Frekvenčne závislé zmeny amplitúdy nízkych frekvencií výkyvov v hre na internete (2015)

Front Psychol. 2015; 6: 1471.

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

PMCID: PMC4585012

 

abstraktné

Neuroimagingové štúdie odhalili, že funkčné mozgové činnosti súvisiace s úlohou sú u subjektov s poruchou internetového hrania (IGD) narušené. O alternatívach spontánnych mozgových aktivít o nich sa však vie len málo. Posledné štúdie naznačujú, že mozgové činnosti rôznych frekvenčných rozsahov sú generované rôznymi nervovými činnosťami a majú rôzne fyziologické a psychologické funkcie. V tejto štúdii sme sa preto rozhodli skúmať spontánne mozgové činnosti u subjektov IGD meraním frakčnej amplitúdy nízkofrekvenčných fluktuácií (fALFF), aby sme preskúmali zmeny pásmovo špecifických fALFF v pokojovom stave. Na základe literatúry sme rozdelili frekvenčný rozsah do piatich pásiem.

V porovnaní so zdravými kontrolami vykazovala skupina IGD znížené hodnoty fALFF v zadnom laloku mozgu a zvýšené hodnoty fALFF v nadštandardnom časovom gyre. Významné interakcie medzi frekvenčnými pásmami a skupinami boli zistené v mozočku, prednom cinguláte, lingválnom gyre, strednom časovom a gyte. Ukázalo sa, že tieto oblasti mozgu súvisia s výkonnou funkciou a rozhodovaním. Tieto výsledky odhalili zmenenú spontánnu mozgovú aktivitu IGD, ktorá prispela k pochopeniu základnej patofyziológie IGD.

Kľúčové slová: porucha internetových hier, funkčná magnetická rezonancia v kľudovom stave, amplitúda nízkofrekvenčnej fluktuácie

úvod

Porucha závislosti na internete (IAD) je definovaná ako neschopnosť jednotlivca kontrolovať nadmerné používanie internetu, a to aj napriek negatívnym dôsledkom na aspekty psychologického fungovania (; ; ; ). Bol navrhnutý ako „závislosť na správaní“ podľa jeho negatívnych účinkov na sociálne duševné zdravie (). O mechanizme IAD sa však vie len málo a nebola vytvorená jednotná definícia IAD a Diagnostická a štatistická príručka 4 (DSM-4) nezahŕňala túto poruchu správania (). Spolu s rýchlym šírením IAD je DSM-5 vyvíjaný pre poruchy hrania internetu (IGD) na základe definície porúch užívania návykových látok a závislostí (; ; ; ).

Existuje mnoho rôznych typov IAD kvôli rôznym funkciám internetu. Vo všeobecnosti sa IAD skladá z troch podtypov: IGD, internetová pornografia a e-mail (). Vzhľadom na definíciu závislosti majú všetky tieto kategórie IAD štyri vymedzujúce vlastnosti: nadmerné používanie, stiahnutie, tolerancia a negatívne následky (; ; ). Ako najrozšírenejšia forma IAD (), IGD môže zdieľať špecifické neuropsychologické vlastnosti s inými závislosťami na správaní, ako je patologické hráčstvo (; ; ; ; ).

Početné zobrazovacie štúdie skúmali charakteristiky IGD pomocou rôznych úloh (; , ; ; ), je však ťažké porovnávať údaje získané z rôznych experimentálnych paradigiem a vyvodiť klinicky užitočné závery z rôznych kognitívnych úloh (). Štúdie pokojového stavu fMRI odhalili niektoré abnormality aktivácie mozgu pri IGD (ďalšie opisy nájdete v prehľade podľa , Subjekty IGD majú vyššiu impulzivitu, čo je typický príznak závislosti na drogách; tento symptóm súvisí so zníženou aktiváciou cingulate gyrus, ktorá zahŕňa kognitívnu kontrolu (). Štúdia fMRI tiež preukázala zvýšenú regionálnu homogenitu (ReHo) v mozgovom kmeni, dolnom parietálnom laloku, ľavom zadnom mozočku a ľavom strednom čelnom gyruse, ktoré súvisia so senzoricko-motorickou koordináciou, ktorá by mohla súvisieť s pohybom prstov pri hraní internetových hier ().

FMRI v pokojnom stave sa vyvinul ako nová technika od Biswalovej štúdie (). Najprv hlásili vysoko synchrónne spontánne nízkofrekvenčné (0.01 – 0.08 Hz) fluktuácie signálu BOLD medzi motorickými kortikami a dospeli k záveru, že amplitúda nízkofrekvenčných fluktuácií (ALFF) je neurofyziologickým ukazovateľom (). Na základe ALFF podporil ďalší nástroj na zobrazenie miestnej mozgovej aktivity - frakčnú amplitúdu nízkofrekvenčných fluktuácií (fALFF), ktorý dokázal detekovať regionálnu intenzitu spontánnych fluktuácií signálu BOLD (; ). Nedávno sa fALFF široko používal v štúdiách pacientov s mentálnymi poruchami, ako je depresia (), schizofrénia (), Porucha pozornosti a hyperaktivity (), IGD (), a tak ďalej. Stále nie je jasné, či abnormality mozgovej aktivity IGD súvisia so špecifickými frekvenčnými pásmami. Je dôležité zistiť spontánne fluktuácie mozgu pri špecifickej frekvencii viac ako v širokom frekvenčnom pásme. V mozgu je veľa rôznych kmitov, ktorých frekvencie sa pohybujú od veľmi pomalých kmitov s periódami desiatok sekúnd až po veľmi rýchle kmitania s frekvenciami presahujúcimi 1000 Hz (). navrhol „oscilačnú triedu“, ktorá obsahuje frekvenčné pásma 10 siahajúce od 0.02 do 600 Hz (). a skúmali fALFF v štyroch frekvenčných pásmach a zistili, že oscilácie sú spojené so špecifickými nervovými procesmi (; ). Zistili, že amplitúdy oscilácií (0.01 – 0.027 Hz) pri nízkej frekvencii boli naj robustnejšie v kortikálnych štruktúrach a vysoké frekvencie boli najrobustnejšie v subkortikálnych štruktúrach, ako sú napríklad bazálne gangliá. Štúdie odhalili, že pacienti so schizofréniou mali vo frekvenčnom pásme pomalého 4u osobitné abnormality amplitúd kmitania (). tiež dokázali, že abnormality funkcie mozgu u amnestických pacientov s miernym kognitívnym poškodením vystavili rôzne aktivačné vzorce v rôznych frekvenčných pásmach.

V tejto štúdii sme zhromaždili hodnoty FALFF frekvencie na 0 – 0.25, vrátane šiestich frekvenčných pásiem 0 – 0.01 Hz, 0.01 – 0.027 Hz, 0.027 – 0.073 Hz, 0.073 – 0.198 Hz a 0.198 – 0.25 Hz v IGD, podľa Buzsákiho „oscilačných tried“. Snažili sme sa porovnať hodnotu fALFF medzi IGD a HC v rôznych pásmach a zaoberať sa dvoma problémami: po prvé, či subjekty IGD vykazujú abnormálne amplitúdy fALFF v porovnaní so zdravými kontrolami; po druhé, či sú abnormality IGD spojené so špecifickými frekvenčnými pásmami.

Materiály a metódy

Výber účastníkov

Tento experiment je v súlade s Etickým kódexom Svetovej lekárskej asociácie (Helsinská deklarácia) a je schválený Výborom pre ľudské vyšetrovanie na univerzite Zhejiang Normal. Reklamy sa zúčastnili 54 univerzitných študentov [26 IGD, 26 zdravé kontroly (HC)]. Všetci boli muži s pravou rukou. Skupiny IGD a HC sa významne nelíšili vekom (IGD: N = 26, 22.2 ± 3.13 rokov; HC: N = 26, 22.28 ± 2.54 rokov; t(50) = 0.1, p = 0.9). Kvôli vyšším pomerom IGD u mužov boli zahrnutí iba muži. Účastníci boli povinní podpísať informovaný súhlas a všetci účastníci absolvovali štruktúrované psychiatrické rozhovory (MINI) () vykonané skúseným psychiatrom s časom podania približne 15 min. Všetci účastníci boli bez psychiatrických porúch Axis I uvedených v zozname MINI. Všetci účastníci nespĺňali kritériá DSM-4 týkajúce sa zneužívania drog alebo závislostí vrátane alkoholu, hoci všetci účastníci IGD a HC hlásili konzumáciu alkoholu počas svojho života. Všetci účastníci dostali pokyn, aby v deň skenovania nepoužívali žiadne látky, vrátane kávy, čaju. Žiadni účastníci nenahlásili poškodenie mozgu ani predchádzajúce skúsenosti s nezákonnými drogami (napr. Kokaín, marihuana).

Diagnóza IGD bola stanovená na základe skóre 50 alebo vyššieho pri Youngovom online teste závislosti na internete (). Ako špeciálna závislosť od správania sú prevádzkové definície a diagnostické štandardy pre IGD stále nekonzistentné. V tejto štúdii bola skupina IGD zložená z jednotlivcov, ktorí splnili všeobecné kritériá IAD (skóre IAT nad 50) a uviedli, že „väčšinu svojho online času trávia hraním online hier (> 80%)“ (; ). IAT skóre skupiny IGD (72 ± 11.7) bolo oveľa vyššie ako zdravé kontroly [29 ± 10.4], t(50) = 14, p = 0.000].

Zber dát

Po konvenčnom skenovaní lokalizátora sa získali snímky s vážením T1 s rozmazanou sekvenciou vyvolania gradientu [TR = 240 ms; čas odozvy (TE) = 2.46 ms; uhol preklopenia (FA) = 90 °; zorné pole (FOV) = 220 ~ 220 mm2; dátová matica = 256 ~ 256]. Potom sa funkčné obrazy v kľudovom stave získali pomocou echo-planárnej zobrazovacej sekvencie (TR = 2000 ms; TE = 30 ms; FA = 90 °; FOV = 220 ~ 220 mm2; dátová matica = 64 ~ 64) s axiálnymi rezmi 33 (hrúbka rezu = 3 mm a medzera rezu = 1 mm, celkové objemy = 210) v jednom cykle 7 min. Od subjektov sa vyžadovalo, aby počas skenovania nehybne udržiavali pokoj a nepremýšľali o ničom. Na konci získavania údajov všetky subjekty potvrdili, že zostali hore počas celej doby skenovania.

Spracovanie údajov a výpočet fALFF

Všetky funkčné spracovanie obrazu sa uskutočňovalo pomocou Asistenta spracovania údajov pre pokojový stav fMRI [DPARSF ()1] softvér. Pre každého účastníka boli prvé časové body 10 vylúčené z ďalšej analýzy, ktorá má zabrániť prechodným zmenám signálu predtým, ako magnetizácia dosiahne ustálený stav, a umožniť subjektom, aby si zvykli na skenovacie prostredie fMRI. Zvyšné mozgové objemy 200u sa opravili na načasovanie rezu a znovu sa upravili na korekciu pohybu hlavy. Zahrnutí boli len účastníci s pohybom hlavy menším ako 1.5 mm v smere x, y alebo z a menším ako rotácia 2 okolo každej osi. Subjekty 26 HC a 26 IGD boli v tejto štúdii platné. Potom boli všetky preorientované obrázky priestorovo normalizované a potom znovu prevzaté na izotropné voxely 3 mm a priestorovo vyhladené (plná šírka pri polovici maxima = 6 mm) a lineárny trend bol odstránený. Po predbežnom spracovaní sa vypočítal fALFF pomocou DPARSF. Stručne, pre daný voxel sa časová séria najprv konvertovala na frekvenčnú doménu pomocou „rýchlej Fourierovej transformácie“. Druhá odmocnina výkonového spektra sa vypočítala a potom spriemerovala cez vopred určený frekvenčný interval. Tento priemerný druhú odmocninu sa v danom voxeli preddefinovaných frekvenčných pásiem nazval fALFF (). Celý frekvenčný rozsah (0 – 0.25 Hz) sme rozdelili do piatich čiastkových pásiem: pomalý-6 (0 – 0.01 Hz), pomalý-5 (0.01 – 0.027 Hz), pomalý-4 (0.027 – 0.073 Hz), pomalý- 3 (0.073 – 0.198 Hz) a pomalý-2 (0.198 – 0.25 Hz) (35, 46, 30) a vypočítané fALFF každého frekvenčného pásma.

Štatistická analýza

Analýza rozptylu (ANOVA) s dvojitým spôsobom (skupinové a frekvenčné pásmo) sa uskutočňovala na báze voxel-by-voxel so skupinou (IGD a HC) ako faktorom a frekvenčným pásmom medzi subjektmi (pomalý-2, pomaly-3, pomaly-4, pomaly-5, pomaly-6) ako opakované merania. Vypočítali sme tiež korelačnú analýzu založenú na ROI, ktorá sledovala významný hlavný účinok a interakciu medzi závažnosťou IGD a hodnotami FALFF a hodnoty fALFF sme vybrali zo špecifických pásiem.

výsledky

Hlavné účinky dvojsmerných opakovaných opatrení ANOVA sa preukázali v roku 2006 figúra Figure11, stoly Tables11 a 22, Na viacnásobné porovnávanie zobrazovacích údajov sme použili korekciu Alphasim. Opravené p <0.05 zodpovedá kombinácii neopravených p <0.05 a veľkosť zhluku> 248 mm3). Bola uskutočnená korelačná analýza založená na ROI medzi hodnotami fALFF a závažnosťou IGD (skóre IAT). Mozoček vykazoval významnú negatívnu koreláciu so závažnosťou IGD (pomalý-4: r = -0.487, p = 0.000; spomaliť-5: r = -0.485, p = 0.000; vidieť figúra Figure2C2C). Súradnica ROI bola definovaná aktivačným píkom prežívaného klastra. Polomer oblasti záujmu je 4 mm a je vyrobený pomocou softvéru REST2.

OBRÁZOK 1  

(A) Hlavný vplyv skupiny na amplitúdu nízkofrekvenčných fluktuácií (ALFF). Oblasti mozgu, v ktorých je frakčná amplitúda nízkofrekvenčnej fluktuácie (fALFF) rozdielna medzi poruchou hrania na internete (IGD) a zdravými kontrolami. Subjekty IGD ...
Tabuľka 1  

Oblasti mozgu s hlavným účinkom skupiny.
Tabuľka 2  

Oblasti mozgu s interakčným účinkom medzi skupinou a frekvenciou.
OBRÁZOK 2  

Hodnoty ALFF v nadčasovom gyruse a v mozočku. Červený a modrý obdĺžnik predstavovali subjekty IGD a zdravé kontroly. Celé frekvenčné pásmo (0 – 0.25 Hz) bolo rozdelené do piatich pásiem. Boli zobrazené v (A, B) ...

Významné interakcie medzi frekvenčným pásmom a skupinou boli pozorované v mozočku, prednom cinguláte, lingválnom gyruse, strednom časovom a gyruse strednom. Stredný frontálny gyrus vykazoval zvýšené hodnoty amplitúdy a stredný temporálny gyrus vykazoval znížené hodnoty amplitúdy v IGD. Analýzy založené na ROI okrem toho predstavovali dynamickú zmenu fALFF v mozočku a lingválnom gyruse spolu s prispôsobením frekvencie (pozri figúra Figure33). V IGD sa v mozočku prejavili znížené hodnoty amplitúdy v oblasti s vyššou frekvenciou (pomaly-2, pomaly-3, pomaly-4) a zvýšené hodnoty amplitúdy v oblasti s nižšou frekvenciou (pomaly-6, pozri figúra Figure3A3A). Naopak, lingválny gyrus vykázal zvýšené hodnoty amplitúdy v oblasti s vyššou frekvenciou (pomaly-2, pomaly-3) a znížené hodnoty amplitúdy v oblasti s nižšou frekvenciou (pomaly-6, pozri figúra Figure3B3B). Tieto dve oblasti zdieľali prechodový bod v pásme pomalého 5u pre zmenu amplitúdy.

OBRÁZOK 3  

Reverzné vzory v mozočku a lingválny gyrus v rôznych pásmach IGD. Červený a modrý obdĺžnik predstavovali subjekty IGD a zdravé kontroly. Celé frekvenčné pásmo (0 – 0.25 Hz) bolo rozdelené do piatich pásiem. Boli zobrazené ...

Diskusia

Táto štúdia skúmala abnormálnu spontánnu mozgovú aktivitu pri IGD s fALFF v rôznych frekvenčných pásmach. Účinok hlavnej skupiny odhalil, že IGD preukázala nižšie hodnoty fALFF v nadprirodzenom časovom gýri a vyššie hodnoty fALFF v mozočku. Prezentovali sme amplitúdy fluktuácie BOLD v celých frekvenčných pásmach (0 – 0.25 Hz) a našli sme opačný vzorec zmien vo frekvenčnej oblasti v mozočku a lingválnom gyre v IGD. Tieto zistenia poskytujú úplný prehľad o analýzach FALFF vo frekvenčnej doméne a zdôrazňujú dôležitosť výberu špecifickej frekvencie pre detekciu duševných porúch súvisiacich s abnormalitami.

Rôzne fALFF v kortikále medzi IGD a HC (hlavný účinok skupiny)

Predchádzajúce literatúry sa domnievali, že signál pomalého 2 odráža veľmi nízkofrekvenčný posun a pomalý 6 odráža vysokofrekvenčné fyziologické zvuky (; ). Analýza hlavného účinku skupiny sa zamerala na spontánnu nervovú aktivitu v špecifických frekvenčných pásmach (pomalý-4 a pomalý-5) pri IGD. Hlavným účinkom skupiny bolo zistenie, že IGD vykazovala nižšie hodnoty fALFF pri pomalom 4 a pomaly-5 v mozočku. V tejto štúdii bola zistená negatívna korelácia medzi hodnotami fALFF v mozočku a závažnosťou IGD. Mozoček sa bežne klasifikuje ako motorická štruktúra, ktorej funkcia nie je obmedzená na koordináciu pohybu alebo rovnováhu a tiež zohráva dôležitú úlohu vo vyšších kognitívnych procesoch (; ). Dôkazy z anatomických, fyziologických a funkčných zobrazovacích štúdií preukázali, že ľudia s léziami v mozočku vykazovali nedostatok kognitívnych výkonných funkcií a pracovnej pamäte (; ). Prijíma vstup zo senzorických systémov a iných oblastí mozgu a integruje tieto vstupy na úpravu motorickej aktivity (; ; ). Potenciálna úloha mozgu v závislosti je riešená v nedávnom dokumente, v ktorom sa navrhuje, že mozoček je potenciálne regulačné centrum, ktoré je ovplyvnené závislosťou (). Literatúry ukázali, že subjekty IGD sú spojené s viac ako normálnymi ReHo (; ) a funkčné pripojenie () nad mozočkom. V tejto štúdii bola pozorovaná negatívna korelácia medzi hodnotami fALFF v mozočku a závažnosťou IGD (pozri pozri figúra Figure2C2C), čo tiež podporuje, že abnormálna spontánna neuronálna aktivita v mozočku súvisí s neprimeraným správaním IGD.

Hodnoty FALFF boli vyššie v nadštandardnom časovom gyruse pri IGD. Predchádzajúca štúdia ukázala, že IGD v porovnaní s HC vykazovala zníženú funkčnú konektivitu v časovej oblasti (). V našej predchádzajúcej štúdii sa zistilo, že ReHo sa znížilo v horšom časovom gyrii a usudzujeme, že by to mohli byť výsledky dlhodobého hrania hry (). Súčasné zistenia sú čiastočne nekonzistentné s predchádzajúcou štúdiou, preto predkladáme hypotézu, že zvýšená hodnota FALFF v nadčasovom gyruse môže odrážať vyššiu úroveň mozgovej aktivity, ktorá koreluje s flexibilitou pohybu pri IGD, ale na funkciu tejto oblasti je potrebné ďalšie štúdium.

Zmeny amplitúdy závislé od frekvencie v IGD

Interakčné účinky medzi skupinami a frekvenčnými pásmami boli pozorované v mozočku, v prednom cingulujúcom gyruse, v lingválnom gyruse, v strednom časovom a v strednom čelnom gyruse.

Vyššie hodnoty FALFF v strednom čelnom gyruse v IGD

V tejto štúdii účastníci IGD vykázali vyššie hodnoty FALFF v ľavom strednom frontálnom gyre v rôznych pásmach. Stredný frontálny gyrus hrá dôležitú úlohu pri koordinácii rôznych systémov, ako je učenie a pamäť, ktorá úzko súvisí s mentálnymi operáciami (). V predchádzajúcej štúdii sme dospeli k záveru, že subjekty IGD vykazujú zvýšenú synchronizáciu v mozgových oblastiach súvisiacich so senzoricko-motorickou koordináciou () - hranie online hier vyžaduje, aby hráči integrovali niekoľko systémov vrátane senzorického systému, riadenia motora, súradnice motora a systému spracovania informácií (). Súčasné zistenia tiež podporujú tento predpoklad. Tento výsledok je tiež v súlade so štúdiou Liu (), ktorý zistil, že subjekty s IGD vykázali významné zvýšenie hodnôt ReHo v ľavom strednom čelnom gyruse. Z toho vyvodzujeme záver, že účastníci IGD vykázali vyššie hodnoty FALFF v ľavom strednom prednom gyruse, čo by sa mohlo spájať so zvýšenou schopnosťou senzoricko-motorickej koordinácie.

Abnormalita v prednom čeľade gyrus v IGD

Nižšie fALFF sme našli v prednom cinguláte Gyrus pri pomalom 6e. Predná oblasť cingulátu sa podieľa na inhibícii, kontrole a monitorovaní konfliktov (; ) a abnormality boli uvedené v predchádzajúcich štúdiách IGD (; ). Ako je uvedené v úvode, nižšie hodnoty FALFF sa môžu týkať zníženej koordinačnej schopnosti neurálnej aktivity na veľké vzdialenosti. Tento predpoklad podporujú štúdie v tejto oblasti: s prístupom funkčnej konektivity. uviedli zníženú funkčnú konektivitu medzi ACC a PFC v IAD. navrhli, aby nižšie aktivity v ACC mohli odrážať abnormálnu zníženú spontánnu neuronálnu aktivitu v tejto oblasti a funkčný deficit. Iné štúdie súvisiace s úlohami dokázali tento bod, že IGD bola vždy sprevádzaná kognitívnymi dysfunkciami, ako je napríklad kognitívna deficiencia (, ). Preto sme presvedčení, že abnormalita v ACC súvisí s kognitívnymi dysfunkciami IGD.

Reverzné vzory v mozočku a lingválny gyrus na rôznych pásmach v IGD

Je dôležité poznamenať, že abnormality spontánnej nervovej aktivity v IGD sú závislé od špecifických frekvenčných pásiem, najmä v mozočku a lingválnom gyruse. V porovnaní s HC IGD vykázala zníženú amplitúdu v pásmach s nižšou frekvenciou (pomaly-4, pomaly-5, pomaly-6) a zvýšenú amplitúdu v pásmach s vyššou frekvenciou (pomaly-2, pomaly-3) v lingválnom gyruse. Naopak, IGD vykazovala zvýšenú amplitúdu v pásmach s nižšou frekvenciou (pomaly-6) a zníženú amplitúdu vo vyšších pásmach (pomaly-2, pomaly-3, pomaly-4) v mozočku (číselné údaje 2, B). Ukázalo sa, že rôzne oscilačné pásy sa vyvíjajú rôznymi mechanizmami a majú rôzne fyziologické funkcie (; ). Ako predchádzajúce štúdie dokázali, že fluktuácie s nižšou frekvenciou majú vyšší výkon a fluktuácie s vyššou frekvenciou majú nižší výkon (; ). Súčasné zistenia by mohli naznačovať, že IGD zvýšili koordinačnú schopnosť diaľkovej nervovej aktivity v mozočku a v lingválnom gyruse. Tento predpoklad možno podporiť predchádzajúcou štúdiou, v ktorej sa uvádza, že subjekty s IGD vykazovali zvýšenú funkčnú konektivitu v dvojstrannom mozočku (; ) a iná štúdia zistila deficity hustoty šedej hmoty v lingválnom gyre, ktoré sa môžu týkať neurálnej aktivity na veľké vzdialenosti ().

záver

Zistenia v tejto štúdii naznačujú, že subjekty s IGD vykazovali abnormálne hodnoty FALFF v mnohých oblastiach mozgu, vrátane mozočku (IGD <HC) a horného temporálneho gyrusu (IGD> HC). Táto štúdia môže pomôcť pochopiť patofyziológiu IGD a úplná frekvenčná amplitúdová analýza môže potenciálne pomôcť pri výbere špecifického frekvenčného rozsahu na detekciu mozgových aktivít súvisiacich s IGD.

Príspevky od autorov

XL analyzoval údaje, napísal prvý návrh rukopisu; XJ prispel k analýze údajov, Y-FZ prispel k usmerneniu experimentálnych metód a vylepšil rukopis. Spoločnosť GD tento výskum navrhla, revidovala a vylepšila rukopis. Všetci autori prispeli a schválili konečný rukopis.

Vyhlásenie o konflikte záujmov

Autori vyhlasujú, že výskum bol vykonaný bez obchodných alebo finančných vzťahov, ktoré by mohli byť interpretované ako potenciálny konflikt záujmov.

Poďakovanie

Tento výskum podporila Čínska národná vedecká nadácia (31371023). Dr. Zang je podporovaný programom „Distančný profesor Qian Jiang“.

 

Financovanie. Poskytovatelia finančných prostriedkov nemali žiadnu rolu pri návrhu štúdie, zbere a analýze údajov, rozhodovaní o uverejnení alebo príprave rukopisu.

 

Referencie

  • Americká psychiatrická asociácia (2013). Americká psychiatrická asociácia. Diagnostická a štatistická príručka o duševných poruchách, 5th Edn. Arlington, TX: Americká psychiatrická asociácia
  • Baria AT, Baliki MN, Parrish T., Apkarian AV (2011). Anatomické a funkčné zostavy oscilácií mozgu BOLD. J. Neurosci. 31 7910 – 7919. 10.1523 / JNEUROSCI.1296-11.2011 [Článok bez PMC] [PubMed] [Cross Ref]
  • Beard KW, Wolf EM (2001). Zmena navrhovaných diagnostických kritérií pre závislosť od internetu. Cyber ​​Psychol. Behave. 4 377-383. 10.1089 / 109493101300210286 [PubMed] [Cross Ref]
  • Biswal B., Yetkin FZ, Haughton VM, Hyde JS (1995). Funkčná konektivita v motorickej kôre pokojného ľudského mozgu pomocou echo-planárnej MRI. Magni. Resona. Med. 34 537 – 541. 10.1002 / mrm.1910340409 [PubMed] [Cross Ref]
  • Blaszczynski A. (2008). Komentár: reakcia na „Problémy s konceptom„ závislosti na videohrách “: príklady z prípadovej štúdie. Int. J. Ment. Health Addict. 6 179–181. 10.1007/s11469-007-9132-2 [Cross Ref]
  • Blok JJ (2007). V problematickej štúdii o používaní internetu bola prevalencia podcenená. CNS Spectr. 12 14 – 15. [PubMed]
  • Blok JJ (2008). Problémy pre DSM-V: závislosť na internete. Am. 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, a kol. (2007). Spontánne nízkofrekvenčné výkyvy tučného signálu u schizofrenických pacientov: anomálie v predvolenej sieti. Schizophr. Bull. 33 1004 – 1012. 10.1093 / schbul / sbm052 [Článok bez PMC] [PubMed] [Cross Ref]
  • Bullock TH (1997). Signály a príznaky v nervovom systéme: dynamická anatómia elektrickej aktivity je pravdepodobne bohatá na informácie. Proc. Natl. Acad. Sci. USA 94 1 – 6. [Článok bez PMC] [PubMed]
  • Buzsáki G., Draguhn A. (2004). Neuronálne kmity v kortikálnych sieťach. veda 304 1926 – 1929. 10.1126 / science.1099745 [PubMed] [Cross Ref]
  • Kardinál RN (2006). Neurónové systémy zapojené do oneskoreného a pravdepodobného zosilnenia. Neurálna sieť. 19 1277 – 1301. 10.1016 / j.neunet.2006.03.004 [PubMed] [Cross Ref]
  • De Smet HJ, Paquier P., Verhoeven J., Mariën P. (2013). Mozoček: jeho úloha v jazyku a súvisiace kognitívne a afektívne funkcie. 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). Spatiotemporálne vzorce paľby v mozočku. 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., a kol. (2013). Zmenená predvolená funkčná konektivita v kľudovom stave u adolescentov so závislosťou na internete. PLoS ONE 8: e59902 10.1371 / journal.pone.0059902 [Článok bez PMC] [PubMed] [Cross Ref]
  • Dong G., DeVito EE, Du X., Cui Z. (2012a). Porucha inhibičnej kontroly pri „poruche závislosti na internete“: funkčná štúdia zobrazovania magnetickou rezonanciou. Psychiatry Res. 203 153 – 158. 10.1016 / j.pscychresns.2012.02.001 [Článok bez PMC] [PubMed] [Cross Ref]
  • Dong G., DeVito E., Huang J., Du X. (2012b). Difúzne tenzorové zobrazenie odhaľuje abnormality talamu a zadného cingulátu kôry u závislých na internete. J. Psychiatr. Res. 46 1212 – 1216. 10.1016 / j.jpsychires.2012.05.015 [Článok bez PMC] [PubMed] [Cross Ref]
  • Dong G., Huang J., Du X. (2012c). Zmeny v regionálnej homogenite aktivity mozgu v kľudovom stave u závislých na internete. Behave. Funkcia mozgu. 8 1–8. 10.1186/1744-9081-8-41 [Článok bez PMC] [PubMed] [Cross Ref]
  • Dong G., Huang J., Du X. (2011a). Zvýšená citlivosť na odmenu a znížená citlivosť na stratu u závislých na internete: štúdia fMRI počas hádania. J. Psychiatr. Res. 45 1525 – 1529. 10.1016 / j.jpsychires.2011.06.017 [PubMed] [Cross Ref]
  • Dong G., Zhou H., Zhao X. (2011b). Muži závislí od internetu ukazujú zhoršenú schopnosť výkonnej kontroly: dôkazy z farebného slova Stroop. Neurosci. Letí. 499 114 – 118. 10.1016 / j.neulet.2011.05.047 [PubMed] [Cross Ref]
  • Dong G., Lu Q., Zhou H., Zhao X. (2010). Inhibícia impulzov u ľudí s poruchou závislosti na internete: elektrofyziologický dôkaz zo štúdie Go / NoGo. Neurosci. Letí. 485 138 – 142. 10.1016 / j.neulet.2010.09.002 [PubMed] [Cross Ref]
  • Dong G., Potenza MN (2014). Kognitívno-behaviorálny model poruchy internetových hier: teoretické základy a klinické implikácie. J. Psychiatr. Res. 58 7 – 11. 10.1016 / j.jpsychires.2014.07.005 [Článok bez PMC] [PubMed] [Cross Ref]
  • Doyon J., Penhune V., Ungerleider LG (2003). Výrazný príspevok kortiko-striatálnych a kortiko-cerebelárnych systémov k výučbe motorických schopností. Neuropsychológie 41 252–262. 10.1016/S0028-3932(02)00158-6 [PubMed] [Cross Ref]
  • Fitzpatrick JJ (2008). Závislosť na internete: uznávanie a zásahy. Arch. Psychiater. Nurse. 22 59 – 60. 10.1016 / j.apnu.2007.12.001 [PubMed] [Cross Ref]
  • Flisher C. (2010). Pripojenie: prehľad závislosti na internete. J. Paediatr. Zdravie detí 46 557-559. 10.1111 / j.1440-1754.2010.01879.x [PubMed] [Cross Ref]
  • Fowler JS, Volkow ND, Kassed CA, Chang L. (2007). Zobrazovanie závislého ľudského mozgu. Sci. Practi. Perspect. 3 4 – 16. 10.1151 / spp07324 [Článok bez PMC] [PubMed] [Cross Ref]
  • Frances AJ, Widiger T. (2012). Psychiatrická diagnóza: poučenie z minulosti DSM-IV a upozornenia pre budúcnosť DSM-5. Annu. Rev. Clin. Psychol. 8 109 – 130. 10.1146 / annurev-clinpsy-032511-143102 [PubMed] [Cross Ref]
  • Goldstein RZ, Tomasi D., Rajaram S., Cottone LA, Zhang L., Maloney T., a kol. (2007). Úloha predného cingulátu a mediálneho orbitofrontálneho kortexu pri spracovávaní podnetov na drogy pri závislosti od kokaínu. Neurovedy 144 1153 – 1159. 10.1016 / j.neuroscience.2006.11.024 [Článok bez PMC] [PubMed] [Cross Ref]
  • Grant JE, Potenza MN, Weinstein A., Gorelick DA (2010). Úvod do závislosti na správaní. Am. J. Drug Alcohol Abuse 36 233-241. 10.3109 / 00952990.2010.491884 [Článok bez PMC] [PubMed] [Cross Ref]
  • Griffiths M. (2005). Vzťah medzi hazardnými hrami a hraním videohier: reakcia na Johanssona a Gotestama. Psychol. Rep. 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., a kol. (2013). Disociácia regionálnej aktivity v sieti s predvoleným režimom v prvej epizóde, na drogy naivnej veľkej depresívnej poruche v pokoji. J. Affect. Disord. 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). Mozgová aktivita a túžba po hraní internetových videohier. Kompr. psychiatrie 52 88 – 95. 10.1016 / j.comppsych.2010.04.004 [Článok bez PMC] [PubMed] [Cross Ref]
  • Han Y., Wang J., Zhao Z., Min B., Lu J., Li K., a kol. (2011b). Frekvenčne závislé zmeny v amplitúde nízkofrekvenčných fluktuácií amnestického mierneho kognitívneho poškodenia: štúdia fMRI v kľudovom stave. Neuroimage 55 287 – 295. 10.1016 / j.neuroimage.2010.11.059 [PubMed] [Cross Ref]
  • Han DH, Lyoo IK, Renshaw PF (2012). Rozdielne regionálne objemy šedej hmoty u pacientov s on-line závislosťou od hry a profesionálnymi hráčmi. J. Psychiatr. Res. 46 507 – 515. 10.1016 / j.jpsychires.2012.01.004 [Článok bez PMC] [PubMed] [Cross Ref]
  • Hong S.-B., Kim J.-W., Choi E.-J., Kim H.-H., Suh J.-E., Kim C.-D., a kol. (2013). Znížená orbitofrontálna hrúbka kôry u adolescentov s závislosťou od internetu. Behave. Funkcia mozgu. 9 1–5. 10.1186/1744-9081-9-11 [Článok bez PMC] [PubMed] [Cross Ref]
  • Ito M. (2006). Mozgové obvody ako neuronálny stroj. 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., a kol. (2011). Abnormality nízkofrekvenčných oscilácií amplitúdy u užívateľov heroínu: štúdia fMRI v pokojovom stave. Neuroimage 57 149 – 154. 10.1016 / j.neuroimage.2011.04.004 [PubMed] [Cross Ref]
  • Knyazev GG (2007). Motivácia, emócie a ich inhibičná kontrola sa odrážajú v mozgových osciláciách. Neurosci. Biobehav. Rev. 31 377-395. 10.1016 / j.neubiorev.2006.10.004 [PubMed] [Cross Ref]
  • Ko C. (2014). Porucha internetových hier. Akt. Návyková. Rep. 1 177-185.
  • Kuss DJ, Griffiths MD (2012). Závislosť na internete a hrách: systematický prehľad literatúry o neuroobrazovacích štúdiách. Brain Sci. 2 347 – 374. 10.3390 / brainsci2030347 [Článok bez PMC] [PubMed] [Cross Ref]
  • Lecrubier Y., Sheehan DV, Weiller E., Amorim P., Bonora I., Harnett Sheehan K., a kol. (1997). Mini medzinárodný neuropsychiatrický rozhovor (MINI). Krátky diagnostický štruktúrovaný rozhovor: spoľahlivosť a platnosť podľa CIDI. Eur. psychiatrie 12 224-231.
  • Liu J., Gao XP, Osunde I., Li X., Zhou SK, Zheng HR, a kol. (2010). Zvýšená regionálna homogenita pri poruche závislosti na internete v pokojovej štúdii funkčnej magnetickej rezonancie (2009). Brada. Med. J. (angl.) 123 1904 – 1908. [PubMed]
  • Moulton EA, Elman I., Becerra LR, Goldstein RZ, Borsook D. (2013). Mozoček a závislosť: poznatky získané výskumom neuroimagingu. Narkoman. Biol. 19 317-331. 10.1111 / adb.12101 [Článok bez PMC] [PubMed] [Cross Ref]
  • Paus T. (2001). Primárna predná cingulate kôra: kde je rozhranie motora, pohonu a kognície. Nat. Rev. Neurosci. 2 417-424. 10.1038 / 35077500 [PubMed] [Cross Ref]
  • Penttonen M., Buzsáki G. (2003). Prirodzený logaritmický vzťah medzi mozgovými oscilátormi. Thalamus Relat. Syst. 2 145-152. 10.1017 / S1472928803000074 [Cross Ref]
  • Petry NM, O'Brien CP (2013). Porucha internetových hier a DSM-5. Závislosť 108 1186-1187. 10.1111 / add.12162 [PubMed] [Cross Ref]
  • Petry NM, Rehbein F., Gentile DA, Lemmens JS, Rumpf H.-J., Mölele T., a kol. (2014). Medzinárodný konsenzus pri hodnotení poruchy internetových hier pomocou nového prístupu DSM-5. Závislosť 109 1399-1406. 10.1111 / add.12457 [PubMed] [Cross Ref]
  • Raymond JL, Lisberger SG, Mauk MD (1996). Mozoček: neuronálny učiaci stroj? veda 272 1126 – 1131. 10.1126 / science.272.5265.1126 [PubMed] [Cross Ref]
  • Stoodley CJ, Valera EM, Schmahmann JD (2012). Funkčná topografia mozgu pre motorické a kognitívne úlohy: štúdia fMRI. Neuroimage 59 1560 – 1570. 10.1016 / j.neuroimage.2011.08.065 [Článok bez PMC] [PubMed] [Cross Ref]
  • Tao R., Huang X., Wang J. (2008). Navrhované kritérium klinickej diagnostiky závislosti na internete. Med. J. Chin. Národy národov. armáda 33 1188-1191.
  • Tao R., Huang X., Wang J., Zhang H., Zhang Y., Li M. (2010). Navrhované diagnostické kritériá pre závislosť od internetu. Závislosť 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). Závislosť na online videohrách: identifikácia závislých adolescentných hráčov. Závislosť 106 205-212. 10.1111 / j.1360-0443.2010.03104.x [PubMed] [Cross Ref]
  • Weinstein A., Lejoyeux M. (2015). Nový vývoj neurobiologických a farmakologicko-genetických mechanizmov, ktoré sú základom závislosti na internete a videohrách. Am. 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., a kol. (2013). Abnormality sivej a bielej hmoty v závislosti na online hre. Eur. J. Radiol. 82 1308 – 1312. 10.1016 / j.ejrad.2013.01.031 [PubMed] [Cross Ref]
  • Xu S.-H. (2013). Závislí na internete “. Impulzívnosť správania: dôkazy z úlohy hazardných hier iowa: impulzivita správania závislých od internetu: dôkazy z úlohy hazardných hier iowa. Acta Psychol. Sinice 44 1523-1534.
  • Yan C., Zang Y. (2010). DPARSF: matlab toolbox pre „pipeline“ analýzu údajov fMRI v kľudovom stave. Predná. Syst. Neurosci. 14: 13 10.3389 / fnsys.2010.00013 [Článok bez PMC] [PubMed] [Cross Ref]
  • Mladý KS (1998). Závislosť na internete: vznik novej klinickej poruchy. Cyber ​​Psychol. Behave. 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., a kol. (2014). Frekvenčne špecifické zmeny amplitúdy nízkofrekvenčných fluktuácií pri schizofrénii. Hum. Brain Mapp. 35 627 – 637. 10.1002 / hbm.22203 [PubMed] [Cross Ref]
  • Yuan K., Jin C., Cheng P., Yang X., Dong T., Bi Y., a kol. (2013). Množstvo abnormalít fluktuácie pri nízkych frekvenciách u adolescentov so závislosťou na hraní online. PLoS ONE 8: e78708 10.1371 / journal.pone.0078708 [Článok bez PMC] [PubMed] [Cross Ref]
  • Yuan K., Qin W., Wang G., Zeng F., Zhao L., Yang X., a kol. (2011). Abnormality mikroštruktúry u adolescentov s poruchou závislosti na internete. PLoS ONE 6: e20708 10.1371 / journal.pone.0020708 [Článok bez PMC] [PubMed] [Cross Ref]
  • Zang Y.-F., He Y., Zhu C.-Z., Cao Q.-J., Sui M.-Q., Liang M., a kol. (2007). Zmenená základná mozgová aktivita u detí s ADHD odhalená funkčnou MRI v pokojnom stave. 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., a kol. (2007b). Zmenená základná mozgová aktivita u detí s ADHD odhalená funkčnou MRI v pokojnom stave. 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. a kol. (2008). Zlepšený prístup k detekcii amplitúdy nízkofrekvenčnej fluktuácie (ALFF) pre pokojový stav fMRI: frakčný ALFF. J. Neurosci. metódy 172 137 – 141. 10.1016 / j.jneumeth.2008.04.012 [Článok bez PMC] [PubMed] [Cross Ref]
  • Zuo X.-N., Di Martino A., Kelly C., Shehzad ZE, Gee DG, Klein DF, a kol. (2010). Oscilujúci mozog: komplexný a spoľahlivý. Neuroimage 49 1432 – 1445. 10.1016 / j.neuroimage.2009.09.037 [Článok bez PMC] [PubMed] [Cross Ref]