Маҳдудиятҳои ихтироъкунандагони вирусҳо ва фалаҷшудаи ғайритиҷоратӣ Истифодаи хусусиятҳои неврологии ҷудошуда (2018)

. 2018; 9: 291.

Нашр шудааст дар сомонаи 2018 Jun 29. doi:  10.3389 / fpsyt.2018.00291

PMCID: PMC6033968

PMID: 30008681

мавҳум

Мушкилоти бозиҳои Интернет (IGD) аксар вақт дар асоси нӯҳ нохунакҳои асосие, ки аз охирин нусхаи дастурҳои таблиғотӣ ва оморӣ оид ба хатари равонӣ (DSM-5) эътироф карда мешаванд. Дар ин ҷо, мо тафтиш кардем, ки оё ин гуна таснифоти сеҳрнок метавонад ба таснифоти асоси ҳисоб карда шавад. Маълумоти MRI (sMRI) ва маълумотҳои фарогирии вазнинии MRI (dMRI) дар бозиҳои 38 бо IGD, HDNXX-ҳои гиперматентӣ, ки ҳамчун IGD надоранд, ва 68 ғайриинтизорҳои солим ба даст оварда шудаанд. Мо хусусиятҳои 37-и матритсаро (GM) ва сохтори сафед (WM) -ро аз маълумоти MRI таҳия намудем. Вақте, ки regression мунтазам ба 108 хусусиятҳои нейрооатомия барои интихоб интихобҳои муҳим барои фарқияти байни гурӯҳҳо, бозиҳои ноком ва муқаррарӣ дар робита ба хусусиятҳои 108 ва 43 мутаносибан дар робита бо бесобиқаи ғайридавлатӣ, ки дар бозиҳои Олимпиадаи 21 дар бозиҳои оддӣ иштирок карда буданд. Дар асбобҳои дастгирии vector (SVM) бо истифодаи хусусиятҳои ношианомомобилӣ ҳамчун пешгӯиҳо, боксерҳои номуносиб ва бомуваффақият муваффақ шуданд, бо дақиқ бештар аз 11% аз рақобатгарони солим, вале таснифоти байни бозиҳои танқидшуда ва оддӣ нисбатан душвор буданд. Ин натиҷаҳо нишон медиҳанд, ки гулҳои патологӣ ва ғайримасосавӣ, ки бо меъёрҳои DSM-98 муайян карда шудаанд, метавонанд хусусиятҳои невоинатомикӣ, махсусан дар шароити табъиз аз онҳое,

Калидвожаҳои: вайроншавии интернетӣ, таснифоти диагностикӣ, MRI сохтор, MRI diffusion-weighted, regression мунтазам

Муқаддима

Гарчанде ки дар тӯли даҳсолаҳои даҳсола таваллуд шуда буд,), он танҳо чанде пеш аз он, ки бозиҳои компютерии Интернет (IGD) дар дастури ташхисиву оморӣ оид ба хатари равонӣ (DSM) номбар карда шудааст. Нашри панҷуми DSM (DSM-5) () IGD ҳамчун шарти таҳсили минбаъда муайян карда шуда, 9 нусхаи он барои ташхиси он пешниҳод карда шудааст. Дар дараҷаи аломатӣ асосан бо истифодаи миқдори 9 нусхаи IGD (IGDS), ки дар DSM-5 пешниҳод шудааст, дараҷаи маҳдудияти панҷ ё зиёда меъёри нишондод ба IGD истифода шудааст. Гарчанде ки ин нуқтаи коғаз метавонад тавоноии бозигаронро аз камбудиҳои назарраси клиникӣ фарқ кунад (), хусусияти диикотсиалии унсурҳои IGDS ба таври дастҷамъона ба ташхиси диагностикӣ ё бегонаҳо дохил мешаванд.

Ғайр аз нишонаҳо, як қатор камбудиҳои IGD ба таври умумӣ мушоҳида мешаванд, на камтар аз тағйироти нуриҳо. Дар ҳақиқат, вазнинии назаррас нишон дод, ки IGD бо тағйироти сохторӣ дар мағзи сар алоқаманд аст: зичшавии ҳаҷми хокистарӣ (GM)-), паст кардани ғафсии корторӣ (), ва гум кардани бетафовути (WM) сафед (, ) одатан нишон доданд. Ин тағйироти неврологияи алоқаманд ба IGD нишон медиҳанд, ки чунин параметрҳои тасвири ҷисмонӣ метавонанд ҳамчун биомарерон хизмат кунанд, то шахсонро бо IGD аз шахсони дигар ҷудо кунанд. Ин аст, ки ташхиси IGD метавонад тавассути ҳисобкунии ҳисобкунии биомарказҳои биохимиявӣ, аз он ҷумла ба воситаи гурӯҳбандии собит дар асоси DSM-5 анҷом дода шавад. Ин кӯшишҳо метавонанд бо кӯшишҳо барои гузаштан аз ташхиси тасвирӣ бо усулҳои ҳисобдорӣ ба психиатрӣ (), алалхусус муносибатҳои иттилоотӣ ба асоси омӯзиши машқҳо (ML) барои ҳалли бемории рӯҳӣ ().

Дар ин таҳқиқот, ки мо дар асоси нишондодҳои нишондодҳои аломатӣ дар асоси IGDS ва таснифоти тақсимкунӣ бо истифода аз биомарказҳои биохимиявӣ дар ташхиси IGD ҷустуҷӯ менамоем. Азбаски баъзе ҷузъҳои ГМ ва WM-и мағзи сар метавонанд эҳтимолияти маълумоти иловагӣ ё ғайриэътимоди барои таснифоти диагностикиро дар бар гиранд, мо кӯшиш мекардем, ки функсияҳои танзими мунтазамро интихоб кунем, ки хусусиятҳои нуроинатомикии ҷудогона интихоб карда шаванд. Мо тасаввур менамоем, ки гурӯҳбандии собитшуда метавонад дар хусуси хусусиятҳои нейрооатиротикӣ, ки моделҳои таснифотиро барои ташхиси IGD ташкил медиҳад, нишон дода тавонад. Ҷаҳишҳои патологӣ, ки бо IGD таҳия шудаанд, аз он ҷумла аз gamerҳое, ки ҳамчун IGD надоштаанд, аз инҳисороти ғайримоддологӣ тафовут надоранд, аз назари шахсоне, Бинобар ин, гербҳои патологӣ бо шумораи зиёди хусусиятҳо дар муқоиса бо бозиҳои ѓайримусулмонӣ нисбат ба одамони солим бетаъсир буда метавонанд. Илова бар ин, мо мехостем, ки қарор кунем, ки оё генофонди ғайриметаллӣ метавонад аз навоварони патогенӣ ва ё шахсони алоҳидаи солим фарқ кунад. Диндорҳои ѓайримусалмонӣ мумкин аст, ки ба шахсони алоҳидаи солим дар робита бо нишонаҳои тасвирӣ наздик бошанд, вале мо фикр мекардем, ки чунин ойин ба воситаи таснифоти асоси ҳисоб карда мешавад.

Мавод ва усул

Иштирокчиён

Дар байни иштироккунандагони 237 бозиҳои интернетӣ, бозиҳои 106, ғайр аз онҳое, ки байни ихтисоси IGDS-ҳои худ ва мусоҳибаи сохторӣ бо психологи клиникӣ дар ташхиси IGD ё ба таври оммавӣ ё нопурраи маълумотҳои ношоири санҷидашуда интихоб шудаанд, интихоб карда шуданд. Дар асоси ОБИШ, шахсони 38 (солњои 27.66 ± 5.61; духтарони 13), ки аз њадди камтарини 5 ИНСОЛ ба ќадри кофї ќабул шудаанд ва шахсони алоњида 68 (солњои 27.96 ± 6.41, духтарони 21) gamers муқаррарӣ. Шахсоне, ки аз байни ду ва чор чизҳои қаноатмандии IGDS қаноатманд буданд, аз он сабаб, ки онҳо метавонанд синфи дигарро байни бозиҳои ношинос ва маъмулӣ муайян кунанд (). Ғайр аз он, 37 шахсоне (25.86 ± 4.10 сол; 13 духтар), ки бозиҳои Интернетро бозӣ намекунанд, алоҳида ҷалб карда шуданд ва онҳо ба бозигарони солим номбар карда шуданд. Набудани ҳамбастагӣ дар ҳамаи иштирокчиён тасдиқ карда шуд. Розигии огоҳонаи хаттӣ аз ҳамаи иштирокчиён тибқи Эъломияи Хелсинки ва ислоҳҳои баъдии он ба даст оварда шуд ва таҳқиқот аз ҷониби Шӯрои баррасии институтсионалӣ дар беморхонаи Сеул Санҷ Марияи Сеул, Корея тасдиқ карда шуд.

Гирифтани маълумотҳои MRI

Маълумоти MRI (sMRI) ва маълумотҳои фарогирии MRI (dMRI) бо истифода аз системаи 3 T MAGNETOM Verio (Siemens AG, Erlangen, Олмон) ҷамъоварӣ карда шуданд. Ҳангоми ба даст овардани иттилооти sMRI, бо истифодаи зичии зудҳазмии оҳангҳои грамматикии магнизӣ анҷом дода мешавад: миқдори сутунҳо дар ҳавлии сагталӣ = 176, ғафсии каҷи = 1 мм, андозаи матритсаро = 256 × 256, ва дар ҳаҷми самт = 1 × 1 mm . Барои ба даст овардани маълумотҳои dMRI, рамзгузории градензиалистӣ бо 30 бо анҷом дода шуд b = 1,000 м / м2 ва як намуди якранги энергияи офтобпараст истифода шудааст: миқдори ададҳо дар ҳавопаймоӣ = 75, ғафсии каҷи = 2 мм, андозаи матритсаро = 114 × 114, ва ҳаҷми дараҷаи ҳаво = 2 × 2 мм.

Коркарди маълумотҳои MRI

Таҳияҳо дар CAT12 (http://www.neuro.uni-jena.de/cat/) барои коркарди маълумоти sMRI истифода шуданд. Тасвири ҳаҷми мағзи сар тақсим карда шуд, ба якчанд бофтаҳои гуногун, аз он ҷумла GM, WM ва моеъи corticospinal, инчунин ба мағзи хотиррасон дар майдони стандартӣ ба қайд гирифта шудааст. Дар морфометрии вокамранги (vBM), ҳаҷми зангҳои магнитӣ, бо вояи зиёд кардани эҳтимолияти гипотезӣ ба воситаи Gox, ва он гоҳ ин арзишҳо бо ҳаҷми умумии intracranial барои тақсим кардани тафовути фардӣ дар ҳаҷми саросарӣ тақсим карда шуданд. Дар морфометрии асосӣ (SBM), ғафсии корторӣ бо усули ғафсии тахтаҳо ().

Коркарди маълумотҳои dMRI

Таҳсил дар ФСЛ 5.0 (http://fsl.fmrib.ox.ac.uk/fsl/) барои коркарди маълумотҳои dMRI истифода шудаанд. Ҳама тасвирҳо ба суроғи нусхабардорӣ гирифта шуданд b = 0 м / м2 барои ислоҳ кардани тағирёбии аксарияти эритроситӣ ва фишори сарлавҳа. Тренинг диафрагма дар ҳар як voxel дар дохили мағзиҳо ва параметрҳои tensor-ҳосилшуда, аз ҷумла anisotropy фраксия (FA), миқдори diffusivity (MD), diffusability axon (AD) ва радиатсияи дифферентивӣ (RD) ҳисоб карда шуд; Функсияҳо бо се диапазон дар якҷоягӣ бо тендерҳои гуногуни tensor diffusion, FA ҳамчун решаи мураккаб ба миқдори майдонҳои фарқи байни се секунҷа ҳисоб карда мешавад, MD ҳамчун тақсимоти миёнаи дар се сеюм, AD ҳамчун бузургтарин фарогирӣ дар атрофи асосӣ , ва RD ҳамчун миёнаи diffusivities дар ду адад хурд. Истифодаи статистикаи мундариҷаи марҳила (TBSS) () дар FSL 5.0 амалї карда шуд, харитањои параметрњои тендерњои бањисобгирифташуда ба маљмўи њуљљатњо дар майдони стандартї ба ќайд гирифта шуданд ва онњо баъдтар ба як вараќаи тракси WM дода шуданд.

Насли хос

Ду қадамҳои асосӣ барои тарҳрезии модели таснифот насл ва интихоби функсияҳо мебошанд. Мо хусусиятҳоро аз neuroanatomy, хусусан ҳаҷми ва ғафсии маҷмӯи минтақаҳои ГМ, ва боэътимод ва паҳншавии маҷмӯи силсилаҳои WM. Баъди баҳодиҳии ҳаҷми ГМХ ва ғафсии кортӣ ҳамчун харитаҳои вокунишҳо аз VBM ва SBM, мутаносибан, барои ҳар як минтақаҳои 60 GM (Ҷадвали S1), ҳамчуноне, ки дар Ҳерссерс Атлас (), ба ҳисоби миёна дар саросари фарогирии он. Бо дарназардошти параметрҳои тендерҳо, ки дар онҳо ТБ, MD, MD, AD ва RD ҳамчун харитаҳои voxel-wise дар сутуни трактори WM аз ТБС гирифта шудаанд, параметрҳо барои ҳар як сутунҳои 48 WM S2), ҳамчунон ки дар ICBM DTI-81 Атлас (), ба ҳисоби миёна дар саросари фарогирии он. Дар маҷмӯъ, мо ду параметрҳои GM ва чор параметрҳои WM-ро баррасӣ кардем, ки ҳашт якчанд омилҳои параметрҳои ГМ ва WM -ро ба вуҷуд оварданд. Барои ҳар як омезиши параметрҳои ГМ ва WM, арзишҳои параметрии минтақаҳои 60 GM ва 48 WM маҷмӯи умумии хусусиятҳои 108 нейрооатомиянд.

Интихоби хосият аз рӯи реҷаи мунтазам

Кам кардани рақамҳои хусусият муҳим аст, хусусан барои маълумот бо шумораи зиёди хусусиятҳо ва шумораи маҳдуди мушоҳидаҳо. Миқдори маҳдуди мушоҳидаҳо дар робита ба шумораи хусусиятҳои он метавонад ба баландии садои баланд таъсир расонад, ва мунтазам - техникӣ мебошад, ки ба паст кардани сатҳи камбизоатӣ ва пешгирӣ кардани маълумоти иловагӣ ё маҳдудиятҳои модел имкон медиҳад. Зеро ҳамаи хусусиятҳои 108 метавонанд маълумоти муфид ва заруриро барои таснифот дохил кунанд, мо маҷмӯи мундариҷаи функсияро бо истифодаи реҷаи мунтазам муайян кардем. Махсусан, лассо (ва)) барои regression мунтазам логистикаи истифода бурда мешавад. Лассо дорои мафҳуми ҷазо ё параметрҳои муназзам, λ, ки андозаи коэффисиенти коэффисиенти модели реагратегӣ маҳдуд аст, иборат аст. Азбаски афзоиши λ ба коэффитсиенти нисбатан сифрӣ оварда мерасонад, лассо модели реҷаи ками лотореяро бо пешгӯинаш кам мекунад. Нуқтаи ҷавоҳирот инчунин модели реагентӣ паст карда шуд, ки ба таносуби коэффитсиенҳо ба сифр, махсусан, аз он ҷумла параграфи мутобиқати мутобиқати лассо ва резерватсия, бартараф намудани маҳдудияти lasso дар муносибат бо пешгӯиҳои хеле фарогиранда ().

Барои таснифоти байни ҳар ду ҷуфт се гурӯҳ, мо часпаки лассо ва электролизро барои муайян кардани пешгӯиҳои муҳим дар хусусиятҳои 108 нуроатомикӣ дар модели реагентии логистикӣ истифода бурдем. Хусусиятҳои 108 ҳамаи шахсони алоҳида дар ҳар як ҷуфт аз се гурӯҳ стандартизатсия карда шуданд, A, ки дар он ҳар як сатр як мушоҳида ва ҳар як сутун як пешгӯиро нишон медоданд. Барои ислоҳи таъсири синну сол ва ҷинси шахсони алоҳида ба параметрҳои GM ва WM, матритсаи боқимонда, R, истеҳсол карда шуд: R = I-C(CTC)-1C ки дар I ки матритсаи шахсияти ӯ буд C як матрисаи матраҳшудаи синнусолӣ ва ҷинс мебошад. Пас аз он истифода шуд A пас пас аз рабуданҳои ношоиста, аз пасмондаҳо даст кашед: X = RA.

Бо дарназардошти матритсаи маълумоти таснифшуда, X, ва посух, Y, ки ду синфҳои шахсӣ, кодҳои 10-ҳаҷмгузориҳо (CV) барои ҷустуҷӯи параметри мунтазам истифода шуданд, λМинерал, ки хатогиҳои ҳадди аққалро дар робита ба таваккал, ки ҳамчун манфии манфии имконпазир барои модели санҷидашудаи қабатҳои тасдиқшуда муайян карда шудаанд, пешниҳод намуданд. Бояд гуфт, ки дар як муддати кӯтоҳ,1SE, ки дар як хатогиҳои стандартии хатогии минималии CV дар самти баланд бардоштани мунтазам аз λ пайдо шудаастМинерал низ баррасӣ шуд. Ин аст, ки хусусиятҳои sparser дар λ1SE, дар ҳоле ки хусусиятҳои пароканда дар λ муайян карда шудандМинерал. Ин тартиби барои ҷустуҷӯи модели реагентӣ мунтазам бо нишондиҳандаҳои камтарин барои ҳар як комбайн аз параметрҳои ГМ ва WM иборат аст, ки хусусиятҳои хромосоматиро 108 такрор мекунанд.

Амали баъзе хусусиятҳои интихобшуда

Барои арзёбии фоиданокии хусусиятҳои нодир ва функсионалӣ, дараҷаи моделӣ бо шумораи ками хусусиятҳо ва модели бо ҳамаи хусусиятҳои 108 дар мошинаҳои векторҳо (SVMs) бо роҳи муайян кардани миқдори амалиётҳои амалии қабулкунанда (ROC) муқоиса карда шуд. Бо ядрои лентаӣ ҳамчун функсияҳои функсионалӣ ва гиперпластерҳо, ки аз ҷониби панҷ марҳилаи CV кам карда шудаанд, SVM барои ҳамаи шахсон дар ҳар як ҷуфт се гурӯҳ омӯзонида шудааст. Майдони зери мизони ROC (AUC) барои ҳар як модели ба сифати миқдори андозаи иҷрои он ҳисоб карда шуд. Санҷишҳои DeLong () барои мутобиқати AUC байни ҳар як ҷуфти моделҳо истифода шудаанд. Вақте ки AUC дар як фарқият фарқ мекард p-маълумот аз 0.05, нишон дода шуд, ки дар ду модели муқоиса натавонистааст.

Маълумоти классикӣ

Тартиботи шифобахш аз насл ва интихоби хусусиятҳои сохтани моделҳои таснифот дар Тасвири пешниҳод карда мешавад Тасвири 1.1. Барои ҳар як ҷуфт се гурӯҳ, моделҳои тасвири SVM бо истифодаи аломатҳои интихобшуда ҳамчун пешгӯинокҳо таҳия карда шуданд. Мо дурустии моделҳои таснифотро бо роҳи коркарди барномаи якҷонибаи CV, ки ба таври дақиқ муайянкунии ҷудогона барои ҳар як чапи ҳисобкардашуда ҳисоб карда шуда будем ва баъд аз он ҳама даромади умумӣ баҳо дода шуд. Аҳамияти омории дақиқӣ бо роҳи кор бо санҷишҳои иҷозатдиҳӣ баҳо дода шуд. Дурнамои ташвиқоти тақаллубӣ барои тасниф кардани ҳар як ҷуфти се гуреза бо сабаби такрор ба такрори адабиёти шахсони алоҳида ва ба андозаи дақиқ будани алоқаманд бо нишонаҳои иҷозатдодашуда. Вақте ки дақиқан ба андозаи нусхабардорӣ ҳисоб карда шудааст, аз тақсимоти нусхаҳо дар як p-мақоми 0.05, ки муайян карда шуд, ки аз сатҳи имконият фарқ дорад (дақиқ = 50%). Илова бар ин, матритсаи конфигуратсия барои тасвир кардани ҳассосият ва хусусият дар бораи фарқияти байни ҳар ду ҷуфт аз се гурӯҳ нигаронида шудааст.

 

Файли берунӣ, ки тасвир, тасвир, ва ғайра дорад. Номи амудӣ fpsyt-09-00291-g0001.jpg

Тартиботи шигифтӣ аз насл ва интихоби хусусиятҳои нейрооатиро ба сохтани моделҳо барои синфҳои танқидӣ (DG) ва богдорони солим (HN), байни gamer муқаррарӣ (NG) ва HN, ва байни DG ва NG. GM, мавзӯи хокиста; WM, масъалаи white.

Натиҷаи

Интихоби хосият

Тасвири Тасвири 22 хусусиятҳои интихобшуда дар функсияҳои 108 бо коэффисиенти коэффитсиенти онҳо, ва Ҷадвали Ҷадвали11 иттилооти дахлдори муносиби модели мунтазами логистикиро барои таснифоти байни ҳар ду ҷуфт се гурӯҳ тасвир мекунад. Илова бар ин, расми S1 нишон медиҳад, ки λ хатогии ҳадди ақали CV-ро пешкаш кард ва чанд қобилияти дар λ муайян карда шуд1SE инчунин дар λМинерал. Хатои минималии CV дар интихоби хосият аз ҷониби lasso (вазни лос = 1) барои таснифи байни бозигарони ғайриманқул ва герментҳои оддӣ ва аз рӯи сенсории электр (вазни лассо = 0.5) барои таснифи дигар гирифта шуд.

 

Файли берунӣ, ки тасвир, тасвир, ва ғайра дорад. Номи амудӣ fpsyt-09-00291-g0002.jpg

Хусусиятҳои нейроанатомикии интихобшуда дар регрессияи мунтазами логистикӣ барои таснифоти байни ҳар як ҷуфти се гурӯҳ. Геймерҳои бетартибӣ (DG) ҳамчун 1 дар таснифоти байни бозигарони солим (HN) ва DG, геймерҳои муқаррарӣ (NG) ҳамчун 1 дар таснифоти байни HN ва NG ва DG ҳамчун 1 дар таснифоти байни NG ва DG рамзгузорӣ карда шуданд. Андозаи сатр андозаи коэффитсиенти мувофиқро нишон медиҳад, ба тавре, ки хусусиятҳои коэффитсиентҳои нулӣ интихоб карда мешаванд. Дар мағзи сар додашуда моддаҳои хокистарӣ ва ҷузъҳои сафед, ки ба хусусиятҳои интихобшуда мувофиқанд, аз назари олӣ тасвир карда мешаванд. Хусусиятҳое, ки сурх ё кабуд доранд, нишон медиҳанд, ки ба хусусиятҳои камхарҷ дар λ муайян карда шудаанд1SE инчунин дар хусусиятҳои номаълум дар λ муайян карда мешавадМинерал, ҳол он ки онҳое, ки зард ё макон доранд, нишон медиҳанд, ки онҳо танҳо ба хусусиятҳои номаълум дохил карда шудаанд. Нишонҳои ҷузъҳои ҷисмонӣ дар ҷадвалҳо нишон дода шудаанд S1 ва S2. L, left; R, рост.

Љадвали 1

Маълумоти мувофиқ барои regression мунтазам барои тасниф байни ҳар як ҷуфт се гурӯҳ.

 HN ва DGHN ва NGNG ва DG
параметриGMцафсӣцафсӣҷилди
 WMFARDMD
Вазни Лассо0.510.5
Хусусиятҳои ҷудошуда дар λМинералХатои CV37.368141.7876133.3857
 Номгӯи хусусиятҳо432111
Хусусиятҳои sparser дар λ1SEХатои CV46.568150.0435141.2622
 Номгӯи хусусиятҳо34121
 

Вазни асосии лассо нишон медиҳад, ки regression мунтазам бо истифодаи lasso (вазни LASo = 1) ё ченаки электрикӣ (вазни лассо = 0.5).

HN, беҳтарин гимнастерҳо; DG, бозигарони disorder; NG, бозиҳои оддӣ; GM, мавзӯи хокиста; WM, масъалаи сафед; FA, анисотропияи фраксия; RD, радиатсияи diffusionivity; MD, маънои фарбеҳӣ; CV, тасдиқи гузаштан.

Дар табъиз аз бозиҳои номафҳум аз синони ғайридавлатӣ бозӣ, хусусиятҳои 43 дар λМинерал ғафсии минтақаҳои 24-и GM ва ИҶШ-и 19 WM ва хусусиятҳои 34-ро дар λ1SE ғафсии минтақаҳои 15 GM ва ИТ аз 19 WM иборатанд. Дар тафовут аз бозиҳои оддӣ аз ҷониби ғайри маъхазҳои солим, 21 хусусиятҳои дар λ интихобшудаМинерал ғафсии минтақаҳои 12 GM ва RD-ро аз ракси 9 WM ва хусусиятҳои 12 дар λ1SE ғафсии минтақаҳои 6 GM ва РД-и СНМО XMUMX WM мебошанд. Дар таснифот байни бозиҳои ҷудогона ва маъмул, хусусиятҳои 6 дар λ интихоб карда шудаандМинерал аз ҳаҷми минтақаҳои 7 GM ва MD MD-и 4 WM ва яке аз хусусиятҳои интихобшуда дар λ1SE ба як ҳаҷми як минтақаи GM мутобиқ карда шуд.

Амали баъзе хусусиятҳои интихобшуда

Дар байни модели бо шумораи ками хусусиятҳо ва модели бо тамоми хусусиятҳои 108 иҷрошаванда, фаъолияти AUC дар дискриминатсияи байни ҳар як намуди герментҳо ва ғайриманқулони солим аз ҷониби SVM (Тасвири 3) .3). Дар таснифот байни бозиҳои ҷудогона ва оддӣ, модели бо хусусиятҳои интихобшуда дар λМинерал (AUC = 0.83, p = 0.006) ё дар λ1SE (AUC = 0.72, p <0.001) нисбат ба модел бо тамоми 108 хусусият (AUC = 0.90) нисбатан бадтар нишон дод.

 

Файли берунӣ, ки тасвир, тасвир, ва ғайра дорад. Номи амудӣ fpsyt-09-00291-g0003.jpg

Муқоисаи нишондиҳандаҳо аз рӯи майдони назди почтаи электронӣ (AUC) дар байни моделҳои бе интихоби хусусияти таснифоти байни ҳар як ҷуфт се гурӯҳ аз ҷониби мошинҳои векторӣ. Намунаи хусусиятҳои 108 (ки бо хати сахт нишон дода шудааст) мувофиқат мекунад, ки бе интихоби функсия мувофиқат мекунад, аммо моделҳои шумораи ками хусусиятҳо ба онҳое, ки хусусиятҳои номаълум ва оҳиста-оҳиста мувофиқандМинерал (нишон дода шудааст, ки бо хатти кашидашуда) ва λ1SE (бо хатти алоҳида нишон дода шудааст). HN, беҳтарин гимнастерҳо; DG, бозигарони disorder; NG, gamers муқаррарӣ.

Маълумоти классикӣ

Дар таснифот аз ҷониби SVM истифода бурдани хусусиятҳои дар λМинерал, дақиқтар аз 98% зиёдтар буд, аз сатҳи эҳтимолӣ баландтар аст (p <0.001), дар фарқияти ҳар як намуди бозигарон аз бозигарони солим (Тасвири) (Тасвири 4A). 4A). Маълумоти дақиқ дар муқоиса бо сатҳи шаффофият баланд буд (p = 0.002), аммо чуноне, ки 69.8% -ро дар таснифот байни бозиҳои танқидӣ ва маъмул, махсусан нишондиҳандаи ҳассосии паст (47.4%) дар ошкорсозии дурусти бозигарони танқидшуда. Дар натиҷа,1SE чунин намоишро нишон дод (Расми (Тасвири 4B) 4B), вале ҳассосияти пасттарро (2.6%) нишон доданд, ки дар ҳақиқат аз танқидҳои танқидӣ аз бозиҳои оддӣ.

 

Файли берунӣ, ки тасвир, тасвир, ва ғайра дорад. Номи амудӣ fpsyt-09-00291-g0004.jpg

Матритсаро дар таснифоти байни ҳар ду ҷуфт се гурӯҳ ҳангоми истифода (A) пароканда ва (B) Хусусиятҳое, ки дар λ муайян карда мешавандМинерал ва дар λ1SE, мутаносибан дар мошинаҳои вектори пуштибонӣ. Ҳуҷайраҳои поёнии рост нишондиҳандаи classification (ACC), сатҳҳои поёнии сақфи ҳақиқии манфӣ (TNR) ё мушаххасшавӣ, сустии аслии мусбии росткунҷа (TNR) ё ҳассосият, арзиши пешгӯии пешгӯии пешобӣ (NPV) ), ва арзиши пешгӯии мусбии миқдори ками пневматикӣ (PPV). TP, мусбии дуруст; TN, манфии ҳақиқӣ; FP, мусбати нодуруст; FN, манфӣ нодуруст.

мубоҳиса

Дар ин таҳқиқот мо кӯшиш кардем, ки оё бозиҳои патогенӣ ва ғайрипротологӣ, ки бо IGDS дар DSM-5 пешниҳод карда шудааст, метавонад аз ҷониби хусусиятҳои нохоограммаҳои тамоман намоиш дода шавад. Дар бозиҳои 43 ва 21, ки дар бозиҳои ғайриманқирони солим ҷойгир шудаанд, бозиҳои номуносиб ва оддӣ буданд. Илова бар ин, бозигарони танқидӣ дар робита ба хусусиятҳои 11 дар робита бо бозиҳои оддӣ нишон дода шуданд. Истифодаи хусусиятҳои нуроинатомикии ҷудошаванда, бозиҳои ҷудогона ва оддии муваффақ аз муваффақиятҳои ғайримуқаррарӣ фарқ мекунанд, аммо таснифоти байни бозиҳои номуносиб ва маъмулан нисбатан душвор буд.

Сифати таснифоти тасвирии IGD бо IGDS пешниҳод карда шудааст, ки дар DSM-5 пешниҳод шудааст. Гарчанде эътиборнокии мӯътадили ИДМ дар бисёр кишварҳо тасдиқ шудааст (, , ), ҳадди аққал дараҷаи панҷ ё якчанд маҳсулотҳои IGDS метавонад интихоби муайяни худро дошта бошад ва роҳҳои дигари тақсим кардани шахсияти бозиҳои интернетӣ асоснок карда шавад (). Азбаски намудҳои гуногуни маълумотҳои клиникӣ, аз қабили маълумотҳои дидани brain, инчунин маълумотҳои демографӣ, рафтор ва симптоматиро зиёд мекунанд, афзоиши маълумоти иловагӣ барои ташхиси бемории рӯҳӣ. Аз ҷумла, бо сабаби баланд бардоштани маълумотҳои миқдорӣ, маълумотҳои ташхиси нурӣ барои усулҳои ҳисобдорӣ мувофиқ мебошанд ва барои пешгӯӣ муфид хоҳанд буд. Дар ҳақиқат, маълумотҳои дидани мағзи ба нишондиҳандаҳои назарраси пешгӯиҳо дар муқоиса бо дигар маълумоти клиникӣ дар пешгӯиҳо барои ҳалли мушкилоти клиникӣ ().

Тавре, ки синфҳои диаграмма дар асоси ML ба наздикӣ ба рафтори дигар ва уқубатҳо (-), категорияи аломатӣ аз IGD низ бо мушкилоти табъизӣ асос ёфтааст. Азбаски бефаъолияти анатомиями мағзи пас аз IGD такроран дар тадқиқоти қаблӣ гузориш дода шуд (-, ), мо ба ин гуна иттилооти нуриематографӣ аз биомарерон имкон медиҳад, ки барои ташхиси IGD имконпазир гарданд. Дар ин мақола ҳадафи мо муайян кардани маҷмӯи хусусиятҳои муҳими энергия, ки метавонад ба таври кофӣ баландтаркунии таснифот, ки аз тасвири фарқиятҳои невангалогии байни гурӯҳҳои шахсӣ таъмин карда шавад, буд.

Мо муҳимтарини онҳо, аз ҷумла 108 хусусиятҳои нейрооатомиявӣ, реҷаи мунтазами мунтазамро интихоб кардем. Ҳангоме, ки мо ҳашт омехтаи параграфҳои ГМ ва WM-ро баррасӣ менамудем, ҷудоиҳои гуногуни параметрҳо барои ҷудо кардани ҳар як ҷуфт се гурӯҳ интихоб карда шуданд. Ҷамъ кардани ғафсии минтақаҳои GM ва муколамаи толорҳои WM барои фарқияти генофонди патологӣ аз ғайри гендерҳои солим, беҳтар аст, дар натиҷа маҷмӯи ҳаҷми минтақаҳои GM ва фарсудашавии толорҳои WM барои фарқияти бозиҳои патологӣ беҳтар аст аз бозиҳои ғайрирасмӣ. Ғайр аз ин, бисёре аз компонентҳои майна одатан ҳамчун хусусиятҳои neuroanatomic, ки барои фарқият аз бозиҳои патологӣ ва ғайриметаллӣ аз гӯштҳои ғайри анъанавӣ муҳим буданд, баъзе минтақаҳои GM ва WM тракторҳои герметикӣ, . Ин омилҳо нишон медиҳанд, ки ягон омили муттасили компонентҳои ГМ ва ВММ ҳамчун биомаррикҳои неврологӣ вуҷуд надорад, то ин ки як омилҳои мушаххаси параграфҳои ГМ ва WM бояд аз рӯи гурӯҳҳо тақсим карда шаванд.

Шумораи камтари хусусиятҳои ҷудогона барои фарқияти генофонди ғайриметаллӣ нисбат ба фарқияти генофонологияи герметикӣ, аз ҷисми солимии солим, инъикос менамояд, ки гербҳои ѓайриметаллӣ дар марҳилаи гузариш байни наврасони патологӣ ва солим ғайриманқул Илова бар ин, хусусиятҳои каме барои таснифоти байни ду навъи гендер нисбат ба диски байни ҳар як намуди гермонҳо ва ғайри анъанавии солим нишон дода шудааст, ки бозиҳои патологӣ ва ғайримасосавӣ ба якдигар нисбатан камтар фарқ мекунанд аз neuroanatomy нисбат ба онҳое, ки аз ҷисмҳои ғайримуқаррарӣ фарқ мекунанд. Бинобар ин, моделҳои таснифӣ, ки бо хусусиятҳои ҷудошуда истеҳсол карда шудаанд, дақиқтар аз 98% дар диски байни ҳар як намуди герментҳо ва ғайримутанони солим, вале дақиқтар аз 70% дар таснифоти байни ду навъи герлерҳо оварда шудаанд. Ин аст, ки бозиҳои ғайрирасмӣ аз гендерҳои солим ва инчунин гербҳои патологӣ фарқ карда шудаанд, аммо маҳдудиятҳои фарогирии байни гервиологҳо ва ғайраҳо вуҷуд дошт.

Ин фарқияти нисбатан пасттар байни ду навъи герлерҳо ба назар мерасад, ки якчанд ақидаҳо пешниҳод мекунанд. Аввалан, номутаносибии гурӯҳбандии аломатҳо ва таснифоти такрории такрорӣ мумкин аст пешниҳод карда шавад. Гарчанде, ки дараҷаи ташхиси пешниҳодшуда панҷ ё зиёда меъёрҳои дар ИДМ консервацияшударо барои пешгирии ташхиси IGD (интихобшуда)), ҳузури бозингарон ба тағйирёбии назарраси патологӣ дар нурианатори ҷарроҳӣ, вале канорагирӣ аз ҳадди аққали IGD мумкин нест. Махсусан, мо танҳо ба бозингароне дохил мешавем, ки ба унсурҳои IGDS қаноатмандии IGD хеле пасттар аз ҳадди аққал IGD ҳамчун gamer муқаррарӣ мебошанд, то ки герментаҳо, ки ҳамчун IGD наметавонанд, ки умуман аз шахсони ғайриманқул ба бозиҳои назаррас дар нишондиҳандаи мазкур нишон дода шаванд. Дуюм, мушкилот дар таснифот танҳо дар бораи биомарказони биологӣ тасниф карда мешавад. Фаъолияти гурӯҳбандии беҳтар аз ҷониби биомӯзерҳо, ки метавонанд ихтилофҳои назаррасро дар байни гервиталҳои патологӣ ва ғайрипротологӣ гиранд, беҳтар карда шаванд. Махсусан, зеро тағйироти функсионалии мағзиҳо дар IGD (-), функсия, инчунин анатомияи майна метавонад биомараторони майна ҳисобида шаванд. Илова бар ин, мо мехоҳем қайд намоем, ки тағирот дар мағзиҳо танҳо як қисми якчанд паҳлӯҳои гуногуни вебсайтҳои бозигарии Интернетро ташкил медиҳад, то ин ки омилҳои дигар, на камтар аз омилҳои гуногуни дохилии дохилӣ ва берунӣ барои дастрасии бозиҳои Интернет (), бояд ба моделҳои пурраи пурра барои таснифи байни бозиҳои патогенӣ ва ғайрипатологӣ, инчунин фарқияти бозигарон аз одамони солим бехато дохил карда шаванд.

Дар ин ҷо, мо ба реҷризатсияи мунтазам, ки бо истифода аз тахассусҳои пешбарикунанда, аз қабили лассо ва электролиз, барои муайян кардани хусусиятҳои муҳими моделҳои таснифӣ кор карда истодаем. Дар ҳақиқат вариантҳои методологӣ дар интихоби хосият ё кам кардани канорагирӣ вуҷуд доранд ва барои истифодаи хусусиятҳои алоҳида дар сохтани модул истифода мешаванд.). Муносибати мо бо истифодаи regression мунтазам фарогирии пешакӣ оид ба sparsity дар хусусиятҳои невоанатомикӣ. Бо назардошти он, ки чунин тасаввурот мувофиқ аст, вақте ки мо ба ин таҳқиқот боварӣ доштем, regression-и мунтазам метавонад як услуби мушаххас бошад ва маҷмӯи интихобшудаи хусусиятҳои номатлуб интишор карда мешаванд, ки моделҳои таснифоти дорои сифати баланди тахассусӣ тартиб диҳанд. Аммо он муҳим аст, ки моделҳои таснифоти соддашуда дар асоси мушакҳо бештар эҳтимол намерасонанд, ки иҷрои муқоисашаванда ё беҳтар карда шавад. Дар ҳақиқат, дар байни интихобҳои гуногун дараҷаи ихтиёрӣ мувофиқи параметрҳои мунтазам, мушоҳидаҳои зиёдтар ба намунаи беҳтартари иҷроиши махсус, ки дар мушкилоти таснифотии мушкилтаре, ба монанди таснифоти байни гервиталҳои патологӣ ва ғайрипротологӣ таъмин набуданд, набуд.

Илова бар ин, мо SVM-ро ҳамчун методи ML барои сохтани моделҳои таснифот истифода бурдем, зеро онҳо дар байни онҳо маъмуланд. Дигар усулҳои пешрафта метавонанд барои беҳтар намудани сифати таснифот истифода шаванд, ҳарчанд, ки усулҳои мухталиф метавонанд аз сабаби вобастагии иҷроиши сенарияҳои таҷрибавӣ натиҷа надиҳанд.). Аз тарафи дигар, барои иҷрои муқоисавӣ байни усулҳои классикии оморӣ ва техникаи ML, мо таснифоти мантиқии фишурда анҷом додем ва нишон дод, ки ду усул, яъне реҷаи манқул ва лавозимоти локалӣ дар иҷрои таснифот S2). Он метавонад такрор шавад, ки методҳои классикӣ ҳамеша аз технологияи ML-ро дар иҷрои таснифот нестанд ().

Дар омӯзиши кунунӣ, мо ошкор сохтем, ки дараҷаи нишондоди агрокимиёвии IGD мумкин аст дар шароити биомарказҳои неврологӣ, ки моделҳои таснифотро ташкил медиҳад, намояндагӣ кунанд. Ғайр аз ин, мо нишон додем, ки гербҳои ғайриметаллӣ метавонад аз уқёнусҳои патологӣ нисбат ба ашхоси солим, аз ҷиҳати невроататсия фарқ кунанд. Мо тавзеҳ медиҳем, ки ҳарчанд системаҳои ташхиси равонӣ ба категорияи тасвирӣ ба монанди DSM-5 чун стандартҳои тиллоӣ, ба бозиҳои ғайрирасмӣ лозим аст, ки бо истифодаи биомарказҳои ҳадаф, аз он ҷумла онҳое, ки бо тағйирёбии невангалологӣ алоқаманданд, бояд бештар ғамхорӣ кунанд. Қабули усулҳои ҳисобдорӣ ба тамоюли бозгашти равонӣ дар психиатрия монанд аст, вале роҳи дарозе барои рафъи он ба муҳити клиникӣ муроҷиат кардан мумкин аст. Ҷустуҷӯи интихоби оптималии хусусиятҳои ношоиста аз дидани ҳашарот ва дигар маълумоти клиникӣ дар таҳқиқоти минбаъда зарур аст, ва дар муддати кӯтоҳ, ин талошҳо ба ташхиси такрорӣ дар асоси IGD мусоидат мекунанд.

Саҳмияҳои муаллиф

D-JK ва J-WC барои консепсия ва тарҳрезии омӯзиш масъуланд. HC Хусусияти клиникӣ ва интихоби иштирокчиёнро гузаронидааст. CP маълумотро таҳлил карда, дастнависро таҳия намуд. Ҳамаи муаллифон мундариҷа ва мӯҳтавои ниҳоӣ оид ба нашри мақоларо баррасӣ карданд.

Мубодилаи изҳороти фоизҳо

Муаллифон изҳор медоранд, ки тадқиқот дар сурати мавҷуд набудани муносибатҳои тиҷоратию молиявӣ, ки метавонад ҳамчун ихтилофоти эҳтимолии манфиатҳо ба ҳисоб меравад, гузаронида шавад.

Далелҳо

 

Маблағгузорӣ. Таҳқиқоти мазкур аз ҷониби Барномаи Таҳқиқоти илмии ҷарроҳӣ тавассути Бунёди миллии тадқиқоти Корея (NRF), ки аз ҷониби Вазорати илм ва ТИК дар Корея (NRF-2014M3C7A1062893) маблағгузорӣ карда шудааст.

 

 

Маводҳои иловагӣ

Маводҳои иловагиро барои ин мақола метавонед дар интернет пайдо кунед: https://www.frontiersin.org/articles/10.3389/fpsyt.2018.00291/full#supplementary-material

Адабиёт

1. КҶ Ҷавонон. Маҳбусияти интернетӣ: пайдоиши бемории клиникии нав. Садо Меҳмони "Озодӣ" (1998) 1: 237-44. 10.1089 / cpb.1998.1.237 [Ҷой]
2. Ассотсиатсияи равоншиносии амрикоӣ ва дастури оморӣ оид ба мушкилоти равонӣ, нашри 5th. Вашингтон, DC: Publishing Association Ассотсиатсияи равоншиносии амрикоӣ; (2013).
3. Ko CH, Yen JY, Чен ШШ, Вашингтон ПВ, Чен СС, Yen CF. Арзёбии меъёри ташхиси беморӣ дар Интернет дар DSM-5 байни калонсоли ҷавонони Тайван. J Psychiatr Res. (2014) 53: 103-10. 10.1016 / j.jpsychires.2014.02.008 [Садо Ояндасоз] [Ҷой]
4. Ko CH, Ҳиех ТJ, Вашингтон ПВ, Лин В В, Иорк CF, Чен Сс, ва дигарон. . Зичии тағйирёбии хокистарӣ ва пайвастагии функсионалии амигалла дар калонсолон бо мушкилоти бозиҳои Интернет қатъ гардид. Prog Neuropsychopharmacol Biol psychiatry (2015) 57: 185-92. 10.1016 / j.pnpbp.2014.11.003 [Садо Ояндасоз] [Ҷой]
5. Лин Хон, Донг Г, Ван Q, Д. X. Масоҳати бефосилаӣ ва ҳаҷми сафед дар «Интернет рақамҳои ҷолиб». Addict Behav. (2015) 40: 137-143. 10.1016 / j.addbeh.2014.09.010 [Садо Ояндасоз] [Ҷой]
6. Ванг Ҳ, Ҷин C, Юан К, Шакир TM, Mao C, Ню Йе Х, ва дигарон. . Тағйирёбии ҳаҷми миқдори моддӣ ва назорати маърифатӣ дар наврасон бо мушкилоти бозиҳои интернетӣ. Front Behav Neurosci. (2015) 9: 64. 10.3389 / fnbeh.2015.00064 [Матолиби марбут ба PMC] [Садо Ояндасоз] [Ҷой]
7. Yuan K, Cheng P, Dong T, Bi Y, Xing L, Yu D, et al. . Оқибатҳои ғафсии корторӣ дар охири наврасӣ бо нармафзори ройгони онлайнӣ. Шабакаи якум (2013) 8: e53055. 10.1371 / journal.pone.0053055 [Матолиби марбут ба PMC] [Садо Ояндасоз] [Ҷой]
8. Dong G, Devito E, Huang J, Du X. Намоиши тенорбахшро нишон медиҳад, ки ҳомиладорӣ ва помолрадҳои помидор дар костютҳо дар Интернет бозиҳои интернетӣ нишон медиҳанд. J Psychiatr Res. (2012) 46: 1212-6. 10.1016 / j.jpsychires.2012.05.015 [Матолиби марбут ба PMC] [Садо Ояндасоз] [Ҷой]
9. Xing L, Yuan K, Bi Y, Yin J, Cai C, Feng D, et al. . Беҳтар намудани фишори эпидемия ва назорати маърифатӣ дар наврасон, ки бо мушкилоти Интернет бозӣ мекунанд. Беэътимод. (2014) 1586: 109-17. 10.1016 / j.brainres.2014.08.044 [Садо Ояндасоз] [Ҷой]
10. Besson P, Dinkelacker V, Valabregue R, Thivard L, Leclerc X, Baulac M, et al. . Фарқияти байниҳамдигарии эпилепсия дар лаҳзаи чап ва рости лабораторӣ. Neuroimage (2014) 100: 135-44. 10.1016 / j.neuroimage.2014.04.071 [Садо Ояндасоз] [Ҷой]
11. Хайис QJ, Maia TV, Фрэн МJ. Психатриатсияҳои компютерӣ ҳамчун пули аз neuroscience ба барномаҳои клиникӣ. Н.Н. Нососчи. (2016) 19: 404-13. 10.1038 / nn.4238 [Матолиби марбут ба PMC] [Садо Ояндасоз] [Ҷой]
12. Lemmens JS, Вальдорбург PM, Gentile DA. Меъёрҳои бозиҳои интернетӣ. Арзёбии психологӣ. (2015) 27: 567-82. 10.1037 / pas0000062 [Садо Ояндасоз] [Ҷой]
13. Dahnke R, Yotter RA, Gaser C. Калтаки кортӣ ва арзёбии сатҳи марказӣ. Neuroimage (2013) 65: 336-48. 10.1016 / j.neuroimage.2012.09.050 [Садо Ояндасоз] [Ҷой]
14. Смит SM, Ҷенкинсон М, Йохансен-Берг Х, Ричкерт D, Ничолгон Ток, Макей, CE, ва дигарон. . Маълумоти омории тадқиқотии тракторӣ: таҳлили таркиби иттилооти зиёди мавзӯъ. Neuroimage (2006) 31: 1487-505. 10.1016 / j.neuroimage.2006.02.024 [Садо Ояндасоз] [Ҷой]
15. Херсон A, Allom R, Koepp MJ, СПИД, Myers R, Lemieux L, et al. . Атласи эҳтимолияти ҳадди аксар сепазири майнаи инсон, бо назардошти иштибоҳи фразеологӣ. Брежнев Мап. (2003) 19: 224-47. 10.1002 / hbm.10123 [Садо Ояндасоз] [Ҷой]
16. Мори С, Оишӣ К, Ҷанг Ҳ, Ҷанг L, Ли Х, Акттер К, ва дигарон . Атласи моддаҳои сафедии сабки сафеда дар асоси тасвири дифференсиал дар шлюзи ICBM. Neuroimage (2008) 40: 570-82. 10.1016 / j.neuroimage.2007.12.035 [Матолиби марбут ба PMC] [Садо Ояндасоз] [Ҷой]
17. Тайширан Р. Ҷараёни ресрус ва интихоби тавассути lasso. J Roy Stat Soc Б Б (1996) 58: 267-88.
18. Zou H, Hastie T. Насбкунӣ ва интихоби тағйирёбанда тавассути шабакаи элимикӣ. J Roy Stat Soc Б Б (2005) 67: 301-20. 10.1111 / j.1467-9868.2005.00503.x [Ҷой]
19. Theodoridis S. Learning Learning Machine: Шарҳи Байти Байналмилалӣ ва Optimization. Лондон: Press Academic; (2015).
20. Delong ER, Delong DM, Clarke-Pearson DL. Ҳамоҳанг кардани минтақаҳое, ки ду ё зиёда аз қабулкунандаҳои алоқаманд бо ҳам пайвандҳои алоҳида доранд: як усули ғайриарабӣ. Biometrics (1988) 44: 837-45. 10.2307 / 2531595 [Садо Ояндасоз] [Ҷой]
21. Cho SH, Kwon JH. Тасвири тарҷумаи Куриёи Кабири Интернет (K-IGDS): натиҷаҳо аз намунаи ҷамоаҳои калонсолон. Korean J Clin Psychol. (2017) 36: 104-17. 10.15842 / kjcp.2017.36.1.010 [Ҷой]
22. Sigerson L, Li AYL, Cheung MWL, Лук JW, Cheng C. Хусусиятҳои психологикии чинӣ оид ба мушкилоти бозиҳои Чин. Addict Behav. (2017) 74: 20-6. 10.1016 / j.addbeh.2017.05.031 [Садо Ояндасоз] [Ҷой]
23. Бурке Кинлан E, Додакян Л, Ҷ. Ҷ. Маккензия А, Ле V, Воджиканси М, ва дигарон. . Функсияҳои нейролуд, ҷароҳат ва фишори қабати поёнӣ пас аз сар задани табобат. Эн Нуриол. (2015) 77: 132-45. 10.1002 / ana.24309 [Матолиби марбут ба PMC] [Садо Ояндасоз] [Ҷой]
24. Pariyadiath V, Stein EA, Ross TJ. Таснифоти омӯзишии мошинсозии пайвастагии функсионалии давлатӣ бо назардошти вазъи тамокукашӣ пешбинӣ шудааст. Хуршед Хай (2014) 8: 425. 10.3389 / fnhum.2014.00425 [Матолиби марбут ба PMC] [Садо Ояндасоз] [Ҷой]
25. Fedota JR, Stein EA. Пайвастагии функсионалии барқароркунӣ-давлатӣ ва нармафзатсияи никотин: дурнамои рушди биологӣ. Анна NY Acad Sci. (2015) 1349: 64-82. 10.1111 / nyas.12882 [Матолиби марбут ба PMC] [Садо Ояндасоз] [Ҷой]
26. Ахн ВИ, Рамеш Д, Мелел ФГ, Василева J. Фоидаи усулҳои омӯзиши мошинҳо барои муайян кардани нишонаҳои рафтор барои ихтилоли истифодаи маводи мухаддир: андозаи нокифоягӣ ҳамчун пешгӯиҳои вобаста ба вобастагии кокаин. Пешниҳодҳои психиатрӣ (2016) 7: 34. 10.3389 / fpsyt.2016.00034 [Матолиби марбут ба PMC] [Садо Ояндасоз] [Ҷой]
27. Ун Ви, Василева J. Омӯзиши мошинҳо нишонаҳои рафтори мушаххаси марбут ба вобастагии оксиген ва ҳавасмандиро муайян мекунад. Вобастагии спирти этилӣ. (2016) 161: 247-57. 10.1016 / j.drugalcdep.2016.02.008 [Матолиби марбут ба PMC] [Садо Ояндасоз] [Ҷой]
28. Перси С, Франса М, Драгичевич С, Давила Гарчес A. Пешгӯии худидоракунии бозиҳои онлайнӣ: таҳлили иҷрои моделҳои назоратшавандаи мошинсозӣ. Int Gambl љў .н (2016) 16: 193-210. 10.1080 / 14459795.2016.1151913 [Ҷой]
29. Ding WN, Sun JH, Sun YW, Zhou Y, Ли Л, Xu JR, ва диг. . Пайвастшавӣ ба шабакаи воҳиди шабеҳи шабакаи барқароркунӣ-давлатӣ дар наврасон бо нармафзори бозиҳои Интернет. Шабакаи якум (2013) 8: e59902. 10.1371 / journal.pone.0059902 [Матолиби марбут ба PMC] [Садо Ояндасоз] [Ҷой]
30. Менг, Денг В, Ванг Ҳ, Го В, Ли Т. Фосилаи қаблӣ дар фардҳои дорои дисплевиҳо дар Интернет: таҳлили методологияи таҳқиқоти функсионалии магнитӣ. Addict Biol. (2015) 20: 799-808. 10.1111 / adb.12154 [Садо Ояндасоз] [Ҷой]
31. Zhang JT, Yao YW, Li CSR, Zang YF, Шэн ЗJ, Лиу Л, ва дигарон. . Пайвастагии функсионалии истироҳат-давлатӣ дар помоли дар калонсолон бо роҳи бозиҳои Интернет. Addict Biol. (2015) 21: 743-51. 10.1111 / adb.12247 [Матолиби марбут ба PMC] [Садо Ояндасоз] [Ҷой]
32. СиС, Юан К, Yin J, Feng D, Bi Y, Li Y, et al. . Морфометрияи Striatum бо норасоии назорати норасогиҳо ва шиддатёбии шиддат дар бозиҳои интернетӣ алоқаманд аст. Биёед Имконот Беҳзод. (2016) 10: 12-20. 10.1007 / s11682-015-9358-8 [Садо Ояндасоз] [Ҷой]
33. Парк C, Чун JW, Чо Х, Ҷунг ЯК, Чой Я, Ким DJ. Оё мағзи ҷолиби бозиҳои интернетӣ дар ҳолати ҳолати патологӣ аст? Addict Biol. (2017) 22: 196-205. 10.1111 / adb.12282 [Садо Ояндасоз] [Ҷой]
34. Kuss DJ, Гриффит MD Истифодаи бозиҳои интернетӣ: бознигарии мунтазами тадқиқоти амперӣ. Дунёи иқтисод (2012) 10: 278-96. 10.1007 / s11469-011-9318-5 [Ҷой]
35. Castellanos FX, Di Martino A, Craddock RC, Mehta AD, Милханд. Барномаҳои клиникии пайвастшави функсионалӣ. Neuroimage (2013) 80: 527-40. 10.1016 / j.neuroimage.2013.04.083 [Матолиби марбут ба PMC] [Садо Ояндасоз] [Ҷой]
36. Tollenaar N, Van Der Heijden P. Кадом усул беҳтарин рискҳоро пешгӯӣ мекунад ?: муқоисаи моделҳои оморӣ, омӯзиши машқҳо ва моделҳои кӯҳнавардӣ. J Roy Stat Soc Ср A (2013) 176: 565-84. 10.1111 / j.1467-985X.2012.01056.x [Ҷой]