http://www.worldscientific.com/doi/abs/10.1142/S0219519417400310
Lee, Min-Hee, Areum Min, Yoon Ho Hwang, Dong Youn Kim, Bong Soo Han, At Hyung Suk Seo.
Journal Of Mechanics In Medicine And Biology (2017): 1740031.
abstract
Bagaman nadagdagan ang problema sa sobrang paggamit ng internet, ang mga psychopathological na mga katangian at mga neurobiological na mekanismo para sa addiction sa internet (IA) ay nananatiling hindi gaanong maintindihan. Samakatuwid, ito ay kinakailangan upang siyasatin ang epekto ng IA sa utak. Kasama sa kasalukuyang pag-aaral ang mga paksa ng 17 na may malulusog na paksa sa IA at 20. Itinayo namin ang estruktural utak na network mula sa pagsasabog ng tensor imaging data at sinisiyasat na pagbabago ng mga koneksyon sa istruktura sa mga paksa na may IA gamit ang pagtatasa ng network sa global at lokal na mga antas.
Ang mga paksa na may IA ay nagpakita ng pagtaas ng kahusayan sa rehiyon (RE) sa bilateral orbitofrontal cortex (OFC) at bumaba sa kanang gitnang cingulate at gitnang temporal gyri (P<0.05), samantalang ang mga pandaigdigang pag-aari ay hindi nagpakita ng mga makabuluhang pagbabago. Ang mga marka ng pagsubok sa pagkagumon sa internet (IAT) ni Young at RE sa kaliwang OFC ay nagpakita ng positibong ugnayan, at ang average na oras na ginugol sa internet bawat araw ay positibong naiugnay sa RE sa kanang OFC.
Ito ang unang pag-aaral na sinusuri ang mga pagbabago sa estrukturang koneksyon sa utak sa IA. Nalaman namin na ang mga paksa na may IA ay nagpakita ng mga pagbabago sa RE sa ilang mga rehiyon ng utak at RE ay positibo na nauugnay sa kalubhaan ng IA at average na oras na ginugol sa internet bawat araw. Samakatuwid, ang RE ay maaaring isang mahusay na pag-aari para sa pagtatasa ng IA.
Keywords: Pagka adik sa internet; estruktural utak na network; pagsabog tensor imaging
;