Liên kết chức năng mất cân bằng giữa mạng điều khiển điều hành và mạng phần thưởng giải thích các hành vi tìm kiếm trò chơi trực tuyến trong rối loạn trò chơi Internet (2015)

Quảng Đông,^a,1 Tiểu Lin,¹ Yanbo Hồ,² Xuân Minh Xie,³ và Xiaoxia Du⁴

Thông tin tác giả ► Điều lưu ý ► Thông tin bản quyền và giấy phép ►

Các tài liệu đã chỉ ra rằng các đối tượng rối loạn chơi game trên Internet (IGD) cho thấy khả năng kiểm soát điều hành bị suy giảm và độ nhạy cảm với phần thưởng tăng cao hơn so với các biện pháp kiểm soát lành mạnh. Tuy nhiên, hai mạng này cùng ảnh hưởng như thế nào đến quá trình định giá và thúc đẩy hành vi tìm kiếm trò chơi trực tuyến của các đối tượng IGD vẫn chưa được biết. Ba mươi lăm IGD và 36 đối chứng khỏe mạnh đã trải qua quá trình quét trạng thái nghỉ trong máy quét MRI. Kết nối chức năng (FC) đã được kiểm tra tương ứng trong các vùng hạt giống mạng kiểm soát và khen thưởng. Nucleus accumbens (NAcc) đã được chọn làm nút để tìm ra sự tương tác giữa hai mạng này. Đối tượng IGD cho thấy FC giảm trong mạng kiểm soát điều hành và FC tăng trong mạng khen thưởng khi so sánh với các biện pháp kiểm soát lành mạnh. Khi kiểm tra mối tương quan giữa NAcc và mạng kiểm soát/phần thưởng điều hành, liên kết giữa NAcc – mạng kiểm soát điều hành có liên quan tiêu cực với liên kết giữa NAcc – mạng khen thưởng. Những thay đổi (giảm/tăng) trong tính đồng bộ não của các đối tượng IGD trong mạng kiểm soát/phần thưởng cho thấy quá trình xử lý kém hiệu quả/quá mức trong mạch thần kinh làm nền tảng cho các quá trình này. Tỷ lệ nghịch đảo giữa mạng kiểm soát và mạng khen thưởng trong IGD cho thấy rằng sự suy yếu trong kiểm soát điều hành dẫn đến việc ức chế không hiệu quả cảm giác thèm ăn tăng cường khi chơi trò chơi trực tuyến quá mức. Điều này có thể làm sáng tỏ sự hiểu biết cơ học về IGD.

Lựa chọn người tham gia

Thí nghiệm tuân thủ Quy tắc đạo đức của Hiệp hội Y khoa Thế giới (Tuyên bố Helsinki). Ủy ban Điều tra Con người của Đại học Sư phạm Chiết Giang đã phê duyệt nghiên cứu này. Các phương pháp được thực hiện theo các hướng dẫn đã được phê duyệt. Những người tham gia là sinh viên đại học và được tuyển dụng thông qua quảng cáo. Những người tham gia là nam giới thuận tay phải (35 đối tượng IGA, 36 đối tượng khỏe mạnh (HC)). Nhóm IGD và HC không khác biệt đáng kể về độ tuổi (trung bình IGA = 22.21, SD = 3.08 tuổi; trung bình HC = 22.81, SD = 2.36 tuổi; t = 0.69, p = 0.49). Chỉ có nam giới được đưa vào do tỷ lệ IGD ở nam cao hơn nữ. Tất cả những người tham gia đều cung cấp sự đồng ý bằng văn bản và một cuộc phỏng vấn tâm thần có cấu trúc (MINI)³³ được thực hiện bởi một bác sĩ tâm thần có kinh nghiệm, mất khoảng 15 phút. Tất cả những người tham gia đều không bị rối loạn tâm thần Trục I được liệt kê trong MINI Chúng tôi đã đánh giá thêm 'trầm cảm' bằng Bản kiểm kê trầm cảm của Beck³⁴ và chỉ những người tham gia đạt điểm dưới 5 mới được đưa vào. Tất cả những người tham gia đều được hướng dẫn không lạm dụng bất kỳ chất kích thích nào, kể cả đồ uống chứa caffeine, vào ngày quét. Không có người tham gia nào báo cáo việc sử dụng ma túy bất hợp pháp trước đây (ví dụ: cocaine, cần sa).

Rối loạn nghiện Internet được xác định dựa trên bài kiểm tra nghiện Internet trực tuyến (IAT) của Young³⁵ điểm từ 50 trở lên. IAT của Young bao gồm 20 mục từ các góc độ khác nhau của việc sử dụng Internet trực tuyến, bao gồm sự phụ thuộc về tâm lý, sử dụng bắt buộc, rút ​​lui, các vấn đề trong trường học hoặc nơi làm việc, giấc ngủ, quản lý gia đình hoặc thời gian.³⁵. IAT đã được chứng minh là một công cụ hợp lệ và đáng tin cậy có thể được sử dụng để phân loại IAD^36,37. Đối với mỗi mục, một câu trả lời được xếp loại sẽ được chọn từ 1 = “Hiếm khi” đến 5 = “Luôn luôn” hoặc “Không áp dụng”. Điểm trên 50 cho thấy các sự cố liên quan đến Internet không thường xuyên hoặc không thường xuyên) (www.netaddiction.com). Khi chọn các môn học IGD, chúng tôi đã thêm một tiêu chí bổ sung vào các thước đo IAT đã được thiết lập của Young: 'bạn dành ___% thời gian trực tuyến của mình để chơi trò chơi trực tuyến' (>80%).

Quét dữ liệu trạng thái nghỉ

Quá trình quét được thực hiện tại trung tâm MRI ở Đại học Sư phạm Đông Trung Quốc. Dữ liệu MRI được thu thập bằng máy quét Siemens Trio 3T (Siemens, Erlangen, Đức). 'Trạng thái nghỉ' được xác định là không có nhiệm vụ nhận thức cụ thể nào trong quá trình quét fMRI trong nhiệm vụ của chúng tôi. Những người tham gia được yêu cầu giữ yên, nhắm mắt, tỉnh táo và không suy nghĩ bất cứ điều gì một cách có hệ thống.^38,39. Để giảm thiểu chuyển động của đầu, người tham gia nằm ngửa với đầu được cố định chắc chắn bằng đai và miếng đệm xốp. Các hình ảnh chức năng ở trạng thái nghỉ được thu được bằng cách sử dụng chuỗi EPI (hình ảnh phản âm phẳng). Các thông số quét như sau: xen kẽ, thời gian lặp lại = 2000 ms, 33 lát cắt dọc trục, độ dày = 3.0 mm, độ phân giải trong mặt phẳng = 64* 64, thời gian phản hồi = 30 ms, góc lật = 90, trường nhìn = 240* 240 mm, 210 tập (7 phút). Các hình ảnh cấu trúc được thu thập bằng cách sử dụng chuỗi thu hồi độ dốc bị hư hỏng 1D có trọng số T3 và được thu được bao phủ toàn bộ não (176 lát, thời gian lặp lại = 1700 ms, thời gian phản hồi TE = 2.26 ms, độ dày lát = 1.0 mm, bỏ qua = 0 mm , góc lật = 90°, trường nhìn = 240*240 mm, độ phân giải trong mặt phẳng = 256* 256).

Xử lý trước dữ liệu

Dữ liệu nghỉ ngơi được thực hiện bằng REST và DPARSF (http://restfmri.org)⁴⁰. Quá trình tiền xử lý bao gồm loại bỏ 10 điểm thời gian đầu tiên (do cân bằng tín hiệu và để cho phép người tham gia thích ứng với nhiễu quét), hiệu chỉnh sinh lý, thời gian cắt lát, đăng ký âm lượng và hiệu chỉnh chuyển động đầu. Khả năng ô nhiễm từ một số tín hiệu phiền toái bao gồm tín hiệu của chất trắng, dịch não tủy, tín hiệu toàn cầu và sáu vectơ chuyển động đã bị loại bỏ. Chuỗi hình ảnh theo thời gian của từng đối tượng được điều chỉnh chuyển động bằng cách sử dụng phương pháp bình phương tối thiểu và phép biến đổi tuyến tính sáu thông số (thân cứng)⁴¹. Hình ảnh cấu trúc riêng lẻ đã được đồng đăng ký với hình ảnh chức năng trung bình sau khi hiệu chỉnh chuyển động bằng cách sử dụng phép biến đổi tuyến tính. Các khối chức năng điều chỉnh chuyển động đã được chuẩn hóa về mặt không gian theo không gian MNI (Viện Thần kinh Montreal) và được lấy mẫu lại thành các voxels đẳng hướng 3 mm bằng cách sử dụng các tham số chuẩn hóa được ước tính trong quá trình phân đoạn thống nhất. Quá trình tiền xử lý tiếp theo bao gồm (1) lọc thông dải trong khoảng từ 0.01 đến 0.08 Hz; (2) Để đánh giá khả năng kết nối chức năng, trước tiên chúng tôi đã tính hệ số tương quan Pearson giữa các khóa học về thời gian cường độ tín hiệu trung bình của từng cặp vùng quan tâm (ROI). Phép biến đổi r-to-z của Fisher đã được áp dụng cho từng bản đồ tương quan để có được phân bố gần đúng bình thường của các giá trị kết nối chức năng và để áp dụng thống kê tham số theo đó.

Lựa chọn ROI trong phần còn lại

Hạt giống được chọn làm tiên nghiệm dựa trên các tài liệu đã xuất bản thay vì lấy các vùng hạt giống từ các nhiệm vụ nhằm tránh sai lệch và tăng tính khái quát của các phát hiện. Đối với mạng điều khiển, hạt giống được xác định dựa trên nghiên cứu FC gần đây sử dụng dữ liệu từ 1000 thanh niên⁴² gợi ý mạng lưới kiểm soát trán-đỉnh bao gồm sáu vùng não. Chúng nằm ở vùng trán và vùng đỉnh của não (tìm tọa độ chi tiết từ Hình 1). Chúng tôi sử dụng tọa độ đối xứng để chọn hạt từ bán cầu não phải.

 

Hình 1

ROI được chọn trong nghiên cứu.

Đối với mạng lưới định giá phần thưởng, nhiều nghiên cứu đã gợi ý rằng mạch tiền đạo quỹ đạo hỗ trợ việc chuyển đổi các loại phần thưởng khác nhau trong tương lai thành một loại nội tệ^18,20,21. Mạch này bao gồm vân bụng, vân lưng và mạch quỹ đạo trán. Bên cạnh đó, các nghiên cứu trước đây cũng chỉ ra rằng mạng lưới amygdala là khu vực quan trọng làm nền tảng cho việc định giá phần thưởng.⁴³. Vì vậy, trong nghiên cứu này, chúng tôi cũng đưa amygdala vào mạng lưới khen thưởng. Bởi vì thể vân, hạch hạnh nhân là những vùng não tương đối nhỏ nên chúng tôi đã chọn toàn bộ vùng này làm hạt giống. Amygdala được chiết xuất từ ​​tập bản đồ dưới vỏ Harvard-Oxford; phần vân được chọn bằng cách sử dụng Oxford-striatum-atlas. Đối với OFC, hạt giống được xác định dựa trên phân tích tổng hợp^44,45, gợi ý hai tiểu vùng chức năng OFC bên riêng biệt, một tiểu vùng liên quan đến các biểu diễn tăng cường độc lập với động lực (−23, 30, −12 và 16, 29, −13) và một tiểu vùng khác trong việc đánh giá những kẻ trừng phạt dẫn đến thay đổi hành vi (−32 , 40, −11 và 33, 39, −11). Nhìn thấy Hình 1.

Các kết nối giữa các hạt giống mà chúng tôi đã chọn ở trên chỉ có thể cung cấp sự khác biệt ở cấp độ nhóm và hiển thị riêng các kết nối bên trong bên trong mạng kiểm soát và mạng phần thưởng. Để tìm ra sự tương tác giữa hai mạng này đối với từng đối tượng riêng lẻ và cách chúng cùng ảnh hưởng đến hành vi, chúng ta cần một “nút” kết nối với cả hai mạng. Trong nghiên cứu này, chúng tôi đã chọn vùng hạt nhân (NAcc) làm nút liên kết hoặc vùng 'hạt giống' để liên kết giữa mạng kiểm soát và mạng thưởng vì NAcc có vai trò quan trọng trong việc gây nghiện⁴⁶và đã được chứng minh là một nút liên kết có giá trị trong các nghiên cứu về chứng nghiện²¹. NAcc cũng được trích xuất từ ​​tập bản đồ dưới vỏ Harvard-Oxford.

Tính toán kết nối chức năng

Đối với mỗi ROI, có được một lộ trình thời gian ĐẬM đại diện bằng cách lấy trung bình tín hiệu của tất cả các điểm ảnh ba chiều trong ROI. Các tài liệu về mạng chức năng đã cho thấy có các thành phần bán cầu não phải và trái có thể tách rời^47,48,49. Do đó, trong nghiên cứu này, trước tiên, chúng tôi đã tính toán riêng giá trị trung bình của FC giữa các ROI của mạng phần thưởng/kiểm soát bên trái và bên phải. Sau đó, chúng tôi lấy giá trị trung bình của hai FC này làm toàn bộ chỉ số FC. Mối tương quan giữa NAcc và mạng điều hành/phần thưởng được tính như sau: Chúng tôi đã tính giá trị trung bình của FC giữa NAcc và ROI của mạng điều hành/phần thưởng trong cùng một bán cầu. Sau đó, chúng tôi lấy giá trị trung bình của các FC bán cầu này làm chỉ số FC tổng thể.

Sự khác biệt FC trong mạng điều khiển giữa IGD và HC

Hình 2 hiển thị FC trong mạng điều khiển ở IGD và HC. FC trong mạng điều khiển ở HC cao hơn đáng kể so với IGD, ở cả cấp độ toàn bộ não và bán cầu (HC có ý nghĩa nhẹ hơn IGD trong FC ở mạng điều khiển bên trái).

 

Hình 2

Các chỉ số FC tổng hợp của mạng điều khiển trong các nhóm IGD và HC theo các so sánh khác nhau: toàn bộ não (trái), bán cầu não trái (giữa) và bán cầu não phải (phải).

FC sự khác biệt về mạng phần thưởng giữa IGD và HC

Hình 3 hiển thị FC trong mạng phần thưởng ở IGD và HC. FC trong mạng phần thưởng IGD cao hơn đáng kể so với HC trong toàn bộ não (p = 0.060) và bán cầu não trái (p = 0.061). Mặc dù IGD hiển thị FC cao hơn HC ở bán cầu não phải, tuy nhiên, nó không đạt được ý nghĩa thống kê (p =

 

Hình 3

Các chỉ số FC tổng hợp của mạng khen thưởng trong các nhóm IGD và HC theo các so sánh khác nhau: toàn bộ não (trái), bán cầu não trái (giữa) và bán cầu não phải (phải).

Tương tác giữa mạng điều khiển và mạng khen thưởng

Chúng tôi đã tính toán sự tương tác giữa mạng điều khiển và mạng khen thưởng ở cấp độ toàn bộ não và cấp độ bán cầu. Hàng đầu tiên của Hình 4 cho thấy mối quan hệ giữa mạng điều khiển và mạng khen thưởng trong toàn bộ não ở tất cả các đối tượng (trái) và theo nhóm (phải). Chúng ta có thể thấy FC trong mạng điều khiển có mối tương quan nghịch với mạng khen thưởng ở tất cả các nhóm đối tượng. Các số liệu ở hàng thứ hai cho thấy mạng điều khiển có mối tương quan nghịch với mạng phần thưởng ở bán cầu não trái. Tuy nhiên, ở bán cầu não phải (hàng thứ ba), mặc dù chúng có xu hướng tiêu cực nhưng tất cả các mối tương quan này không đạt được ý nghĩa thống kê (Điều này có thể do tất cả ROI của mạng điều khiển được xác định ở bán cầu não trái. ROI ở bán cầu não phải được chọn theo bán cầu trái đối xứng). Hàng thứ tư hiển thị các tương tác giữa bán cầu giữa mạng điều khiển và mạng khen thưởng. Chúng ta cũng có thể tìm thấy mối tương quan nghịch giữa mạng kiểm soát và mạng khen thưởng. Tóm lại, mặc dù một số mối tương quan này không đạt được ý nghĩa thống kê, nhưng chúng ta vẫn có thể suy ra rằng mạng kiểm soát có mối liên hệ tiêu cực với mạng khen thưởng.

 

Hình 4

Mối quan hệ giữa mạng điều khiển và các chỉ số mạng khen thưởng ở tất cả các đối tượng (trái), nhóm IGD (giữa) và HC (phải), tương ứng.

Đồng bộ hóa mạng điều khiển thấp hơn và đồng bộ hóa mạng thưởng cao hơn trong các môn học IGD

Trong nghiên cứu này, chúng tôi quan sát thấy tính đồng bộ của mạng lưới kiểm soát điều hành của các đối tượng IGD giảm so với mạng lưới kiểm soát của HC. Mô hình liên kết tạm thời cho thấy rằng sự đồng bộ hóa tín hiệu não giữa các vùng não là rất quan trọng trong việc tạo điều kiện thuận lợi cho hoạt động giao tiếp thần kinh³¹. Do đó, tính đồng bộ trong mạng điều khiển giảm có thể cho thấy việc chơi trò chơi trực tuyến trong thời gian dài của các đối tượng IGD đã làm suy yếu hệ thống kiểm soát điều hành của họ. Các nghiên cứu trước đây đã phát hiện ra rằng FC trong mạng cụ thể có thể là yếu tố dự báo hiệu suất hành vi có liên quan^30,50,51. Các nghiên cứu fMRI dựa trên nhiệm vụ cũng chứng minh rằng các đối tượng IGD cho thấy khả năng ức chế phản ứng giảm hơn so với nhóm đối chứng khỏe mạnh^8,9,11,12. Xu hướng phản ứng như vậy dường như bị ảnh hưởng bởi các kích thích liên quan đến trò chơi trực tuyến, với hiệu suất kém hơn ở IGD so với các đối tượng không phải IGD⁹. Sự thiếu hụt rõ ràng về chuyển dịch tập hợp và kiểm soát nhận thức trong IGD có thể liên quan đến việc xử lý kém hiệu quả trong mạch thần kinh làm nền tảng cho các quá trình này, với một số biện pháp thần kinh liên quan đến mức độ nghiêm trọng của IGD¹².

Trong mạng phần thưởng, FC trong IGD cao hơn đáng kể so với HC một chút. Các liên kết mạnh mẽ hơn giữa các hạt giống mạng lưới khen thưởng trong IGD cho thấy rằng họ cho thấy sự khao khát phần thưởng được nâng cao hơn so với nhóm HC. Các nghiên cứu fMRI dựa trên nhiệm vụ đã cho thấy bằng chứng cho thấy độ nhạy phần thưởng tăng lên ở các đối tượng IGD khi so sánh với các biện pháp kiểm soát lành mạnh^2,9,14,15 trong cả tình huống nhẹ và cực đoan. Độ nhạy về phần thưởng được nâng cao có thể góp phần làm tăng ham muốn tham gia chơi trò chơi trực tuyến, do các đối tượng IGD có thể nhận được phần thưởng mạnh hơn. Và việc chơi game trực tuyến lâu dài có thể khiến người chơi đam mê những trải nghiệm ảo và hồi tưởng lại những trải nghiệm này trong đời thực⁵².

Mối tương quan mất cân bằng giữa mạng kiểm soát và mạng khen thưởng

Để kiểm tra thêm sự tương tác giữa mạng kiểm soát điều hành và mạng khen thưởng cũng như để tìm ra cách chúng cùng ảnh hưởng đến hành vi cuối cùng trong từng đối tượng riêng lẻ, chúng tôi đã chọn NAcc làm nút kết nối hoặc vùng 'hạt giống' để liên kết kiểm soát điều hành và phần thưởng mạng. Hình 4 cho thấy các chỉ số của mạng kiểm soát điều hành và mạng khen thưởng có tỷ lệ nghịch đảo đáng kể, điều này cho thấy kết nối mạng khen thưởng càng mạnh thì kết nối mạng kiểm soát càng yếu. Hai mạng lưới này tương tác theo kiểu kéo và đẩy, trong đó động lực mạnh mẽ sẽ dẫn đến sự xáo trộn của mạch điều khiển điều hành, và sự kiểm soát điều hành mạnh mẽ sẽ dẫn đến sự ức chế các ham muốn động lực.⁵³.

Các nghiên cứu trước đây đã chứng minh rằng hệ thống kiểm soát điều hành thúc đẩy việc kiểm soát nhận thức và hành vi đối với các động cơ thúc đẩy và có thể cho phép các cá nhân ức chế ham muốn và hành vi tìm kiếm phần thưởng.^54,55,56. Tỷ lệ nghịch đảo giữa mạng kiểm soát điều hành và mạng phần thưởng có thể đóng góp rất nhiều vào việc tìm hiểu cơ chế gây nghiện của IGD: Cảm giác phần thưởng tăng lên khi chiến thắng hoặc trải nghiệm thú vị có thể nâng cao mong muốn chơi trực tuyến của họ. Trong khi đó, sự suy giảm khả năng kiểm soát điều hành có thể dẫn đến việc ức chế những ham muốn đó không hiệu quả, điều này có thể cho phép những thôi thúc, ham muốn hoặc cảm giác thèm ăn chi phối và dẫn đến việc chơi trò chơi trực tuyến quá mức.

Liên kết chức năng không cân bằng giữa mạng kiểm soát điều hành và mạng khen thưởng cũng có thể làm sáng tỏ sự hiểu biết về việc ra quyết định của IGD. Các nghiên cứu tiết lộ rằng các đối tượng IGD cho thấy sự cân nhắc giảm dần về kết quả kinh nghiệm khi đưa ra quyết định trong tương lai⁵². Khi đưa ra quyết định giữa việc tham gia vào các trải nghiệm bổ ích ngay lập tức (ví dụ: chơi trực tuyến) và các hậu quả bất lợi lâu dài (ví dụ: thay vào đó sử dụng thời gian chơi game để thực hiện các hoạt động liên quan đến thành công nghề nghiệp lâu dài), các cá nhân mắc IGD có thể được coi là thể hiện một “Cận thị cho tương lai”, như đã được mô tả đối với người nghiện ma túy^57,58,59. Sự đồng bộ mạnh mẽ của mạng phần thưởng của phần thưởng ngay lập tức có thể thúc đẩy quá trình quyết định để ngăn chặn sự thúc đẩy, điều này có thể hợp lý để giải thích quá trình ra quyết định dựa trên định giá đối với phần thưởng ngay lập tức, dẫn đến hành vi chơi trò chơi trực tuyến bốc đồng. Ngoài ra, hành vi tìm kiếm phần thưởng có thể được củng cố thông qua trải nghiệm trực tuyến ngắn hạn, dẫn đến một vòng luẩn quẩn của việc chơi trò chơi trực tuyến gây nghiện.⁷.

Tóm lại, nghiên cứu này cho thấy những thay đổi (giảm/tăng) trong tính đồng bộ hóa mạng não của các đối tượng IGD cho thấy quá trình xử lý kém hiệu quả/quá mức trong mạch thần kinh làm nền tảng cho các quá trình này. Tỷ lệ nghịch đảo giữa mạng kiểm soát điều hành và mạng khen thưởng cho thấy rằng sự suy yếu trong kiểm soát điều hành dẫn đến việc ức chế không hiệu quả cảm giác thèm ăn tăng cường khi chơi trò chơi trực tuyến quá mức. Những kết quả này có thể làm sáng tỏ sự hiểu biết cơ học về IGD. Ngoài ra, các đặc điểm tương tự giữa IGD và nghiện ma túy (ví dụ, phụ thuộc vào Heroin) cho thấy IGD có thể có chung nền tảng thần kinh tương tự với các loại nghiện khác.

Hạn chế

Một số hạn chế cần được giải quyết ở đây. Thứ nhất, do có rất ít phụ nữ nghiện game trực tuyến nên chúng tôi chỉ chọn đối tượng nam trong nghiên cứu này. Sự mất cân bằng về giới tính có thể hạn chế kết luận cuối cùng. Thứ hai, khi tính toán sự tương tác giữa mạng kiểm soát và mạng khen thưởng, chúng tôi đã chọn NAcc làm hạt giống dựa trên chức năng của NAcc và các tài liệu trước đó. Chúng tôi không biết liệu có hạt giống nào tốt hơn cho phép tính này hay không. Thứ ba, nghiên cứu hiện tại chỉ tiết lộ các trạng thái hiện tại tồn tại ở các đối tượng IAD, chúng tôi không thể đưa ra kết luận nhân quả giữa các yếu tố này. Thứ tư, khi chọn ROI ở bán cầu não phải cho mạng điều khiển điều hành, chúng tôi đã sử dụng tọa độ đối xứng theo bán cầu não trái, đây có thể là lý do khiến các chỉ số ở bán cầu não phải thấp hơn chỉ số ở bán cầu não trái.

Nghiên cứu này được hỗ trợ bởi Quỹ khoa học tự nhiên quốc gia Trung Quốc (31371023). Nhà tài trợ không có vai trò gì thêm trong việc thiết kế nghiên cứu; trong việc thu thập, phân tích và giải thích dữ liệu; trong việc viết báo cáo; hoặc trong quyết định nộp bài để xuất bản.

• Holden C. Chứng nghiện 'hành vi': Chúng có tồn tại không? Khoa học 294, 980–982, (2001).10.1126/science.294.5544.980 [PubMed] [Cross Ref]
• Dong G., Hu Y. & Lin X. Sự nhạy cảm về khen thưởng/trừng phạt ở những người nghiện internet: Hệ lụy đối với hành vi gây nghiện của họ. Prog thần kinh tâm thần sinh học tâm thần 46, 139–145 (2013). [PubMed]
• Weinstein A. & Lejoyeux M. Nghiện Internet hoặc sử dụng Internet quá mức. Am J Drug Alcohol Ab 36, 277–283 (2010). [PubMed]
• Dong G., Lu Q., Chu H. & Zhao X. Tiền thân hoặc di chứng: rối loạn bệnh lý ở người mắc chứng rối loạn nghiện Internet. PloS một 6, e14703 (2011). [Bài viết miễn phí của PMC] [PubMed]
• Petry NM & O'Brien CP Rối loạn chơi game trên Internet và DSM-5. Nghiện 108, 1186–1187 (2013). [PubMed]
• Hiệp hội Tâm thần Hoa Kỳ. Cẩm nang chẩn đoán và thống kê các rối loạn tâm thần (tái bản lần thứ 5) [145] (Nhà xuất bản Tâm thần Hoa Kỳ, Washington DC, 2013).
• Dong G. & Potenza MN Một mô hình nhận thức-hành vi về chứng rối loạn chơi game trên Internet: Cơ sở lý thuyết và ý nghĩa lâm sàng. J psychia res 58, 7–11 (2014). [Bài viết miễn phí của PMC] [PubMed]
• Dong G., Chu H. & Zhao X. Ức chế xung động ở những người mắc chứng rối loạn nghiện Internet: bằng chứng điện sinh lý từ một nghiên cứu Go/NoGo. Khoa học thần kinh lett 485, 138–142 (2010). [PubMed]
• Chu Z., Yuan G. & Yao J. Những thành kiến ​​về nhận thức đối với các hình ảnh liên quan đến trò chơi trên Internet và sự thiếu hụt khả năng điều hành ở những cá nhân nghiện trò chơi trên Internet. PloS một 7, e48961 (2012). [Bài viết miễn phí của PMC] [PubMed]
• Dong G., Lin X., Chu H. & Lu Q. Tính linh hoạt trong nhận thức ở người nghiện internet: bằng chứng fMRI từ các tình huống chuyển đổi từ khó sang dễ và dễ sang khó. Hành vi của người nghiện 39, 677–683 (2014). [PubMed]
• Dong G., Chu H. & Zhao X. Nam giới nghiện Internet cho thấy khả năng kiểm soát điều hành bị suy giảm: bằng chứng từ nhiệm vụ Stroop từ màu. Khoa học thần kinh lett 499, 114–118 (2011). [PubMed]
• Dong G., Shen Y., Huang J. & Du X. Chức năng giám sát lỗi bị suy giảm ở những người mắc chứng rối loạn nghiện internet: một nghiên cứu FMRI liên quan đến sự kiện. Người nghiện Eur res 19, 269–275 (2013). [PubMed]
• Little M. et al. Xử lý lỗi và ức chế phản hồi ở những người chơi trò chơi máy tính quá mức: một nghiên cứu tiềm năng liên quan đến sự kiện. Người nghiện sinh học 17, 934–947 (2012). [PubMed]
• Dong G., Huang J. & Du X. Nâng cao độ nhạy cảm về phần thưởng và giảm độ nhạy cảm mất mát ở những người nghiện Internet: một nghiên cứu fMRI trong một nhiệm vụ đoán. Tâm thần học J res 45, 1525–1529 (2011). [PubMed]
• Dong G., DeVito E., Huang J. & Du X. Hình ảnh căng cơ khuếch tán cho thấy những bất thường ở đồi thị và vỏ não sau ở những người nghiện chơi game trên Internet. Tâm thần học J res 46, 1212–1216 (2012). [Bài viết miễn phí của PMC] [PubMed]
• Ko CH et al. Các hoạt động của não liên quan đến việc thôi thúc chơi game trực tuyến. Tâm thần học J res 43, 739–747 (2009). [PubMed]
• Ko CH et al. Sự kích hoạt não bộ đối với cả ham muốn chơi game do tín hiệu gây ra và cảm giác thèm hút thuốc ở các đối tượng mắc chứng nghiện chơi game trên Internet và phụ thuộc vào nicotin. Tâm thần học J res 47, 486–493 (2013). [PubMed]
• Montague PR & Berns GS Kinh tế thần kinh và cơ sở sinh học của việc định giá. Tế bào thần kinh 36, 265–284 (2002). [PubMed]
• McClure SM, Ericson KM, Laibson DI, Loewenstein G. & Cohen JD Giảm giá thời gian cho các phần thưởng chính. J Neurosci 27, 5796–5804 (2007). [PubMed]
• Monterosso J., Piray P. & Luo S. Kinh tế học thần kinh và nghiên cứu về chứng nghiện. Tâm thần học Biol 72, 107–112 (2012). [PubMed]
• Xie C. et al. Liên kết chức năng mất cân bằng giữa các mạng định giá ở những đối tượng cai nghiện heroin. Tâm thần học Mol 19, 10–12 (2014). [PubMed]
• Barros-Loscertales A. et al. Giảm kích hoạt ở mạng lưới phía trước bên phải trong quá trình đếm Stroop trong nhóm phụ thuộc vào cocaine. Tâm thần học res 194, 111–118 (2011). [PubMed]
• Goldstein RZ & ROLow ND Nghiện ma túy và cơ sở sinh học thần kinh cơ bản của nó: bằng chứng hình ảnh thần kinh về sự liên quan của vỏ não trước. Tâm thần học Am J 159, 1642–1652 (2002). [Bài viết miễn phí của PMC] [PubMed]
• ROLow ND et al. Kiểm soát nhận thức về cơn thèm ma túy sẽ ức chế các vùng thưởng cho não ở những người lạm dụng cocaine. NeuroImage 49, 2536–2543 (2010). [Bài viết miễn phí của PMC] [PubMed]
• Fox MD & Raichle ME Những biến động tự phát trong hoạt động của não được quan sát bằng hình ảnh cộng hưởng từ chức năng. Nat rev. Khoa học thần kinh 8, 700–711 (2007). [PubMed]
• Zhu Q., Zhang JD, Luo YLL, Dilks DD & Liu J. Hoạt động thần kinh ở trạng thái nghỉ trên các vùng vỏ não chọn lọc trên khuôn mặt có liên quan về mặt hành vi. J Neurosci 31, 10323–10330 (2011). [PubMed]
• Greicius MD, Supekar K., Menon V. & Dougherty RF Kết nối chức năng ở trạng thái nghỉ phản ánh kết nối cấu trúc trong mạng chế độ mặc định. Vỏ não 19, 72–78 (2009). [Bài viết miễn phí của PMC] [PubMed]
• em yêu CJ et al. Dự đoán kết nối chức năng trạng thái nghỉ ngơi của con người từ kết nối cấu trúc. PNAS 106, 2035–2040 (2009). [Bài viết miễn phí của PMC] [PubMed]
• Vincent JL et al. Cấu trúc chức năng nội tại trong não khỉ được gây mê. Bản chất 447, 83–86 (2007). [PubMed]
• Seeley WW et al. Mạng kết nối nội tại phân tán để xử lý mặn và kiểm soát điều hành. J Neurosci 27, 2349 ĐẦU 2356 (2007). [Bài viết miễn phí của PMC] [PubMed]
• Engel AK, Fries P. & Singer W. Dự đoán động: dao động và đồng bộ trong xử lý từ trên xuống. Nat rev. Khoa học thần kinh 2, 704–716 (2001). [PubMed]
• Cox CL et al. Bộ não đang nghỉ ngơi của bạn QUAN TÂM đến hành vi nguy hiểm của bạn. PloS một 5, e12296 (2010). [Bài viết miễn phí của PMC] [PubMed]
• Lecrubier Y. et al. Cuộc phỏng vấn thần kinh quốc tế mini (MINI). Một cuộc phỏng vấn có cấu trúc chẩn đoán ngắn: độ tin cậy và giá trị theo CIDI. Tâm thần học Châu Âu 12, 224–231 (1997).
• Beck AT, Ward CH, Mendelson M., Mock J. & Erbaugh J. Bản kiểm kê để đo lường trầm cảm. Tâm thần học Arch Gen 4, 561–571 (1961). [PubMed]
• Bài kiểm tra nghiện Internet của KS trẻ (IAT)http://netaddiction.com/index.php?option=combfquiz&view=onepage&catid=46&Itemid=106> (2009). Ngày truy cập: 09/09/2009.
• Widyanto L. & McMurran M. Các đặc tính tâm lý của bài kiểm tra chứng nghiện Internet. Hành vi của Cyberpsychol 7, 443–450 (2004). [PubMed]
• Widyanto L., Griffiths MD & Brunsden V. So sánh tâm lý giữa Kiểm tra nghiện Internet, Thang đo vấn đề liên quan đến Internet và tự chẩn đoán. Cyberpsychol, hành vi xã hội mạng 14, 141–149 (2011). [PubMed]
• Zang Y., Jiang T., Lu Y., He Y. & Tian L. Phương pháp tiếp cận đồng nhất khu vực đối với phân tích dữ liệu fMRI. Hình ảnh thần kinh 22, 394–400(2004). [PubMed]
• Bạn H. et al. Thay đổi tính đồng nhất vùng ở vỏ não vận động ở bệnh nhân teo nhiều hệ thống. Khoa học thần kinh Lett 502, 18–23 (2011). [PubMed]
• Yan C.-G. & Zang Y.-F. DPARSF: Hộp công cụ MATLAB để phân tích dữ liệu “đường ống” của fMRI trạng thái nghỉ. Khoa học thần kinh hệ thống phía trước 4, 13, e3389 (2010). [Bài viết miễn phí của PMC] [PubMed]
• Friston KJ, Frith CD, Frackowiak RS & Turner R. Mô tả các phản ứng động của não bằng fMRI: một cách tiếp cận đa biến. Hình ảnh thần kinh 2, 166–172 (1995). [PubMed]
• Yeo BT et al. Tổ chức vỏ não của con người được ước tính bằng kết nối chức năng nội tại. J thần kinh sinh lý 106, 1125–1165 (2011). [Bài viết miễn phí của PMC] [PubMed]
• Waraczynski MA Mạng lưới amygdala mở rộng trung tâm như một mạch được đề xuất làm cơ sở định giá phần thưởng. Neurosci biobehav rev 30, 472–496 (2006). [PubMed]
• Kringelbach ML & Rolls ET Giải phẫu thần kinh chức năng của vỏ não trán ổ mắt của con người: bằng chứng từ hình ảnh thần kinh và tâm lý học thần kinh. Prog Neurobiol 72, 341–372 (2004). [PubMed]
• Wilcox CE, Teshiba TM, Merideth F., Ling J. & Mayer AR Tăng cường phản ứng tín hiệu và kết nối chức năng tiền đình trong rối loạn sử dụng cocaine. Người nghiện ma túy 115, 137–144 (2011). [Bài viết miễn phí của PMC] [PubMed]
• Everitt BJ & Robbins TW Hệ thống thần kinh củng cố chứng nghiện ma túy: từ hành động, thói quen đến sự ép buộc. Khoa học thần kinh Nat 8, 1481–1489 (2005). [PubMed]
• Shirer WR, Ryali S., Rykhlevskaia E., Menon V. & Greicius MD Giải mã các trạng thái nhận thức do chủ thể điều khiển bằng các mô hình kết nối toàn bộ não. Vỏ não 22, 158–165 (2012). [Bài viết miễn phí của PMC] [PubMed]
• Damoiseaux JS et al. Mạng lưới trạng thái nghỉ ngơi nhất quán trên các đối tượng khỏe mạnh. PNAS 103, 13848–13853 (2006). [Bài viết miễn phí của PMC] [PubMed]
• Habas C. et al. Đóng góp tiểu não khác biệt cho mạng kết nối nội tại. J Neurosci 29, 8586–8594 (2009). [Bài viết miễn phí của PMC] [PubMed]
• Spreng RN, Stevens WD, Chamberlain JP, Gilmore AW & Schacter DL Hoạt động mạng mặc định, kết hợp với mạng kiểm soát phía trước, hỗ trợ nhận thức hướng đến mục tiêu. NeuroImage 53, 303–317 (2010). [Bài viết miễn phí của PMC] [PubMed]
• Krmpotich TD et al. Hoạt động ở trạng thái nghỉ trong mạng kiểm soát điều hành bên trái có liên quan đến cách tiếp cận hành vi và tăng lên khi phụ thuộc vào chất gây nghiện. Rượu phụ thuộc vào ma túy 129, 1–7 (2013). [Bài viết miễn phí của PMC] [PubMed]
• Dong G., Hu Y., Lin X. & Lu Q. Điều gì khiến những người nghiện Internet tiếp tục chơi trực tuyến ngay cả khi phải đối mặt với những hậu quả tiêu cực nghiêm trọng? Những lời giải thích có thể có từ một nghiên cứu fMRI. Biol psychol 94, 282–289 (2013). [PubMed]
• Miller EK & Cohen JD Một lý thuyết tích hợp về chức năng vỏ não trước trán. Annu Rev Neurosci 24, 167–202 (2001). [PubMed]
• Sofuoglu M., DeVito EE, Waters AJ & Carroll KM Nâng cao nhận thức như một phương pháp điều trị chứng nghiện ma túy. Neuropharmacol 64, 452–463 (2013). [Bài viết miễn phí của PMC] [PubMed]
• Bít tất Everitt et al. Vỏ não trước trán quỹ đạo và nghiện ma túy ở động vật thí nghiệm và con người. Hàng năm NY Acad Sci 1121, 576–597 (2007). [PubMed]
• Goldstein RZ & ROLow ND Rối loạn chức năng của vỏ não trước trán do nghiện: các phát hiện về hình ảnh thần kinh và ý nghĩa lâm sàng. Nat rev. Khoa học thần kinh 12, 652–669 (2011). [Bài viết miễn phí của PMC] [PubMed]
• Pawlikowski M. & Brand M. Chơi game trên Internet quá mức và ra quyết định: Người chơi World of Warcraft quá mức có gặp vấn đề trong việc ra quyết định trong điều kiện rủi ro không? Tâm thần học res 188, 428–433 (2011). [PubMed]
• Floros G. & Siomos K. Các hình thức lựa chọn về thể loại trò chơi điện tử và chứng nghiện Internet. Cyberpsycholo, mạng xã hội ứng xử 15, 417–424 (2012). [PubMed]
• Bechara A., Dolan S. & Hindes A. Ra quyết định và nghiện ngập (phần II): cận thị về tương lai hay quá mẫn cảm với phần thưởng? Tâm lý học thần kinh 40, 1690–1705 (2002). [PubMed]