前额叶皮层的结构改变介导了网络游戏障碍与抑郁情绪之间的关系(2017)

Scientific Reports 7, 文章编号: 1245 (2017)

DOI:10.1038/s41598-017-01275-5

https://www.nature.com/articles/s41598-017-01275-5

抽象

自适应游戏使用具有积极效果,而据报道抑郁在互联网游戏障碍(IGD)中普遍存在。 然而,抑郁症与网络游戏之间关联的神经相关性仍不清楚。 此外,IGD中纹状体的神经解剖学特征相对不太清楚,尽管其在成瘾中具有重要作用。 我们发现IGD组左背外侧前额叶皮质(DLPFC)的灰质(GM)密度低于互联网游戏控制(IGC)组和非游戏控制(NGC)组,GM密度与寿命相关在游戏用户中使用互联网游戏,情绪低落,渴望和冲动。 纹状体容积分析检测到IGD组中右伏核(NAcc)的显着减少及其与游戏和抑郁的终身使用的关联。 这些发现表明,奖励系统中涉及的大脑结构的改变与IGD相关的行为特征相关。 此外,观察到参与认知控制的DLPFC在长时间游戏和抑郁情绪之间的关联中起到调节作用。 该发现可以提供对用合并抑郁症治疗IGD的干预策略的见解

 

介绍 

 

最近,玩网络游戏成为一项受欢迎的活动1。 虽然互联网游戏的自适应使用改善了空间认知2,3,4,5 作为娱乐,长期接触和失去对互​​联网游戏的控制,对个人的情绪,认知和行为产生影响6,7,8,9,10,11。 强制性和不受控制地使用互联网游戏已成为全世界心理健康的一个新兴问题; 因此,最近在3的第五版精神障碍诊断和统计手册(DSM-5)第2013节中介绍了网络游戏障碍(IGD)12.

 

以前的神经影像学研究表明,IGD与成瘾有相似的神经生物学机制,如异常额纹 - 纹状体网络,参与奖励处理和认知控制13,14,15,16。 结构上,包括背外侧前额叶皮层(DLPFC)和纹状体在内的前额叶区域的灰质(GM)体积和皮质厚度与成瘾持续时间,游戏持续时间,认知缺陷和IGD严重程度相关。17,18,19。 功能上,额纹状网络的异常受累与抑制障碍有关20,21,22,冲动控制23,网络成瘾的严重性24,以及情感和认知处理25。 此外,前额区域的激活改变26, 27 和纹状体28 IGD小组报告了对游戏线索的回应。 这些发现与病理性赌博和物质使用障碍的研究结果一致29, 30,支持IGD被视为一种行为成瘾的新观点。

大量文献报道了IGD或网络成瘾与抑郁症的强烈关联6, 11, 24, 31,32,33,34。 这些发现主要基于调查研究,这种强关联的神经相关性尚未得到全面识别。 尽管在神经影像学研究中排除了患有过去或现在精神疾病的个体,但在一些研究中,IGD组仍然观察到更高水平的抑郁症。20, 28, 35,36,37,38,39,这可能会产生混淆效应。 如果合并抑郁反映了IGD的心理特征,那么探索与IGD和抑郁情绪之间的关系相关的神经生物学基质的尝试将扩大治疗方法,同时提高对IGD的理解,如Tam所述。40.

纹状体在奖励和动机处理中起重要作用,其异常与神经精神疾病如成瘾和抑郁有关。41, 42。 尽管它在成瘾中起着重要作用,但除了由一组研究人员进行的两项研究外,在IGD研究中对纹状体的神经解剖学特征的研究相对较少。19, 20。 这些研究报告了尾状核和伏核(NAcc)的体积增加,分别与认知控制和成瘾的严重程度相关。 由于这些研究的受试者是青少年和年轻人并且包括女性,我们尝试在他们的20和30中研究男性,包括当前研究中的非游戏用户。

我们对由互联网游戏用户组成的样本进行了当前的研究,分为IGD和IGC(互联网游戏控制)组和非游戏用户。 过去的研究只比较了IGD和IGC(即那些曾经玩过但不沉迷于互联网游戏的人群)。 因此,将未参与互联网游戏的受试者(包括移动游戏)添加到当前研究中可以更深入地了解随着IGD的发展而发生的大脑的逐渐变化。 我们使用基于体素的形态测量(VBM)方法以无偏见的方式检测整个大脑的神经解剖变化,并使用FreeSurfer软件测量纹状体的体积。 此外,我们探讨了改变的大脑结构是否与IGD相关的特征相关,以及这些改变是否影响了长期网络游戏与互联网游戏用户的抑郁水平之间的关系。

 

 

 

成果

 

 

样品特征

表 1 总结了受试者的特征。 这三组在年龄和智商(IQ)方面没有显着差异。 由于非游戏控制(NGC)组的主体没有玩网络游戏,因此没有其他与互联网游戏使用相关的变量。 IGD组的IGD评分高于IGC组。 与IGC小组相比,IGD小组在过去一年中每周花费更多时间玩互联网游戏,但两组游戏的终身使用情况没有差异,显示出显着的趋势(P = 0.055)。 与先前的研究一致,即使我们的样本中未包括任何合并症患者,IGD组的抑郁水平也比IGC组高。 IGD组对游戏和冲动冲动的渴望明显高于IGC组。

 

 

表1:样品特征。
  

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MRI结果

 

 

T1图像的体素比较显示三组中左背外侧前额叶皮层(DLPFC)的GM密度差异[蒙特利尔神经学研究所(MNI)峰坐标:-38,24,31; F2,66 = 23.54]。 随后的事后t检验显示,IGD组在左DLPFC中的GM密度低于IGC和NGC组,而IGC和NGC组在该区域的GM密度没有差异(图XNUMX)。 1)。 IGC组在覆盖海马旁回和中脑的簇中显示出比NGC组更高的GM密度[峰值MNI坐标:-9,-33,-12; Ť1,66 = 3.61](图 1)。 然而,与NGC组相比,IGC组中没有显示GM密度降低的区域。 为了确保抑郁水平不是互联网游戏用户群(例如IGD和IGC组)之间GM密度差异的混杂因素,我们通过输入症状检查表-90-的抑郁量表的分数来重复分析。修订(SCL-90-R)作为讨厌的协变量。 仍然观察到IGD组中左侧DLPFC的GM密度降低与IGC组相比的发现。

 

 

图1
  

图1

互联网游戏障碍(IGD),互联网游戏控制(IGC)和非游戏控制(NGC)组之间的体素比较。 计算标准化灰质(GM)密度用于可视化。 协方差分析(ANCOVA)测试检测到差异(a)三组中左背外侧前额叶皮质(DLPFC),随后的事后t检验显示IGD组与IGC组和NGC组相比明显减少。 IGC小组在集群覆盖中显示出更高的GM密度(b)parahippocampal gyrus和(c)中脑比NGC组。 根据年龄和智商(IQ)调整结果。 *S点燃了 P <0.05。

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表 2 图 2 代表从FreeSurfer获得的纹状体体积。 估计的总颅内容积(eTIV)在三组之间是不同的(P = 0.013),但不在Internet游戏用户组之间(P = 0.430)。 尽管三组中双侧尾状核和壳核的体积没有显着差异(表 2; 左尾状核, P = 0.795; 左壳壳, P = 0.126; 右尾状核, P = 0.987; 正确的壳核, P = 0.833),图 2 通过呈现标准化纹状体体积的比较结果,说明了互联网游戏组和NGC组之间的明显差异。 互联网游戏组显示双侧背侧纹状体的体积为负值,由尾状核和壳核组成,与显示正值的NGC组相比。 我们发现右侧NAcc的体积,根据年龄和eTIV进行调整,在三组之间存在显着差异,并且这种差异仍然存在于多重比较的更严格的校正中。 事后分析显示,这一体积差异是由IGD组中的体积较小而不是IGC组的。

 

 

表2:纹状体的体积。
  

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图2
  

图2

比较互联网游戏障碍(IGD),互联网游戏控制(IGC)和非游戏控制(NGC)组的标准化纹状体体积。 (a,b虽然双侧尾状核和壳核的体积在三组之间没有显着差异,b右侧伏核(NAcc)的体积不同,这是由IGD组中的体积小于IGC组的体积,调整年龄和估计的总颅内体积(eTIV)。 在大脑图像中,每种颜色代表大脑区域(黄色:尾状核,绿色:壳核,红色:伏隔核)。 条形图的颜色表示以下内容:黑色,NGC组; 蓝色,IGC集团; 红色,IGD组。 从FreeSurfer获得的纹状体区域的输出覆盖在受试者的脑图像上。 *S点燃了 P <0.05。

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结构测量与IGD特性之间的关系

 

 

进行相关性分析,将IGD和IGC组合并在一起,探讨结构测量与IGD相关特征之间的关系(表 3)。 在VBM分析中检测到的左侧DLPFC中的GM密度与IGD严重性,网络游戏的终身使用,抑郁,渴望和冲动性呈负相关,但与每周互联网游戏时间无关。 然而,从FreeSurfer细分获得的正确NAcc的数量与互联网游戏的终身使用和情绪低落负相关,但与IGD严重性,每周互联网游戏时间,渴望和冲动的关联没有达到统计学意义。

 

 

表3:体积测量和IGD特征之间的关系。
  

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此外,我们进行了调解分析,以探讨结构变化(中介变量)是否影响终身游戏使用(因果变量)与自我报告的抑郁情绪(结果变量)之间的关联。 终生使用通过左侧DLPFC中GM密度的改变对抑郁水平产生间接影响,5,000迭代的自助刺激证实具有统计学意义(间接影响:68.8%,95%CI:0.054,0.389)(图。 3)。 然而,右NAcc中音量的改变并未影响互联网游戏的终生使用与互联网游戏用户的情绪低落之间的关系。 这些研究结果表明,左侧DLPFC,而不是正确的NAcc,可以作为长期互联网游戏使用与抑郁情绪之间联系的调解者。

 

 

图3
  

图3

调解分析探索影响网络游戏终身使用与抑郁之间关系的神经基质。 结构改变(a)左背外侧前额叶皮层(DLPFC),不是(b右核伏隔核(NAcc)显示出对互联网游戏用户长期网络游戏和抑郁情绪之间关联的中介作用。 *重要的是 P <0.05。

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讨论  

据我们所知,这是第一项研究IGD,IGC和NGC组之间大脑结构差异的研究。 我们还发现观察到的大脑改变与IGD特征有关。 此外,目前的研究表明,改变的大脑结构对互联网游戏的终生使用与互联网游戏用户的低迷情绪之间的关系起到了中介作用。

我们的研究结果表明,与IGC和NGC组相比,IGD组左侧DLPFC的GM密度降低。 在互联网游戏群体中,DLPFC中较低的GM密度与更严重的IGD症状,更多的情绪低落,更长的游戏时间,更多的游戏渴望以及更多的冲动性相关。 这与先前的神经影像学研究结果一致,该研究表明,与IGC组相比,IGD组双侧DLPFC中GM密度和功能障碍的降低与成瘾的持续时间,游戏时间和对游戏的渴望有关。15,16,17, 43。 此外,我们观察到左侧DLPFC中的GM密度在IGC和NGC组之间没有差异,他们都没有沉迷于互联网游戏。 DLPFC在IGD中的参与并不令人惊讶,因为DLPFC在自上而下的控制系统中起着关键作用,该系统调节行为和认知(即计划,动机,决策和抑制控制)44。 之前关于受损奖励制度和成瘾的研究表明,DLPFC对于线索诱导的渴望和负性情绪刺激是过度活跃的,而在需要抑制控制的认知任务期间它是低活性的。45, 46。 DLPFC中的结构异常也经常在难以控制其行为和情绪的患者中报告,例如药物滥用47,强迫症48 和抑郁症49。 基于这些发现,我们可以假设IGD组中检测到的DLPFC异常与IGC和NGC组相比可能导致行为控制的丧失以及对游戏和负性情绪渴望的不良调节。

虽然大量的神经影像学研究以及调查研究已经证明了IGD与更高水平的抑郁之间的强烈关联,但是将这种关联与大脑中与IGD相关的变化联系起来的尝试尚未得到全面的解决。 在目前的研究中,观察到DLPFC可作为长寿游戏与自我报告的抑郁情绪之间关联的中介。 除了DLPFC在IGD中的上述作用之外,我们还建议可能涉及前额叶多巴胺能系统,这可能得到几种临床研究的支持,这些研究是抗逆转录病药安非他酮对IGD的疗效。 例如,安非他酮治疗减轻了游戏的使用和对IGD患者左侧DLPFC中线索诱导活动减少的游戏渴望27虽然抑郁症的疗效在IGD合并抑郁症方面不一致50, 51。 鉴于安非他酮在前额皮质和NAcc中均诱导多巴胺神经传递52 及其对其他物质依赖的疗效,合并抑郁症或注意力缺陷多动障碍53, 54可以推断,前额叶多巴胺能系统可以部分地调节消极情绪以及控制冲动和对网络游戏的渴望。

多巴胺在处理诸如游戏图片之类的显着信息中起着至关重要的作用55。 神经元如多巴胺之间的神经递质信号影响神经元回路的功能和形态。 在功能上,反复暴露于显着刺激会影响多巴胺能通路并降低对自然刺激的敏感性,从而导致奖励处理功能障碍56, 57。 反复暴露还会改变参与抑制性控制(即前额皮质)和激励动机(即NAcc)的脑区树突结构中的突触和结构形态。58, 59。 因此,生命中长期和持久的游戏可能会调节多巴胺能功能并在细胞体或树突结构中产生形态变化,从而导致DLPFC减少,这归因于互联网游戏用户对抑郁情绪的不良调节。 。

左侧DLPFC改变的这一发现可能揭示IGD合并抑郁症的治疗意义。 到目前为止,尚未研究关于IGD中DLPFC侧化的问题。 一些功能研究报告了响应游戏提示激活左或右DLPFC27, 60,61,62和李 .63 观察了健康年轻人中右侧DLPFC的GM体积与网络成瘾评分和认知抑制控制之间的正相关关系。 这些不一致的结果可能归因于每项研究中检查的不同临床变量。 然而,根据重复经颅磁刺激(rTMS)的临床证据,左侧DLPFC的参与可能被认为是IGD合并抑郁症的潜在生物标志物,其似乎与IGD当前研究中的抑郁情绪密切相关。 )通过DLPFC。 DLPFC刺激调节边缘系统的脑区域中的多巴胺释放64, 65。 越来越多的证据表明,左侧DLPFC对健康人群中的积极情绪信息反应更敏感,因此已知抑郁症患者对其的刺激会通过诱导左侧皮质兴奋性来增强对阳性刺激的反应。66,67,68而正确的DLPFC对负面情绪信息的反应更敏感,而更多地参与情绪刺激的认知调节66, 69。 与这些研究结果一致,我们可以假设暴露于长时间网络游戏的个体可能无法像在左侧DLPFC中具有结构改变的健康个体那样适当地响应令人愉快的刺激,可能产生IGD中共患抑郁症的高患病率。 因此,左DLPFC可以被认为是IGD中观察到的抑郁症状的潜在生物标志物。

我们在互联网游戏用户中观察到与NGC组相比较小体积的双侧背侧纹状体,包括尾状核和壳核。 尽管绝对体积没有显着差异,但标准化值的相对比较表明,与NGC组相比,互联网游戏组的背侧纹状体具有明显的体积变化。 在药物成瘾中,背侧纹状体接受来自DLPFC的传出预测,其与抑制性控制和决策相关,因此从DLPFC对背侧纹状体的多巴胺能神经支配受损涉及对对突出刺激的渴望的控制失败。46, 70, 71。 与非游戏用户相比,该机制可以为互联网游戏用户的纹状体背侧体积的变化提供可能的解释。 包含显着刺激和奖励效应的长时间互联网游戏可能部分影响由DLPFC电路调制的自我调节能力,这增加了对背侧纹状体的多巴胺能投射中断的风险,逐渐导致对游戏的渴望增加和失去控制游戏寻求行为,这将发展习惯性和强制性的游戏使用模式。 然而,应该谨慎地做出这种假设,因为成瘾模型是基于药物成瘾,并且不足以解释IGD和IGC组之间背侧纹状体体积的轻微差异。 因此,需要更多地积累关于IGD的证据。

与背侧纹状体体积相反,IGD组与IGC组相比,右侧NAcc体积显着降低,但与NGC组无关。 NAcc所在的腹侧纹状体中药物诱导的多巴胺释放增加与快乐等经验有关,但在成瘾的进程中变得迟钝71, 72。 功能研究表明,成瘾的大脑在伏隔核中表现出增强的线索诱导激活及其与渴望的关联73, 74。 类似地,IGD患者也表现出对游戏图片的响应增加的右NAcc激活以及与中脑的功能连接减少,这与对游戏的渴望相关36, 60。 另一项研究表明,壳核中增加的线索诱导激活与右NAcc中较小的体积相关28。 这些NAcc的过度活跃响应游戏相关线索的发现及其与游戏渴望的关联表明NAcc在控制动机和强化方面的重要作用。

然而,尽管纹状体在成瘾中具有重要作用,但IGD中纹状体的神经解剖学特征相对较不清楚,除了两项研究显示IGD受试者中右侧NAcc的体积增加与健康对照组相比有所增加。19, 20。 这些相互矛盾的结果可能来自不同的样本特征。 虽然他们的受试者是青少年和年轻人(年龄为16-22年)并且包括女性,但我们在他们的20和30中研究了男性。

我们观察到IGD组中右NAcc显着减少,但NAcc与上述功能研究中的渴望无关。 相反,NAcc与终身使用和抑郁评分呈负相关。 有趣的是,有一些研究结果显示,NAcc的体积减少与海洛因使用者的抑郁评分较高有关75 和终身吸烟76。 沃尔科夫 .55 提示纹状体多巴胺能功能障碍可能不足以解释与饥饿和冲动有关的成瘾相关行为,因为参与认知控制和情绪调节的其他途径可能会参与影响行为特征的中断奖励回路。 这一建议可以通过我们的发现得到证实,即减少的DLPFC量与表征成瘾的行为特征相关,例如渴望,冲动和抑郁。

我们还观察到IGC组中海马旁回,中脑和NAcc的体积变化与NGC组相比有所增加。 对IGC组中脑和NAcc变化增加的一种可能解释可能是多巴胺水平与认知表现和药物使用之间的倒U型关系。77。 例如,视频游戏和认知训练与前额叶和纹状体区域中增强的多巴胺能活性相关78, 79和不吸食可卡因的娱乐性可卡因使用者相比,与每周使用量正相关的对照组的NAcc体积增加了80。 海马旁灰质的密度增加可能可能是由于健康游戏与空间导航中涉及的大脑区域的变化(例如海马旁回)有关。2,3,4,5。 虽然由于缺乏相关变量而无法将这些结构变化与认知能力或愉悦体验联系起来,但可以推断,与游戏相关的大脑区域的GM增长可能反映了指示正面影响的神经适应性可塑性。自适应游戏在大脑上的使用

目前的研究有一些局限性。 首先,我们应谨慎解释我们的横截面结果。 我们无法确定体积变化是否是由有问题的互联网游戏引起的,因为大脑结构特征可能是沉迷于互联网游戏的先决条件。 因此,纵向研究可能有助于阐明IGD的发展以及体积变化,有问题的互联网游戏和行为特征之间的因果关系。 其次,NGC组没有给予相同的抑郁量表。 然而,我们在当前研究中使用的抑郁量表的目的在于各组之间是不同的:我们试图探索影响IGD和IGC组中互联网游戏使用与抑郁之间关系的神经基础,以及由以下各项组成的NGC组:非游戏用户,没有与互联网游戏使用相关的变量。 根据不同的规模,我们确认NGC组中没有人被报告为抑郁症。

总之,目前的研究表明,参与认知控制和奖励处理的大脑区域的结构改变与IGD相关的行为特征相关。 另外,在自适应游戏用户中观察到的一些大脑区域的体积增加的结果可以提供对用于未来研究的自适应因特网游戏使用对大脑的积极影响的洞察。 值得注意的是,左侧DLPFC似乎是长期互联网游戏使用与抑郁情绪之间关联的中介。 这一发现可以通过对IGD的更好理解拓宽治疗方法。

 

 

方法  

参与者成员

互联网游戏用户是从参与互联网游戏使用在线调查的5,004个人中招募的。 在线调查中,2,935人员有兴趣参与磁共振成像(MRI)研究,仅选择男性因为IGD在男性中比女性更普遍。 在这些人中,20和30中主要参加英雄联盟(LOL),国际足联或突然袭击的男性被选中,因为这些是回应调查的前三场比赛。 我们将互联网游戏用户划分为两类,即互联网游戏障碍(IGD, n = 27)和互联网游戏控制(IGC, n = 29)组,根据临床医生进行的访谈和DSM-5中IGD的诊断标准,截止得分为5或更高。 招募了非游戏用户作为控件(NGC, n = 26)在大学校园内通过广告进行分组。 因此,招募了82名男性进行MRI研究。 我们筛选了所有报告了当前或过去发生的重大医学,神经或精神疾病,头部受伤或无法进行MRI扫描的金属植入物的个人。 由临床医生对所有受试者进行了迷你国际神经精神病学访谈以筛查精神病:从分析中排除了IGD组中的三个受试者和IGC组中的两个受试者。 根据韩国韦氏成人智力量表的简短形式估计,NGC组中的两名受试者被排除在外,因为他们的智商低于8581。 所有科目都是高中毕业生。 他们给出了韩国首尔圣玛丽医院机构审查委员会批准的书面知情同意书,所有实验方案均获得批准。 这些方法是根据批准的指南和法规进行的。

行为测量

IGD的严重程度

使用自我报告的IGD量表评估IGD的严重程度,该量表调查DSM-9中描述的5项目:专注,容忍,退缩,持久,逃避,问题,欺骗,移位和冲突12。 IGD量表显示出良好的标准相关有效性和可靠性82.

心情郁闷

使用SCL-90-R的抑郁量表评估了互联网游戏用户的抑郁程度,尽管没有合并症的参与者。 以前的研究已经报道了抑郁情绪和IGD之间的关联,如引言部分所述。 因此,我们试图探索这种关联背后的神经基质。 SCL-90-R由10精神症状域组成,包括抑郁症的13项目子量表83。 韩国版SCL-90-R的可靠性和有效性已经确立84。 我们证实,NGC组中没有人报告Beck抑郁量表会抑郁85.

网络游戏行为

我们管理了一份问卷,其中包含以下问题:“您最常玩哪些游戏? “; “在过去的一年里,你平日和周末平均参加了多少小时的互联网游戏?”; “你什么时候开始玩网络游戏,你经常玩几个小时?” 根据这些信息,计算了过去一年每周玩游戏的时间和互联网游戏的终生使用时间。 此外,使用10点视觉模拟量表(1:完全不对10:极端)获得对游戏的渴望。

冲动

通过Dickman Dysfunctional Impulsivity Inventory(DDII)评估冲动性86。 迪克曼冲动力量表(DII)评估功能失调和功能性自我报告的冲动性,我们使用了功能失调冲动的子量表,这种趋势以较少的预见性行动,导致问题。 大学生样本中两个分量表的内部一致性系数分别为0.74和0.85。 在韩国版DII的自我报告领域内确认了区分功能性和功能失调性冲动的能力87.

MRI采集

使用3 Tesla Siemens MAGNETOM Verio扫描仪(Siemens,Erlangen,Germany)采用8通道灵敏度编码(SENSE)头部线圈(SENSE因子= 2)获取MRI数据。 受试者的头部用附着的耳罩垫起来。 使用以下参数收集高分辨率T1加权磁化制备的快速梯度回波(MPRAGE)图像:TR = 2,300毫秒,TE = 2.22毫秒,176切片,切片厚度= 1毫米,翻转角= 9°,体素尺寸= 1×1×1 mm,图像矩阵= 256×256,FOV = 256 mm2,扫描持续时间= 5 min 21 sec。

图像分析

基于体素的形态测量法(VBM)

使用VBM8工具箱进行预处理和VBM分析(http://dbm.neuro.uni-jena.de/vbm.html在统计参数映射8(SPM8,Wellcome Department of Imaging Neuroscience,London,UK)中,在Matlab R2011b(Mathworks,Sherborn,MA,USA)中实施。 所有图像体积由研究者(JC)目视检查人工制品和头部运动。 首先,将每个受试者的T1图像的原点设置在前连合(AC)上并沿前 - 后连合线(AC-PC线)对齐。 将图像分割成组织类别,例如灰质(GM),白质(WM)和脑脊液(CSF),其在宾夕法尼亚神经病学研究所(MNI)空间中对组织概率图进行了仿射。 所有受试者的亲密登记的片段用于通过当前研究的指数谎言代数(DARTEL)模板创建定制的微分形解剖配准。 然后,每个受试者的T1图像的GM组织片段在空间上与该模板对齐,然后针对非线性成分进行调制,以通过应用对个体的大脑尺寸的校正来局部地保留实际GM值。 使用8 mm的全宽半最大内核对DARTEL翘曲,归一化,非线性调制的GM图像进行平滑处理。 在统计分析之前,使用样本的协方差检查所得到的平滑图像的均匀性以检测异常值。 IGC和IGD组中的两名受试者被排除在进一步分析之外。

纹状体的体积分割

使用FreeSurfer软件(版本5.1.0。)进行纹状体的自动分割和标记。 http://surfer.nmr.mgh.harvard.edu),其利用一种技术,其中通过估计来自手动标记的训练集的组织类别的概率分布,将神经解剖学标记分配给MRI图像中的每个体素。 其他地方已经详细描述了技术细节88。 从统计输出中获得纹状体区域,尾状核,壳核和NAcc的体积以及eTIV。 由于在处理过程中观察到的错误,NGC组中的一个主题被排除在FreeSurfer体积分析之外。

统计分析

使用IBM SPSS Statistics for Windows,版本20.0(IBM SPSS,Armonk,NY,使用单因素方差分析(ANOVA)和人口统计学和临床​​变量的双样本t检验进行人口统计学和临床​​变量的组比较。美国)。 双尾 P <0.05被认为具有统计学意义。

使用协方差(ANCOVA)分析GM密度的全脑体素比较,其中年龄和IQ作为SPM8中的讨厌协变量(PFDR校正 <0.05)。 然后,进行后续事后t检验,以检验未校正阈值的组间差异。 P <0.001,集群范围阈值为 PFWE校正 <0.05,用于非平稳平滑校正的多次比较89。 使用具有年龄和eTIV作为协变量的多变量ANCOVA进行纹状体的FreeSurfer体积分析。 Bonferroni校正用于多重比较(P <0.0083; 0.05 / 6)。

为了探索显示群体差异的结构测量与互联网游戏使用特征之间的关系,我们合并了两组互联网游戏用户(例如IGD和IGC组),并对标准化变量进行了Pearson相关分析。 此外,我们通过进行调解分析来评估结构测量(中介变量)是否影响了互联网游戏(因果变量)的生命使用与抑郁水平(结果变量)之间的关系。 这些相关和回归分析在SPSS中以5%显着性水平进行。

 

 

附加信息  

出版商的说明: Springer Nature在发布的地图和机构隶属关系的管辖权要求方面保持中立。

 

 

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下载参考资料

 

 

  

致谢

这项研究得到了由韩国科学,信息与通信技术与未来规划部(NRF-2014M3C7A1062893)资助的韩国国家研究基金会(NRF)的脑科学研究计划的支持。

 

 

  

作者信息

作者说明

  1. Ji-Won Chun和Dai-Jin Kim对这项工作做出了同样的贡献。

所属机构

1.韩国首尔天主教大学首尔圣玛丽医院精神病学系

  • Jihye Choi
  • ,赵贤
  • 金进英
  • 董金正
  • 春智元
  •  &金大进

2.韩国首尔天主教大学首尔圣玛丽医院放射科

  • Kook Jin Ahn

3。韩国天主教大学数字媒体系,韩国富川市

  • Hang-Bong Kang

4。韩国首尔SMG-SNU Boramae医疗中心精神病学系

  • Jung-Seok Choi

捐款

D.-JK和J.-WC负责研究概念和设计。 JC,J.-WC,J.-YK,HC和D.-JK为获取行为和成像数据做出了贡献。 HC和DJJ进行了临床评估。 JC进行了成像和统计数据分析。 JC写了手稿文本并准备了数字。 J.-WC协助对结果的解释,并为稿件的最终草案做出了贡献。 JC,J.-WC,KJA,HBK,J.-SC和D.-JK对重要知识内容的手稿进行了重要修订。 所有作者都对稿件做出了贡献并批准了最终稿件。

利益争夺

作者宣称他们没有竞争的利益。