Frekvenčno odvisne spremembe amplitude nizkofrekvenčnih nihanj pri motnji internetnega igranja (2015)

Sprednji psihohol. 2015; 6: 1471.

Objavljeno na spletu 2015 Sep 28. doi:  10.3389 / fpsyg.2015.01471

PMCID: PMC4585012

 

Minimalizem

Neuroimaging študije so pokazale, da so pri osebah z motnjami spletnih iger (IGD) oslabljene funkcionalne možganske dejavnosti. O izmenah v spontanih možganskih dejavnostih zanje pa je malo znanega. Nedavne študije kažejo, da možganske dejavnosti različnih frekvenčnih razponov nastajajo z različnimi živčnimi aktivnostmi in imajo različne fiziološke in psihološke funkcije. Tako smo se v tej študiji odločili raziskati spontane možganske aktivnosti pri osebah z IGD z merjenjem frakcijske amplitude nihajnih frekvenc (FALFF) in raziskali spremembe, ki so značilne za pasu, v stanju počitka FALFF. Frekvenčni razpon smo razdelili na pet pasov na podlagi literatur.

V primerjavi z zdravimi kontrolnimi skupinami je skupina IGD pokazala znižanje vrednosti FALFF v zadnjem režnjah možganov in povečanje vrednosti FALFF v višjih temporalnih girusih. Pomembne interakcije med frekvenčnimi pasovi in ​​skupinami so bile ugotovljene v možganskih celicah, sprednjem cingulatu, jezikovnem gyrusu, srednjem temporalnem gyrusu in srednjem čelnem girusu. Te možganske regije so dokazano povezane z izvršilno funkcijo in odločanjem. Ti rezultati so razkrili spremenjeno spontano možgansko aktivnost IGD, ki je prispevala k razumevanju osnovne patofiziologije IGD.

ključne besede: motnja internetnih iger, funkcionalno magnetnoresonančno slikanje v mirovanju, amplituda nihanja frekvence

Predstavitev

Motnja zasvojenosti z internetom (IAD) je bila opredeljena kot posameznikova nezmožnost nadzora prekomerne uporabe interneta, tudi ob negativnih posledicah psiholoških funkcij (; ; ; ). Predlagana je kot "vedenjska odvisnost" glede na negativne učinke na socialno duševno zdravje (). Vendar pa je malo znanega o mehanizmu IAD, in enotna definicija IAD ni bila oblikovana in Priročnik za diagnostiko in statistiko 4 (DSM-4) ni vključeval te vedenjske motnje (). Skupaj s hitrim širjenjem IAD je DSM-5 razvit za motnje v igrah na internetu (IGD), ki temeljijo na opredelitvi motenj uporabe odvisnosti in odvisnosti (; ; ; ).

Obstaja veliko različnih vrst IAD zaradi raznolikih funkcij interneta. Na splošno IAD vključuje tri podvrste: IGD, internetno pornografijo in e-pošto (). Glede na opredelitev zasvojenosti imajo vse te kategorije IAD štiri ključne lastnosti: prekomerna uporaba, umik, strpnost in negativne posledice (; ; ). Kot najbolj razširjena oblika IAD (), IGD ima lahko posebne nevropsihološke značilnosti z drugimi vedenjskimi zasvojenostmi, kot je patološko igranje na srečo (; ; ; ; ).

Številne slikovne študije so z različnimi nalogami preučile značilnosti IGD (; , ; ; ), vendar je težko primerjati podatke, pridobljene iz različnih eksperimentalnih paradigem, in klinično koristne zaključke iz različnih kognitivnih nalog (). Študije fMRI v mirovanju so pokazale nekatere nepravilnosti možganske aktivacije pri IGD (poiščite več opisov iz pregleda . Preiskovanci z IGD imajo večjo impulzivnost, kar je značilen simptom odvisnosti od drog; ta simptom je povezan z zmanjšano aktivacijo cingulatnih girusov, kar vključuje kognitivni nadzor (). Študija fMRI je pokazala tudi povečano regionalno homogenost (ReHo) v možganskem deblu, spodnji parietalni lobuli, levem zadnjem možgancu in levem srednjem čelnem girusu, ki so povezani s senzorično-motorično koordinacijo, kar je lahko pomembno za gibanje prstov pri igranju internetnih iger ().

FMRI v mirovanju je bil razvit kot nova tehnika od Biswallove študije (). Najprej so poročali o zelo sinhronem spontanem nizkofrekvenčnem nihanju (0.01 – 0.08 Hz) nihanju BOLD signala med motoričnimi kortikli, zato so sklepali, da je amplituda nižjih frekvenc nihanja (ALFF) nevrofiziološki indikator (). Na podlagi ALFF je dr. je predstavil drugo orodje za prikaz lokalne možganske aktivnosti - delno amplitudo nizkofrekvenčnega nihanja (fALFF), ki lahko zazna regionalno intenzivnost spontanih nihanj BOLD signala (; ). Nedavno je bil FALFF široko uporabljen v študijah bolnikov z duševno motnjo, kot je depresija (), shizofrenija (), Motnje pozornosti s hiperaktivnostjo (), IGD (), in tako naprej. Še vedno ni jasno, ali so motnje možganske aktivnosti IGD povezane z določenimi frekvenčnimi pasovi. Pomembno je zaznati možganska spontana nihanja na določeni frekvenci več kot širokofrekvenčni pas. V možganih je veliko različnih nihanj, njihove frekvence segajo od zelo počasnih nihanj z obdobji deset sekund do zelo hitrih nihanj s frekvencami, ki presegajo 1000 Hz (). predlagal „nihajni razred“, ki vsebuje frekvenčne pasove 10, ki segajo od 0.02 do 600 Hz (). In raziskal FALFF v štirih frekvenčnih pasovih in ugotovil, da so nihanja povezana s specifičnimi nevronskimi procesi (; ). Ugotovili so, da so amplitude nihanj (0.01 – 0.027 Hz) pri nizki frekvenci najbolj robustne v kortikalnih strukturah, visoke frekvence pa so bile najbolj robustne v podkortičnih strukturah, kot so bazalne ganglije. Študije so pokazale, da so imeli bolniki s shizofrenijo posebne nepravilnosti amplitud nihanj v frekvenčnem pasu počasnega 4 (). dokazali so tudi, da so nepravilnosti delovanja možganov pri amnestičnih blagih bolnikih s kognitivno okvaro izpostavljene različnim vzorcem aktivacije v različnih frekvenčnih pasovih.

V tej študiji smo zbrali vrednosti FALFF frekvence v 0 – 0.25, vključno s šestimi frekvenčnimi pasovi 0 – 0.01 Hz, 0.01 – 0.027 Hz, 0.027 – 0.073 Hz, 0.073 – 0.198 Hz in 0.198 – 0.25 Hz v IGD, po Buzsákijevih "nihajnih razredih". Skušali smo primerjati vrednost FALFF med IGD in HC v različnih pasovih in obravnavali dve vprašanji: prvič, ali preiskovani IGD kažejo nenormalne amplitude FALFF v primerjavi z zdravimi kontrolami; drugič, ali so nepravilnosti IGD povezane z določenimi frekvenčnimi pasovi.

Materiali in metode

Izbor udeležencev

Poskus je v skladu z etičnim kodeksom Svetovnega zdravniškega združenja (Helsinška deklaracija) in ga je odobril Odbor za preiskave ljudi na normalni univerzi Zhejiang. Dvaindvajset univerzitetnih študentov se je zaposlilo prek oglasov [26 IGD, 26 zdrave kontrole (HC)]. Vsi so bili desničarski moški. Skupine IGD in HC se po starosti niso bistveno razlikovale (IGD: N = 26, 22.2 ± 3.13 let; HC: N = 26, 22.28 ± 2.54 let; t(50) = 0.1, p = 0.9). Zaradi višjih deležev IGD med moškimi so bili vključeni samo moški. Udeleženci so morali podpisati informirano soglasje, vsi udeleženci pa so opravili strukturirane psihiatrične intervjuje (MINI) (), ki ga izvaja izkušeni psihiater s časom dajanja približno 15 min. Vsi udeleženci so bili brez psihiatričnih motenj osi I, naštetih v MINI. Vsi udeleženci niso izpolnjevali meril DSM-4 za zlorabo drog ali odvisnosti, vključno z alkoholom, čeprav so vsi udeleženci IGD in HC poročali o uživanju alkohola v svojem življenju. Vsi udeleženci so bili poučeni, naj na dan skeniranja ne uporabljajo nobenih snovi, vključno s kavo, čajem. Noben udeleženec ni poročil o poškodbah možganov ali prejšnjih izkušnjah s prepovedanimi drogami (npr. Kokainom, marihuano).

Diagnoza IGD je bila določena na podlagi rezultatov 50 ali višjih na Youngovem spletnem testu odvisnosti od interneta (). Kot posebna odvisnost od vedenja so operativna opredelitev in diagnostični standardi za IGD še vedno nedosledni. V tej študiji so skupino IGD sestavljali posamezniki, ki so izpolnjevali splošna merila IAD (ocene več kot 50 v IAT) in poročali, da "večino svojega spletnega časa preživijo v spletnih igrah (> 80%)" (; ). Rezultat IAT skupine IGD (72 ± 11.7) je bil veliko višji od zdravih kontrol [29 ± 10.4), t(50) = 14, p = 0.000].

Pridobivanje podatkov

Po običajnem skeniranju lokalizatorja smo dobili slike, utežene T1, s pokvarjenim zaporedjem priklica gradienta [TR = 240 ms; odmevni čas (TE) = 2.46 ms; kot flip (FA) = 90 °; vidno polje (FOV) = 220 ~ 220 mm2; matrika podatkov = 256 ~ 256]. Nato smo funkcionalne slike v stanju počitka pridobili z uporabo eho-planarnega slikovnega zaporedja (TR = 2000 ms; TE = 30 ms; FA = 90 °; FOV = 220 ~ 220 mm2; podatkovna matrica = 64 ~ 64) z osnimi rezinami 33 (debelina rezine = 3 mm in reža rezine = 1 mm, skupne količine = 210) v enem poteku 7 min. Preiskovanci so morali med pregledovanjem stati in ne razmišljati o ničemer sistematično. Na koncu zbiranja podatkov so vsi subjekti potrdili, da so budni v celotnem obdobju skeniranja.

Predobdelava podatkov in izračun FALFF

Vsa funkcionalna obdelava slike je bila opravljena s pomočnikom za obdelavo podatkov za fMRI v stanju počitka [DPARSF ()1] programska oprema. Za vsakega udeleženca so bile prve časovne točke 10 izključene iz nadaljnje analize, da bi se izognili prehodnim spremembam signala, preden je magnetizacija dosegla enakomerno stanje in omogočili subjektom, da se navadijo na okolje skeniranja s fMRI. Preostali volumen možganov 200 je bil popravljen zaradi merjenja časa in rezanje in prilagoditev gibanja glave. Vključeni so bili le udeleženci z gibanjem glave manjšim od 1.5 mm v smeri x, y ali z in manj kot 2 vrtenja okoli vsake osi. V tej študiji sta veljala subjekta 26 HC in 26 IGD. Nato so bile vse spremenjene slike prostorsko normalizirane in nato znova prepletene v izotropne voksele 3 mm in prostorsko zglajene (polna širina na pol maksimuma = 6 mm) in linearni trend je bil odstranjen. Po predhodni obdelavi smo izračunali FALFF z uporabo DPARSF. Na kratko, za dani voxel je bila časovna serija najprej spremenjena v frekvenčno domeno s pomočjo "hitre Fourierove transformacije". Izračunana je bila kvadratna korenina močnostnega spektra in nato povprečena skozi vnaprej določen frekvenčni interval. Ta povprečni kvadratni koren je bil imenovan FALFF v danem voxlu vnaprej določenih frekvenčnih pasov (). Celotno frekvenčno območje (0 – 0.25 Hz) smo razdelili na pet pod pasov: počasi-6 (0 – 0.01 Hz), počasi – 5 (0.01 – 0.027 Hz), počasi – 4 (0.027 – 0.073 Hz), počasi - 3 (0.073 – 0.198 Hz) in počasen 2 (0.198 – 0.25 Hz) (35, 46, 30) in izračunani FALFF vsakega frekvenčnega pasu.

Statistična analiza

Dvosmerna (skupinska in frekvenčna pasova) ponavljajoča se analiza variacije (ANOVA) je bila izvedena na osnovi voksla za vokslom, pri čemer je skupina (IGD in HC) med faktorjem in frekvenčnim pasom med subjektom (počasi-2, slow-3, slow-4, slow-5, slow-6) kot ponovljeni ukrepi. Izračunali smo tudi korelacijsko analizo na podlagi ROI, ki je sledila pomembnemu glavnemu učinku in interakciji med resnostjo IGD in vrednostmi FALFF, iz določenih pasov pa smo izbrali vrednosti FALFF.

Rezultati

Glavni učinki dvostranskih ponovljenih ukrepov ANOVA so bili prikazani v Slika Slika11, Mize Tabele11 in 22. Popravek Alphasim smo uporabili za več primerjav v slikovnih podatkih. Popravljeni p <0.05 ustreza kombinaciji nepopravljenega p <0.05 in velikost kopice> 248 mm3). Korelacijska analiza na podlagi ROI je bila izvedena med vrednostmi FALFF in resnostjo IGD (ocene IAT). Potek možganov je pokazal pomembno negativno povezanost z resnostjo IGD (počasno-4: r = -0.487, p = 0.000; počasen-5: r = -0.485, p = 0.000; glej Slika Slika2C2C). Koordinata ROI je bila določena z aktivacijskim vrhom preživelega grozda. Polmer ROI je 4 mm, izdelala pa ga je programska oprema REST2.

SLIKA 1  

() Glavni učinek za skupino na amplitudo nizkofrekvenčnega nihanja (ALFF). Področja možganov, v katerih je delna amplituda nihajnih frekvenc (FALFF) različna med motnjo internetnih iger (IGD) in zdravim nadzorom. Predmeti IGD ...
Tabela 1  

Možganske regije z glavnim učinkom skupine.
Tabela 2  

Področja možganov z učinkom interakcije med skupino in frekvenco.
SLIKA 2  

Vrednosti ALFF v vrhunskih temporalnih girusih in možganskih celicah. Rdeči in modri pravokotnik sta predstavljala subjekte IGD in zdrave kontrole. Polnofrekvenčni pas (0 – 0.25 Hz) je bil razdeljen na pet pasov. Bili so prikazani v (A, B) ...

Pomembne interakcije med frekvenčnim pasom in skupino so opazile v možganu, sprednjem cingulatu, jezikovnem girusu, srednjem temporalnem gyrusu in srednjem čelnem girusu. Srednji čelni girus je pokazal povečane vrednosti amplitude, srednji časovni girus pa znižane vrednosti amplitude pri IGD. Poleg tega so analize, ki temeljijo na ROI, predstavile dinamično spremembo FALFF v možganskih in jezikovnih zvrsti skupaj s frekvenčno prilagoditvijo (glejte Slika Slika33). V IGD je možganski motiv pokazal znižane vrednosti amplitude v realnosti višjih frekvenc (počasno-2, počasno-3, počasno-4) in povečal vrednosti amplitude v območju nižje frekvence (počasi-6, glej Slika Slika3A3A). Nasprotno pa so jezikovni girusi pokazali povečane vrednosti amplitude v območju višjih frekvenc (počasno-2, počasno-3) in znižane vrednosti amplitude v območju nižje frekvence (počasi-6, glej Slika Slika3B3B). Ti dve regiji sta delili prehodno točko v pasu počasi 5 za spremembo amplitude.

SLIKA 3  

Obrnjen vzorec v možganu in jezikovnih girusih pri različnih pasovih v IGD. Rdeči in modri pravokotnik sta predstavljala subjekte IGD in zdrave kontrole. Polnofrekvenčni pas (0 – 0.25 Hz) je bil razdeljen na pet pasov. Razstavljeni so bili ...

Razprava

Ta študija je raziskovala nenormalno spontano možgansko aktivnost pri IGD z FALFF v različnih frekvenčnih pasovih. Učinek glavne skupine je razkril, da je IGD pokazal nižje vrednosti FALFF v vrhunskih temporalnih girusih in višje vrednosti FALFF v možganov. Predstavili smo BOLD amplitude nihanja v celotnih frekvenčnih pasovih (0 – 0.25 Hz) in ugotovili obrnjen vzorec sprememb frekvenčnega območja v možganski in jezikovni žičnici v IGD. Te ugotovitve omogočajo popoln pregled analiz FALFF v frekvenčni domeni in poudarjajo pomen izbire posebne frekvence za odkrivanje duševnih motenj, povezanih z nenormalnostjo.

Različni FALFF v kortikalni obliki med IGD in HC (glavni učinek skupine)

Prejšnje literature so menile, da signal počasnega 2 odraža zelo nizkofrekvenčni odmik, počasni 6 pa odraža visokofrekvenčne fiziološke hrup (; ). Analiza glavnega učinka skupine se je osredotočila na spontano nevronsko aktivnost v specifičnih frekvenčnih pasovih (počasno-4 in počasno-5) v IGD. Glavni učinek skupine je razkril, da je IGD pokazal nižje vrednosti FALFF pri počasnem-4 in počasnem-5 v možganskih celicah. V tej študiji so ugotovili negativno povezanost med vrednostmi FALFF v možganu in resnostjo IGD. Popek je običajno uvrščen med gibalne strukture, katerih funkcija ni omejena na koordinacijo gibanja ali ravnotežje in ima pomembno vlogo tudi pri višjih kognitivnih procesih (; ). Dokazi iz anatomskih, fizioloških in funkcionalnih slikarskih študij so dokazali, da so ljudje z lezijami na možganov kazali pomanjkanje kognitivnih izvršilnih funkcij in delovnega spomina (; ). Sprejema vhod iz senzoričnih sistemov in drugih možganskih področij in jih vgrajuje, da prilagodi motorično aktivnost; ; ). Potencialna vloga možganov v odvisnosti je bila obravnavana v nedavnem prispevku, v katerem je bilo predlagano, da je možganček potencialno regulacijsko središče, na katerega vpliva odvisnost (). Literature so pokazale, da so preiskovanci IGD povezani z večjim od normalnega ReHo (; ) in funkcionalna povezljivost () čez možgan. V tej študiji so opazili negativno povezavo med vrednostmi FALFF v možganu in resnostjo IGD (glej Slika Slika2C2C), kar prav tako podpira, da je nenormalno spontano delovanje nevronov v možganskih celicah povezano z neprimernim vedenjem IGD.

Vrednosti FALFF so bile pri IGD višje pri vrhunskih temporalnih gyrusih. Prejšnja študija je pokazala, da je IGD v primerjavi s HC pokazal zmanjšano funkcionalno povezanost v časovnem območju (). Naša prejšnja študija je ugotovila, da se je ReHo zmanjšal v nižjih časovnih girusih, zato sklepamo, da so to lahko posledica dolgotrajnega igranja iger (). Trenutne ugotovitve so delno neskladne s prejšnjo raziskavo, zato predstavljamo hipotezo, da lahko povečana FALFF v višjih temporalnih girusih odraža višjo stopnjo možganske aktivnosti, ki je v korelaciji s gibljivostjo gibanja v IGD, vendar je potrebno delovanje tega področja nadalje proučevati.

Frekvenčno odvisne spremembe amplitude IGD

Učinki medsebojnega delovanja med skupinami in frekvenčnimi pasovi so bili opaženi v možganu, sprednjem cingulatskem girusu, jezikovnem gyrusu, srednjem temporalnem gyrusu in srednjem čelnem gyrusu.

Višje vrednosti FALFF v srednjem čelnem gyrusu v IGD

V tej študiji so udeleženci IGD pokazali višje vrednosti FALFF v levem srednjem čelnem girusu v različnih pasovih. Srednji čelni girus ima pomembno vlogo pri usklajevanju različnih sistemov, kot sta učenje in spomin, kar je močno povezano z miselnimi operacijami (). V prejšnji študiji smo ugotovili, da preiskovanci IGD kažejo na izboljšano sinhronizacijo v možganskih regijah, povezanih s senzorično-motorično koordinacijo) - igranje spletnih iger zahteva, da igralci vključijo več sistemov, vključno s senzoričnim sistemom, krmiljenjem motorja, koordinacijo motorja in sistemom za obdelavo informacij (). Trenutne ugotovitve podpirajo tudi to domnevo. Ta rezultat je skladen tudi z Liujevo študijo (), ki je ugotovil, da so pri osebah z IGD pokazali znatno povečanje vrednosti ReHo v levem srednjem čelnem girusu. Tako sklepamo, da so udeleženci IGD pokazali višje vrednosti FALFF v levem srednjem čelnem girusu, kar bi lahko povezano z izboljšano senzorično-motorično koordinacijsko sposobnostjo.

Nenormalnost v predelu cingulata Gyrus v IGD

Na spodnjem cingulatu Gyrus smo našli pri počasnem 6. Sprednje cingulatno območje je vključeno v inhibicijo, nadzor in spremljanje konfliktov (; ) in nepravilnosti so bile omenjene v prejšnjih študijah IGD (; ). Kot je bilo omenjeno v uvodu, se lahko nižje vrednosti FALFF nanašajo na zmanjšano sposobnost usklajevanja nevronske aktivnosti na dolge razdalje. To predpostavko podpirajo študije na tem področju: s pristopom funkcionalne povezanosti. poročali o zmanjšani funkcionalni povezljivosti med ACC in PFC v IAD. predlagali, da lahko nižje aktivnosti v ACC odražajo nenormalno zmanjšano aktivnost spontanih nevronov v tej regiji in funkcionalni primanjkljaj. Druge študije, povezane z nalogami, so dokazale to točko, da je IGD vedno spremljala kognitivne disfunkcije, kot je pomanjkanje kognitivnih funkcij (, ). Zato verjamemo, da je nepravilnost v ACC povezana s kognitivnimi disfunkcijami IGD.

Povratni vzorec v cerebellumu in jezikovni Gyrus pri različnih pasovih v IGD

Pomembno je opozoriti, da so nepravilnosti spontane nevronske aktivnosti v IGD odvisne od specifičnih frekvenčnih pasov, zlasti v možganov in jezikovnih girusov. V primerjavi s HC je IGD pokazal zmanjšano amplitudo v nižjih frekvenčnih pasovih (počasno-4, počasno-5, počasno-6) in povečano amplitudo v pasovih višjih frekvenc (počasi-2, počasno-3) v jezikovnih girusih. Nasprotno, IGD je pokazal povečano amplitudo v nižjih frekvenčnih pasovih (počasen-6) in zmanjšano amplitudo v višjih pasovih (počasno-2, počasno-3, počasno-4) v možganskih celicah (Številke 2A, B). Odkrili smo, da se različni nihajni pasovi razvijajo po različnih mehanizmih in imajo različne fiziološke funkcije (; ). Ker so prejšnje študije dokazale, da imajo nižja frekvenčna nihanja večjo moč, višja frekvenčna nihanja pa manjšo moč (; ). Sedanje ugotovitve bi lahko nakazovale, da so IGD povečale sposobnost usklajevanja nevronske aktivnosti na daljavo v možganu in v jezikovnem girusu. To domnevo lahko podpre prejšnja študija, ki je poročala, da so preiskovanci z IGD pokazali povečano funkcionalno povezanost v dvostranskem možganskem mozgu (; ), in druga študija je odkrila primanjkljaj gostote sive snovi v jezikovnih girusih, ki se lahko nanaša na nevronsko aktivnost na dolge razdalje ().

zaključek

Ugotovitve v tej študiji kažejo, da so preiskovanci z IGD pokazali nenormalne vrednosti FALFF v številnih možganskih regijah, vključno z malim možganom (IGD <HC) in nadrejenim časovnim girusom (IGD> HC). Ta študija lahko pomaga razumeti patofiziologijo IGD, analiza celotne frekvenčne amplitude pa lahko pomaga pri izbiri določenega frekvenčnega območja za odkrivanje možganskih dejavnosti, povezanih z IGD.

Prispevki avtorjev

XL je analiziral podatke, napisal prvi osnutek rokopisa; XJ je prispeval k analizi podatkov, Y-FZ je prispeval k vodenju eksperimentalnih metod in rokopis izboljšal. GD je zasnovala to raziskavo, pregledala in izboljšala rokopis. Vsi avtorji so prispevali in odobrili končni rokopis.

Izjava o konfliktu interesov

Avtorji izjavljajo, da je bila raziskava izvedena v odsotnosti komercialnih ali finančnih odnosov, ki bi se lahko razumeli kot potencialno navzkrižje interesov.

Priznanja

To raziskavo je podprla Nacionalna znanstvena fundacija Kitajske (31371023). Dr. Zang podpira program "cenjeni profesor Qian Jiang".

 

Financiranje. Finančniki niso imeli nobene vloge pri načrtovanju študije, zbiranju in analiziranju podatkov, odločitvi za objavo ali pripravi rokopisa.

 

Reference

  • Ameriško psihiatrično združenje (2013). Ameriško psihiatrično združenje. Diagnostični in statistični priročnik duševnih motenj, 5th Edn. Arlington, TX: Ameriško psihiatrično združenje
  • Baria AT, Baliki MN, Parrish T., Apkarian AV (2011). Anatomske in funkcionalne sestave možganskih BOLD nihanj. J. Neurosci. 31 7910 – 7919. 10.1523 / JNEUROSCI.1296-11.2011 [PMC brez članka] [PubMed] [Cross Ref]
  • Brada KW, Wolf EM (2001). Sprememba predlaganih diagnostičnih meril za zasvojenost z internetom. Cyber ​​Psihola. Behav. 4 377 – 383. 10.1089 / 109493101300210286 [PubMed] [Cross Ref]
  • Biswal B., Yetkin FZ, Haughton VM, Hyde JS (1995). Funkcionalna povezljivost v motorični skorji mirovanja človeških možganov s pomočjo ehoplanarne MRI. Magn. Reson. Med. 34 537 – 541. 10.1002 / mrm.1910340409 [PubMed] [Cross Ref]
  • Blaszczynski A. (2008). Komentar: odgovor na "Težave s konceptom videoigre" zasvojenost ": nekateri primeri študije primerov". Int. J. Ment. Zdravstveni odvisnik. 6 179–181. 10.1007/s11469-007-9132-2 [Cross Ref]
  • Blok JJ (2007). V študiji problematične uporabe interneta je podcenjena razširjenost. CNS Spectr. 12 14 – 15. [PubMed]
  • Blok JJ (2008). Vprašanja za DSM-V: zasvojenost z internetom. Am. J. Psihiatrija 165 306 – 307. 10.1176 / appi.ajp.2007.07101556 [PubMed] [Cross Ref]
  • Bluhm RL, Miller J., Lanius RA, Osuch EA, Boksman K., Neufeld RWJ in sod. (2007). Spontana nizkofrekvenčna nihanja krepkega signala pri shizofrenih bolnikih: anomalije v privzetem omrežju. Šizofr. Bik. 33 1004 – 1012. 10.1093 / schbul / sbm052 [PMC brez članka] [PubMed] [Cross Ref]
  • Bullock TH (1997). Signali in znaki v živčnem sistemu: dinamična anatomija električne aktivnosti je verjetno bogata z informacijami. Proc. Natl. Acad. Sci. ZDA 94 1 – 6. [PMC brez članka] [PubMed]
  • Buzsáki G., Draguhn A. (2004). Nevronska nihanja v kortikalnih mrežah. Znanost 304 1926 – 1929. 10.1126 / znanost.1099745 [PubMed] [Cross Ref]
  • Kardinal RN (2006). Nevronski sistemi vpleteni v zamudo in verjetnostno okrepitev. Nevronska mreža. 19 1277 – 1301. 10.1016 / j.neunet.2006.03.004 [PubMed] [Cross Ref]
  • De Smet HJ, Paquier P., Verhoeven J., Mariën P. (2013). Popek: njegova vloga v jeziku in z njim povezane kognitivne in afektivne funkcije. Možgani 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). Prostornotemporalni vzorci streljanja v možganu. 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., et al. (2013). Spremenjena privzeta funkcionalna povezljivost omrežja v mirovanju pri mladostnikih z zasvojenostjo z internetnimi igrami. PLoS ONE 8: e59902 10.1371 / journal.pone.0059902 [PMC brez članka] [PubMed] [Cross Ref]
  • Dong G., DeVito EE, Du X., Cui Z. (2012a). Moten nadzor zaviranja pri 'motnji zasvojenosti z internetom': študija funkcionalne magnetne resonance. Psihiatrija Res. 203 153 – 158. 10.1016 / j.pscychresns.2012.02.001 [PMC brez članka] [PubMed] [Cross Ref]
  • Dong G., DeVito E., Huang J., Du X. (2012b). Difuzijsko slikanje tenzorja odkrije nepravilnosti talama in posteriorne cingulate v odvisnikih od spletnih iger. J. Psychiatr. Res. 46 1212 – 1216. 10.1016 / j.jpsychires.2012.05.015 [PMC brez članka] [PubMed] [Cross Ref]
  • Dong G., Huang J., Du X. (2012c). Spremembe regionalne homogenosti možganskih aktivnosti v mirovanju pri odvisnikih od spletnih iger. Behav. Funkcija možganov. 8 1–8. 10.1186/1744-9081-8-41 [PMC brez članka] [PubMed] [Cross Ref]
  • Dong G., Huang J., Du X. (2011a). Izboljšana občutljivost za nagrajevanje in zmanjšana občutljivost na izgube pri odvisnikih od interneta: študija fMRI med ugibanjem. J. Psychiatr. Res. 45 1525 – 1529. 10.1016 / j.jpsychires.2011.06.017 [PubMed] [Cross Ref]
  • Dong G., Zhou H., Zhao X. (2011b). Moški odvisniki od interneta kažejo oslabljeno sposobnost vodstvenega nadzora: dokazi iz naloge Stroop z barvno besedo. Nevrosci. Lett. 499 114 – 118. 10.1016 / j.neulet.2011.05.047 [PubMed] [Cross Ref]
  • Dong G., Lu Q., Zhou H., Zhao X. (2010). Zaviranje impulzov pri ljudeh z motnjo odvisnosti od interneta: elektrofiziološki dokazi iz študije Go / NoGo. Nevrosci. Lett. 485 138 – 142. 10.1016 / j.neulet.2010.09.002 [PubMed] [Cross Ref]
  • Dong G., Potenza MN (2014). Kognitivno-vedenjski model motnje spletnih iger na srečo: teoretične podlage in klinične posledice. J. Psychiatr. Res. 58 7 – 11. 10.1016 / j.jpsychires.2014.07.005 [PMC brez članka] [PubMed] [Cross Ref]
  • Doyon J., Penhune V., Ungerleider LG (2003). Izrazit prispevek kortiko-strijatalnega in kortiko-cerebelarnega sistema k motoričnemu učenju. Neuropsychologia 41 252–262. 10.1016/S0028-3932(02)00158-6 [PubMed] [Cross Ref]
  • Fitzpatrick JJ (2008). Odvisnost od interneta: prepoznavanje in posredovanje. Arh. Psihiatr. Nurs. 22 59 – 60. 10.1016 / j.apnu.2007.12.001 [PubMed] [Cross Ref]
  • Založnik C. (2010). Priključitev: pregled internetne zasvojenosti. J. Paediatr. Zdravje otrok 46 557 – 559. 10.1111 / j.1440-1754.2010.01879.x [PubMed] [Cross Ref]
  • Fowler JS, Volkow ND, Kassed CA, Chang L. (2007). Predogled odvisnih človeških možganov. Sci. Vadite. Spoštovanje. 3 4 – 16. 10.1151 / spp07324 [PMC brez članka] [PubMed] [Cross Ref]
  • Frances AJ, Widiger T. (2012). Psihiatrična diagnoza: lekcije iz preteklosti DSM-IV in opozorila za prihodnost DSM-5. Annu. Rev. Clin. Psihol. 8 109 – 130. 10.1146 / annurev-Clinpsy-032511-143102 [PubMed] [Cross Ref]
  • Goldstein RZ, Tomasi D., Rajaram S., Cottone LA, Zhang L., Maloney T., et al. (2007). Vloga sprednjega cingulata in medialnega orbitofrontalnega korteksa pri predelavi drog v odvisnosti od kokaina. Nevroznanost 144 1153 – 1159. 10.1016 / j.nevroznanost.2006.11.024 [PMC brez članka] [PubMed] [Cross Ref]
  • Grant JE, Potenza MN, Weinstein A., Gorelick DA (2010). Uvod v vedenjske odvisnosti. Am. J. Zloraba alkohola 36 233 – 241. 10.3109 / 00952990.2010.491884 [PMC brez članka] [PubMed] [Cross Ref]
  • Griffiths M. (2005). Razmerje med igrami na srečo in igranjem video iger: odziv Johansson in Gotestam. Psihol. 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. et al. (2013). Disocijacija regionalne aktivnosti v privzetem načinu omrežja v prvi epizodi, naivnostna velika depresivna motnja v mirovanju. 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). Možganska aktivnost in želja po igranju internetnih video iger. Compr. Psihiatrija 52 88 – 95. 10.1016 / j.comppsych.2010.04.004 [PMC brez članka] [PubMed] [Cross Ref]
  • Han Y., Wang J., Zhao Z., Min B., Lu J., Li K., et al. (2011b). Od pogostnosti odvisne spremembe amplitude nizkofrekvenčnih nihanj pri amnestični blagi kognitivni okvari: študija fMRI v mirovanju. Neuroimage 55 287 – 295. 10.1016 / j.neuroimage.2010.11.059 [PubMed] [Cross Ref]
  • Han DH, Lyoo IK, Renshaw PF (2012). Diferencialne regionalne količine sive snovi pri bolnikih z spletno zasvojenostjo z igrami in profesionalnimi igralci iger. J. Psychiatr. Res. 46 507 – 515. 10.1016 / j.jpsychires.2012.01.004 [PMC brez članka] [PubMed] [Cross Ref]
  • Hong S.-B., Kim J.-W., Choi E.-J., Kim H.-H., Suh J.-E., Kim C.-D., et al. (2013). Zmanjšana orbitofrontalna debelina kortiksa pri moških mladostnikih z odvisnostjo od interneta. Behav. Funkcija možganov. 9 1–5. 10.1186/1744-9081-9-11 [PMC brez članka] [PubMed] [Cross Ref]
  • Ito M. (2006). Cerebelarno vezje kot nevronski 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., et al. (2011). Nenormalnosti nihanja amplitudnih nihanj pri uporabnikih heroina: študija fMRI v mirovanju. Neuroimage 57 149 – 154. 10.1016 / j.neuroimage.2011.04.004 [PubMed] [Cross Ref]
  • Knjazev GG (2007). Motivacija, čustva in njihov zaviralni nadzor se zrcalijo v možganskih nihanjih. Neurosci. Biobehav. Rev. 31 377 – 395. 10.1016 / j.neubiorev.2006.10.004 [PubMed] [Cross Ref]
  • Ko C. (2014). Motnja spletnih iger. Curr Zasvojenost. Rep. 1 177 – 185.
  • Kuss DJ, Griffiths MD (2012). Zasvojenost z internetom in igrami na srečo: sistematičen pregled literature o študijah neuroimging. Brain Sci. 2 347 – 374. 10.3390 / možgani2030347 [PMC brez članka] [PubMed] [Cross Ref]
  • Lecrubier Y., Sheehan DV, Weiller E., Amorim P., Bonora I., Harnett Sheehan K. et al. (1997). Mini mednarodni nevropsihiatrični intervju (MINI). Kratek diagnostično strukturiran intervju: zanesljivost in veljavnost v skladu s CIDI. EUR. Psihiatrija 12 224 – 231.
  • Liu J., Gao XP, Osunde I., Li X., Zhou SK, Zheng HR in sod. (2010). Povečana regionalna homogenost pri motnji zasvojenosti z internetom študija slikanja z magnetno resonanco v stanju mirovanja (2009). Brada. Med. J. (angleščina) 123 1904 – 1908. [PubMed]
  • Moulton EA, Elman I., Becerra LR, Goldstein RZ, Borsook D. (2013). Vretenca in zasvojenost: vpogledi, pridobljeni z nevro-slikanjem raziskav. Addict. Biol. 19 317 – 331. 10.1111 / adb.12101 [PMC brez članka] [PubMed] [Cross Ref]
  • Paus T. (2001). Primarna sprednja cingulatna skorja: kjer je vmesnik za upravljanje motorja, pogon in kognicijo. Nat. Rev. Neurosci. 2 417 – 424. 10.1038 / 35077500 [PubMed] [Cross Ref]
  • Penttonen M., Buzsáki G. (2003). Naravno logaritmično razmerje med oscilatorji možganov. Thalamus Relat. Syst. 2 145 – 152. 10.1017 / S1472928803000074 [Cross Ref]
  • Petry NM, O'Brien CP (2013). Motnja internetnega igranja in DSM-5. Odvisnost 108 1186 – 1187. 10.1111 / dodaj.12162 [PubMed] [Cross Ref]
  • Petry NM, Rehbein F., Gentile DA, Lemmens JS, Rumpf H.-J., Mößle T., et al. (2014). Mednarodno soglasje za oceno motnje spletnih iger z novim pristopom DSM-5. Odvisnost 109 1399 – 1406. 10.1111 / dodaj.12457 [PubMed] [Cross Ref]
  • Raymond JL, Lisberger SG, dr. Mauk (1996). Popek: nevronski učni stroj? Znanost 272 1126 – 1131. 10.1126 / znanost.272.5265.1126 [PubMed] [Cross Ref]
  • Stoodley CJ, Valera EM, Schmahmann JD (2012). Funkcionalna topografija možganov za motorične in kognitivne naloge: študija fMRI. Neuroimage 59 1560 – 1570. 10.1016 / j.neuroimage.2011.08.065 [PMC brez članka] [PubMed] [Cross Ref]
  • Tao R., Huang X., Wang J. (2008). Predlagani kriterij za klinično diagnozo zasvojenosti z internetom. Med. J. Čin. Ljudje Liberat. Vojska 33 1188 – 1191.
  • Tao R., Huang X., Wang J., Zhang H., Zhang Y., Li M. (2010). Predlagana diagnostična merila za zasvojenost z internetom. Odvisnost 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). Spletna zasvojenost z video igrami: prepoznavanje zasvojenih igralcev mladostnikov. Odvisnost 106 205 – 212. 10.1111 / j.1360-0443.2010.03104.x [PubMed] [Cross Ref]
  • Weinstein A., Lejoyeux M. (2015). Nova dogajanja na področju nevrobioloških in farmakogenetskih mehanizmov, ki temeljijo na odvisnosti od interneta in videoigre. 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., et al. (2013). Nenormalnosti sive snovi in ​​bele snovi v odvisnosti od spletnih iger. EUR. J. Radiol. 82 1308 – 1312. 10.1016 / j.ejrad.2013.01.031 [PubMed] [Cross Ref]
  • Xu S.-H. (2013). Internet zasvojenci '. Vedenjska impulzivnost: dokazi iz igre na srečo iowa: impulzivnost vedenja spletnih odvisnikov: dokazi iz igre na srečo iowa. Acta psihohol. Sinica 44 1523 – 1534.
  • Yan C., Zang Y. (2010). DPARSF: matlab orodje za analizo podatkov "plinovod" podatkov fMRI v mirovanju. Spredaj. Syst. Nevrosci. 14: 13 10.3389 / fnsys.2010.00013 [PMC brez članka] [PubMed] [Cross Ref]
  • Mlada KS (1998). Zasvojenost z internetom: pojav nove klinične motnje. Cyber ​​Psihola. Behav. 1 237–244. 10.1007/s10899-011-9287-4 [Cross Ref]
  • Yu R., Chien Y.-L., Wang H.-LS, Liu C.-M., Liu C.-C., Hwang T.-J., et al. (2014). Frekvenčno pogoste spremembe v amplitudi nizkofrekvenčnih nihanj pri shizofreniji. 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. et al. (2013). Amplituda nizkofrekvenčnih nepravilnosti nihanja pri mladostnikih z zasvojenostjo s spletnimi igrami. PLoS ONE 8: e78708 10.1371 / journal.pone.0078708 [PMC brez članka] [PubMed] [Cross Ref]
  • Yuan K., Qin W., Wang G., Zeng F., Zhao L., Yang X. et al. (2011). Nenormalnosti mikrostrukture pri mladostnikih z motnjo zasvojenosti z internetom. PLoS ONE 6: e20708 10.1371 / journal.pone.0020708 [PMC brez članka] [PubMed] [Cross Ref]
  • Zang Y.-F., He Y., Zhu C.-Z., Cao Q.-J., Sui M.-Q., Liang M., et al. (2007a). Spremenjena osnovna možganska aktivnost pri otrocih z ADHD se je pokazala z MRI v mirovanju. Možgani 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., et al. (2007b). Spremenjena osnovna možganska aktivnost pri otrocih z ADHD se je pokazala z MRI v mirovanju. Možgani 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., et al. (2008). Izboljšan pristop za odkrivanje amplitude nihajnih frekvenc (ALFF) za fMRI v mirovanju: delni ALFF. J. Neurosci. Metode 172 137 – 141. 10.1016 / j.jneumeth.2008.04.012 [PMC brez članka] [PubMed] [Cross Ref]
  • Zuo X.-N., Di Martino A., Kelly C., Shehzad ZE, Gee DG, Klein DF in sod. (2010). Nihajni možgani: zapleteni in zanesljivi. Neuroimage 49 1432 – 1445. 10.1016 / j.neuroimage.2009.09.037 [PMC brez članka] [PubMed] [Cross Ref]