зависимостью от Интернет-игр. PloS one 7, e48961 (2012). [Бесплатная статья PMC] [PubMed]
• Донг Г., Линь X., Чжоу Х. и Лу К. Когнитивная гибкость у интернет-наркоманов: данные фМРТ в ситуациях переключения между трудностями и легкостью. Addict Behav 39, 677–683 (2014). [PubMed]
• Донг Г., Чжоу Х. и Чжао X. Мужчины-интернет-наркоманы демонстрируют нарушение способности исполнительного контроля: данные из задания Струпа с цветными словами. Neurosci lett 499, 114–118 (2011). [PubMed]
• Dong G., Shen Y., Huang J. и Du X. Нарушение функции мониторинга ошибок у людей с интернет-зависимостью: исследование FMRI, связанное с событием. Eur addict res 19, 269–275 (2013). [PubMed]
• Литтель М. и другие Обработка ошибок и торможение ответов у чрезмерных игроков в компьютерные игры: исследование потенциальных событий. Наркоман биол 17, 934 – 947 (2012). [PubMed]
• Донг Г., Хуанг Дж. И Ду Х. Повышенная чувствительность к вознаграждению и снижение чувствительности к потерям у интернет-наркоманов: исследование фМРТ во время задачи на угадывание. Журнал психиатрии 45, 1525–1529 (2011). [PubMed]
• Донг Г., Де Вито Э., Хуанг Дж. И Ду X. Визуализация тензора диффузии выявляет аномалии таламуса и задней поясной коры у наркоманов интернет-игр. Журнал психиатрии 46, 1212–1216 (2012). [Бесплатная статья PMC] [PubMed]
• Ко Ч и другие Мозговая деятельность связана с игровой пристрастием к игровой онлайн-зависимости. J психиатрия res 43, 739 – 747 (2009). [PubMed]
• Ко Ч и другие Активация мозга как для стимуляции игрового процесса, так и для страдающих от курения у людей сочетается с интернет-игровой зависимостью и никотиновой зависимостью. J психиатрия res 47, 486 – 493 (2013). [PubMed]
• Монтегю П.Р. и Бернс Г.С. Нейронная экономика и биологические основы оценки. Neuron 36, 265–284 (2002). [PubMed]
• МакКлюр С. М., Эриксон К. М., Лайбсон Д. И., Лёвенштейн Г. и Коэн Дж. Д. Дисконтирование по времени для основных наград. J. Neurosci 27, 5796–5804 (2007). [PubMed]
• Монтероссо Дж., Пирай П. и Луо С. Нейроэкономика и изучение зависимости. Biol Psychiatry 72, 107–112 (2012). [PubMed]
• Се С. и другие Несбалансированная функциональная связь между сетями оценки у абстинентно-зависимых от героина субъектов. Мол психиатрия 19, 10 – 12 (2014). [PubMed]
• Баррос-Лоссерталес А. и другие Более низкая активация в правой лобно-теменной сети во время подсчета Stroop в кокаин-зависимой группе. Психиатрия с 194, 111 – 118 (2011). [PubMed]
• Гольдштейн Р.З. и Волков Н.Д. Наркомания и ее нейробиологическая основа: данные нейровизуализации для вовлечения лобной коры. The Am J Psychiatry 159, 1642–1652 (2002). [Бесплатная статья PMC] [PubMed]
• Волков Н.Д. и другие Когнитивный контроль тяги к наркотикам подавляет области вознаграждения мозга у людей, злоупотребляющих кокаином. NeuroImage 49, 2536 – 2543 (2010). [Бесплатная статья PMC] [PubMed]
• Fox MD и Raichle ME Спонтанные колебания активности мозга, наблюдаемые с помощью функциональной магнитно-резонансной томографии. Nat rev. Neurosci 8, 700–711 (2007). [PubMed]
• Чжу К., Чжан Дж.Д., Ло Ю.Л., Дилкс Д.Д. и Лю Дж. Нейронная активность в состоянии покоя в селективных к лицу областях коры головного мозга имеет поведенческое значение. J. Neurosci 31, 10323–10330 (2011). [PubMed]
• Greicius MD, Supekar K., Menon V. & Dougherty RF Функциональная связность в состоянии покоя отражает структурную связность в сети режима по умолчанию. Кора головного мозга 19, 72–78 (2009). [Бесплатная статья PMC] [PubMed]
• Медовый CJ и другие Прогнозирование функциональной связности в состоянии покоя человека из структурной связности. PNAS 106, 2035 – 2040 (2009). [Бесплатная статья PMC] [PubMed]
• Винсент JL и другие Внутренняя функциональная архитектура в анестезированном мозге обезьяны. Природа 447, 83 – 86 (2007). [PubMed]
• Сили WW и другие Диссоциативные сети связи для обработки значимости и исполнительного контроля. J Neurosci 27, 2349-2356 (2007). [Бесплатная статья PMC] [PubMed]
• Энгель А.К., Фрайс П. и Сингер В. Динамические предсказания: колебания и синхронность в нисходящей обработке. Nat rev. Neurosci 2, 704–716 (2001). [PubMed]
• Кокс КЛ и другие Ваш мозг заботится о вашем рискованном поведении. PloS one 5, e12296 (2010). [Бесплатная статья PMC] [PubMed]
• Лекрубье Й. и другие Мини Международное психоневрологическое интервью (MINI). Краткое диагностическое структурированное интервью: надежность и достоверность в соответствии с CIDI. Европ психиатрия 12, 224 – 231 (1997).
• Бек А.Т., Уорд С.Х., Мендельсон М., Мок Дж. И Эрбо Дж. Инвентарь для измерения депрессии. Arch Gen Psychiatry 4, 561–571 (1961). [PubMed]
• Тест на интернет-зависимость Young KS (IAT)http://netaddiction.com/index.php?option=combfquiz&view=onepage&catid=46&Itemid=106> (2009). Дата обращения: 09.
• Видьянто Л. и МакМурран М. Психометрические свойства теста на интернет-зависимость. Cyberpsychol behavior 7, 443–450 (2004). [PubMed]
• Видианто Л., Гриффитс, доктор медицины и Брунсден В. Психометрическое сравнение теста на зависимость от Интернета, шкалы проблем, связанных с Интернетом, и самодиагностики. Cyberpsychol, behavior soc netw 14, 141–149 (2011). [PubMed]
• Zang Y., Jiang T., Lu Y., He Y. & Tian L. Подход региональной однородности к анализу данных фМРТ. Neuroimage 22, 394–400 (2004). [PubMed]
• Вы Х. и другие Изменена регионарная гомогенность моторных кортикальн у пациентов с множественной системной атрофией. Neurosci Lett 502, 18 – 23 (2011). [PubMed]
• Ян К.-Г. И Zang Y.-F. DPARSF: MATLAB Toolbox для «конвейерного» анализа данных фМРТ в состоянии покоя. Front syst neurosci 4, 13, e3389 (2010). [Бесплатная статья PMC] [PubMed]
• Фристон К.Дж., Фрит С.Д., Фраковяк Р.С. и Тернер Р. Характеристика динамических реакций мозга с помощью фМРТ: многомерный подход. NeuroImage 2, 166–172 (1995). [PubMed]
• Йео БТ и другие Организацию коры головного мозга человека оценивают по внутренней функциональной связности. J нейрофизиол 106, 1125 – 1165 (2011). [Бесплатная статья PMC] [PubMed]
• Варачинский М.А. Центральная расширенная сеть миндалины как предлагаемая схема, лежащая в основе оценки вознаграждения. Neurosci biobehav rev 30, 472 – 496 (2006). [PubMed]
• Kringelbach ML & Rolls ET Функциональная нейроанатомия орбитофронтальной коры человека: данные нейровизуализации и нейропсихологии. Prog neurobiol 72, 341–372 (2004). [PubMed]
• Wilcox CE, Teshiba TM, Merideth F., Ling J. & Mayer AR Повышенная реактивность реплики и функциональная связь лобно-полосатого тела при расстройствах, связанных с употреблением кокаина. Наркозависимость 115, 137–144 (2011). [Бесплатная статья PMC] [PubMed]
• Эверитт Б.Дж. и Роббинс Т.В. Нейронные системы подкрепления наркозависимости: от действий к привычкам и принуждению. Nat Neurosci 8, 1481–1489 (2005). [PubMed]
• Ширер В. Р., Ряли С., Рыхлевская Э., Менон В. и Грейциус М. Д. Расшифровка когнитивных состояний, управляемых субъектом, с помощью паттернов связи всего мозга. Кора головного мозга 22, 158–165 (2012). [Бесплатная статья PMC] [PubMed]
• Damoiseaux JS и другие Согласованные сети состояния покоя для здоровых людей. PNAS 103, 13848 – 13853 (2006). [Бесплатная статья PMC] [PubMed]
• Хабас С. и другие Отличный вклад мозжечка в внутренние сети связи. J Neurosci 29, 8586 – 8594 (2009). [Бесплатная статья PMC] [PubMed]
• Спренг Р.Н., Стивенс В.Д., Чемберлен Дж. П., Гилмор А. В. и Шактер Д. Л. Сетевая активность по умолчанию в сочетании с сетью лобно-теменного контроля поддерживает целенаправленное познание. NeuroImage 53, 303–317 (2010). [Бесплатная статья PMC] [PubMed]
• Крмпотич ТД и другие Активность в состоянии покоя в левой исполнительной сети управления связана с поведенческим подходом и усиливается в зависимости от вещества. Лекарственные средства зависят от 129, 1 – 7 (2013). [Бесплатная статья PMC] [PubMed]
• Dong G., Hu Y., Lin X. и Lu Q. Что заставляет интернет-наркоманов продолжать играть онлайн, даже когда они сталкиваются с серьезными негативными последствиями? Возможные объяснения из исследования фМРТ. Биол психол, 94, 282–289 (2013). [PubMed]
• Миллер Е.К. и Коэн Дж.Д. Интегративная теория функции префронтальной коры. Annu Rev Neurosci 24, 167–202 (2001). [PubMed]
• Софуоглу М., Де Вито Э., Уотерс А. Дж. И Кэрролл К. М. Улучшение когнитивных функций как средство лечения наркозависимости. Neuropharmacol 64, 452–463 (2013). [Бесплатная статья PMC] [PubMed]
• Эверитт БиДжей и другие Орбитальная префронтальная кора и наркомания у лабораторных животных и человека. Ежегодный NY Acad Sci 1121, 576 – 597 (2007). [PubMed]
• Гольдштейн Р.З. и Волков Н.Д. Дисфункция префронтальной коры при зависимости: результаты нейровизуализации и клинические последствия. Nat rev. Neurosci 12, 652–669 (2011). [Бесплатная статья PMC] [PubMed]
• Павликовски М. и Брэнд М. Чрезмерное количество интернет-игр и принятие решений: есть ли проблемы с чрезмерным количеством игроков в World of Warcraft при принятии решений в рискованных условиях? Psychiatry res 188, 428–433 (2011). [PubMed]
• Флорос Г. и Сиомос К. Модели выбора жанров видеоигр и интернет-зависимости. Киберпсихоло, поведенческая социальная сеть 15, 417–424 (2012). [PubMed]
• Бехара А., Долан С. и Хиндес А. Принятие решений и зависимость (часть II): близорукость на будущее или гиперчувствительность к вознаграждению? Neuropsychologia 40, 1690–1705 (2002). [PubMed]