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网络游戏障碍（Internet Gaming Disorder, IGD），也就是所谓的网络游戏成瘾，在行为学上表现为长期沉迷网络游戏。在世界卫生组织（WHO）最近发布的第11版《国际疾病分类》（ICD-11）中，IGD被定义为一种游戏行为模式（“数字游戏”或“视频游戏”），成瘾者对游戏的控制受损，即游戏比其他兴趣和日常活动具有更高的优先级。此外，患有IGD的人往往会表现出前额叶皮层功能和认知控制的受损。之前很多研究采用EEG来探索IGD的神经生理标志物，但是大部分研究都是采用静息态EEG进行研究。比如，Choi等研究发现[1]，与健康被试相比，患有IGD者所有脑区的beta频段功率有所降低，而额叶区域gamma频段功率显著增高。但是IGC患者在任务状态下，特别是在玩游戏状态下的IGD患者的EEG特征目前研究的相对比较少。因此，来自韩国的研究团队近期在Frontiers in neuroscience杂志发表题目为《Diminished Frontal Theta Activity During Gaming in Young Adults With Internet Gaming Disorder》的研究论文，对IGD患者在玩他们所喜欢游戏的过程中采集EEG信号，分析了被试不同频段功率的变化及其与行为学数据的关系。本文在这里对该项研究进行解读，希望对大家有所帮助。
实验方案及数据分析
1.被试：募集59个年轻男性被试，这些被试完成Young’s Internet Addiction Test (YIAT)测试，YIAT得分高于50的被认为是IGD，并由一位精神病专家根据第五版DSM标准进行确认。而YIAT得分低于50的被认为是正常HC被试。最终，得到24个IGD被试，35个HC被试。所有受试者均完成几份自我报告问卷，以评估IGD合并症的精神症状。
2.实验设计和流程：实验设计和流程如图1所示，被试睁眼清醒状态下采集5min的静息态EEG（PRE）信号；每位被试玩3次30-40min的在线游戏（英雄联盟LOL，GAME1, GAME2, GAME3），每次游戏之间间隔5min的休息；3次游戏之后再次记录5min的静息态EEG信号。
图1
3.EEG数据的采集和预处理：采用64导联的电极进行EEG信号的采集，采样频率1024Hz，G1/FPz和G2/AFz分别作为地和参考电极，同时记录乳突的电信号，在采集的同时去除60Hz工频干扰信号。
EEG信号的预处理采用EEGLAB工具包，与处理步骤如下：1-30Hz带通滤波；重参考成平均参考；ICA去伪迹；基于Morlet小波变换的时频分析，然后获得theta (4–8 Hz), alpha (8–13 Hz), beta (13–30 Hz)三个频率段的power。
4.EEG分析：这里对计算得到的各个频段的power进行归一化，即用power的相对变化值表示，如下图2所示，计算任务状态下的power相对于baseline状态下的power的变化：
图2
此外，如图3所示，该研究把61个电极分成13个区域：prefrontal (FP1, FP2), left frontal (F7, F3, AF7, AF3, F5), frontal (Fz,F1, F2), right frontal (F4, F8, AF4, AF8, F6), left central (FC5, C3, CP5, FC3,C5, CP3), central (FC1, FC2, Cz, CP1, CP2, FCz, C1, C2, CPz), right central(FC6, C4, CP6, FC4, C6, CP4), left temporal (T7, FT7, TP7), right temporal (T8,FT8, TP8), left parietal (P7, P3, P5, PO5, PO3, PO7), parietal (Pz, P1, P2),right parietal (P4, P8, P6, PO4, PO6, PO8), 和occipital (POz, O1, Oz, O2).
图3
实验结果
1.临床数据和行为学数据分析：IGD组和HC组的临床数据和行为学数据如图4所示，从结果可以看出，IGD组的YIAT、K-scale和BIS评分显著高于HC组。这3个评分与网络游戏成瘾严重程度相关。
图4
2.EEG活动：图5所示为两组被试在各个频段power的脑地形图。对于所有频段，方差分析表明存在组间的显著差异，具体来说，在theta频段：left frontal, frontal, left central, central, right central,left temporal；在alpha频段：left frontal；在beta频段：left frontal, left temporal, left central。与HC组相比，IGD组的上述这些脑区的power显著降低（如图6所示）。
图5
图6
3.相关分析：为了研究left frontal region的EEG活动是否可以作为IGD的生物标志物，我们研究了YIAT评分与left frontal每个频段power之间的相关。我们发现，YIAT评分与left frontal区域的theta、alpha和beta频段相对power在以下几个阶段成负相关，具体来说：在theta频段, GAME1: r = −0.353, p = 0.006; GAME2: r = −0.328, p =0.011; GAME3: r = −0.305, p = 0.018; POST: r = −0.279, p = 0.032；在alpha频段,GAME1: r = −0.264, p = 0.043; GAME2: r = −0.259, p = 0.047；在beta频段,GAME1: r = −0.257, p = 0.049; GAME2: r = −0.263, p = 0.044. 如图7所示。
图7
总结与讨论
该项研究利用EEG技术研究了IGD患者在玩游戏期间的EEG变化特征。在游戏过程中，患有IGD的受试者的左侧额叶θ，α和β频带活动显著低于HC。此外，左侧额叶theta频段的power与IGD严重程度呈负相关。这些结果表明，左额叶theta活动可以用作IGD的神经生理学生物标志物，以检测IGD患者认知控制模式的减弱。
参考文献
[1]Choi, J. S., Park, S. M., Lee, J., Hwang, J. Y., Jung, H. Y., Choi, S. W.,et al. (2013). Resting-state beta and gamma activity in internet addiction.Int. J. Psychophysiol. 89, 328–333. doi: 10.1016/j.ijpsycho.2013.06.007
[2]Diminished Frontal Theta Activity During Gaming in Young Adults WithInternet Gaming Disorder.Front.Neurosci., 01 November 2019 | https://doi.org/10.3389/fnins.2019.01183
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