Нейронная основа видеоигр (2011 г.) - Найдено более крупное прилежащее ядро

PLoS One. 2014 Mar 14;9(3):e91506. doi: 10.1371 / journal.pone.0091506. eCollection 2014.

Эта статья была цитируется другие статьи в PMC.

Абстрактные

Игра в видеоигры - это частая рекреационная деятельность. Предыдущие исследования сообщили об участии вентральной полосатой, связанной с дофамином. Однако структурные мозговые корреляты игры в видеоигры не исследовались. На сканировании магнитно-резонансной томографии 154 14-летних мы вычислили морфометрию на вокселе, чтобы исследовать различия между частыми и нечастыми игроками видеоигр. Более того, мы оценили задачу денежного стимулирования (MID) во время функциональной магнитно-резонансной томографии и задачи Cambridge Gambling Task (CGT). Мы обнаружили более высокий объем серого вещества в левой полосе тела при сравнении частых против редких игроков видеоигр, которые были отрицательно коррелированы с временем разговора в CGT, В этом же регионе мы обнаружили разницу в активности в задаче MID: частые по сравнению с нечастыми игроками видеоигры показали повышенную активность во время обратной связи потери по сравнению с отсутствием потерь. Эта деятельность также отрицательно коррелировала с временем обсуждения. Ассоциация видеоигры, играющая с более высоким объемом левого вентрального полосатого тела, может отражать измененную обработку вознаграждения и представлять собой адаптивную нейронную пластичность.

Ключевые слова: азартные игры, ядра accumbens, награда, видеоигра, морфометрия на вокселе

Введение

Видео и компьютерные игры стали очень популярной развлекательной программой для детей, подростков и взрослых. В литературе сообщается о благоприятных и неблагоприятных последствиях частой игры в видеоигры. Было продемонстрировано, что игра в видеоигры может улучшить визуальные навыки, связанные с вниманием1, 2 и вероятностные выводы.3 Кроме того, улучшения в более высоких когнитивных исполнительных функциях, таких как переключение задач, рабочая память и рассуждения, были связаны с улучшением игр у пожилых людей.4

Недавно были изучены нейронные процессы, лежащие в основе игры в видеоигры и азартных играх, с функциональной нейровизуализацией. В нескольких исследованиях участвовало участие системы вознаграждения мозга в играх и компьютерных азартных играх. С помощью позитронно-эмиссионной томографии в здоровых субъектах сообщалось о повышенном высвобождении дофамина в брюшном полосатом теле, в то время как видеоигры и положительная корреляция с характеристиками.5 Используя функциональную магнитно-резонансную томографию (fMRI), эффективность здоровых добровольцев в задаче по азартной игре в Айове была связана с увеличением активности кислородно-зависимой (BOLD) вентральной полосатой.6 Активация дорзальной стриатумы во время начального тренинга предсказала позднее успехи в видеоиграх.7

Эти связанные с полосатым телом данные у здоровых субъектов согласуются с клиническим наблюдением, что дофаминергические препараты у пациентов с болезнью Паркинсона могут приводить к патологическим азартным играм и другому вызывающему привыкание поведению, например, к перееданию и гиперсексуальности.8 Повышенное высвобождение дофамина в брюшном полосатом теле было показано у пациентов с болезнью Паркинсона с зависимостью, одержимостью и азартными играми по сравнению с пациентами с болезнью Паркинсона без этих симптомов.9 Эти данные выявляют полосатую функцию, обусловленную допамином в качестве основного кандидата, способствующего аддиктивному поведению. Следует отметить, что недавно было продемонстрировано, что у патологических игроков повышается освобождение полосатого дофамина, теряя деньги,10 биологический сигнал, который может препятствовать прекращению азартных игр.

Недостаточно исследований, посвященных структурным коррелятам частых видеоигр. Основываясь на предыдущих функциональных исследованиях нейровизуализации, в которых подчеркивалось участие сети вознаграждений в видеоиграх и, в частности, вентральной полосатой ткани, мы предсказывали объемные различия между частыми и умеренными видеоиграми в областях мозга, связанных с наградами. Кроме того, мы предсказали различия в обработке вознаграждений нейронов в МРТ и в практическом оцениваемом поведении азартных игр. Основываясь на результатах патологической азартной игры,10 мы предсказывали более высокую активность брюшного полосатого тела во время обратной связи с потерей у частого геймера.

Мы протестировали 154 14 -летних подростков из проекта IMAGEN11 включая вопросник, оценивающий частоту видеоигр, сканирование структурного магнитного резонанса, задачу денежной стимуляции (MID)12 в fMRI и задаче Кембриджского азартного бизнеса (CGT13). Во время задания MID участники видят сигналы, указывающие на то, что они могут выиграть или не выиграть деньги, а затем ждать переменный период задержки ожидания и, наконец, ответить на быстро представленную цель нажатием кнопки, чтобы попытаться либо выиграть, либо не потерять деньги. Во время ВКТ участники сделали простое вероятностное суждение между двумя взаимоисключающими результатами, а затем сделали ставку на их уверенность в этом решении (подробности в Дополнительный материал).

методы

Участниками

В общей сложности 154 здоровых подростков 14-года (среднее = 14.4, sd = 0.32, самцы 72, женщины 82) были завербованы в рамках проекта IMAGEN, европейского многоцентрового генетико-нейровизуального исследования в подростковом возрасте.11 Письменное информированное согласие было получено от всех участников, а также от их законных опекунов. Подростки были набраны из средних школ в Берлине. Оценка была одобрена местным комитетом по этике и главными преподавателями школы. Участники с такими заболеваниями, как опухоль, неврологические расстройства, эпилепсия или психические расстройства, были исключены. Все участвующие субъекты оценивались посредством самооценки и двух внешних оценок (их родителями и психиатром, специализирующимся на педиатрии) на основе Международной классификации болезней-10, а также Диагностического и статистического руководства по психическим расстройствам (разработка и ведение здорового образа жизни) Интервью по оценке, DAWBA14).

Вопросник и задачи

Мы проводили опрос исключительно в берлинском опросе, оценивающем поведение компьютерных игр (CSV-S15), состоящий из вопросов: «Сколько часов в среднем вы играете в видеоигры в будний день?» и «Сколько часов вы в среднем в день играете в видеоигры в выходные?». Основываясь на указанных часах, мы подсчитали, сколько часов в неделю тратится на видеоигры, и разделили группу участников на среднее значение 9.ч в частые (n= 76: женщина 24, мужчина 52) и нечастые игроки видеоигр (n= 78: женщина 58, мужчина 20).

Во время fMRI участники выполняли задание денежной стимуляции (MID).12 Задача MID - это задача времени реакции, которая использовалась для оценки активности мозга в ожидании вознаграждения и обратной связи с наградами. В каждом из испытаний 66 10s, участники впервые увидели один из трех визуальных сигналов (250мс), означающее, будет ли впоследствии (белый квадрат) появляться в левой или правой части экрана и смогут ли участники выиграть в этом испытании точки 0, 2 или 10. После переменной задержки (4000-4500мс) участникам было предложено ответить нажатием левой или правой кнопки, как только была показана цель (100-300мс) в левой или правой части экрана. Ожидание нажатия кнопок или нажатия кнопок после предвыборной презентации или неправильных нажатий кнопок приводит к отсутствию усиления. Обратная связь о том, сколько очков было выиграно во время судебного разбирательства, было представлено для 1450мс после ответа. Трудность задачи, а именно продолжительность цели, была индивидуально скорректирована, так что каждому участнику удалось достичь примерно двух третей всех испытаний. Перед сканированием участники завершили практику 5мин (подробнее см. Knutson и другие12).

Более того, мы администрировали адаптацию ККТ13 вне сканера, в котором испытуемые делали простое вероятностное суждение между двумя взаимоисключающими результатами, а затем делали ставку на свою уверенность в этом решении. В каждом испытании испытуемому давали смесь из 10 красных и синих коробок, и он должен был угадать цвет коробки, в которой скрывается один желтый жетон. Соотношение цветных прямоугольников варьировалось в пределах 9: 1, 8: 2, 7: 3 и 6: 4 от испытания к испытанию рандомизированным образом. Расположение токена было псевдорандомизированным и не зависело от каждого испытания. Следовательно, при испытании 9: 1 вероятность была 90:10. Затем испытуемые указали свое решение, прикоснувшись к панели ответов с надписью «красный» или «синий» на сенсорном экране. Затем испытуемых просили сделать ставку на уверенность в своем решении, чтобы увеличить количество очков по сравнению с испытаниями. Возможные ставки были представлены в возрастающей или убывающей последовательности из 5, 25, 50, 75 и 95% очков, удерживаемых на момент принятия решения. Каждая ставка была представлена ​​на 2s перед заменой следующей ставки. Сначала испытуемые завершили 36 испытаний со ставками, представленными в возрастающей последовательности, а затем 36 испытаний в убывающей последовательности, уравновешивая их по порядку между испытуемыми. После ставки была предоставлена ​​обратная связь, и было показано положение желтого жетона. Сумма ставки была либо добавлена, либо вычтена из общего балла испытуемого. Обычно из CGT выводятся три зависимые переменные: задержка для принятия решения, доля испытаний, в которых субъект выбирает наиболее вероятный цвет коробки, и процент очков, поставленных на каждое решение.

Процедура сканирования

Структурные изображения были собраны на сканере General Electric 3T (GE Signa EXCITE, Милуоки, штат Висконсин, США) и Siemens Verio 3T (Siemens, Erlangen, Германия) со стандартной восьмиканальной головной катушкой. Участники, измеренные на сканере GE, состояли из частого 35 и редких видеоигр 30 и частого 41 и редких видеоигр 48, измеренных на сканере Siemens (χ2= 0.91, P= 0.42). Изображения были получены с использованием трехмерной T1-взвешенной намагниченности градиент-эхо-последовательности (MPRAGE) на основе протокола ADNI (http://www.adni-info.org; GE сканер: время повторения = 7.16Миз; echo time = 3.02Миз; угол поворота = 8 ° 256 × 256 × 166 матрица, 1.1 × 1.1 × 1.1mm3 размер вокселей; Сканер Siemens: время повторения = 6.9Миз; echo time = 2.93Миз; угол поворота = 9 ° 240 × 256 × 160 матрица, 1.1 × 1.1 × 1.1mm3 размер воксела). Функциональные изображения цельного мозга собирались на одних и тех же сканерах с помощью T2*(EPI), чувствительная к контрастности BOLD (время повторения (TR) = 2200мс, время эха (TE) = 30мс, матрица изображения = 64 × 64, поле зрения (FOV) = 224мм, угол поворота = 80 °, толщина среза = 2.4мм, 1мм зазор, 40 с осевыми срезами, выровненными с передней-задней сетью комиссуры). Триста объемов изображений были приобретены во время задания MID.

Анализ данных морфометрии на основе вокселей (VBM)

Анатомические данные обрабатывались с помощью набора инструментов VBM8 (http://dbm.neuro.uni-jena.de/vbm.html) с параметрами по умолчанию Gaser и программным пакетом SPM8 (http://www.fil.ion.ucl.ac.uk/spm). Инструментарий VBM8 включает коррекцию смещения, классификацию тканей и аффинную регистрацию. Сегменты аффинной регистрации серого вещества (GM) и белого вещества (WM) использовались для создания настраиваемого DARTEL (диффеоморфная анатомическая регистрация через экспоненциальную алгебру лжи16). Затем были созданы деформированные сегменты GM и WM. Модуляция применялась для сохранения объема конкретной ткани внутри вокселя путем умножения значений вокселей на сегментированные изображения с помощью определителей Якоби, полученных на этапе пространственной нормализации. По сути, анализ модульных испытаний данных для региональных различий в абсолютном объеме (объеме) ГМ. Наконец, изображения были сглажены полноразмерным полумаксимальным ядром 8мм. Статистический анализ проводился с помощью цельномозгового сравнения объема ГМ между частыми (более 9ч в неделю) и нечастых игроков видеоигр (меньше или равно 9ч в неделю). Пол, сканер и весь объем мозга были введены как ковариаты, не представляющие интереса. Полученные карты были порождены P<0.001, и порог статистической протяженности был скорректирован для множественных сравнений и объединен с поправкой на нестационарную гладкость.17

Анализ данных fMRI

Предварительная обработка данных fMRI выполнялась с использованием SPM 8 и включала коррекцию времени среза, пространственную перестройку первого тома и нелинейное деформирование на пространство MNI. Затем изображения сглаживались гауссовым ядром полуширины шириной 5-mm. Модель содержала начало каждой подсказки и каждого представления обратной связи, чтобы обеспечить отдельный анализ ожиданий вознаграждения и условий обратной связи с вознаграждением. Каждое исследование было свернуто с функцией гемодинамического ответа, а параметры движения были включены в матрицу дизайна. Для текущих анализов нас интересовал контраст, сравнивающий отзывы любого вида потерь (небольшие или большие потери) с обратной связью без потерь в соответствии с выводами Linnet и другие10 Мы провели анализ второго уровня, в котором сравнивались частые и редкие видео-геймеры, контролирующие секс-сканер и сканер. Результирующий t-maps были первоначально порождены с помощью P<0.001 и размер кластера 10; небольшая объемная коррекция в области структурных изменений вентрального полосатого тела позволила произвести семейную коррекцию ошибок с порогом P

Итоги

Участники играли в среднем 1.5h (sd = 1.8) в обычные рабочие дни и 2.3h (sd = 2.6) в выходные дни, всего 12.1ч в неделю. При расщеплении выборки в соответствии с недельными часами видеоигры, играющей в частые (n= 76: самцы 24, самцы 52) и нечастые (n= 78: женщины 58, мужчины 20) (медианы 9ч) и контрастирующих сегментов GM и WM между обеими группами, мы обнаружили значительно более высокий левый вентральный стриатум GM для частых и редких видеоигр (P<0.001, с поправкой на множественные сравнения; Координата MNI: −9, 12, −5; Рисунок 1a). Чтобы гарантировать, что наблюдаемый эффект в брюшной полосе не был обусловлен различными сканерами, мы повторили анализ для двух сканеров отдельно. В соответствии с представленными результатами мы обнаружили увеличение левого вентрального полосатого тела (и никаких дополнительных областей) в частых по сравнению с нечастыми геймерами (результаты Дополнительный материал). Ни один регион не показал более высокий объем GM в редких по сравнению с частыми видеоиграми, и никаких существенных различий в сегментации WM не обнаружено. Чтобы охарактеризовать дальнейшее функциональное участие региона с более высоким вентральным стриатальным объемом ГМ, мы сопоставили его с поведенческими показателями ВКТ. Значительная отрицательная корреляция между временем обдумывания и левым стригальным объемом GM (r(153) = - 0.22, P<0.01, Бонферрони исправил на P<0.05, Рисунок 2), что свидетельствует о том, что участники с более высоким объемом GM в брюшном полосатом теле были быстрее при принятии решений. Мы проанализировали активность мозга, приобретенную в контексте задачи вознаграждения (MID), и обнаружили более высокую активность в частых по сравнению с нечастыми игроками видеоигр во время обратной связи потери (малой и большой) и обратной связи без потери в задаче MID, перекрывающей область, в которой мы наблюдали более высокий стриатальный объем ГМ (P<0.001, без исправлений; для коррекции малого объема в структурном кластере вентрального стриатума, семейная ошибка P<0.05; Координата MNI: −9, 8, 4; Рисунок 1b). По аналогии с отрицательной ассоциацией между временем обдумывания в CGT и объеме левого вентрального полосатого тела мы обнаружили отрицательную корреляцию между временем обдумывания и обратной связью потери от связанной с потерей активации в MID-задаче (r(153) = - 0.25, P<0.01, Бонферрони исправил на P

Рисунок 1 

(a) Более высокий объем серого вещества в частых против редких игроков видеоигр в левом вентральном полосатом теле, (b) более высокий уровень кислородно-зависимой активности в часто встречающихся против редких игроков видеоигры во время обратной связи с небольшой или большой потерей по сравнению с обратной связью ...
Рисунок 2 

График рассеяния, показывающий отрицательную корреляцию между временем разговора в Задаче Кембриджского азартного бизнеса (CGT) и (a) объем серого вещества в левом вентральном стриатуме и (b) разность сигналов, зависящих от уровня кислорода в кислороде (BOLD) между обратной связью ...

Обсуждение

Ключевой вывод более высокого объема в левом вентральном полосатом теле, связанный с частым воспроизведением видеоигр, в концептуальном соответствии с результатами расширенного выпуска дофамина во время игры в видеоигры5 и чрезмерное пристрастие к азартным играм у пациентов с болезнью Паркинсона из-за дофаминергических препаратов.8 Показано, что стриатальное высвобождение допамина, измеренное в позитронно-эмиссионной томографии, коррелирует с ответом BOLD в полосатом теле,18 и поэтому предлагает нейрохимическую связь с результатами МРТ, которые сообщают об ассоциации между задачами азартных игр и активностью BOLD в полосатом теле.6 Кроме того, полосатая BOLD-активность предсказывается генетическими вариантами допаминовой системы.19, 20 Независимо от того, являются ли объемные различия в брюшном полосатом пространстве между частыми и умеренными игроками видеоигр, предпосылками, которые приводят к уязвимости в отношении озабоченности игрой или являются следствием долговременной активации во время игр, не могут быть определены с помощью кросс-секционного исследования. Два предыдущих исследования по приобретению навыков в видеоиграх скорее предполагают важную роль полосатого тела в предпосылках частых видеоигр. Эриксон и другие21 нашли корреляцию между объемом дорсальной стриатумы и более поздним успехом обучения в видеоигре. В соответствии с этим, Vo и другие7 описали связь между предварительной тренировкой fMRI в стриатуме и последующим приобретением навыков во время видеоигр. Эти данные свидетельствуют о важности объема полосатого тела и активности в формировании предпочтений навыков видеоигр, а не полосатых изменений, являющихся следствием чрезмерной игры. Лица с более высоким объемом брюшного полосатого тела могут столкнуться с видеоиграми как более полезными в первую очередь. Это, в свою очередь, может облегчить приобретение навыков и привести к дальнейшему вознаграждению в результате игры.

Хотя мы явно не изучали различия между патологическими и непатологическими играми, объемные различия в полосатом теле были ранее связаны с пристрастием к наркотикам, таким как кокаин,22 метамфетамина23 и алкоголя.24 Однако направление отмеченных различий не является однозначным; некоторые исследования сообщают о зависимости, связанной с увеличением числа других, сообщают о сокращении объема полосатого тела, скорее всего, из-за нейротоксического воздействия некоторых наркотиков.24 Если половые различия, наблюдаемые в текущем исследовании, действительно являются эффектом игр, видеоигры могут представлять интересный вариант для изучения структурных изменений в зависимости от будущих исследований в отсутствие каких-либо нейротоксических веществ.

Чтобы функционально характеризовать наблюдаемую объемную разницу, мы сравнивали активность BOLD между частыми и нечастыми видеоиграми во время обратной связи потери по сравнению с обратной связью без потери в задаче MID. Мы обнаружили более высокую активность в частых по сравнению с нечастыми игроками. Активация в брюшном полосатом теле была связана с ожиданием и обратной связью с наградой.25 В патологических играх увеличение потери дофамина в брюшном полосатом теле было обнаружено при потере денег.10 Такой дофаминергический ответ может указывать на стимул к азартным играм, связанным с азартными играми26 и может объяснить так называемое поведение «погони за убытками», во время которого патологические игроки продолжают играть, несмотря на проигрыш.

Структурные и функциональные результаты были отнесены к показателям эффективности поведенческой азартной игры, которая была введена вне сканера. Обнаружена значительная отрицательная связь между временем разговора при размещении ставок и объемом вентральной полосатой, а также функциональной активностью во время обратной связи потери и обратной связи без потери в брюшном полосатом теле. Это говорит о том, что полосатый объем, а также полосатая функция опосредуют поведенческие меры в азартных играх. Более того, недавнее исследование ассоциировало деятельность fMRI стриатума (в частности, хвостатого ядра) с быстрой генерацией следующего лучшего шага в профессиональных игроках японской настольной игры.27 Кроме того, кратковременное время решения задачи азартных игр уменьшает задержку до тех пор, пока не будет получена обратная связь и ожидаемая награда, и поэтому ее можно будет облегчить и способствовать созданию сети с более высокой эффективностью. В исследованиях нейровизуализации исследование зависимости скорости от скорости стригальной активности было связано с установлением критерия.28, 29 В частности, анатомически более сильные кортико-полосатые связи, по-видимому, связаны с возможностью гибкого изменения пороговых значений ответа, что может привести к осторожному или более рискованному поведению.30 Таким образом, изменения в объеме полового члена могут взаимодействовать с установкой критерия при принятии решений.

Наши результаты имеют значение для понимания структурной и функциональной основы чрезмерной, но непатологической игры в видеоигры и роли вентрального полосатого тела в «поведенческой» зависимости. Они предполагают, что частая игра в видеоигры связана с более высоким объемом в левом вентральном полосатом теле, который, в свою очередь, демонстрирует более высокую активность во время обратной связи потери по сравнению с обратной связью об отсутствии потери у частых игроков. Отрицательная корреляция между временем разговора в ставках и объемом GM, а также функциональной активацией во время обратной связи потери в левом вентральном половом члене подчеркивает его функциональное участие в процессе принятия решений, связанных с азартными играми.

Благодарности

Исследование IMAGEN финансируется Шестой рамочной программой Европейского сообщества (LSHM-CT-2007-037286) и поддерживается Министерством здравоохранения Великобритании NIHR-Центром биомедицинских исследований «Психическое здоровье» и грантом программы MRC «Пути развития в подростковом возрасте». ' злоупотребление алкоголем или наркотиками'. Дополнительное финансирование было предоставлено Berliner Senatsverwaltung 'Implikationen biopsychosozialer Grundlagen der Spielsucht für Prävention und Therapie' Vergabe-Nr. 002-2008 / ИБ 35.

Заметки

Авторы объявили, что нет никаких конфликтов интересов.

Сноски

Дополнительная информация сопровождает документ на веб-сайте Translational Psychiatry (http://www.nature.com/tp)

Дополнительный материал

Рекомендации

  • Green CS, Bavelier D. Видео-игра изменяет зрительное избирательное внимание. Природа. 2003; 423: 534-537. [PubMed]
  • Li R, Polat U, Makous W, Bavelier D. Усиление функции контрастной чувствительности посредством тренировки видеоигр. Nat Neurosci. 2009; 12: 549-551. [Бесплатная статья PMC] [PubMed]
  • Green CS, Pouget A, Bavelier D. Улучшенные вероятностные выводы как общий механизм обучения с действиями видеоигр. Curr Biol. 2010; 20: 1573-1579. [Бесплатная статья PMC] [PubMed]
  • Basak C, Boot WR, Voss MW, Kramer AF. Могут ли тренировки в видеоиграх в режиме реального времени ослабить когнитивный спад у пожилых людей. Психологическое старение. 2008; 23: 765-777. [Бесплатная статья PMC] [PubMed]
  • Koepp MJ, Gunn RN, Lawrence AD, Cunningham VJ, Dagher A, Jones T, et al. Доказательства для освобождения полосатого дофамина во время видеоигры. Природа. 1998; 393: 266-268. [PubMed]
  • Ли X, Лу З.Л., Д'Аргембо А., Нг М., Бехара А. Задача по азартным играм в Айове на изображениях МРТ. Hum Brain Mapp. 2010. 31: 410–423. [Бесплатная статья PMC] [PubMed]
  • Vo LTK, Walther DB, Kramer AF, Erickson KI, Boot WR, Voss MW, et al. Прогнозирование успешности обучения людей на основе моделей предварительной МРТ-активности. PLoS ONE. 2011; 6: e16093. [Бесплатная статья PMC] [PubMed]
  • Дагер А., Роббинс Т.В. Личность, зависимость, дофамин: выводы из болезни Паркинсона. Нейрон. 2009. 61: 502–510. [PubMed]
  • Steeves TDL, Miyasaki J, Zurowski M, Lang AE, Pellecchia G, Van Eimeren T, et al. Повышенное освобождение стриатального дофамина у пациентов с болезнью Паркинсона с патологическими азартными играми: a [11C] raclopride PET. Мозг. 2009; 132: 1376-1385. [Бесплатная статья PMC] [PubMed]
  • Linnet J, Peterson E, Doudet DJ, Gjedde A, Moller A. Допамин выделяется в брюшном полосатом полости патологических игроков, теряющих деньги. Acta Psychiatr Scand. 2010; 112: 326-333. [PubMed]
  • Schumann G, Loth E, Banaschewski T, Barbot A, Barker G, Büchel C, et al. Исследование IMAGEN: поведение, связанное с усилением, при нормальной функции мозга и психопатологии. Мол Психиатрия. 2010; 15: 1128-1239. [PubMed]
  • Knutson B, Fong GW, Adams CM, Varner JL, Hommer D. Диссоциация ожидаемого вознаграждения и результатов с помощью ФМР, связанных с событиями. Neuroreport. 2001; 12: 3683-3687. [PubMed]
  • Rogers RD, Everitt BJ, Baldacchino A, Blackshaw AJ, Swainson R, Wynne K. Диссоциативные недостатки в принятии решений о хронических злоупотреблениях амфетамином, оскорблениях опиатов, пациентах с очаговым повреждением префронтальной коры и триптофановых истощенных нормальных добровольцах: доказательства для моноаминергических механизмов. Neuropsychopharmacology. 1999; 20: 322-339. [PubMed]
  • Goodman R, Ford T, Richards H, Gatward R, Meltzer H. Оценка развития и благополучия: описание и первоначальная валидация комплексной оценки психопатологии детей и подростков. J Детская психоловая психиатрия. 2000; 41: 645-655. [PubMed]
  • Wölfling K, Müller KW, Beutel M. Надежность и обоснованность шкалы оценки патологических компьютерных игр (CSV-S) Psychother Psychosom Med Psychol. 2011; 61: 216-224. [PubMed]
  • Ashburner J. Алгоритм регистрации быстрого диффеоморфного изображения. NeuroImage. 2007; 38: 95-113. [PubMed]
  • Hayasaka S, Nichols TE. Сочетание интенсивности вокселей и масштаба кластера с каркасом тестирования перестановок. NeuroImage. 2004; 23: 54-63. [PubMed]
  • Schott BH, Minuzzi L, Krebs RM, Elmenhorst D, Lang M, Winz OH и др. Мезолимбическая функциональная активация магнитно-резонансной томографии в ожидании вознаграждения коррелирует с выпуском дорального вентрального дотамина в брюшной полости. J Neurosci. 2008; 28: 14311-14319. [PubMed]
  • Schmack K, Schlagenhauf F, Sterzer P, Wrase J, Beck A, Dembler T, et al. Катехол-O-метилтрансфераза val158met генотип влияет на нервную обработку ожидаемого вознаграждения. Neuroimage. 2008; 42: 1631-1638. [PubMed]
  • Якубиан Дж, Соммер Т, Шредер К, Глешер Дж., Калиш Р., Льюенбергер Б и др. Взаимодействие гена-гена, связанное с чувствительностью к нервной награде. Proc Natl Acad Sci USA. 2007; 104: 8125-8130. [Бесплатная статья PMC] [PubMed]
  • Erickson KI, Boot WR, Basak C, Neider MB, Prakash RS, Voss MW и др. Объем полового члена предсказывает уровень приобретения навыков видеоигры. Кора головного мозга. 2010; 20: 2522-2530. [Бесплатная статья PMC] [PubMed]
  • Jacobsen LK, Giedd JN, Gottschalk C, Kosten TR, Krystal JH. Количественная морфология хвостатого и путамена у пациентов с кокаиновой зависимостью. Am J Psychiatry. 2001; 158: 486-489. [PubMed]
  • Chang L, Alicata D, Ernst T, Volkow N. Структурные и метаболические изменения мозга в полосатом теле, связанные с злоупотреблением метамфетамином. Зависимость. 2007; 102 (Комплект 1: 16-32. [PubMed]
  • Wrase J, Makris N, Braus DF, Mann K, Smolka MN, Kennedy DN, et al. Объем Амигдалы, связанный с рецидивом алкогольной зависимости и тягой. Am J Psychiatry. 2008; 165: 1179-1184. [PubMed]
  • Schlagenhauf F, Sterzer P, Schmack K, Ballmaier M, Rapp M, Wrase J, et al. Изменения обратной связи с вознаграждением у пациентов с неспецифической шизофренией: актуальность для заблуждений. Biol Psychiatry. 2009; 65: 1032-1039. [PubMed]
  • Wrase J, Grüsser SM, Klein S, Diener C, Hermann D, Flor H, et al. Развитие спиртосодержащих сигналов и индуцированной кией активации мозга у алкоголиков. Еврейская психиатрия. 2002; 17: 287-291. [PubMed]
  • Wan X, Nakatani H, Ueno K, Asamizuya T, Cheng K, Tanaka K. Нейронная основа интуитивного лучшего поколения следующего поколения в играх в настольных играх. Наука. 2011; 21: 341-346. [PubMed]
  • Bogacz R, Wagenmakers EJ, Forstmann BU, Nieuwenhuis S. Нейронная основа компромисса с точностью до скорости. Тенденции Neurosci. 2010; 33: 10-16. [PubMed]
  • Kühn S, Schmiedek F, Schott B, Ratcliff R, Heinze HJ, Düzel E, et al. Области мозга последовательно связаны с индивидуальными различиями в процессе принятия решений как у молодых, так и пожилых людей до и после обучения. J Cogn Neurosci. 2011; 23: 2147-2158. [PubMed]
  • Forstmann BU, Anwander A, Schäfer A, Neumann J, Brown S, Wagenmakers EJ и др. Кортико-полосатые соединения предсказывают контроль скорости и точности при принятии перцептивных решений. Proc Natl Acad Sci USA. 2010; 107: 15916-15920. [Бесплатная статья PMC] [PubMed]