Mikrostrukturne anomalije pri mladostnikih z motnjo internetne odvisnosti. (2011)

Materiali in metode Vrh

Vse raziskovalne postopke je odobril pododbor za humanistične študije Zahodne Kitajske in so potekali v skladu s Helsinško deklaracijo.

Predmeti 2.1

Po modificiranih merilih za diagnostiko Young Diagnostic for Intervisation (YDQ), ki sta jih pripravila Beard in Wolf [16], [29], v naši raziskavi je bilo vključenih osemnajst študentov iz prvega razreda in drugega dijaka z IAD (moški 12, povprečna starost = 19.4 ± 3.1 let, izobrazba 13.4 ± 2.5 let). Merila YDQ [16] je obsegalo naslednjih osem vprašanj "da" ali "ne", ki so bila: (1) Ali se počutite prežeti z internetom (se spomnite prejšnje spletne aktivnosti ali želene naslednje spletne seje)? (2) Ali se počutite zadovoljni z uporabo interneta, če povečate količino spletnega časa? (3) Ali niste večkrat nadzirali, zmanjšali ali ustavili uporabe interneta? (4) Ali se počutite nervozni, temperamentni, potlačeni ali občutljivi, ko poskušate zmanjšati ali prenehati uporabljati internet? (5) Ali ste na spletu dlje, kot je bilo prvotno načrtovano? (6) Ste zaradi interneta tvegali, da boste izgubili pomemben položaj, službo, izobraževanje ali poklicno priložnost? (7) Ste lagali svojim družinskim članom, terapevtom ali drugim, da bi prikrili resnico o svoji povezanosti z internetom? (8) Ali uporabljate internet kot način reševanja težav ali lajšanje tesnobnega razpoloženja (npr. Občutki nemoči, krivde, tesnobe ali depresije)? Vseh osem vprašanj je bilo prevedenih v kitajščino. Young je zatrdil, da pet ali več odgovorov "da" na osem vprašanj kaže na uporabnika, ki je odvisen od interneta [16]. Kasneje sta Beard in Wolf spremenila merila YDQ [29]in anketiranci, ki so odgovorili z da na vprašanja od 1 do 5 in vsaj na katero koli od preostalih treh vprašanj, so bili razvrščeni kot zasvojeni z internetom, ki je bil uporabljen za pregledovanje predmetov v tej študiji. Zasvojenost je bila postopen proces, zato smo raziskali, ali je prišlo do linearnih sprememb v možganski strukturi ali ne. Trajanje bolezni je bilo ocenjeno z retrospektivno diagnozo. Preiskovance smo prosili, naj se spomnijo svojega življenjskega sloga, ko so bili sprva zasvojeni z internetom. Da bi zagotovili, da trpijo za zasvojenostjo z internetom, smo jih ponovno preizkusili z merili YDQ, ki sta jih spremenila Beard in Wolf. Zanesljivost samoprijav subjektov IAD smo potrdili tudi s telefonskim pogovorom s starši. Subjekti IAD so za spletne igre porabili 10.2 ± 2.6 ure na dan. Dnevi tedenske uporabe interneta so znašali 6.3 ± 0.5. Te podatke smo preverili tudi od sostanovalcev in sošolcev predmetov IAD, da so pogosto vztrajali, da so pozno ponoči na internetu, kar je kljub posledicam motilo življenja drugih. Osemnajst let glede na starost in spol (p> 0.01) zdravi nadzorniki (12 moških, povprečna starost = 19.5 ± 2.8 leta, izobrazba 13.3 ± 2.0 leta), ki niso imeli osebne ali družinske anamneze psihiatričnih motenj. Glede na prejšnjo študijo IAD [19], smo izbrali zdrave kontrole, ki so na internetu preživele manj kot 2 ur na dan. Zdrave kontrole so bile testirane tudi z merili YDQ, ki sta jih spremenila Beard in Wolf, da bi zagotovili, da ne trpijo zaradi IAD. Vsi rekrutirani udeleženi udeleženci so bili domači kitajski govorci, nikoli niso uporabljali nezakonitih snovi in ​​so bili desničarji. Pred skeniranjem z magnetno resonanco (MRI) so pri vseh preiskovancih opravili pregled zdravil z urinom, da se izključi zloraba snovi. Merila za izključitev za obe skupini so bila (1) obstoj nevrološke motnje; (2) zloraba alkohola, nikotina ali drog; (3) nosečnost ali menstruacija pri ženskah; in (4) kakršno koli telesno bolezen, kot je možganski tumor, hepatitis ali epilepsija, kot je bilo ocenjeno glede na klinične ocene in zdravstveno kartoteko. Poleg tega sta bila lestvica anksioznosti s samooceno (SAS) in lestvica depresije samoocene (SDS) uporabljena za oceno čustvenih stanj vseh udeležencev na dan skeniranja. Vsi bolniki in zdravi pregledi so dali pisno informirano privolitev. Podrobnejše demografske informacije so bile podane v Tabela 1.

2.2 Metodologija slikanja možganov in analiza podatkov

Parametri skeniranja 2.2.1.

Podatki o slikanju so bili izvedeni na 3T Siemens-ovem skenerju (Allegra; Siemens Medical System) v raziskovalnem centru Huaxi MR, Bolnišnica zahodne Kitajske univerze Sichuan, Chengdu, Kitajska. Uporabljena je bila standardna tuljava za glavo v ptičji kletki, skupaj z zadrževalnimi penastimi blazinicami za zmanjšanje gibanja glave in zmanjšanje hrupa skenerja. Zaporedja slik so bila pridobljena s pomočjo difuzijsko tehtanega slikanja z enosmernim eho planarnim slikanjem, ki je usklajeno s sprednjo in zadnjo komusno ravnino. Slike difuzijskih tenzorjev so bile pridobljene s povprečji 2. Difuzijski senzibilizirajoči gradienti so bili uporabljeni vzdolž nelinearnih smeri 30 (b = 1000 s / mm²) skupaj s pridobitvijo brez difuznega uteži (b = 0 s / mm)²). Parametri slikanja so bili 45 kontinuirane aksialne rezine z debelino rezine 3 mm in brez vrzeli, vidno polje = 240 × 240 mm², čas ponovitve / čas odmeva = 6800 / 93 ms, matrika pridobivanja = 128 × 128. Poleg tega smo dobili osno utežene slike 3D T1 s pokvarjenim zaporedjem priklica gradienta in naslednjimi parametri: TR = 1900 ms; TE = 2.26 ms; kot flip = 9⁰; v ravninski matrični ločljivosti = 256 × 256; rezine = 176; vidno polje = 256 mm; velikost voxlov = 1 × 1 × 1 mm.

2.2.2 VBM.

Strukturni podatki so bili obdelani s protokolom FSL-VBM [30], [31] s programsko opremo FSL 4.1 [32]. Najprej so bile vse slike T1 izločene v možganih z uporabo orodja za ekstrakcijo možganov (BET) [33]. Nato je bila izvedena segmentacija tkiva z uporabo avtomatiziranega orodja za segmentacijo (FAST) FMRIB V4.1 [34]. Nastale slike delne prostornine sive snovi so bile nato poravnane s standardnim prostorom MNI152 z uporabo orodja za linearno registracijo slik FMRIB (FLIRT) [35], [36], po želji sledi nelinearna registracija z orodjem za registracijo nelinearnih slik FMRIB (FNIRT) [37], [38], ki uporablja b-spline predstavitev registracijskega polja [39]. Nastale slike so v povprečju oblikovale predlogo, ki je značilna za študijo, na katero so bile nato naravne slike sive snovi ponovno registrirane. Optimizirani protokol je uvedel modulacijo za krčenje / povečanje zaradi nelinearne komponente transformacije: vsak voxel registrirane slike sive snovi je bil razdeljen s Jacobian iz osnove polja. Nazadnje, da bi izbrali najboljše jedro za glajenje, so bile vse modulirane, normalizirane slike obsega sive snovi 32 zglajene z izotropnimi Gaussovimi jedri, ki se povečujejo v velikosti (sigma = 2.5, 3, 3.5 in 4 mm, kar ustreza 6, 7, 8 in 9.2 mm FWHM oz. Regionalne spremembe sive snovi so bile ocenjene z uporabo neparametričnega testiranja na osnovi permutacije z naključnimi permutacijami 5000 [40]. Analiza kovarijance (ANCOVA) je bila uporabljena s starostnimi, spolnimi učinki in celotnim intrakranialnim volumnom kot kovariati. Celotni intrakranialni volumen je bil izračunan kot vsota sive snovi, bele snovi in ​​količine cerebrospinalne tekočine iz segmentacij FSL BET. Nedavno sta Dong in sod. ugotovili, da so bili ocene depresije in tesnobe po zasvojenosti bistveno višji v primerjavi z zasvojenostjo pri nekaterih študentih, in predlagali so, da gre za rezultate IAD, zato SAS in SDS nista bila vključena kot zmede [41]. Popravek za več primerjav je bil izveden z uporabo metode praženja na podlagi grozda, pri čemer je začetni grozd oblikoval prag pri t = 2.0. Rezultati so bili ocenjeni kot pomembni za p<0.05. V regijah, kjer so preiskovanci IAD pokazali bistveno drugačen volumen sive snovi od kontrol, so bili obsegi sive snovi na teh območjih ekstrahirani, povprečeni in regresirani glede na trajanje zasvojenosti z internetom.

2.2.3 DTI.

Izračunali smo vrednost FA za vsak voxel, ki odraža stopnjo difuzijske anizotropije znotraj voksela (območje 0 – 1, kjer manjše vrednosti kažejo več izotropne difuzije in manj koherencnosti, velike vrednosti pa kažejo usmerjeno odvisnost Brownovega gibanja zaradi trakta bele snovi) [42]. Za izračun FA smo uporabili programsko opremo FDT v FSL 4.1 [32]. Najprej je bila korekcija vrtinčnih tokov in gibanja glave izvedena s pomočjo pritrjene registracije na prvi nedifuzijski tehtani volumen vsakega predmeta. Slike FA so bile ustvarjene z vgradnjo difuzijskega tenzorja na surove difuzijske podatke po ekstrakciji možganov s pomočjo BET [33]. Nato je bila izvedena vokselska statistična analiza podatkov FA z uporabo prostorske statistike na osnovi trakta (TBSS) V1.2 dela FSL [43], [44]. FNIRT slike vseh subjektov (IAD subjekti in zdrave kontrole) so FNIRT preuredili v standardno prostorsko sliko FMRIB58_FA. [37], [38] z b-spline predstavitvijo polja za registracijo [39]. Nato je bila ustvarjena in razredčena srednja slika FA, ki je ustvarila srednji FA okostje (prag 0.2), ki predstavlja središča vseh traktov, skupnih skupini. Podatki FA vsakega subjekta so bili nato projicirani nazaj na to okostje. Spremembe vrednosti FA bele snovi so bile ocenjene z neparametričnim testiranjem na osnovi permutacije [40] z 5000 naključnimi permutacijami. ANCOVA je bila zaposlena s starostnimi in spolnimi učinki kot kovarijati. Popravek za več primerjav je bil izveden z uporabo metode pragov na osnovi grozda, pri čemer je začetni prag grozda tvoril t = 2.0. Rezultati so bili ocenjeni kot pomembni za p<0.05. Za grozde, kjer so preiskovanci zasvojenosti z internetom pokazali bistveno drugačne vrednosti FA od kontrol, so bile FA teh možganskih regij ekstrahirane, povprečene in regresirane glede na trajanje zasvojenosti z internetom.

2.2.4 Interakcija med nepravilnostmi sive snovi in ​​bele snovi.

Za raziskovanje interakcij med spremembami sive snovi in ​​spremembami bele snovi je bila izvedena korelacijska analiza med nenormalnimi količinami sive snovi in ​​vrednostmi FA v beli snovi v skupini IAD.

Rezultati

Rezultati 3.1 VBM

Regionalne spremembe obsega sive snovi so bile ocenjene neparametrično z uporabo optimiziranega VBM. Popravek za več primerjav je bil izveden z uporabo metode pragov na podlagi grozda. Primerjava VBM med osebami IAD in ustreznimi zdravimi kontrolami je pokazala manjšo količino sive snovi v več grozdih, tj. Dvostranski DLPFC, dopolnilno motorično območje (SMA), OFC, možgan in levi rostralni ACC (rACC), po nadzorovanju morebitne zmede spremenljivk, vključno s starostjo, učinki na spol in skupnim intrakranialnim volumnom. Količine sive snovi desnega DLPFC, levega rACC in desnega SMA so pokazale negativno povezanost z meseci internetne zasvojenosti (r1 = −0.7256, p1 <0.005; r2 = -0.7409, p2 <0.005; r3 = -0.6451, p3 <0.005). Nobena regija možganov ni pokazala večje količine sive snovi kot zdrava kontrola, kot je prikazano v Slika 1 in Tabela 2

  

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Slika 1. VBM rezultati.

A. Zmanjšana količina sive snovi pri osebah z IAD, (1-p) popravljena p-vredne slike. Slika ozadja je standardna predloga MNI152_T1_1mm_brain v FSL. B. Količine sive snovi DLPFC, rACC in SMA so bile negativno povezane s trajanjem internetne zasvojenosti.

  

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Tabela 2. Regije, ki so pokazale nenormalno količino sive snovi in ​​bele snovi FA (frakcijska anizotropija) med osebami z motnjo zasvojenosti z internetom (IAD) in zdravimi kontrolami (p<0.05 popravljeno).

doi: 10.1371 / journal.pone.0020708.t002

Rezultati 3.2 DTI

V zvezi z analizo podatkov DTI je bila izvedena korekcija za več primerjav po metodi določanja pragov na podlagi grozda. Naši rezultati TBSS so pokazali povečano vrednost FA (IAD: 0.78 ± 0.04; kontrola: 0.56 ± 0.02) levega zadnjega uda notranje kapsule (PLIC) pri osebah z IAD v primerjavi z zdravimi kontrolami in zmanjšano vrednostjo FA (IAD: 0.31 ± 0.04; kontrola: 0.48 ± 0.03) v beli snovi znotraj desnega parahippokamalnega girusa (PHG), kot je prikazano na Slika 2 in Tabela 2. Poleg tega je FA ponavadi pozitivno koreliral s trajanjem internetne zasvojenosti v levem PLIC (r = 0.5869, p <0.05), medtem ko med vrednostjo pravega PHG in trajanjem zasvojenosti z internetom niso opazili pomembne korelacije

  

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Slika 2. Rezultati DTI.

A. Strukture bele snovi, ki kažejo nenormalno FA pri osebah IAD, (1-p) popravljena p-vredne slike. Slika ozadja je standardna predloga FMRIB58_FA_1mm v FSL. Rdeče-rumeni vokseli predstavljajo regije, v katerih se je vrednost FA zmanjšala pri IAD glede na zdrave kontrolne skupine. Modri-svetlo modri voksli predstavljajo povečano FA v IAD. B. FA od PLIC je bila pozitivno povezana s trajanjem odvisnosti od interneta.

doi: 10.1371 / journal.pone.0020708.g002

3.3 Interakcija med nepravilnostmi sive snovi in ​​bele snovi

Analiza medsebojnega vpliva med količino sive snovi in ​​vrednostjo FA v beli snovi v skupini IAD je pokazala, da med tema dvema ukrepoma ni bilo pomembnih povezav.

Razprava Vrh

IAD je privedla do oslabljenega psihičnega počutja, akademske odpovedi in zmanjšanja delovne uspešnosti med mladostniki [12]-[18]. Vendar trenutno ni standardiziranega zdravljenja IAD. Razvoj učinkovitih metod za intervencijo in zdravljenje IAD bo najprej zahteval jasno razumevanje mehanizmov. Zavedanje možganskih strukturnih nepravilnosti pri IAD je ključnega pomena za prepoznavanje možnih farmakoterapij za zdravljenje te motnje. V tej študiji smo odkrili spremembe obsega volumna sive snovi in ​​spremembe belih snovi pri mladostnikih z IAD. Razkrili smo tudi povezavo med temi strukturnimi nepravilnostmi in trajanjem internetne zasvojenosti. Predlagali smo, da je pri IAD prišlo do strukturnih sprememb možganov pri mladostnikih in so bile te strukturne nepravilnosti verjetno povezane s funkcionalnimi okvarami kognitivnega nadzora.

Rezultati 4.1 VBM

Skladno s predhodno študijo VBM [21], nismo našli nobenih regij možganov, ki bi povečale količino sive snovi pri osebah, povezanih z odvisnostjo od interneta. Regionalna primerjava obsega sive snovi je pokazala na atrofijo v več grozdih za celotno skupino internetnih odvisnikov (p <0.05, popravljeno), ki so bili dvostranski DLPFC, SMA, mali možgani, OFC in levi rACC (kot je prikazano v Slika 1). Še več, atrofija desnega DLPFC, levega rACC in desnega SMA je bila negativno povezana s trajanjem internetne zasvojenosti, kar sta Zhou et al. ni bilo mogoče zaznati [21]. Ti rezultati so pokazali, da je bila atrofija možganov DLPFC, rACC in SMA, ko je obstajala odvisnost od interneta, resnejša. Nekateri rezultati možganske atrofije v naši raziskavi so bili drugačni od prejšnjih ugotovitev [21], kar je lahko posledica različnih načinov obdelave podatkov. V tej študiji so bili možni zmedeni učinki starosti, spola in celotnega obsega možganov vključeni kot kovariati, česar prejšnja študija ni upoštevala. Različne metode obdelave so morda povzročile različne ugotovitve.

Glede na prejšnje študije odvisnosti od drog je dolgotrajna zloraba snovi [45], [46] in zasvojenost z internetom [11], [20] bo privedlo do motenega kognitivnega nadzora. Kognitivni nadzor je mogoče razumeti kot zmožnost zatiranja prevladujočih, vendar napačnih odzivov in zmožnost filtriranja nepomembnih informacij znotraj nabora spodbud in omogočanje ustreznih ukrepov za izpolnjevanje zapletenih zahtev naloge in prilagajanje spreminjajočim se okoljem [47]. Številne funkcionalne študije slikanja možganov so pokazale, da sta bila DLPFC in rACC osrednje vključena v kognitivni nadzor [48], [49]. Različne nevrokognitivne študije so pokazale, da je kognitivni nadzor povezan s specifičnim kortiko-podkortikalnim vezjem, vključno z rACC in DLPFC [50], [51]. Po vidni hipotezi o nadzoru konfliktov [47], [52], navzkrižni odziv signalizira rACC, kar vodi k zaposlovanju DLPFC za več kognitivnega nadzora za nadaljnje delovanje. Ta pomembna vloga DLPFC je bila ugotovljena v raziskavah nevroznanosti z regulativnimi postopki kognitivnega nadzora od zgoraj navzdol [53]. Nedavne študije nevrografiranja so razkrile tudi deaktivacijo RACC v nalogi GO / NOGO pri posameznikih, odvisnih od heroina. [54], [55] in uživalce kokaina [45], kar kaže na kritično vlogo RACC pri kognitivnem nadzoru [46].

Misli se tudi, da OFC prispeva k kognitivnemu nadzoru ciljno usmerjenega vedenja z oceno motivacijskega pomena dražljajev in izbiro vedenja za dosego želenih rezultatov [56]. OFC ima obsežne povezave z striatumom in limbičnimi regijami (kot je amigdala). Kot rezultat, je OFC primeren za vključitev dejavnosti več limbičnih in subkortikalnih področij, povezanih z motivacijskim vedenjem in predelavo nagrad [57]. Nekatere študije na živalih so pokazale, da so poškodbe OFC in predlimbične skorje podgane (funkcionalni homolog človeškega DLPFC) poslabšale pridobivanje in spreminjanje vedenja, ki jih vodijo nepredvidene situacije med odzivi in ​​izidi, kar kaže, da so te regije lahko ključne za kognitivni nadzor ciljno usmerjenega vedenja [56], [58].

SMA je ključnega pomena za izbiro ustreznega vedenja, ne glede na to, ali izberemo ustrezen odziv ali preprečimo neprimeren odziv [59]. Nekateri raziskovalci so odkrili, da so v SMA vključene tako preproste kot zapletene naloge GO / NOGO in razkrile pomembno vlogo SMA pri posredovanju kognitivnega nadzora [46], [60].

Več anatomskih, fizioloških in funkcionalnih študij slikanja kaže, da možgan prispeva k kognitivnim funkcijam višjega reda [61]-[64], z diskretnimi poškodbami možganskega mozga, kar ima za posledico okvaro izvršilnih funkcij in delovnega spomina, tudi pri osebnostnih spremembah, kot so razbito in neprimerno vedenje.

Naši rezultati (Slika 1) zmanjšane količine sive snovi v DLPFC, rACC, OFC, SMA in možganskem deblu so lahko vsaj deloma povezane s kognitivnim nadzorom in ciljno usmerjenimi motnjami vedenja v odvisnosti od interneta [15], [19], [20], [28], ki lahko pojasni temeljne simptome zasvojenosti z internetom.

Rezultati 4.2 DTI

Za vsak subjekt smo izračunali vrednost FA v vsakem voxlu bele snovi, ki je količinsko določil moč usmerjenosti mikrostrukture lokalnega trakta. Celotna primerjava možganov z vokslom v okolju bele snovi z uporabo permutacijskega testiranja in strogega statističnega določanja pragov je pokazala, da imajo preiskovanci IAD nižje vrednosti FA v grozdu znotraj pravega PHG (p <0.05, popravljeno). Po drugi strani pa je iskanje povečanega FA pri preiskovancih IAD pokazalo, da imajo preiskovanci IAD višje vrednosti FA v skupini znotraj leve PLIC (p <0.05, popravljeno). Poleg tega je bila vrednost FA levega PLIC pozitivno povezana s trajanjem zasvojenosti z internetom (Slika 2).

PHG je možganska regija, ki obdaja hipokampus in igra pomembno vlogo pri kodiranju in iskanju spomina. [65], [66]. PHG zagotavlja glavni polsenzorični vhod v hipokampus skozi entorhinalne povezave in je prejemnik različnih kombinacij senzoričnih informacij [67], [68], ki sodelujejo pri spoznavanju in čustveni ureditvi [69]. Nedavno so nekateri raziskovalci predlagali, da pravi PHG prispeva k oblikovanju in vzdrževanju vezanih informacij v delovnem pomnilniku [70]. Delovni spomin je namenjen začasnemu shranjevanju in sprotnemu manipuliranju z informacijami ter je ključnega pomena za kognitivni nadzor [71]. Ugotovitev, da je nižja vrednost FA za PHG pri osebah z IAD pokazala, da so nenormalne lastnosti bele snovi morda strukturna podlaga funkcionalnih primanjkljajev delovnega spomina pri osebah IAD [19]. Nedavno sta Liu in sod. [72] poročali o povečani ReHo pri dvostranskem PHG pri študentih IAD v primerjavi s kontrolami in nakazovali, da ta rezultat odraža funkcionalno spremembo v možganih, morda povezano s potmi nagrajevanja. Očitno je potrebno več dela za razumevanje natančne vloge PHG v IAD.

Anatomsko gledano je notranja kapsula območje bele snovi v možganih, ki ločuje jedro kaudata in talamus od lentikularnega jedra, ki vsebuje tako naraščajoče kot padajoče aksone. Notranja kapsula poleg kortikospinalnih in kortikopontinskih vlaken vsebuje talamokortikalna in kortikofugalna vlakna [73], [74]. Zadnji ud notranje kapsule vsebuje kortikospinalna vlakna, senzorična vlakna (vključno z medialnim lemniskusom in anterolateralnim sistemom) iz telesa in nekaj kortikobularnih vlaken [73]-[76]. Primarna motorična skorja pošilja svoje aksone skozi zadnji del notranje kapsule in igra pomembno vlogo pri gibanju prstov in motoričnih posnetkih [77], [78]. Možen razlog za vrednosti FA pri izboljšanju notranje kapsule je bil, da so preiskovanci IAD porabili več časa za igranje računalniških iger in ponavljajoče se motorične akcije, kot sta klikanje miške in tipkanje na tipkovnici, spremenile strukturo notranje kapsule. Kot ugotovitve, da je trening spreminjal možgansko strukturo v drugih študijah [79]-[81], dolgoročno usposabljanje je verjetno spremenilo strukturo bele snovi PLIC. Prenos informacij med frontalnimi in podkortikalnimi možganskimi regijami je moduliral višje kognitivno delovanje in človekovo vedenje [82], [83], ki so se opirali na trakove vlaken bele snovi, ki prehajajo skozi notranjo kapsulo [83], [84]. Strukturne nepravilnosti notranje kapsule lahko posledično motijo ​​kognitivno funkcijo in poslabšajo izvršilne in spominske funkcije [85]. Nenormalna vrednost FA levega PLIC lahko vpliva na senzorični prenos in obdelavo informacij ter končno privede do motenj kognitivnega nadzora [86], [87]. Poleg tega lahko zasvojenost z internetom povzroči fizično nelagodje ali zdravstvene težave, kot so: sindrom karpalnega kanala, suhe oči, bolečine v hrbtu in močni glavoboli [88]-[90]. Nenormalna vrednost FA levega PLIC lahko pojasni sindrom karpalnega kanala pri osebah IAD, kar je treba v prihodnosti preveriti s bolj izpopolnjeno zasnovo.

4.3 Interakcija med nepravilnostmi sive snovi in ​​bele snovi

Raziskali smo razmerje med spremembami sive snovi in ​​bele snovi. Žal med tema dvema ukrepoma ni bilo pomembnih povezav. Ta pojav je nakazoval, da morfološke spremembe IAD na možganski sivi in ​​beli snovi niso bile bistveno linearno povezane. Obstajala je možnost, da so nepravilnosti sive snovi spremenile spremembe bele snovi na drug način. Naše ugotovitve pa so pokazale, da so bile strukturne značilnosti sive in bele snovi pri mladostnikih z IAD nenormalne.

Trenutna študija ima nekaj omejitev. Najprej, medtem ko so naši rezultati pokazali, da so spremembe sive in bele snovi lahko posledica pretirane uporabe interneta ali IAD, ne moremo izključiti še ene možnosti, ki obravnava strukturno razliko med običajnimi kontrolami in IAD, ki bi lahko bila vzrok za prekomerno uporabo interneta. Nenormalne značilnosti teh možganskih regij, povezanih s kognitivnim nadzorom, so pri nekaterih mladostnikih razmeroma nezrele in jim omogočajo, da so zlahka odvisni od interneta. Vzroke in posledice bi bilo treba v prihodnji študiji raziskati s celovitejšo eksperimentalno zasnovo. Vendar smo predlagali, da so bile ugotovitve v tej študiji posledica IAD. Drugič, glede na razmerje med strukturnimi spremembami in trajanjem IAD so meseci IAD bruto značilnost spomina na predmete IAD. Preiskovance smo prosili, naj se spomnijo svojega življenjskega sloga, ko so bili sprva zasvojeni z internetom. Da bi zagotovili, da trpijo za zasvojenostjo z internetom, smo jih ponovno preizkusili z merili YDQ, ki sta jih spremenila Beard in Wolf. Zanesljivost samoprijav subjektov IAD smo potrdili tudi s telefonskim pogovorom s starši. Strukturne spremembe možganov v skladu s postopkom zasvojenosti so morda bistvenega pomena za razumevanje bolezni, zato je bila izvedena korelacija med trajanjem in možganskimi strukturnimi ukrepi. Te korelacije kažejo, da so bili kumulativni učinki ugotovljeni v zmanjšanem volumnu sive snovi desnega DLPFC, desnega SMA, levega rACC in povečanega FA bele snovi v levem PLIC. Nazadnje, čeprav smo predlagali, da so strukturne nepravilnosti volumna sive snovi in ​​FA bele snovi povezane s funkcionalnimi okvarami kognitivnega nadzora pri IAD, je največja omejitev te študije pomanjkanje kvantitativne indikacije pomanjkljivosti kognitivnega nadzora pri teh mladostniki z IAD. Čeprav so bili odnosi med temi strukturnimi nepravilnostmi in trajanjem zasvojenosti z internetom preverjeni v naši trenutni študiji, je treba v prihodnosti še podrobneje raziskati naravo osnovnih strukturnih nepravilnosti v IAD, kar je ključnega pomena pri razumevanju vpliva IAD o dolgoročnem delovanju. V prihodnosti bomo te strukturne ugotovitve vključili v vedenjske performanse kognitivnih nalog pri osebah z IAD. Na splošno so spremembe FA in spremembe volumna sive snovi, kot je prikazano v tej študiji, pokazale spremembo v možganih na mikrostrukturni ravni, kar je izboljšalo naše razumevanje IAD.

zaključek

Predložili smo dokaze, ki kažejo, da so imeli preiskovanci IAD več možnih strukturnih sprememb v možganih. Atrofija sive snovi in ​​bela snov FA v nekaterih možganskih regijah sta bili znatno povezani s trajanjem internetne zasvojenosti. Te rezultate lahko vsaj delno razlagamo kot funkcionalno okvaro kognitivnega nadzora pri IAD. Prefrontalne nepravilnosti korteksa so bile skladne s prejšnjimi študijami zlorabe snovi [23], [48], [80], [81], zato smo predlagali, da lahko pri uporabi vsebnosti okužbe in uporabe snovi obstajajo delno prekrivajoči se mehanizmi. Upali smo, da bodo naši rezultati izboljšali naše razumevanje IAD in pomagali pri izboljšanju diagnoze in preprečevanju IAD.

Priznanja Vrh

Radi bi se zahvalili Qin Ouyang, Qizhu Wu in Junran Zhang za dragoceno tehnično pomoč pri izvedbi te raziskave.

Reference Vrh

1. Ernst M, Pine D, Hardin M (2006) Triadni model nevrobiologije motiviranega vedenja v adolescenci. Psihološka medicina 36: 299 – 312. Poišči ta članek na spletu
2. Csikszentmihalyi M, Larson R, Prescott S (1977) Ekologija mladostniške aktivnosti in izkušenj. Časopis za mladost in mladostništvo 6: 281 – 294. Poišči ta članek na spletu
3. Casey B, Tottenham N, Liston C, Durston S (2005) Snemanje možganov v razvoju: kaj smo se naučili o kognitivnem razvoju? Trendi kognitivnih znanosti 9: 104 – 110. Poišči ta članek na spletu
4. Casey B, Galvan A, Hare T (2005) Spremembe možganske funkcionalne organizacije med kognitivnim razvojem. Trenutno mnenje o nevrobiologiji 15: 239 – 244. Poišči ta članek na spletu
5. Ernst M, Nelson E, Jazbec S, McClure E, Monk C in sod. (2005) Amigdala in jedro se pojavljajo v odzivih na prejemanje in izpuščanje dobička pri odraslih in mladostnikih. Neuroimage 25: 1279 – 1291. Poišči ta članek na spletu
6. May J, Delgado M, Dahl R, Stenger V, Ryan N in sod. (2004) Z dogodki povezano funkcionalno slikanje magnetne resonance nagradne možganske vezje pri otrocih in mladostnikih. Biološka psihiatrija 55: 359 – 366.
7. Galvan A, Hare T, Parra C, Penn J, Voss H et al. (2006) Zgodnji razvoj okoljevalcev v primerjavi z orbitofrontalno skorjo lahko pri mladostnikih temelji na tveganju vedenja. Časopis za nevroznanost 26: 6885 – 6892. Poišči ta članek na spletu
8. Steinberg L (2005) Kognitivni in afektivni razvoj v adolescenci. Trendi kognitivnih znanosti 9: 69 – 74. Poišči ta članek na spletu
9. Pine D, Cohen P, Brook J (2001) Čustvena reaktivnost in tveganje za psihopatologijo pri mladostnikih. CNS spektri 6: 27 – 35. Poišči ta članek na spletu
10. Silveri M, Tzilos G, Pimentel P, Yurgelun-Todd D (2004) Načini mladostnikovega čustvenega in kognitivnega razvoja: učinki seksa in tveganje za uživanje drog. Anali newyorške akademije znanosti 1021: 363 – 370. Poišči ta članek na spletu
11. Cao F, Su L, Liu T, Gao X (2007) Razmerje med impulzivnostjo in internetno odvisnostjo na vzorcu kitajskih mladostnikov. Evropska psihiatrija 22: 466 – 471. Poišči ta članek na spletu
12. Ko C, Yen J, Chen S, Yang M, Lin H in sod. (2009) Predlagana diagnostična merila in orodje za presejanje in diagnosticiranje odvisnosti od interneta pri študentih. Obsežna psihiatrija 50: 378 – 384. Poišči ta članek na spletu
13. Flisher C (2010) Priključitev: pregled internetne zasvojenosti. Časopis za pediatrijo in zdravje otrok 46: 557 – 559. Poišči ta članek na spletu
14. Christakis D (2010) Internet zasvojenost: epidemija 21 st stoletja? Zdravilo BMC 8: 61. Poišči ta članek na spletu
15. Chou C, Condron L, Belland J (2005) Pregled raziskave o odvisnosti od interneta. Pregled pedagoške psihologije 17: 363 – 388. Poišči ta članek na spletu
16. Young K (1998) Zasvojenost z internetom: Pojav nove klinične motnje. CyberPsychology & Behavior 1: 237–244. Poišči ta članek na spletu
17. Morahan-Martin J, Schumacher P (2000) Incidenca in korelati patološke uporabe interneta med študenti. Računalniki v človeškem vedenju 16: 13 – 29. Poišči ta članek na spletu
18. Scherer K (1997) Življenje v šoli na spletu: Zdrava in nezdrava uporaba interneta. Časopis za razvoj študentov na univerzi 38: 655 – 665. Poišči ta članek na spletu
19. Ko C, Liu G, Hsiao S, Yen J, Yang M in sod. (2009) Možganske aktivnosti, povezane z igrami nagnjenja k zasvojenosti s spletnimi igrami. Časopis za psihiatrične raziskave 43: 739 – 747. Poišči ta članek na spletu
20. Dong G, Lu Q, Zhou H, Zhao X (2010) Zaviranje impulzov pri ljudeh z motnjo odvisnosti od interneta: elektrofiziološki dokazi iz študije Go / NoGo. Pisma nevroznanosti 485: 138 – 142. Poišči ta članek na spletu
21. Zhou Y, Lin F, Du Y, Qin L, Zhao Z in sod. (2009) Nenormalnosti sive materije v odvisnosti od interneta: Študija morfometrije na osnovi voxlov. Evropski časopis za radiologijo. doi:10.1016 / j.ejrad.2009.1010.1025.
22. Junij L, Xue-ping G, Osunde I, Xin L, Shun-ke Z, et al. (2010) Povečana regionalna homogenost pri motnji zasvojenosti z internetom: študija slikanja s funkcijsko magnetno resonanco v mirovanju. Kitajska medicinska revija 123: 1904 – 1908. Poišči ta članek na spletu
23. Yuan K, Qin W, Dong M, Liu J, Sun J, idr. (2010) Pri abstinentnih odvisnih od heroina pomanjkljivosti sive snovi in ​​motnje v mirovanju. Pisma nevroznanosti 482: 101 – 105. Poišči ta članek na spletu
24. Yuan K, Qin W, Liu J, Guo Q, Dong M in sod. (2010) Spremenjena funkcionalna omrežja majhnega sveta in trajanje uporabe heroina pri moških, od abstinentnih odvisnih od heroina posameznikov. Pisma nevroznanosti 477: 37 – 42. Poišči ta članek na spletu
25. Yuan K, Qin W, Dong M, Liu J, Liu P in sod. (2010) Kombiniranje prostorskih in časovnih informacij za raziskovanje sprememb omrežij v mirovanju v ljudeh, ki so odvisni od abstinentov. Pisma nevroznanosti 475: 20 – 24. Poišči ta članek na spletu
26. Liu J, Liang J, Qin W, Tian J, Yuan K in sod. (2009) Disfunkcionalni vzorci povezljivosti kroničnih uporabnikov heroina: študija fMRI. Pisma nevroznanosti 460: 72 – 77. Poišči ta članek na spletu
27. Volkow N, Fowler J, Wang G (2003) Človeški možgani zasvojeni: vpogledi v slikovne študije. Časopis za klinične preiskave 111: 1444 – 1451. Poišči ta članek na spletu
28. Ko C, Hsiao S, Liu G, Yen J, Yang M in sod. (2010) Značilnosti odločanja, potencial za tveganje in osebnost študentov z internetno zasvojenostjo. Psihiatrične raziskave 175: 121 – 125. Poišči ta članek na spletu
29. Beard K, Wolf E (2001) Sprememba predlaganih diagnostičnih meril za zasvojenost z internetom. CyberPsychology & Behavior 4: 377–383. Poišči ta članek na spletu
30. Ashburner J, Friston K (2000) morfometrija na osnovi voxel - metode. Neuroimage 11: 805 – 821. Poišči ta članek na spletu
31. Good C, Johnsrude I, Ashburner J, Henson R, Fristen K et al. (2001) Morfometrična študija staranja v voxlih v normalnih možganih odraslih ljudi 465. Neuroimage 14: 21 – 36. Poišči ta članek na spletu
32. Smith S, Jenkinson M, Woolrich M, Beckmann C, Behrens T in sod. (2004) Napreduje funkcionalno in strukturno analizo in izvedbo MR slike kot FSL. Neuroimage 23: 208 – 219. Poišči ta članek na spletu
33. Smith S (2002) Hitro robusten avtomatiziran odvzem možganov Preslikava človeškega možganov 17: 143 – 155. Poišči ta članek na spletu
34. Zhang Y, Brady M, Smith S (2001) Segmentacija MR možganskih slik skozi skriti Markov model naključnega polja in algoritem maksimizacije pričakovanj. Transakcije IEEE na medicinskem slikanju 20: 45 – 57. Poišči ta članek na spletu
35. Jenkinson M, Smith S (2001) Globalna metoda optimizacije za robustno prijazno registracijo slik možganov. Analiza medicinske slike 5: 143 – 156. Poišči ta članek na spletu
36. Jenkinson M, Bannister P, Brady M, Smith S (2002) Izboljšana optimizacija za robustno in natančno linearno registracijo in popravljanje gibanja slik možganov. Neuroimage 17: 825 – 841. Poišči ta članek na spletu
37. Andersson J, Jenkinson M, Smith S (2007) Nelinearna optimizacija. Tehnična poročila analitične skupine FMRIB: TR07JA02 od www.fmrib.ox.ac.uk/analysis/techrep.
38. Andersson J, Jenkinson M, Smith S (2007) Nelinearna registracija, aka prostorska normalizacija. Tehnična poročila analitične skupine FMRIB: TR07JA02 od www.fmrib.ox.ac.uk/analysis/techrep.
39. Rueckert D, Sonoda L, Hayes C, Hill D, Leach M et al. (2002) Negibna registracija z uporabo deformacij v prosti obliki: aplikacija za MR slike prsi. Transakcije IEEE na medicinskem slikanju 18: 712 – 721. Poišči ta članek na spletu
40. Nichols T, Holmes A (2002) Neparametrični testi permutacije za funkcionalno neoblikovanje slik: primer s primeri. Preslikava človeškega možganov 15: 1 – 25. Poišči ta članek na spletu
41. Dong G, Lu Q, Zhou H, Zhao X, Miles J (2011) Prekurs ali sekela: Patološke motnje pri ljudeh z motnjo odvisnosti od interneta. PloS en 6: 306 – 307. Poišči ta članek na spletu
42. Beaulieu C (2002) Osnova anizotropne difuzije vode v živčnem sistemu - tehnični pregled. NMR v biomedicini 15: 435 – 455. Poišči ta članek na spletu
43. Smith S, Jenkinson M, Johansen-Berg H, Rueckert D, Nichols T in sod. (2006) Prostorska statistika na osnovi trakta: voxelwise analiza večpredmetnih difuzijskih podatkov. Neuroimage 31: 1487 – 1505. Poišči ta članek na spletu
44. Smith S, Johansen-Berg H, Jenkinson M, Rueckert D, Nichols T in sod. (2007) Pridobitev in voxelwise analiza večpredmetnih difuzijskih podatkov s prostorsko statistiko na osnovi trakta. Naravni protokoli 2: 499 – 503. Poišči ta članek na spletu
45. Kaufman J, Ross T, Stein E, Garavan H (2003) Hipoaktivnost cingulata pri uporabnikih kokaina med opravo GO-NOGO, kot jo je razkrilo funkcijsko slikanje z magnetno resonanco. Časopis za nevroznanost 23: 7839 – 7843. Poišči ta članek na spletu
46. Li C, Sinha R (2008) Inhibitorni nadzor in uravnavanje čustvenega stresa: Neuroimaging dokazi o frontalno-limbični disfunkciji pri odvisnosti od psihostimulantov. Nevroznanost in biološko vedenjski pregledi 32: 581–597. Poišči ta članek na spletu
47. Botvinick M, Braver T, Barch D, Carter C, Cohen J (2001) Nadzor konfliktov in kognitivni nadzor. Psihološki pregled 108: 624 – 652. Poišči ta članek na spletu
48. Krawczyk D (2002) Prispevki prefrontalne skorje k živčni osnovi človeškega odločanja. Nevroznanost in biološko vedenjski pregledi 26: 631–664. Poišči ta članek na spletu
49. Wilson S, Sayette M, Fiez J (2004) Prefrontalni odzivi na napotke zdravil: nevrokognitivna analiza. Naravna nevroznanost 7: 211 – 214. Poišči ta članek na spletu
50. Brivec A, Carter C (2005) Kognitivni nadzor, ki sodeluje pri premagovanju pretencioznih odzivnih nagibov in preklopu med nalogami. Cerebralna korteksa 15: 899 – 912. Poišči ta članek na spletu
51. MacDonald A, Cohen J, Stenger V, Carter C (2000) Ločujejo vlogo dorsolateralne predfrontalne in sprednje cingulatske skorje pri kognitivnem nadzoru. Znanost 288: 1835 – 1838. Poišči ta članek na spletu
52. Botvinick M, Nystrom L, Fissell K, Carter C, Cohen J (1999) Nadzor konfliktov glede na izbiro za ukrepanje v sprednjem delu cingulatske skorje. Narava 402: 179 – 180. Poišči ta članek na spletu
53. Vanderhasselt M, De Raedt R, Baeken C (2009) Dorsolateralna predfrontalna skorja in Stroop: uspešnost lateralizacije. Psihonomski bilten in pregled 16: 609–612. Poišči ta članek na spletu
54. Forman S, Dougherty G, Casey B, Siegle G, Braver T in sod. (2004) Opijanski odvisniki nimajo od napake odvisne aktivacije rostralnega sprednjega cingulata. Biološka psihiatrija 55: 531 – 537. Poišči ta članek na spletu
55. Fu L, Bi G, Zou Z, Wang Y, Ye E in sod. (2008) Funkcija zaviranja motenega odziva pri abstinentnih odvisnih od heroina: študija fMRI. Pisma nevroznanosti 438: 322 – 326. Poišči ta članek na spletu
56. Rolls E (2000) Orbitofrontalna skorja in nagrada. Cerebralna korteksa 10: 284 – 294. Poišči ta članek na spletu
57. Groenewegen H, Uylings H (2000) Predfrontalna skorja in integracija senzoričnih, limbičnih in avtonomnih informacij. Napredek na področju raziskav možganov 126: 3 – 28. Poišči ta članek na spletu
58. Balleine B, Dickinson A (1998) Ciljno instrumentalno delovanje: učenje v izrednih razmerah in spodbudno učenje ter njihovi kortikalni substrati. Nevrofarmakologija 37: 407 – 419. Poišči ta članek na spletu
59. Simmonds D, Pekar J, Mostofsky S (2008) Metaanaliza opravil Go / No-go, ki dokazujejo, da je aktivacija fMRI, povezana z zaviranjem odziva, odvisna od nalog. Nevropsihologija 46: 224 – 232. Poišči ta članek na spletu
60. Ray Li C, Huang C, Constable R, Sinha R (2006) Zaviranje slikovnega odziva v nalogi stop-signala: nevronski korelati neodvisno od spremljanja signalov in obdelave po odzivu. Časopis za nevroznanost 26: 186 – 192. Poišči ta članek na spletu
61. Raymond J, Lisberger S, Mauk M (1996) Nagobčnik: nevronski učni stroj? Znanost 272: 1126 – 1131. Poišči ta članek na spletu
62. Schmahmann J, Sherman J (1998) Cerebelarni kognitivni afektivni sindrom. Možgani 121: 561 – 579. Poišči ta članek na spletu
63. Desmond J (2001) Vključenost možganov v kognitivno funkcijo: dokazi iz nevro-slikanja. Mednarodni pregled psihiatrije 13: 283 – 294. Poišči ta članek na spletu
64. Heyder K, Suchan B, Daum I (2004) Kortiko subkortikalni prispevki k izvršnemu nadzoru. Acta Psychologica 115: 271 – 289. Poišči ta članek na spletu
65. Wagner A, Schacter D, Rotte M, Koutstaal W, Maril A et al. (1998) Gradnja spominov: spominjanje in pozabljanje verbalnih izkušenj, kot jih predvideva možganska aktivnost. Znanost 281: 1188 – 1191. Poišči ta članek na spletu
66. Tulving E, Markowitsch H, Craik F, Habib R, Houle S (1996) Novost in aktivacije domačnosti v študijah PET kodiranja in iskanja pomnilnika. Cerebralna korteksa 6: 71 – 79. Poišči ta članek na spletu
67. Powell H, Guye M, Parker G, Symms M, Boulby P et al. (2004) Neinvazivna demonstracija in vivo povezav človeškega parahippokampalnega gyrusa. Neuroimage 22: 740 – 747. Poišči ta članek na spletu
68. BURWELL R (2000) Parahippocampalna regija: kortikokortikalna povezljivost. Anali newyorške akademije znanosti 911: 25 – 42. Poišči ta članek na spletu
69. Zhu X, Wang X, Xiao J, Zhong M, Liao J in sod. (2010) Spremenjena celovitost bele snovi v prvi epizodi, naivno mladiči z velikimi depresivnimi motnjami: Študija prostorske statistike na osnovi trakta. Raziskave možganov 1396: 223 – 229. Poišči ta članek na spletu
70. Luck D, Danion J, Marrer C, Pham B, Gounot D in sod. (2010) Pravi parahippocampalni gyrus prispeva k oblikovanju in vzdrževanju vezanih informacij v delovnem pomnilniku. Možgani in spoznanje 72: 255 – 263. Poišči ta članek na spletu
71. Engle R, Kane M (2003) Izvajalska pozornost, zmogljivost delovnega spomina in dvofaktorska teorija kognitivnega nadzora. Psihologija učenja in motivacije 44: 145 – 199. Poišči ta članek na spletu
72. Junij L, Xue-ping G, Osunde I, Xin L, Shun-ke Z, et al. Povečana regionalna homogenost pri motnji zasvojenosti z internetom: študija slikanja s funkcijsko magnetno resonanco v mirovanju. Kitajska medicinska revija 123: 1904 – 1908. Poišči ta članek na spletu
73. Starš A, Carpenter M (1996) Carpenterjeva človeška nevroanatomija: Williams & Wilkins.
74. Wakana S, Jiang H, Nagae-Poetscher L, van Zijl P, Mori S (2004), Atlas človeške bele materije Anatomija1. Radiologija 230: 77 – 87. Poišči ta članek na spletu
75. Andersen R, vitez P, Merzenich M (1980) Talamokortikalne in kortikotalamične povezave AI, AII in anterijsko slušno polje (AFF) pri mački: dokazi o dveh večinoma segregiranih sistemih povezav. Časopis za primerjalno nevrologijo 194: 663 – 701. Poišči ta članek na spletu
76. Winer J, Diehl J, Larue D (2001) Projekcije slušne skorje na medialno geniculatno telo mačke. Časopis za primerjalno nevrologijo 430: 27 – 55. Poišči ta članek na spletu
77. Schnitzler A, Salenius S, Salmelin R, Jousm ki V, Hari R (1997) Vpletenost primarne motorične skorje v motorične slike: nevromagnetna študija. Neuroimage 6: 201 – 208. Poišči ta članek na spletu
78. Shibasaki H, Sadato N, Lyshkow H, Yonekura Y, Honda M in sod. (1993) Tako primarna motorična skorja kot dopolnilna motorična površina igrata pomembno vlogo pri zapletenem gibanju prstov. Možgani 116: 1387 – 1398. Poišči ta članek na spletu
79. Draganski B, Gaser C, Busch V, Schuierer G, Bogdahn U in sod. (2004) Nevroplastičnost: spremembe sive snovi, ki nastanejo pri treningu. Narava 427: 311 – 312. Poišči ta članek na spletu
80. Boyke J, Driemeyer J, Gaser C, Buchel C, maj A (2008) Spremembe strukture možganov pri starejših. Časopis za nevroznanost 28: 7031 – 7035. Poišči ta članek na spletu
81. Scholz J, Klein MC, Behrens TEJ, Johansen-Berg H (2009) Vadba povzroča spremembe v arhitekturi bele snovi. Naravna nevroznanost 12: 1370 – 1371. Poišči ta članek na spletu
82. Cummings JL (1993) Frontalno-podkortikalna vezja in vedenje ljudi. Arhivi nevrologije 50: 873 – 880. Poišči ta članek na spletu
83. Cummings JL (1995) Anatomski in vedenjski vidiki čelno-podkortikalnih krožišč. Anali newyorške akademije znanosti 769: 1 – 14. Poišči ta članek na spletu
84. Albin RL, Young AB, Penney JB (1989) Funkcionalna anatomija bazalnih ganglijskih motenj. Trendi v nevroznanosti 12: 366 – 375. Poišči ta članek na spletu
85. Levitt JJ, Kubicki M, Nestor PG, Ersner-Hershfield H, Westin C et al. (2010) Raziskava difuzijskega tenzorja prednjega uda notranje kapsule pri shizofreniji. Psihiatrične raziskave 184: 143 – 150. Poišči ta članek na spletu
86. Werring D, Clark C, Barker G, Miller D, Parker G, et al. (1998) Strukturni in funkcionalni mehanizmi okrevanja motorja: komplementarna uporaba difuzijskega tenzorja in slikanje magnetne resonance pri travmatični poškodbi notranje kapsule. Časopis za nevrologijo, nevrokirurgijo in psihiatrijo 65: 863–869. Poišči ta članek na spletu
87. Niogi S, Mukherjee P, Ghajar J, Johnson C, Kolster R in sod. (2008) Obseg mikrostrukturne poškodbe bele snovi pri postkonkurzivnem sindromu je v korelaciji z oslabljenim kognitivnim reakcijskim časom: študija slikanja z difuzijskim tenzionom 3T o blagih travmatičnih poškodbah možganov. Ameriški časopis za nevroradiologijo 29: 967 – 973. Poišči ta članek na spletu
88. Odvisnost od interneta Young K (1999): simptomi, ocena in zdravljenje. Inovacije v klinični praksi: izvirna knjiga 17: 19 – 31. Poišči ta članek na spletu
89. Beard K (2005) Zasvojenost z internetom: pregled trenutnih tehnik ocenjevanja in morebitnih vprašanj ocenjevanja. CyberPsychology & Behavior 8: 7–14. Poišči ta članek na spletu
90. Culver J, Gerr F, Frumkin H (1997) Medicinske informacije na internetu. Časopis za splošno interno medicino 12: 466 – 470.