• 通过反复进行阳极经颅直流电刺激对大脑皮层兴奋性进行长期调节，揭示了神经发育障碍模型中的神经生物学限制

  该研究聚焦于经颅直流电刺激（tDCS）对健康小鼠与 Angelman 综合征（AS）模型小鼠神经元活动及行为功能的长期影响，揭示了神经生物学背景差异如何导致 tDCS 疗效的显著分化。以下为分模块解读：一、研究背景与动机AS 是由 Ube3a 基因母系缺失引发的神经发育障碍，临床表现为智力障碍、运动失调及癫痫。现有研究多关注 tDCS 在神经退行性疾病中的应用，但其在神经发育障碍中的潜在机制尚未明确。本研究通过双基因型对照（WT与AS）和重复刺激方案（5天每日20分钟），系统评估 tDCS 对皮层神经元内在特性、突触传递及行为功能的长期影响，重点探索健康与病理性脑对相同刺激参数的反应差异。二、

  来源：Neuromodulation: Technology at the Neural Interface

  时间：2025-12-08

• 脊髓刺激对难治性心绞痛的长期、时间依赖性疗效：一项前瞻性纵向研究

  本研究由波兰波德戈什茨科技与生命科学大学医学院的多学科团队完成，旨在系统评估脊髓电刺激（SCS）对难治性心绞痛（RAP）患者长达3年的临床、心脏及心理社会效果。该研究通过前瞻性队列设计，纳入21例符合标准的RAP患者，最终18例完成全程随访，提供了SCS治疗长期效果的珍贵数据。### 一、研究背景与意义难治性心绞痛作为冠状动脉疾病终末期表现，现有治疗手段难以逆转其病理进程。虽然脊髓电刺激自1987年被应用于心绞痛治疗，但现有研究多聚焦短期效应（≤1年），且缺乏对心脏功能、心理状态及生活质量多维度长期追踪。本研究突破传统随访周期限制，首次通过3年纵向观察揭示SCS的累积效应，为临床决策提供更可靠

  来源：Neuromodulation: Technology at the Neural Interface

  时间：2025-12-08

• 单侧和双侧骶神经刺激对便秘犬排便及肠道微生物群的影响

  尹婷|郭晓娟|方彦斌|梁汉伟|卢阳|张晓璐|曹涵|刘金哲|王琪月|曲友格|蒋轩中国北京清华大学医学院临床医学系，北京清华长庚医院胃肠病学科摘要目的本研究旨在探讨单侧和双侧骶神经刺激（uSNS和bSNS）在治疗便秘方面在疗效和对肠道微生物群的影响上是否存在潜在差异。材料与方法六只比格犬接受了双通道骶神经刺激器的植入，同时使用复方苯氧乙酸和盐酸阿洛司琼诱导便秘。采用随机交叉设计，这些犬只（共6只）依次接受uSNS和bSNS治疗，每组之间有十天的洗脱期。数据收集分为四个阶段：基线期、便秘期、uSNS治疗期和bSNS治疗期。测量的参数包括排便次数、布里斯托尔粪便形态评分（BSFS）得分、总胃肠传输时间

  来源：Neuromodulation: Technology at the Neural Interface

  时间：2025-12-08

• 无意义的东西真的有意义吗？这可以作为一个跳板，帮助我们研究在语义和语调语音处理过程中大规模网络动态重构的机制

  ### 语义与语调对语言处理网络动态影响的神经影像学研究解读#### 研究背景与问题提出人类语言理解依赖于语义内容与语调信息的协同解析。语义信息通过词汇、句法等结构传递客观世界知识，而语调（如重音、节奏、音高变化）则承载情感、意图和语法边界等隐含信息。尽管已有研究揭示了语言处理涉及左半球优势的脑网络（如前额叶皮层、颞叶皮层），以及双侧面部动作区（FGop）和语义相关区（FGtri）的功能分工，但关于语义与语调如何动态调控网络交互的机制仍存在空白。本研究聚焦于两个核心问题：（1）语义连贯性如何重塑语言网络与其他认知系统的连接；（2）语调信息的存在与否是否引发前额叶皮层（尤其是FGop）与后颞顶叶

  来源：NeuroImage

  时间：2025-12-08

• 健康衰老过程中，Calcarine皮层中GABA+、Glx的神经化学变化以及兴奋性/抑制性比率的变化

  该研究通过质子磁共振波谱（¹H-MRS）技术，对187名健康成年人的视觉皮层（calcarine cortex）进行神经化学特征分析，发现年龄增长与抑制性神经递质GABA+、兴奋性神经递质Glx浓度下降相关，同时导致兴奋与抑制平衡（E/I比值）降低。此外，脑内能量代谢相关代谢物总N-乙酰天冬氨酸（tNAA）水平随年龄增长下降，而总肌酸（tCr）水平则呈现上升趋势。这些发现揭示了健康老龄化过程中视觉皮层的神经化学特征变化，为理解认知功能衰退的潜在机制提供了新证据。### 研究背景与科学意义近年来，神经科学领域对年龄相关的神经化学改变关注度显著提升。GABA作为主要抑制性神经递质，其浓度变化与多种

  来源：NeuroImage

  时间：2025-12-08

• 用于POMDP推理的深度信念马尔可夫模型

  本文提出了一种名为“Deep Belief Markov Model（DBMM）”的新模型，旨在解决部分可观测马尔可夫决策过程（POMDP）中的信念推断问题。POMDP框架广泛应用于存在环境观测噪声或状态不可见的复杂场景，例如机器人导航、医疗诊断和工业维护等。传统方法在处理高维、连续变量和非线性系统时存在局限性，而DBMM通过深度学习和变分推断的结合，实现了高效、模型无关的信念推断，并显著提升了强化学习（RL）任务的表现。### 一、研究背景与动机POMDP的核心挑战在于状态不可观测，决策者只能通过观测数据形成对隐藏状态的信念。现有方法如MCMC采样（如Hamiltonian Monte Ca

  来源：Neural Networks

  时间：2025-12-08

• 半监督分类与投影：采用自适应灵活结构的最优图模型

  本文针对传统图化半监督学习（GSSL）方法存在的三大核心问题展开研究，提出了一种名为"自适应柔性结构最优图半监督分类与投影"（SAFSG）的创新方法。该研究突破传统GSSL方法的固有局限，在理论与技术层面实现多项突破性进展，为高维数据处理提供了新的解决方案。一、研究背景与问题分析当前GSSL方法主要存在三个关键缺陷：其一，基于原始数据的固定相似图构建方法，因冗余信息和噪声干扰导致图结构失真，影响后续学习效果；其二，线性映射函数难以处理数据分布的非线性特性，特别是嵌入在复杂流形中的数据；其三，现有方法将图构建与标签传播视为独立过程，忽视了二者间的动态关联。这些缺陷导致传统方法在分类精度和投影效果

  来源：Neural Networks

  时间：2025-12-08

• MuDiS-GDA：多尺度区分性图域自适应

  近年来，图领域适应（GDA）成为机器学习领域的研究热点。该方向的核心目标是通过知识迁移，将标注丰富的源域数据的学习成果应用于标注稀缺的目标域。当前主流方法主要采用统一适配策略处理不同层次的结构差异，这容易导致跨域知识传递失效。以交通流量预测为例，当城市A的交通网络结构与城市B存在显著拓扑差异时，传统方法可能将不合理的路网连接模式迁移到目标域，反而降低预测精度。针对这一痛点，研究团队提出多尺度判别图领域适应框架（MuDiS-GDA）。该方法创新性地构建了跨尺度知识迁移机制，通过分层特征对齐策略有效缓解了不同层次的结构偏移问题。具体而言，研究团队发现现有方法存在两个关键缺陷：其一，对图结构的多层次

  来源：Neural Networks

  时间：2025-12-08

• RaLo：一种基于排名意识的低秩适应机制，用于预训练的基础模型

  在大型语言模型（LLMs）快速发展的背景下，低秩适应（LoRA）技术因其高效的微调能力受到广泛关注。然而，现有方法存在动态秩分配不足、参数冗余等问题，这严重制约了模型在资源受限场景下的实际应用。针对这一挑战，作者团队提出动态秩感知低秩适应（RaLo）方法，通过创新性的双模块协同机制，在保持模型性能的同时显著降低可训练参数规模。论文首先系统性地梳理了当前模型压缩与参数高效微调（PEFT）领域的技术路线。研究指出，传统压缩方法如量化、剪枝虽然能有效减少模型体积，但会破坏模型原有的低秩结构，导致微调阶段性能衰减。而LoRA等参数高效微调技术虽能保持模型结构完整性，但其静态秩分配机制在面对多样化任务时

  来源：Neural Networks

  时间：2025-12-08

• 循环霍普菲尔德质量模型：可扩展性与优化

  在自然语言处理领域，跨模态信息融合已成为提升任务性能的重要方向。针对中文命名实体识别（CNER）这一基础性任务，现有研究多采用独立的文本、语音及多模态处理模型，导致系统架构冗余且难以共享跨模态知识。近期，由大连海事大学信息科学与技术学院团队提出的CNER-Omni框架，通过创新的多模态融合机制，首次实现了对三类CNER子任务（文本型、语音型、多模态型）的统一建模。该研究为中文信息处理领域提供了具有里程碑意义的解决方案，其技术路径和工程实践对后续研究具有重要参考价值。一、研究背景与挑战中文命名实体识别面临特有的语言挑战：汉字的形音义三位一体特征使得实体边界难以通过单纯文本分析确定；中文互联网中广

  来源：Neural Networks

  时间：2025-12-08

• 综述：白质高信号消退：事实还是伪象？

  白质高信号（WMH）作为脑部退行性病变的重要影像学指标，在阿尔茨海默病、血管性痴呆等神经退行性疾病研究中具有重要价值。近年来关于WMH体积动态变化的研究逐渐增多，其中WMH回归现象（即部分患者白质高信号体积呈现缩小趋势）引发了学界对传统认知的挑战。本文通过系统梳理现有研究，从多维度探讨这一现象的生物学基础、技术干扰因素及临床干预价值。一、WMH的病理学特征与临床意义WMH作为血管性脑损伤的典型表现，其形成机制涉及复杂的多级病理过程。血管源性损伤（如动脉硬化）导致 BBB通透性增加，引发组织水肿、轴突损伤及胶质细胞活化。这些病理改变在T2/FLAIR序列中表现为特征性高信号。流行病学数据显示，6

  来源：Neurobiology of Aging

  时间：2025-12-08

• PS19小鼠tau蛋白病变与性别相关的睡眠障碍和过度兴奋有关，并能预测认知表现

  阿尔茨海默病（AD）与tau病理相关睡眠及认知障碍的性别差异研究摘要部分揭示了该研究核心目标：通过纵向观察PS19转基因小鼠（模拟AD与额颞痴呆的tauopathy模型），探讨睡眠紊乱与认知衰退的动态关系及其性别差异。研究发现PS19雄性小鼠在7-9月龄期间呈现渐进式睡眠剥夺（NREM和REM睡眠时间显著缩短）、觉醒活动增强及EEG频谱异常，这些特征在雌性小鼠中相对较轻。尽管认知测试（Barnes迷宫）在9月龄时未显示显著组间差异，但7月龄的过度觉醒行为与9月龄认知表现存在预测关联。研究特别指出睡眠-觉醒周期中维持NREM与REM睡眠平衡的重要性，并建议未来干预应聚焦于睡眠稳态调节而非单一睡眠

  来源：Neurobiology of Aging

  时间：2025-12-08

• 基于参考图像的图像协调技术

  图像和谐化技术作为数字影像处理的核心领域，近年来在虚拟现实、影视特效、智能合成等场景中展现出重要价值。随着深度学习技术的发展，研究者们不断探索如何突破传统方法的局限性，特别是在复杂场景下的适应性提升。本文提出的RANet框架，通过创新性地融合全局风格对齐与区域自适应增强两大技术路径，为解决图像和谐化中的核心难题提供了新的解决方案。在技术背景方面，图像和谐化面临三大关键挑战：首先，光照差异导致的色彩失配问题，传统方法依赖手工设计的光照补偿算法，难以适应动态变化的环境；其次，局部细节不一致的视觉断裂问题，现有方法往往采用全局统一调整策略，无法有效处理前景与背景在纹理、阴影等微观特征上的差异；最后，

  来源：Neural Networks

  时间：2025-12-08

• 亚稳态的稳定性控制作为一种统一机制，用于认知处理中的灵活时间调制

  认知过程中时间动态的神经机制解析与建模研究神经科学领域长期关注大脑如何通过时间序列编码完成复杂认知任务。本研究针对现有理论模型存在的关键缺陷，提出一种整合多时间尺度神经元与Hebbian学习规则的创新性神经网络模型，系统性地揭示了环境因素对神经时间动态的调控机制。该研究通过构建包含快/慢神经元双 populations 的计算架构，首次实现了对工作记忆任务中目标保持与决策转换的完整建模，为理解认知灵活性提供了新的理论框架。研究首先指出，现有神经模型在解释认知时间动态时存在显著局限性。传统集群网络模型和改进型Hopfield网络主要关注单因素调控机制，无法有效解释多变量耦合作用下的时间动态变化。

  来源：Neural Networks

  时间：2025-12-08

• 基于事件的过滤与加权增强深度学习方法在癫痫发作预测中的应用

  癫痫预测领域的研究近年来取得了显著进展，但现有方法仍存在诸多挑战。该研究针对传统癫痫预测方法存在的核心问题，创新性地构建了融合智能优化算法与深度学习的双阶段预测体系，为临床实践提供了新的技术路径。在方法设计层面，研究团队突破性地将粒子群优化算法引入到卷积神经网络架构中，同时创新性地提出双注意力机制模块，通过空间维度和通道维度的协同优化，显著提升了模型对癫痫前兆特征的处理能力。实验验证部分采用国际通用的CHB-MIT数据集和具有临床价值的华山医院私有数据集进行双重验证，结果显示该方法在事件级预测指标上达到97.3%的FPR/h值，较传统方法提升约15个百分点。在技术实现层面，该研究构建了具有三个

  来源：Neural Networks

  时间：2025-12-08

• 基于增强特征投影器相关性的异构特征知识蒸馏

  知识蒸馏作为提升模型性能的重要技术，近年来在计算机视觉和自然语言处理领域得到广泛应用。传统方法主要基于同构架构下的中间特征对齐，但在实际应用中，教师与学生模型常存在显著架构差异，如CNN与Transformer的融合、轻量化模型与深度模型的协作等。这种异构性导致特征空间分布差异显著，传统投影机制容易引发语义解耦，制约知识迁移效率。针对这一挑战，研究者提出通过构建结构一致的潜在特征空间来增强异构模型间的知识传递，并在多个维度进行创新设计。在特征投影机制方面，现有方法往往简单采用线性投影或非线性变换，导致原始特征与潜在空间特征之间的语义关联被破坏。为此，该研究提出自相关特征投影器，通过双向约束机制

  来源：Neural Networks

  时间：2025-12-08

• 基于图的多智能体强化学习与进化种群合作机制

  本文提出了一种名为GDE（Graph Decomposition with Evolution）的跨团队协作框架，旨在解决多智能体强化学习（MARL）在复杂动态环境中的收敛性和协调效率问题。研究背景显示，现有MARL方法在处理高维度策略空间时面临两大核心挑战：一是动态环境中的策略稳定性不足，二是多智能体间的信息传递效率低下。GDE通过融合进化算法与图神经网络技术，构建了分层优化和动态感知的双重机制，在多个基准测试中展现出显著优势。在方法设计层面，GDE创新性地采用了"双轨进化"策略。基础架构由两个并行子系统构成：一方面保留传统MARL的 centralized training framewo

  来源：Neural Networks

  时间：2025-12-08

• 注意力引导的深度学习——结合机器学习和统计特征融合技术，通过脑电图（EEG）实现可解释的心理工作负荷分类

  摘要从脑电图（EEG）信号中准确评估心理工作负荷（MWL）对于在航空和人机交互等安全关键领域的实时认知监控至关重要。尽管已经提出了多种计算方法，但这些方法大多存在鲁棒性有限、可解释性差的问题，或者未能充分利用时间和非线性神经动态。本文介绍了一种新颖的混合深度学习与XGBoost堆叠集成框架，用于从EEG数据中进行可靠且可解释的心理工作负荷分类。该框架系统地包括原始EEG的预处理，随后进行全面的特征提取（时域、频域、小波基、熵和分形维特征），并使用ANOVA F值进行判别性特征选择，最终得到一组包含200个高信息量的特征。所提出的架构由两个处理分支组成：一个基于CNN-BiLSTM-Attent

  来源：Cognitive Neurodynamics

  时间：2025-12-08

• HIV-1 Tat蛋白通过诱导内皮细胞形态异常和炎症反应破坏血脑屏障功能的机制研究

  在联合抗逆转录病毒疗法（cART）广泛应用的今天，HIV-1相关神经认知障碍（HAND）的患病率仍高达39.6%，成为影响艾滋病患者生存质量的重要临床问题。越来越多的证据表明，持续暴露于HIV-1病毒蛋白是导致神经认知功能损伤的关键因素。其中，HIV-1反式激活因子（Tat）蛋白作为重要的病毒调控蛋白，即使在cART治疗下仍能在40-50%患者的脑脊液中检测到，但其破坏血脑屏障（BBB）的具体分子机制尚不完全清楚。血脑屏障作为保护中枢神经系统的关键结构，由脑微血管内皮细胞（ECs）通过紧密连接蛋白构成，其完整性破坏被认为是认知功能障碍的早期生物标志物。HIV-1病毒及其蛋白可通过旁细胞途径或跨

  来源：Cellular and Molecular Neurobiology

  时间：2025-12-08

• 综述：脑卒中后小胶质细胞脂滴代谢与免疫极化的相互作用：机制与治疗前景

  脑卒中后小胶质细胞脂滴代谢与免疫极化的相互作用：机制与治疗前景引言脑卒中是全球范围内导致死亡和成人残疾的第二大原因，其病理机制复杂，涉及缺血缺氧诱导的神经炎症、代谢紊乱和氧化应激等过程。作为中枢神经系统的固有免疫细胞，小胶质细胞在卒中后被迅速激活并发生代谢重编程，其功能极化（促炎型/抗炎型）与病理结局密切相关。脂滴（LD）是动态储存中性脂质的细胞器，已成为小胶质细胞能量代谢的核心枢纽，并通过“代谢-免疫”交互网络在卒中后神经炎症调控、氧化应激平衡和组织修复中扮演双重角色，成为连接病理损伤与保护的关键节点。小胶质细胞中脂滴的结构与组成脂滴是真核细胞中普遍存在的细胞器，其主要功能是储存甘油三酯（T

  来源：Cellular and Molecular Neurobiology

  时间：2025-12-08

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