Abnormality mikroštruktúry u adolescentov s poruchou závislostí na internete. (2011)

Materiály a metódy top

Všetky výskumné postupy boli schválené podvýborom Nemocníc západnej Číny pre ľudské štúdie a boli vykonané v súlade s Helsinskou deklaráciou.

Subjekty 2.1

Podľa upraveného kritéria Young Diagnostický dotazník pre závislosť na internete (YDQ) od Beard a Wolf [16], [29], do našej štúdie sa zapojilo osemnásť študentov prvého stupňa a druhých študentov s IAD (muži 12, priemerný vek = 19.4 ± 3.1 rokov, vzdelanie 13.4 ± 2.5 rokov). Kritériá YDQ [16] pozostával z nasledujúcich ôsmich otázok „áno“ alebo „nie“, ktoré boli: (1) Cítite sa pohltení internetom (pamätáte si na predchádzajúcu online aktivitu alebo na požadovanú nasledujúcu online reláciu)? (2) Cítite sa spokojný s používaním internetu, ak zvýšite množstvo času online? (3) Nepodarilo sa vám opakovane kontrolovať, obmedzovať alebo ukončiť používanie internetu? (4) Cítite sa nervózny, temperamentný, depresívny alebo citlivý, keď sa snažíte obmedziť alebo ukončiť používanie internetu? (5) Zostanete online dlhšie, ako sa pôvodne plánovalo? (6) Riskovali ste stratou významného vzťahu, zamestnania, vzdelania alebo kariéry kvôli internetu? (7) Klamali ste svojim rodinným príslušníkom, terapeutom alebo iným, aby ste skryli pravdu o svojom zapojení do internetu? (8) Používate internet ako spôsob, ako uniknúť problémom alebo zmierniť úzkostnú náladu (napr. Pocity bezmocnosti, viny, úzkosti alebo depresie)? Všetkých osem otázok bolo preložených do čínštiny. Young tvrdil, že päť alebo viac „áno“ odpovedí na osem otázok naznačovalo používateľa závislého od internetu [16], Neskôr Beard a Wolf upravili kritériá YDQ [29]a respondenti, ktorí odpovedali „kladne“ na otázky 1 až 5 a aspoň na ktorúkoľvek zo zvyšných troch otázok, boli klasifikovaní ako ľudia trpiaci závislosťou od internetu, ktorá sa použila na skríning subjektov v tejto štúdii. Závislosť bola postupný proces, preto sme skúmali, či došlo alebo nedošlo k lineárnym zmenám v štruktúre mozgu. Trvanie ochorenia sa odhadlo pomocou retrospektívnej diagnózy. Požiadali sme subjekty, aby si spomenuli na ich životný štýl, keď boli pôvodne závislí od internetu. Aby sme zaručili, že trpia závislosťou od internetu, testovali sme ich znova pomocou kritérií YDQ upravených Beardom a Wolfom. Spoľahlivosť vlastných správ od subjektov IAD sme potvrdili aj telefonickým rozhovorom s rodičmi. Subjekty IAD strávili hraním online 10.2 ± 2.6 hodiny denne. Dni používania internetu za týždeň boli 6.3 ± 0.5. Túto informáciu sme overili aj od spolubývajúcich a spolužiakov z predmetov IAD, že často trvali na tom, že budú neskoro v noci na internete, a napriek následkom narušili životy ostatných. Osemnásť vekovo a rodovo zhodných (p> 0.01) sa našej štúdie zúčastnili aj zdravé kontroly (12 mužov, priemerný vek = 19.5 ± 2.8 rokov, vzdelanie 13.3 ± 2.0 rokov) bez akejkoľvek osobnej alebo rodinnej anamnézy psychiatrických porúch. Podľa predchádzajúcej štúdie IAD [19], vybrali sme si zdravé kontroly, ktoré strávili na internete menej ako 2 hodín denne. Zdravé kontroly sa tiež testovali pomocou kritérií YDQ modifikovaných Beardom a Wolfom, aby sa zabezpečilo, že netrpia IAD. Všetci vybraní účastníci, ktorých sa to týkalo, boli rodenými čínskymi hovorcami, nikdy nepoužívali nezákonné látky a mali pravdu. Pred skenovaním pomocou magnetickej rezonancie (MRI) sa u všetkých subjektov uskutočnil skríning liekov na moč, aby sa vylúčilo zneužívanie návykových látok. Vylučovacie kritériá pre obe skupiny boli (1) existencia neurologickej poruchy; (2) zneužívanie alkoholu, nikotínu alebo drog; (3) tehotenstva alebo menštruácie u žien; a (4) akékoľvek fyzické ochorenie, ako je mozgový nádor, hepatitída alebo epilepsia, stanovené podľa klinických hodnotení a lekárskych záznamov. Okrem toho sa na vyhodnotenie emocionálnych stavov všetkých účastníkov v deň skenov použila stupnica úzkosti sebahodnotenia (SAS) a stupnica sebahodnotenia depresie (SDS). Všetci pacienti a zdravé kontroly dali písomný informovaný súhlas. Podrobnejšie demografické informácie boli poskytnuté v roku 2007 Tabuľka 1.

Metodika zobrazovania mozgu 2.2 a analýza údajov

Parametre skenovania 2.2.1.

Zobrazovacie údaje sa uskutočňovali na skeneri 3T Siemens (Allegra; Siemens Medical System) vo výskumnom centre Huaxi MR, nemocnici západnej Číny na Univerzite Sichuan v Čengdu v Číne. Použila sa štandardná cievka hlavy vtáčieho klietky spolu s obmedzujúcimi penovými vankúšikmi na minimalizáciu pohybu hlavy a na zníženie hluku skenera. Obrazové sekvencie sa získali pomocou difúzne váženého zobrazovania s jednorázovým odrazom planárneho zobrazovania v súlade s prednou a zadnou komisárskou rovinou. Difúzne tenzorové snímky sa získali s priemerom 2. Difúzne senzibilizačné gradienty boli aplikované pozdĺž nelineárnych smerov 30 (b = 1000 s / mm²) spolu s odberom bez difúznej váhy (b = 0 s / mm²). Zobrazovacie parametre boli kontinuálne axiálne rezy 45 s hrúbkou rezu 3 mm a bez medzery, zorné pole = 240 × 240 mm², čas opakovania / echo čas = 6800 / 93 ms, akvizičná matica = 128 × 128. Okrem toho sa získali snímky s axiálnymi 3D T1 vážené so sekvenciou vyvolania rozmaznaného gradientu a s nasledujúcimi parametrami: TR = 1900 ms; TE = 2.26 ms; uhol preklopenia = 9⁰; rozlíšenie maticovej matice = 256 × 256; plátky = 176; zorné pole = 256 mm; veľkosť voxelu = 1 × 1 × 1 mm.

2.2.2 VBM.

Štrukturálne dáta boli spracované pomocou protokolu FSL-VBM [30], [31] so softvérom FSL 4.1 [32], Najprv boli všetky obrázky T1 extrahované do mozgu pomocou nástroja na extrahovanie mozgu (BET) [33]. Ďalej sa uskutočnila segmentácia tkanivového typu pomocou automatizovaného segmentačného nástroja FMRIB (FAST) V4.1 [34]. Výsledné obrázky čiastočného objemu šedej hmoty boli potom zarovnané do štandardného priestoru MNI152 pomocou nástroja na lineárnu registráciu obrázkov FMRIB (FLIRT) [35], [36], nasledovaná voliteľne nelineárnou registráciou pomocou nástroja FMRIB na nelineárnu registráciu obrázkov (FNIRT) [37], [38], ktorý používa b-spline reprezentáciu poľa warp registrácie [39], Výsledné obrázky boli spriemerované, aby sa vytvorila šablóna špecifická pre štúdiu, do ktorej boli potom natívne obrázky sivej hmoty nelineárne opätovne zaregistrované. Optimalizovaný protokol zaviedol moduláciu kontrakcie / zväčšenia v dôsledku nelineárnej zložky transformácie: každý voxel zaregistrovaného obrázka sivej hmoty bol rozdelený Jacobianom poľa osnovy. Nakoniec, aby sme vybrali najlepšie vyhladzovacie jadro, všetky obrazy modulované normalizovaným objemom šedej hmoty modulované 32om sa vyhladili izotropnými gaussovskými zrnami zväčšujúcimi sa veľkosťou (sigma = 2.5, 3, 3.5 a 4 mm, čo zodpovedá 6, 7, 8 a 9.2 mm FWHM). Regionálne zmeny v šedej hmote sa hodnotili pomocou permutačného neparametrického testovania s náhodnými permutáciami 5000 [40], Ako kovariáty sa použila analýza kovariancie (ANCOVA) s vekom, pohlavnými účinkami a celkovým intrakraniálnym objemom. Celkový intrakraniálny objem sa vypočítal ako súčet objemov šedej hmoty, bielej hmoty a mozgovomiechového moku zo segmentov FSL BET. Dong a kol. zistili, že depresie a skóre úzkosti boli po závislosti závislosťou významne vyššie v porovnaní s predchádzajúcou závislosťou u niektorých vysokoškolákov, a navrhli, že išlo o výsledky IAD, preto SAS a SDS neboli zahrnuté ako zmätok. [41], Korekcia pre viacnásobné porovnania sa uskutočňovala použitím metódy prahovania na báze klastrov, pričom počiatočný klaster tvoril prah pri t = 2.0. Výsledky sa považovali za významné pre p<0.05. Pre regióny, kde subjekty IAD vykazovali signifikantne odlišný objem šedej hmoty od kontrolných, boli objemy šedej hmoty týchto oblastí extrahované, spriemerované a ustúpené oproti dobe závislosti na internete.

2.2.3 DTI.

Vypočítali sme hodnotu FA pre každý voxel, ktorý odráža stupeň difúznej anizotropie vo voxeli (rozsah 0 – 1, kde menšie hodnoty naznačujú väčšiu izotropickú difúziu a menšiu koherenciu a veľké hodnoty naznačujú smerovú závislosť Brownovho pohybu v dôsledku traktu bielej hmoty). [42], Na výpočet FA sa použil softvér FDT v FSL 4.1 [32], Najprv bola korekcia na vírivé prúdy a pohyb hlavy uskutočnená pomocou afinitnej registrácie na prvom nedifúznom váženom objeme každého subjektu. Obrázky FA sa vytvorili pomocou prispôsobenia difúzneho tenzora surovým difúznym údajom po extrakcii mozgu pomocou BET [33], Potom sa uskutočnila štatistická analýza údajov FA vo volante s využitím priestorovej štatistiky založenej na trakte (TBSS) V1.2 v časti FSL. [43], [44], Obrázky FA zo všetkých subjektov (subjekty IAD a zdravé kontroly) boli pomocou FNIRT opätovne zarovnané na obraz štandardného priestoru FMRIB58_FA. [37], [38] pomocou b-spline reprezentácie poľa warp registrácie [39]. Potom sa vytvoril stredný obraz FA a zriedil sa, aby sa vytvoril stredný skelet FA (prahová hodnota 0.2) predstavujúci stredy všetkých traktov spoločných pre skupinu. Zarovnané údaje FA každého subjektu sa potom premietli späť na túto kostru. Zmeny hodnoty FA bielej hmoty sa hodnotili pomocou neparametrického testovania založeného na permutácii [40] s náhodnými permutáciami 5000. ANCOVA sa používa ako kovariát s vekovými a rodovými účinkami. Korekcia pre viacnásobné porovnania sa uskutočňovala pomocou metódy prahovania na báze klastrov, s počiatočnou prahovou hodnotou vytvárania klastrov t = 2.0. Výsledky sa považovali za významné pre p<0.05. Pre klastre, kde subjekty závislé na internete vykazovali významne odlišné hodnoty FA od kontrolných skupín, sa FA týchto oblastí mozgu extrahovali, spriemerovali a regresovali oproti dĺžke závislosti na internete.

2.2.4 Interakcia medzi abnormalitami sivej hmoty a bielej hmoty.

Na skúmanie interakcií medzi zmenami šedej hmoty a zmenami bielej hmoty sa vykonala korelačná analýza medzi abnormálnymi objemami šedej hmoty a hodnotami FA bielej hmoty v skupine IAD.

výsledky

Výsledky 3.1 VBM

Regionálne zmeny objemu šedej hmoty sa hodnotili neparametricky pomocou optimalizovaného VBM. Korekcia pre viacnásobné porovnania sa uskutočnila pomocou metódy prahovania na báze klastrov. Porovnanie VBM medzi subjektmi IAD a zodpovedajúcimi zdravými kontrolami naznačilo znížený objem šedej hmoty v niekoľkých zhlukoch, tj bilaterálny DLPFC, doplnkový motorický priestor (SMA), OFC, mozoček a ľavý rostrálny ACC (rACC), po kontrole možného zmätenia. premenné vrátane veku, rodových účinkov a celkového intrakraniálneho objemu. Objemy šedej hmoty pravého DLPFC, ľavého rACC a pravého SMA vykázali negatívnu koreláciu s mesiacmi závislosti na internete (r1 = −0.7256, p1 <0.005; r2 = -0.7409, p2 <0.005; r3 = -0.6451, p3 <0.005). Žiadna oblasť mozgu nevykazovala vyšší objem šedej hmoty ako zdravé kontroly, ako je uvedené v Obrázok 1 a Tabuľka 2

  

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Obrázok 1. Výsledky VBM.

A. Znížený objem šedej hmoty u subjektov IAD (1-p) opravené p- hodnoty obrázkov. Obrázok na pozadí je štandardná šablóna MNI152_T1_1mm_brain v FSL. B. Objemy šedej hmoty v DLPFC, rACC a SMA boli negatívne korelované s trvaním závislosti na internete.

  

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Tabuľka 2. Regióny, ktoré vykazovali neobvyklý objem šedej hmoty a bielej hmoty FA (frakčná anizotropia) medzi subjektmi s poruchou závislosti na internete (IAD) a zdravými kontrolami (p<0.05 opravené).

doi: 10.1371 / journal.pone.0020708.t002

Výsledky 3.2 DTI

Pokiaľ ide o analýzu údajov DTI, korekcia pre viacnásobné porovnania sa uskutočnila pomocou metódy prahovania na báze klastrov. Naše výsledky TBSS odhalili zvýšenú hodnotu FA (IAD: 0.78 ± 0.04; kontrola: 0.56 ± 0.02) ľavej zadnej končatiny vnútornej kapsuly (PLIC) u subjektov s IAD v porovnaní so zdravými kontrolami a zníženou hodnotou FA (IAD: 0.31 ± 0.04; kontrola: 0.48 ± 0.03) v bielej hmote v pravom parahippocampálnom gyruse (PHG), ako je uvedené v Obrázok 2 a Tabuľka 2, Okrem toho má FA tendenciu pozitívne korelovať s trvaním závislosti na internete v ľavej PLIC (r = 0.5869, p <0.05), zatiaľ čo sa nepozorovala žiadna významná korelácia medzi hodnotou FA správneho PHG a trvaním závislosti na internete

  

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Obrázok 2. Výsledky DTI.

A. Štruktúry bielej hmoty vykazujúce abnormálne FA u jedincov IAD, (1-p) opravené p- hodnoty obrázkov. Obrázok na pozadí je štandardná šablóna FMRIB58_FA_1mm v FSL. Červeno-žlté voxely predstavujú oblasti, v ktorých sa FA významne znížil v IAD v porovnaní so zdravými kontrolami. Blue-Light Blue voxels predstavujú zvýšené FA v IAD. B. FA PLIC pozitívne korelovala s trvaním závislosti na internete.

doi: 10.1371 / journal.pone.0020708.g002

3.3 Interakcia medzi abnormalitami sivej hmoty a bielej hmoty

Interakčná analýza medzi objemami šedej hmoty a hodnotami FA v bielej hmote v skupine IAD odhalila, že medzi týmito dvoma mierami neexistujú významné korelácie.

Diskusia top

Výsledkom IAD bolo narušenie individuálnej psychologickej pohody, akademické zlyhanie a zníženie pracovnej výkonnosti u dospievajúcich [12]-[18], V súčasnosti však neexistuje štandardizovaná liečba IAD. Vývoj účinných metód intervencie a liečby IAD si bude najskôr vyžadovať jasné pochopenie mechanizmov. Znalosť štrukturálnych abnormalít mozgu v IAD je rozhodujúca pre identifikáciu možných farmakoterapií na liečbu tejto poruchy. V tejto štúdii sme zistili zmeny objemu šedej hmoty a zmeny FA bielej hmoty u adolescentov s IAD. Tiež sme odhalili súvislosť medzi týmito štrukturálnymi abnormalitami a trvaním závislosti na internete. Navrhli sme, že IAD má za následok štrukturálne zmeny mozgu u dospievajúcich a tieto štrukturálne abnormality boli pravdepodobne spojené s funkčnými poruchami v kognitívnej kontrole..

Výsledky 4.1 VBM

V súlade s predchádzajúcou štúdiou VBM [21], nenašli sme žiadne oblasti mozgu, ktoré by u subjektov so závislosťou od internetu vykazovali zvýšený objem šedej hmoty, Regionálne porovnanie objemu šedej hmoty ukázalo atrofiu v niekoľkých skupinách pre celú skupinu závislých na internete (p <0.05, korigované), čo boli bilaterálne DLPFC, SMA, cerebellum, OFC a ľavý rACC (ako je uvedené v Obrázok 1). Navyše atrofia pravého DLPFC, ľavého rACC a pravého SMA bola negatívne korelovaná s trvaním závislosti na internete, čo Zhou et al. sa nepodarilo zistiť [21], Tieto výsledky ukázali, že s pretrvávajúcou závislosťou od internetu bola vážnejšia atrofia DLPFC, rACC a SMA v mozgu. Niektoré výsledky atrofie mozgu v našej štúdii boli odlišné od predchádzajúcich nálezov [21], čo môže byť spôsobené rôznymi metódami spracovania údajov. Do tejto štúdie boli zahrnuté možné mätúce účinky veku, pohlavia a celého objemu mozgu ako kovariáti, ktoré predchádzajúca štúdia nezohľadnila. Rôzne metódy spracovania pravdepodobne viedli k rôznym zisteniam.

Podľa predchádzajúcich štúdií o drogovej závislosti, dlhodobé zneužívanie návykových látok [45], [46] a závislosť na internete [11], [20] povedie k narušeniu kognitívnej kontroly. Kognitívna kontrola môže byť koncipovaná ako schopnosť potlačiť predčasné, ale nesprávne reakcie a schopnosť odfiltrovať irelevantné informácie v rámci súboru stimulov a umožniť vhodné opatrenia na splnenie zložitých úloh a prispôsobenie meniacim sa prostrediam. [47], Početné funkčné štúdie zobrazovania mozgu odhalili, že DLPFC a rACC boli centrálne zapojené do kognitívnej kontroly. [48], [49], Rôzne neurokognitívne štúdie odhalili, že kognitívna kontrola súvisí so špecifickým kortiko-subkortikálnym okruhom vrátane rACC a DLPFC. [50], [51], Podľa prominentnej hypotézy monitorovania konfliktov [47], [52], výskyt konfliktu reakcií je signalizovaný pomocou rACC, čo vedie k náboru DLPFC pre lepšiu kognitívnu kontrolu pre následný výkon. Táto dôležitá úloha DLPFC bola identifikovaná v neurovednom výskume s regulačnými procesmi kognitívnej kontroly zhora nadol [53], Posledné neuroimagingové štúdie tiež odhalili deaktiváciu rACC pri úlohe GO / NOGO u jedincov závislých od heroínu. [54], [55] a užívateľov kokaínu [45], s uvedením kritickej úlohy rACC v kognitívnej kontrole [46].

Predpokladá sa tiež, že OFC prispieva k kognitívnej kontrole správania zameraného na cieľ prostredníctvom hodnotenia motivačného významu stimulov a výberu správania na dosiahnutie požadovaných výsledkov. [56], OFC má rozsiahle väzby na oblasti striatum a limbické oblasti (ako je amygdala). Výsledkom je, že OFC je dobre situovaný, aby integroval činnosť niekoľkých limbických a subkortikálnych oblastí spojených s motivačným správaním a spracovaním odmien. [57], Niektoré štúdie na zvieratách preukázali, že poškodenie OFC a krysej predimbickej kôry (funkčný homológ ľudského DLPFC) zhoršilo získavanie a modifikáciu správania, ktoré sa riadi prípadmi medzi odpoveďami a výsledkami, čo naznačuje, že tieto regióny môžu byť rozhodujúce pre kognitívna kontrola správania zameraného na cieľ [56], [58].

SMA je kritická pre výber vhodného správania, či už ide o výber vhodnej odpovede alebo o výber, či sa má potlačiť neprimeraná reakcia [59], Niektorí vedci zistili, že do SMA boli zapojené jednoduché aj komplexné úlohy GO / NOGO a odhalili dôležitú úlohu SMA pri sprostredkovaní kognitívnej kontroly. [46], [60].

Niekoľko anatomických, fyziologických a funkčných zobrazovacích štúdií naznačuje, že mozoček prispieva k kognitívnym funkciám vyššieho poriadku. [61]-[64], s diskrétnymi léziami na mozočku, ktoré majú za následok zhoršenie výkonných funkcií a pracovnej pamäte, dokonca aj v zmenách osobnosti, ako je disinhibované a nevhodné správanie.

Naše výsledky (Obrázok 1) zníženého objemu šedej hmoty v DLPFC, rACC, OFC, SMA a mozočku môže byť, aspoň sčasti, spojená s kognitívnou kontrolou a dysfunkciami správania zameraného na cieľ v závislosti na internete [15], [19], [20], [28], ktoré môžu vysvetľovať základné príznaky závislosti na internete.

Výsledky 4.2 DTI

Vypočítali sme hodnotu FA v každom voxeli bielej hmoty pre každý subjekt, ktorý kvantifikoval silu smerovosti mikroštruktúry lokálneho traktu. Z porovnania celého mozgu voxel v kostre bielej hmoty pomocou permutačného testovania a prísneho štatistického prahovania vyplýva, že subjekty IAD mali nižšie hodnoty FA v zoskupení v rámci pravého PHG (p <0.05, opravené). Na druhej strane, hľadanie zvýšenej FA u IAD subjektov ukázalo, že IAD subjekty mali vyššie hodnoty FA v klastri v ľavom PLIC (p <0.05, opravené). Hodnota FA ľavého PLIC navyše pozitívne korelovala s trvaním závislosti na internete (Obrázok 2).

PHG je oblasť mozgu, ktorá obklopuje hippocampus a hrá dôležitú úlohu pri kódovaní a získavaní pamäte [65], [66], PHG poskytuje hlavný polysenzorický vstup do hippocampu prostredníctvom entorhinálnych spojení a je príjemcom rôznych kombinácií senzorických informácií. [67], [68], ktoré sa podieľajú na poznávaní a emočnej regulácii [69], Niektorí vedci nedávno navrhli, že správny PHG prispieva k tvorbe a udržiavaniu viazaných informácií v pracovnej pamäti [70], Pracovná pamäť je venovaná dočasnému ukladaniu a online manipulácii s informáciami a je kritická pre kognitívnu kontrolu [71], Zistenie, že nižšia hodnota FA PHG u subjektov IAD preukázala, že abnormálne vlastnosti bielej hmoty môžu byť štrukturálnym základom funkčných deficitov pracovnej pamäte u subjektov IAD. [19], Liu a kol. [72] uviedli zvýšenú ReHo v bilaterálnom PHG u vysokoškolákov IAD v porovnaní s kontrolami a navrhli, aby tento výsledok odrážal funkčnú zmenu v mozgu, pravdepodobne súvisiacu s cestou odmeňovania. Je zrejmé, že na pochopenie presnej úlohy PHG v IAD je potrebné viac práce.

Anatomicky je vnútorná kapsula oblasť bielej hmoty v mozgu, ktorá oddeľuje jadro kaudátu a talamus od lentikulárneho jadra, ktoré obsahuje vzostupné aj zostupné axóny. Okrem kortikospinálnych a kortikopontínových vlákien obsahuje vnútorná kapsula talamocortical a korticofugal vlákna [73], [74], Zadná končatina vnútornej kapsuly obsahuje kortikospinálne vlákna, zmyslové vlákna (vrátane stredného lemnisca a anterolaterálneho systému) z tela a niekoľko kortikoidných vlákien [73]-[76], Primárna motorická kôra vysiela svoje axóny cez zadnú končatinu vnútornej kapsuly a hrá dôležité úlohy v pohybe prstov a motorických snímkach. [77], [78], Možným dôvodom pre hodnoty FA vo vylepšení vnútornej kapsuly bolo to, že subjekty IAD strávili viac času hraním počítačových hier a opakujúce sa motorické akcie, ako je klikanie myšou a písanie klávesnice, zmenili štruktúru vnútornej kapsuly. Ako zistenie, že tréning modifikoval mozgovú štruktúru v iných štúdiách [79]-[81], toto dlhodobé školenie pravdepodobne zmenilo štruktúru bielej hmoty PLIC. Prenos informácií medzi frontálnymi a subkortikálnymi oblasťami mozgu moduloval vyššie kognitívne fungovanie a správanie človeka [82], [83], ktorý sa spoliehal na vláknité trakty bielej hmoty prechádzajúce vnútornou kapsulou [83], [84], Štrukturálne abnormality vo vnútornej kapsule by mohli následne narušiť kognitívne funkcie a zhoršiť výkonné a pamäťové funkcie [85], Abnormálna hodnota FA ľavej PLIC môže ovplyvniť prenos a spracovanie senzorických informácií a nakoniec viesť k narušeniu kognitívnej kontroly. [86], [87], Navyše návyk na internet môže spôsobiť fyzické ťažkosti alebo zdravotné problémy, ako napríklad: syndróm karpálneho tunela, suchosť očí, bolesti chrbta a silné bolesti hlavy [88]-[90], Abnormálna hodnota FA ľavého PLIC môže vysvetľovať syndróm karpálneho tunela u jedincov IAD, ktorý musí byť v budúcnosti overený sofistikovanejším dizajnom.

4.3 Interakcia medzi abnormalitami sivej hmoty a bielej hmoty

Skúmali sme vzťah medzi zmenami šedej hmoty a bielej hmoty. Medzi týmito dvoma opatreniami, žiaľ, neexistovali významné korelácie. Tento jav naznačuje, že morfologické zmeny IAD na šedej hmote a bielej hmote mozgu nie sú signifikantne lineárne korelované. Existovala možnosť, že abnormality šedej hmoty spájali zmeny bielej hmoty nejakým iným spôsobom. Naše zistenia však preukázali, že štrukturálne charakteristiky šedej hmoty a bielej hmoty boli u dospievajúcich s IAD abnormálne.

Táto štúdia má určité obmedzenia. Po prvé, zatiaľ čo naše výsledky naznačili, že zmeny šedej a bielej hmoty môžu byť dôsledkom nadmerného používania internetu alebo IAD, nemôžeme vylúčiť inú možnosť, ktorá rieši štrukturálny rozdiel medzi normálnymi kontrolami a IAD, ktorým môže byť príčinou nadmerného používania internetu. Abnormálne vlastnosti týchto oblastí mozgu spojených s kognitívnou kontrolou u niektorých dospievajúcich ich robia relatívne nezrelými a umožňujú im ľahkú závislosť od internetu. Príčiny a následky problémov by mala v budúcej štúdii preskúmať komplexnejšia experimentálna koncepcia. Navrhli sme však, že nálezy v tejto štúdii boli dôsledkom IAD. Po druhé, pokiaľ ide o vzťah medzi štrukturálnymi zmenami a trvaním IAD, mesiace IAD sú hrubou charakteristikou pri spomienke na subjekty IAD. Požiadali sme subjekty, aby si spomenuli na ich životný štýl, keď boli pôvodne závislí od internetu. Aby sme zaručili, že trpia závislosťou od internetu, testovali sme ich znova pomocou kritérií YDQ upravených Beardom a Wolfom. Spoľahlivosť vlastných správ od subjektov IAD sme potvrdili aj telefonickým rozhovorom s rodičmi. Zmeny v štruktúre mozgu v súlade s procesom závislosti môžu byť pre pochopenie choroby dôležitejšie, preto sa uskutočnila korelácia medzi trvaním a štruktúrnymi opatreniami v mozgu. Tieto korelácie naznačujú, že kumulatívne účinky sa našli v zníženom objeme šedej hmoty pravého DLPFC, pravého SMA, ľavého rACC a zvýšeného FA bielej hmoty v ľavom PLIC. Nakoniec, aj keď sme tvrdili, že štrukturálne abnormality objemu šedej hmoty a bielej hmoty FA boli spojené s funkčnými poruchami kognitívnej kontroly v IAD, najväčším obmedzením tejto štúdie je nedostatok kvantitatívnej indikácie deficitov kognitívnej kontroly u týchto osôb. dospievajúcich s IAD. Aj keď boli vzťahy medzi týmito štrukturálnymi abnormalitami a trvaním závislosti na internete overené v našej súčasnej štúdii, je potrebné v budúcnosti podrobnejšie preskúmať úplnú charakteristiku podstaty štrukturálnych abnormalít v IAD, čo je rozhodujúce pre pochopenie dopadu IAD na dlhodobé fungovanie. V budúcnosti budeme tieto štrukturálne nálezy integrovať s behaviorálnymi výkonmi kognitívnych úloh u subjektov s IAD. Celkovo zmeny FA a zmeny objemu šedej hmoty, ako je uvedené v predloženej štúdii, naznačovali zmenu v mozgu na mikroštruktúrnej úrovni, čo zlepšilo naše chápanie IAD.

záver

Poskytli sme dôkazy o tom, že subjekty IAD mali v mozgu viacnásobné štrukturálne zmeny. Atrofia šedej hmoty a zmeny FA bielej hmoty v niektorých oblastiach mozgu významne korelovali s dĺžkou závislosti na internete. Tieto výsledky sa môžu interpretovať, aspoň čiastočne, ako funkčné poškodenie kognitívnej kontroly pri IAD. Abnormality prefrontálnej kôry boli konzistentné s predchádzajúcimi štúdiami o zneužívaní návykových látok [23], [48], [80], [81], preto sme navrhli, že môžu existovať čiastočne sa prekrývajúce mechanizmy v používaní IAD a látok. Dúfali sme, že naše výsledky zlepší naše porozumenie IAD a pomôže pri zlepšovaní diagnostiky a prevencie IAD.

Poďakovanie top

Chceli by sme sa poďakovať Qin Ouyang, Qizhu Wu a Junran Zhang za cennú technickú pomoc pri vykonávaní tohto výskumu.

Referencie top

1. Ernst M, Pine D, Hardin M (2006) Triadický model neurobiológie motivovaného správania v dospievaní. Psychologické lekárstvo 36: 299 – 312. Nájdi tento článok online
2. Csikszentmihalyi M, Larson R, Prescott S (1977) Ekológia činnosti a skúseností adolescentov. Časopis pre mládež a dospievanie 6: 281 – 294. Nájdi tento článok online
3. Casey B, Tottenham N, Liston C, Durston S (2005) Zobrazovanie vyvíjajúceho sa mozgu: čo sme sa naučili o kognitívnom vývoji? Trendy v kognitívnych vedách 9: 104 – 110. Nájdi tento článok online
4. Casey B, Galvan A, Hare T (2005) Zmeny v organizácii mozgovej funkcie počas kognitívneho vývoja. Aktuálny názor v neurobiológii 15: 239 – 244. Nájdi tento článok online
5. Ernst M, Nelson E, Jazbec S, McClure E, Monk C, a kol. (2005) Amygdala a jadro accumbens v reakcii na prijatie a opomenutie prírastkov u dospelých a dospievajúcich. Neuroimage 25: 1279 – 1291. Nájdi tento článok online
6. Máj J, Delgado M, DahlR, Stenger V, Ryan N, a kol. (2004) Zobrazovanie funkčnej magnetickej rezonancie mozgových obvodov odmeňovania u detí a dospievajúcich. Biologická psychiatria 55: 359 – 366.
7. Galvan A, Hare T, Parra C, Penn J, Voss H, a kol. (2006) Skorší vývoj accumbens vo vzťahu k orbitofrontálnej kôre by mohol byť základom riskantného správania u dospievajúcich. Journal of Neuroscience 26: 6885 – 6892. Nájdi tento článok online
8. Steinberg L (2005) Kognitívny a afektívny vývoj v dospievaní. Trendy v kognitívnych vedách 9: 69 – 74. Nájdi tento článok online
9. Pine D, Cohen P, Brook J (2001) Emocionálna reaktivita a riziko psychopatológie u adolescentov. Spektrum CNS 6: 27 – 35. Nájdi tento článok online
10. Silveri M, Tzilos G, Pimentel P, Yurgelun-Todd D (2004) Dráhy emocionálneho a kognitívneho vývoja u dospievajúcich: účinky pohlavia a riziko užívania drog. Annals of New York Academy of Sciences 1021: 363 – 370. Nájdi tento článok online
11. Cao F, Su L, Liu T, Gao X (2007) Vzťah medzi impulzivitou a závislosťou od internetu vo vzorke čínskych adolescentov. Európska psychiatria 22: 466 – 471. Nájdi tento článok online
12. Ko C, Yen J, Chen S, Yang M, Lin H, a kol. (2009) Navrhované diagnostické kritériá a skríningový a diagnostický nástroj závislosti na internete u študentov vysokých škôl. Komplexná psychiatria 50: 378 – 384. Nájdi tento článok online
13. Flisher C (2010) Pripojenie: Prehľad závislosti na internete. Denník pediatrie a zdravia detí 46: 557 – 559. Nájdi tento článok online
14. Christakis D (2010) Závislosť na internete: epidémia storočia 21? Liek BMC 8: 61. Nájdi tento článok online
15. Chou C, Condron L, Belland J (2005) Prehľad výskumu závislosti na internete. Recenzia psychológie vzdelávania 17: 363 – 388. Nájdi tento článok online
16. Young K (1998) Závislosť na internete: Vznik novej klinickej poruchy. CyberPsychology & Behavior 1: 237–244. Nájdi tento článok online
17. Morahan-Martin J, Schumacher P (2000) Výskyt a korelácie patologického používania internetu medzi vysokoškolákmi. Počítače s ľudským správaním 16: 13 – 29. Nájdi tento článok online
18. Scherer K (1997) Online život školy: Zdravé a nezdravé používanie internetu. Journal of College Student Development 38: 655 – 665. Nájdi tento článok online
19. Ko C, LiuG, Hsiao S, Yen J, Yang M, a kol. (2009) Činnosti mozgu spojené s herným nutkaním online hernej závislosti. Žurnál psychiatrického výskumu 43: 739 – 747. Nájdi tento článok online
20. Dong G, Lu Q, Zhou H, Zhao X (2010) Inhibícia impulzov u ľudí s poruchou závislosti na internete: elektrofyziologický dôkaz zo štúdie Go / NoGo. Neurovedné listy 485: 138 – 142. Nájdi tento článok online
21. Zhou Y, Lin F, Du Y, Qin L, Zhao Z, a kol. (2009) Abnormality šedej hmoty v závislosti na internete: Morfometrická štúdia založená na voxeli. European Journal of Radlogy. doi:10.1016 / j.ejrad.2009.1010.1025.
22. Jun L, Xue-ping G, Osunde I, Xin L, Shun-ke Z, a kol. (2010) Zvýšená regionálna homogenita pri poruche závislosti na internete: štúdia zobrazovania funkčnej magnetickej rezonancie v pokojnom stave. Čínsky lekársky časopis 123: 1904 – 1908. Nájdi tento článok online
23. Yuan K, Qin W, Dong M, Liu J, Sun J, a kol. (2010) Deficity šedej hmoty a abnormality v pokoji v prípade abstinentných osôb závislých od heroínu. Neurovedné listy 482: 101 – 105. Nájdi tento článok online
24. Yuan K, Qin W, Liu J, Guo Q, Dong M, a kol. (2010) Zmenené mozgové funkčné siete malého sveta a trvanie užívania heroínu u mužov závislých od heroínu závislých od mužov. Neurovedné listy 477: 37 – 42. Nájdi tento článok online
25. Yuan K, Qin W, Dong M, Liu J, Liu P, a kol. (2010) Kombinácia priestorových a časových informácií s cieľom preskúmať zmeny sietí v pokojnom stave u jednotlivcov závislých od heroínu. Neurovedné listy 475: 20 – 24. Nájdi tento článok online
26. Liu J, Liang J, Qin W, Tian J, Yuan K, a kol. (2009) Poruchy dysfunkčnej konektivity u chronických užívateľov heroínu: štúdia fMRI. Neurovedné listy 460: 72 – 77. Nájdi tento článok online
27. Volkow N, Fowler J, Wang G (2003) Závislý ľudský mozog: poznatky zo zobrazovacích štúdií. Žurnál klinického skúšania 111: 1444 – 1451. Nájdi tento článok online
28. Ko C, Hsiao S, LiuG, Yen J, Yang M, a kol. (2010) Charakteristiky rozhodovania, potenciálne riziko a osobnosť vysokoškolákov s internetovou závislosťou. Psychiatrický výskum 175: 121 – 125. Nájdi tento článok online
29. Beard K, Wolf E (2001) Úpravy v navrhovaných diagnostických kritériách pre závislosť od internetu. CyberPsychology & Behavior 4: 377–383. Nájdi tento článok online
30. Ashburner J, Friston K (2000) Voxelová morfometria - metódy. Neuroimage 11: 805 – 821. Nájdi tento článok online
31. Good C, Johnsrude I, Ashburner J, Henson R, Fristen K, a kol. (2001) Morfometrická štúdia starnutia vo volante v normálnych ľudských mozgoch dospelých 465. Neuroimage 14: 21 – 36. Nájdi tento článok online
32. Smith S., Jenkinson M., Woolrich M., Beckmann C. Behrens T., a kol. (2004) Pokroky vo funkčnej a štrukturálnej analýze a implementácii MR obrazu ako FSL. Neuroimage 23: 208 – 219. Nájdi tento článok online
33. Smith S (2002) Rýchla robustná automatizovaná extrakcia mozgu. Mapovanie ľudského mozgu 17: 143 – 155. Nájdi tento článok online
34. Zhang Y, Brady M, Smith S (2001) Segmentácia obrazov mozgu MR pomocou skrytého modelu Markovovho náhodného poľa a algoritmu očakávania-maximalizácie. Transakcie IEEE pri lekárskych zobrazeniach 20: 45 – 57. Nájdi tento článok online
35. Jenkinson M, Smith S (2001) Metóda globálnej optimalizácie pre robustnú afinnú registráciu obrazov mozgu. Analýza lekárskych obrazov 5: 143 – 156. Nájdi tento článok online
36. Jenkinson M, Bannister P, Brady M, Smith S (2002) Vylepšená optimalizácia pre robustnú a presnú lineárnu registráciu a korekciu pohybu mozgových snímok. Neuroimage 17: 825 – 841. Nájdi tento článok online
37. Andersson J, Jenkinson M, Smith S (2007) Nelineárna optimalizácia. Technické správy analytickej skupiny FMRIB: TR07JA02 od spoločnosti www.fmrib.ox.ac.uk/analysis/techrep.
38. Andersson J, Jenkinson M, Smith S (2007), nelineárna registrácia, aka priestorová normalizácia. Technické správy analytickej skupiny FMRIB: TR07JA02 od spoločnosti www.fmrib.ox.ac.uk/analysis/techrep.
39. Rueckert D, Sonoda L, Hayes C, Hill D, Leach M, a kol. (2002) Nonrigid registrácia pomocou deformácií vo voľnej forme: aplikácia na MR obrazy prsníkov. Transakcie IEEE pri lekárskych zobrazeniach 18: 712 – 721. Nájdi tento článok online
40. Nichols T, Holmes A (2002) Neparametrické permutačné testy funkčného neuroimagingu: primer s príkladmi. Mapovanie ľudského mozgu 15: 1 – 25. Nájdi tento článok online
41. Dong G, Lu Q, Zhou H, Zhao X, Miles J (2011), prekurzor alebo sequela: Patologické poruchy u ľudí s poruchou závislosti na internete. PloS one 6: 306 – 307. Nájdi tento článok online
42. Beaulieu C (2002) Základ anizotropnej difúzie vody v nervovom systéme - technické preskúmanie. NMR v biomedicíne 15: 435 – 455. Nájdi tento článok online
43. Smith S., Jenkinson M., Johansen-Berg H., Rueckert D., Nichols T., a kol. (2006) Priestorová štatistika založená na traktoch: analýza voxelwise difúznych údajov o viacerých subjektoch. Neuroimage 31: 1487 – 1505. Nájdi tento článok online
44. Smith S., Johansen-Berg H., Jenkinson M., Rueckert D., Nichols T., a kol. (2007) Získavanie a analýza voxelwise difúznych údajov o viacerých subjektoch s priestorovou štatistikou založenou na traktoch. Prírodné protokoly 2: 499 – 503. Nájdi tento článok online
45. Kaufman J, Ross T, Stein E, Garavan H (2003) Hypotaktivita kokaínu u používateľov kokaínu počas úlohy GO-NOGO odhalená prípadným funkčným zobrazením magnetickej rezonancie. Journal of Neuroscience 23: 7839 – 7843. Nájdi tento článok online
46. Li C, Sinha R (2008) Inhibičná kontrola a regulácia emočného stresu: Neuroimagingové dôkazy o frontálno-limbickej dysfunkcii pri psychostimulačnej závislosti. Neuroscience & Biobehavioral Reviews 32: 581–597. Nájdi tento článok online
47. Botvinick M, Braver T, Barch D, Carter C, Cohen J (2001) Monitorovanie konfliktov a kognitívna kontrola. Psychologické hodnotenie 108: 624 – 652. Nájdi tento článok online
48. Krawczyk D (2002) Príspevky prefrontálnej kôry k nervovému základu ľudského rozhodovania. Neuroscience & Biobehavioral Reviews 26: 631–664. Nájdi tento článok online
49. Wilson S, Sayette M, Fiez J (2004) Prefrontálne reakcie na narážky na lieky: neurokognitívna analýza. Nature Neuroscience 7: 211 – 214. Nájdi tento článok online
50. Barber A, Carter C (2005) Kognitívna kontrola zapojená do prekonávania tendencií odozvy a prepínania medzi úlohami. Mozgová kôra 15: 899 – 912. Nájdi tento článok online
51. MacDonald A, Cohen J, Stenger V, Carter C (2000) Rozdelenie úlohy dorsolaterálneho prefrontálneho a predného cingulačného kortexu v kognitívnej kontrole. Science 288: 1835 – 1838. Nájdi tento článok online
52. Botvinick M, Nystrom L, Fissell K, Carter C, Cohen J (1999) Sledovanie konfliktov v porovnaní s výberom na akciu v prednej kôre cingulate. Príroda 402: 179 – 180. Nájdi tento článok online
53. Vanderhasselt M, De Raedt R, Baeken C (2009) Dorsolaterálny prefrontálny kortex a Stroopov výkon: Riešenie lateralizácie. Psychonomic bulletin & review 16: 609–612. Nájdi tento článok online
54. Forman S, Dougherty G, Casey B, Siegle G, Braver T, a kol. (2004) Závislí od opiátov nemajú aktiváciu rostrálneho predného cingulátu závislú od chyby. Biologická psychiatria 55: 531 – 537. Nájdi tento článok online
55. Fu L, BiG, ZouZ, Wang Y, Ye E, a kol. (2008) Inhibičná funkcia zhoršenej odpovede u abstinentných závislých od heroínu: štúdia fMRI. Neurovedné listy 438: 322 – 326. Nájdi tento článok online
56. Rolls E (2000) Orbitofrontálna kôra a odmena. Mozgová kôra 10: 284 – 294. Nájdi tento článok online
57. Groenewegen H, Uylings H (2000) Prefrontálna kôra a integrácia senzorických, limbických a autonómnych informácií. Pokrok vo výskume mozgu 126: 3 – 28. Nájdi tento článok online
58. Balleine B, Dickinson A (1998) Cielovo orientovaná inštrumentálna akcia: učenie sa o nepredvídaných situáciách a stimulujúce učenie a ich kortikálne substráty. Neurofarmakológia 37: 407 – 419. Nájdi tento článok online
59. Simmonds D, Pekar J, Mostofsky S (2008) Metaanalýza úloh Go / No-go demonštrujúca, že aktivácia fMRI spojená s inhibíciou odozvy závisí od úlohy. Neuropsychológia 46: 224 – 232. Nájdi tento článok online
60. Ray Li C, Huang C, Constable R, Sinha R (2006) Inhibícia zobrazovacej odpovede pri úlohe stop-signál: neurálne korelujú nezávisle od monitorovania signálu a spracovania po reakcii. Journal of Neuroscience 26: 186 – 192. Nájdi tento článok online
61. Raymond J, Lisberger S, Mauk M (1996) Mozoček: stroj na učenie neurónov? Science 272: 1126 – 1131. Nájdi tento článok online
62. Schmahmann J, Sherman J (1998) Cerebelárny kognitívny afektívny syndróm. Mozog 121: 561 – 579. Nájdi tento článok online
63. Desmond J (2001) Cerebelárne zapojenie do kognitívnych funkcií: dôkaz z neuroimagingu. Medzinárodný prehľad psychiatrie 13: 283 – 294. Nájdi tento článok online
64. Heyder K, Suchan B, Daum I (2004) Kortikokortické príspevky k výkonnej kontrole. Acta Psychologica 115: 271 – 289. Nájdi tento článok online
65. Wagner A, Schacter D, Rotte M, Koutstaal W, Maril A, a kol. (1998) Budovanie spomienok: zapamätanie si a zabudnutie na verbálne zážitky predpovedané mozgovou aktivitou. Science 281: 1188 – 1191. Nájdi tento článok online
66. Tulving E, Markowitsch H, Craik F, Habib R, Houle S (1996) Novinkové a známe aktivácie v PET štúdiách kódovania a získavania pamäte. Mozgová kôra 6: 71 – 79. Nájdi tento článok online
67. Powell H, Guye M, Parker G, Symms M, Boulby P, a kol. (2004) Neinvazívna in vivo demonštrácia spojení ľudského parahippocampálneho gyru. Neuroimage 22: 740 – 747. Nájdi tento článok online
68. BURWELL R (2000) Parahippocampálna oblasť: kortikokortikálna konektivita. Annals of New York Academy of Sciences 911: 25 – 42. Nájdi tento článok online
69. Zhu X, Wang X, Xiao J, Zhong M, Liao J, a kol. (2010) Zmenená integrita bielej hmoty u mladých dospelých s epizódou neliečenou v prvej epizóde s ťažkou depresívnou poruchou: štúdia priestorovej štatistiky založená na trakte. Výskum mozgu 1396: 223 – 229. Nájdi tento článok online
70. Šťastie D, Danion J, Marrer C, Pham B, Gounot D, a kol. (2010) Pravý parahippocampálny gyrus prispieva k tvorbe a udržiavaniu viazaných informácií v pracovnej pamäti. Mozog a poznanie 72: 255 – 263. Nájdi tento článok online
71. Engle R, Kane M (2003) Výkonná pozornosť, kapacita pracovnej pamäte a dvojfaktorová teória kognitívnej kontroly. Psychológia učenia a motivácie 44: 145 – 199. Nájdi tento článok online
72. Jun L, Xue-ping G, Osunde I, Xin L, Shun-ke Z, a kol. Zvýšená regionálna homogenita pri poruche závislosti na internete: štúdia zobrazovania funkčnej magnetickej rezonancie v pokojnom stave. Čínsky lekársky časopis 123: 1904 – 1908. Nájdi tento článok online
73. Parent A, Carpenter M (1996) Carpenter’s human neuroanatomy: Williams & Wilkins.
74. Wakana S, Jiang H, Nagae-Poetscher L, van Zijl P, Mori S (2004) Atlas ľudskej bielej hmoty Anatomy1 založený na vláknach. Rádiológia 230: 77 – 87. Nájdi tento článok online
75. Andersen R, Knight P, Merzenich M (1980) Talamokortikálne a kortikotalamické spojenia AI, AII a predného zvukového poľa (AFF) u mačky: Dôkaz o dvoch do značnej miere rozdelených systémoch spojení. The Journal of Comparative Neurology 194: 663 – 701. Nájdi tento článok online
76. Výherca J, Diehl J, Larue D (2001) Projekcie sluchovej kôry do tela stredného génkulovanej mačky. The Journal of Comparative Neurology 430: 27 – 55. Nájdi tento článok online
77. Schnitzler A, Salenius S, Salmelin R, Jousm ki V, Hari R (1997) Zapojenie primárnej motorickej kôry do motorického snímania: neuromagnetická štúdia. Neuroimage 6: 201 – 208. Nájdi tento článok online
78. Shibasaki H, Sadato N, Lyshkow H, Yonekura Y, Honda M, a kol. (1993) Primárna motorická kôra a doplnková motorická oblasť hrajú dôležitú úlohu v zložitom pohybe prstov. Mozog 116: 1387 – 1398. Nájdi tento článok online
79. Draganski B, Gaser C, Busch V, Schuierer G, Bogdahn U, a kol. (2004) Neuroplasticita: zmeny šedej hmoty vyvolané tréningom. Príroda 427: 311 – 312. Nájdi tento článok online
80. Boyke J, Driemeyer J, Gaser C, Buchel C, máj A (2008) Zmeny mozgovej štruktúry u starších ľudí vyvolané tréningom. Journal of Neuroscience 28: 7031 – 7035. Nájdi tento článok online
81. Scholz J, Klein MC, Behrens TEJ, Johansen-Berg H (2009) Výcvik indukuje zmeny v architektúre bielych hmôt. Nature Neuroscience 12: 1370 – 1371. Nájdi tento článok online
82. Cummings JL (1993) Čelné a subkortikálne okruhy a ľudské správanie. Archívy neurológie 50: 873 – 880. Nájdi tento článok online
83. Cummings JL (1995) Anatomické a behaviorálne aspekty frontálnych a subkortikálnych obvodov. Annals of New York Academy of Sciences 769: 1 – 14. Nájdi tento článok online
84. Albin RL, Young AB, Penney JB (1989) Funkčná anatómia porúch bazálnych ganglií. Trendy v neurovede 12: 366 – 375. Nájdi tento článok online
85. Levitt JJ, Kubicki M, Nestor PG, Ersner-Hershfield H, Westin C, a kol. (2010) Difúzna tenzorová štúdia prednej končatiny vnútornej kapsuly pri schizofrénii. Psychiatrický výskum 184: 143 – 150. Nájdi tento článok online
86. Werring D, Clark C, Barker G, Miller D, Parker G a kol. (1998) Štrukturálne a funkčné mechanizmy motorickej obnovy: komplementárne použitie difúzneho tenzora a funkčného zobrazovania magnetickou rezonanciou pri traumatickom poranení vnútornej kapsuly. Journal of Neurology, Neurosurgery & Psychiatry 65: 863–869. Nájdi tento článok online
87. Niogi S, Mukherjee P, Ghajar J, Johnson C, Kolster R, a kol. (2008) Rozsah mikroštruktúrneho poškodenia bielej hmoty v postconcussivnom syndróme koreluje so zníženou kognitívnou reakčnou dobou: štúdia 3T na difúzne tenzorové zobrazenie mierneho traumatického poškodenia mozgu. American Journal of Neororadiology 29: 967 – 973. Nájdi tento článok online
88. Young K (1999) Závislosť na internete: príznaky, hodnotenie a liečba. Inovácie v klinickej praxi: Zdrojová kniha 17: 19 – 31. Nájdi tento článok online
89. Beard K (2005) Závislosť na internete: prehľad súčasných metód hodnotenia a potenciálnych otázok pri hodnotení. CyberPsychology & Behavior 8: 7–14. Nájdi tento článok online
90. Culver J, Gerr F, Frumkin H (1997) Lekárske informácie na internete. Journal of General Internal Medicine 12: 466 – 470.