脑行为。 2019 Jan 31：e01218。 doi：10.1002 / brb3.1218。
抽象
目的：
网络成瘾（IA）与广泛的大脑改变有关。 与IA相关的功能连接（FC）和网络分析结果在研究之间不一致，以及网络中心如何变化尚不清楚。 本研究的目的是使用无偏最小生成树（MST）分析IA和健康对照（HC）大学生的脑电图（EEG）数据来评估功能和拓扑网络。
方法：
在这项研究中，Young的网络成瘾测试被用作IA严重性度量。 在休息期间，IA（n = 30）和HC参与者（n = 30）获得了脑电图记录，并按年龄和性别进行匹配。 相位滞后指数（PLI）和MST用于分析FC和网络拓扑。 我们期望获得与IA相关的功能和拓扑网络潜在变化的证据。
结果：
与HC组相比，IA参与者显示左侧额叶和顶枕区之间的δFC更高（p <0.001），全球MST量度显示IA参与者在较高的alpha和beta波段中更像星形网络，并且相对于较低频段的HC组，在IA中枕脑区域的重要性相对较低。 相关结果与MST结果一致：IA严重程度越高，Max度和kappa越高，偏心率和直径越小。
结论：
IA组的功能网络的特征在于增加的FC，更随机的组织，以及视觉处理区域的相对功能重要性的降低。 总之，这些改变可以帮助我们理解IA对大脑机制的影响。
关键词： 脑电图; 功能连接; 网络成瘾; 最小生成树; 相位滞后指数
结论：30706671
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