• 神经技术认知差异的社会调查：德国公众对脑机接口等新兴技术的了解程度与影响因素分析

  神经技术正以前所未有的速度改变着医疗和人类增强领域——从诊断癫痫的脑电图(EEG)到帮助瘫痪患者行走的脊髓刺激，再到引发伦理争议的脑机接口(BCI)。然而，这些技术究竟被公众了解多少？认知差异是否会形成新的"技术鸿沟"？德国比勒菲尔德大学Sebastian Sattler团队在《Scientific Reports》发表的研究，首次通过大规模社会调查揭开了这一谜题。研究背景凸显三重矛盾：一方面，神经技术应用场景急剧扩展，涵盖帕金森病治疗、认知增强等多元领域；另一方面，媒体片面报道助长了"技术乌托邦"或"反乌托邦"的极端认知；更重要的是，既往研究多聚焦单一技术(如BCI)，缺乏跨技术比较。这种认

  来源：Scientific Reports

  时间：2025-05-28

• 白质高信号区微结构与微血管特征及其与小血管病标志物的关联：基于IVIM和ASL的多模态MRI研究

  脑小血管病(SVD)如同潜伏的"脑内暗流"，悄无声息地侵蚀着全球25%卒中患者和45%痴呆患者的脑健康。其典型影像标志——白质高信号(WMH)虽在常规MRI上清晰可见，但背后隐藏的微血管病变机制始终成谜。更棘手的是，当WMH在影像学显现时，神经损伤往往已不可逆。现有技术如动态对比增强MRI(DCE-MRI)需注射造影剂且分辨率有限，难以捕捉早期微血管变化。这促使科学家们寻找更安全、更精准的检测手段，以揭开SVD"冰山之下"的病理真相。美国辛辛那提大学医学院的研究团队在《Scientific Reports》发表了一项开创性研究。他们巧妙组合两种无创MRI技术：IVIM通过多b值扩散加权成像解析

  来源：Scientific Reports

  时间：2025-05-28

• 场景一致性增强真实物体状态表征的神经机制研究

  人类视觉系统存在先天局限，却能在复杂环境中精准识别物体状态——从半开笔记本电脑的倾角到水杯的液面高度。这种能力背后，场景上下文究竟如何塑造我们对物体细节的感知？传统研究多聚焦场景一致性对物体分类的促进作用，但对更精细的物体状态（object states）表征机制知之甚少。法兰克福大学Yuri A. Markov与慕尼黑大学Melissa Lê-Hoa Vō团队在《Scientific Reports》发表的研究，首次通过连续状态报告范式揭示：场景一致性会像"光学透镜"般锐化物体表征，而不一致场景则像"视觉噪声"干扰感知精度。研究采用三项递进实验，关键技术包括：1）JURICS刺激集（含87个

  来源：Scientific Reports

  时间：2025-05-28

• 三维培养系统定向诱导下丘脑神经干细胞分化为GnRH样神经元的优化方法及其在神经内分泌研究中的应用

  下丘脑作为神经内分泌调控的中枢，通过HPA轴（下丘脑-垂体-肾上腺轴）和HPG轴（下丘脑-垂体-性腺轴）等途径调控代谢、生殖和应激反应。然而，下丘脑神经元随年龄增长出现的功能衰退，导致神经内分泌紊乱，传统激素替代疗法存在局限性。更棘手的是，下丘脑复杂的解剖结构和异质性细胞组成，使得在体研究困难重重。尽管神经干细胞(NSCs)移植为神经再生带来希望，但下丘脑特异性神经干细胞(htNSCs)的体外培养和定向分化体系仍不完善，尤其是从新生个体获取htNSCs并诱导其分化为功能性神经元的方案亟待建立。针对这些挑战，深圳大学附属第二医院康复医学科联合多家机构的研究团队在《Scientific Repor

  来源：Scientific Reports

  时间：2025-05-28

• 基于隐马尔可夫模型的晚年抑郁症脑动态重构与分子机制解析

  晚年抑郁症（Late-life depression, LLD）作为老年群体情感障碍的主要类型，以持续性情绪困扰和认知功能下降为特征，但其背后的脑动态机制和分子基础长期缺乏系统阐释。现有研究多聚焦静态功能连接（FC），而忽视大脑活动的时空动态特性；传统滑动窗口分析方法又受限于预设时间尺度，难以捕捉瞬时状态切换。更关键的是，LLD患者对治疗反应差的现象提示其可能存在独特的神经可塑性异常，但这一假说缺乏多模态证据支持。为解决这些问题，湖南大学等机构的研究团队创新性地将隐马尔可夫模型（Hidden Markov Model, HMM）应用于LLD研究，通过分析来自REST-meta-MDD联盟6个中

  来源：npj Mental Health Research

  时间：2025-05-28

• 创伤知情视角下神经性厌食症合并创伤后应激障碍强制治疗中的体验研究：一项自我民族志分析

  在精神科住院治疗中，同时患有神经性厌食症（AN）和创伤后应激障碍（PTSD）的患者往往面临着特殊挑战，尤其是当治疗中采用强制手段时。传统的诊断模型常将 AN 视为一种病理现象，却忽视了其与创伤经历的深层关联。事实上，AN 与 PTSD 的共病情况十分常见，但在强制治疗场景下，从患者亲身经历和创伤知情角度探讨两者的相互作用却鲜少被关注。这种对患者创伤史的忽视，可能导致治疗手段不仅无法有效缓解症状，反而加剧心理伤害，影响治疗效果。因此，深入理解这类患者在强制治疗中的真实体验，探索更具人文关怀和创伤敏感性的治疗模式，成为精神卫生领域亟待解决的重要课题。瑞典斯德哥尔摩大学的研究人员 Jennie Mo

  来源：Journal of Eating Disorders

  时间：2025-05-28

• 基于YOLOv8的多尺度注意力融合辣椒花检测方法改进及其在智能农业中的应用

  在现代化温室种植中，辣椒的人工授粉是保障果实品质的关键环节，但传统方法存在效率低下、操作难度大等问题。随着智能农业技术的发展，基于视觉识别的自动化授粉设备成为研究热点，其中花朵精准检测是核心技术瓶颈。现有方法面临三大挑战：微小目标（辣椒花仅占高分辨率图像极少像素）、复杂背景干扰（枝叶遮挡率超60%），以及环境光照变化导致的特征弱化。尽管YOLO系列算法在农业检测中表现优异，但其原生版本对直径<20像素的花朵检测召回率不足65%。潍坊科技学院的研究团队在《Plant Methods》发表的研究中，创新性地将视觉特征与生长环境信息融合，构建了改进型YOLOv8框架。通过引入梯度-幅值瓶颈注意

  来源：Plant Methods

  时间：2025-05-28

• 跨物种胰岛素瘤细胞系单细胞转录组保守性及冻存对胰腺 β 细胞转录组影响的研究

  胰岛素瘤作为犬和人类最常见的胰腺神经内分泌肿瘤，尽管临床需求迫切，但其驱动因素和关键生存基因的认知却极为有限。犬恶性胰岛素瘤超过 95% 会发生转移，人类患者 5 年生存率仅 24%-67%，现有多模式治疗效果欠佳，亟需精准新疗法。在此背景下，单细胞 RNA 测序（scRNA-seq）技术成为破解肿瘤异质性、挖掘新型靶点的关键手段。然而，新鲜样本处理的物流挑战以及冻存对转录组的潜在影响，制约了临床样本的广泛应用。英国皇家兽医学院（Royal Veterinary College）的研究团队聚焦这一科学难题，开展了多物种胰岛素瘤细胞系的单细胞转录组分析，相关成果发表于《Veterinary On

  来源：Veterinary Oncology

  时间：2025-05-28

• 综述：单细胞分辨率荧光显微镜揭示脑功能机制：从神经解码到编码

  神经解码与编码是理解行为、认知和情感的关键途径，为神经机制与成像记录架起桥梁，尤其是在单细胞分辨率层面。双光子荧光成像技术凭借深组织穿透、高空间分辨率和低光毒性等优势，成为探索活体动物脑功能的重要工具。其中，双光子钙成像（2PCI）利用钙敏感荧光指示剂（如基因编码钙指示剂 GCaMP 系列、化学钙敏感荧光指示剂 Fluo-4 和 Fura-2 等）记录神经活动时细胞内钙离子浓度变化，是双光子荧光成像技术的重要应用之一。神经解码旨在建立复杂生物行为在神经活动中如何表征的可解释理论，可将行为、感觉识别过程、脑内状态或认知意图转化为可解释的神经信号表示，其应用广泛，涵盖理解感觉系统如何编码外部刺激、

  来源：Journal of NeuroEngineering and Rehabilitation

  时间：2025-05-28

• Parkia Speciosa 叶和种子提取物中的抗氧化化合物抗铁死亡作用研究

  氧化应激如同体内的 “隐形杀手”，不断侵蚀着细胞健康，其引发的铁死亡（ferroptosis）与抑郁症、神经退行性疾病等多种病症紧密相连。然而，目前针对氧化应激相关疾病的天然疗法仍存在诸多空白，寻找高效安全的抗氧化成分成为科学界的紧迫任务。在此背景下，来自 Bogor Agricultural University 和 Bandung Institute of Technology 的研究团队聚焦于东南亚传统食用植物 Parkia speciosa，深入挖掘其叶与种子提取物在抗氧化及抗铁死亡领域的潜力，相关成果发表于《Food Chemistry Advances》。研究人员采用乙醇提取法获取

  来源：Food Chemistry Advances

  时间：2025-05-28

• 体重指数通过放射组学和蛋白质组学特征加速大脑老化及阿尔茨海默样萎缩模式的性别差异研究

  随着全球肥胖率持续攀升，肥胖与神经退行性疾病的关系成为研究热点。尽管已知中年肥胖是阿尔茨海默病(AD)的重要可调控风险因素，但其对大脑老化的具体影响机制尚不明确。更令人困惑的是，流行病学数据显示肥胖与痴呆风险的关系存在性别差异，且晚年体重下降可能掩盖真实关联。这些矛盾提示需要从分子和影像层面深入探索肥胖影响大脑老化的生物学途径。由美国国立衰老研究所等机构组成的研究团队在《eBioMedicine》发表了一项突破性研究。该研究整合了15项队列共46,288名参与者的神经影像数据，采用机器学习方法构建脑老化指数(SPARE-BA)和AD样萎缩模式指数(SPARE-AD)，并结合2922种血浆蛋白质

  来源：eBioMedicine

  时间：2025-05-28

• 神经炎症诱导的血流动力学行波：胶质细胞相关血管运动对功能神经影像的启示

  大脑作为人体最精密的器官，其功能活动高度依赖稳定的血流供应。长期以来，科学家们通过功能磁共振成像(fMRI)等神经影像技术，观察脑血流变化来推测神经元活动。然而，这种"神经血管耦合"现象背后隐藏着更复杂的机制——除了神经元，胶质细胞和血管细胞如何参与调控？特别是在神经炎症等病理状态下，这种精密的调控网络会发生怎样的改变？这些问题一直困扰着神经科学领域。来自中国科学院和法国相关机构的研究团队在《eBioMedicine》发表的重要研究，为解开这些谜题提供了新线索。研究人员创新性地采用功能超声成像(fUSi)技术，结合单细胞转录组学和先进形态学分析，系统揭示了神经炎症状态下胶质细胞如何通过调控血管

  来源：eBioMedicine

  时间：2025-05-28

• 光学基因组图谱技术揭示自闭症谱系障碍队列中新型结构变异的突破性发现

  自闭症谱系障碍(ASD)是一种复杂的神经发育疾病，全球约1%儿童受其影响，表现为社交障碍和重复行为。尽管遗传因素贡献率达74-93%，但传统研究多聚焦单核苷酸多态性(SNPs)，对结构变异(SVs)的系统研究仍存在技术瓶颈。现有SV检测方法如微阵列杂交和短读长测序，难以捕捉大规模平衡性变异，而长读长测序又面临通量限制。这一领域亟需能够全面解析基因组结构变异的技术突破。香港中文大学联合新界东医院联网的研究团队在《Computational and Structural Biotechnology Journal》发表重要成果。研究采用光学基因组图谱(OGM)技术，通过荧光标记和单分子成像，对26

  来源：Computational and Structural Biotechnology Journal

  时间：2025-05-28

• 基于UFIR迭代平滑算法的ECG信号谱特征提取及分类研究

  心血管疾病是全球死亡的主要原因，而心电图(ECG)作为非侵入性诊断工具，其信号质量常受肌肉噪声、呼吸干扰等因素影响。传统滤波方法如切比雪夫滤波器存在相位失真，小波变换(WT)需复杂参数调整，深度学习则面临计算资源消耗大的问题。针对这些挑战，研究人员开发了基于无偏有限脉冲响应(UFIR)平滑算法的新型处理框架。研究团队采用UFIR平滑器对ECG信号进行降噪处理，通过状态空间模型和泰勒级数展开提取信号特征。实验使用包含心律失常、充血性心力衰竭和正常窦性心律的数据库，结合短时傅里叶变换(STFT)分析时频域特征，并运用方差分析(ANOVA)和Kruskal-Wallis检验筛选显著特征。最终通过优化

  来源：Biomedical Signal Processing and Control

  时间：2025-05-28

• 像素注意力与M形网络融合：糖尿病视网膜病变智能分级及卒中风险预测的突破性AI解决方案

  糖尿病已成为全球公共卫生危机，预计2045年患者将达7亿。作为糖尿病最严重的并发症之一，糖尿病视网膜病变(DR)导致视网膜微血管损伤，全球约4亿患者受累。其早期症状隐匿，传统诊断依赖专家主观判读，在医疗资源匮乏地区筛查率不足20%。更严峻的是，研究显示糖化血红蛋白(HbAA1c>9%)患者DR发生率高达88%，而视网膜微血管异常与脑小血管病存在显著关联，晚期DR患者卒中风险增加3倍。针对这一临床痛点，由King Salman Center for Disability Research资助的研究团队开发了像素注意力M形架构(PAM)。这一创新系统通过35,000张多中心眼底图像的训练验证

  来源：Biomedical Signal Processing and Control

  时间：2025-05-28

• PathoGraph：基于图结构的病理知识标准化表征方法助力AI驱动病理学发展

  病理学作为医学诊断的"金标准"，其核心知识隐藏在HE染色切片、免疫组化(IHC)图像和病理报告的复杂数据中。尽管人工智能(AI)技术已开始应用于计算病理学领域，但病理知识的隐式表达（如"非典型细胞"等专业描述）和跨模态碎片化分布（如图像特征与文本诊断逻辑割裂），严重阻碍了AI模型的深度应用。这种"数据富集但知识贫乏"的现状，使得现有技术难以系统捕捉疾病的多尺度特征（从蛋白质表达到组织架构）和病理医生的诊断思维过程。西安交通大学计算机科学与技术学院联合陕西省肿瘤医院等机构的研究团队，在《Scientific Data》发表了题为"PathoGraph: A Graph-Based Method

  来源：Scientific Data

  时间：2025-05-28

• 语义启动对卡尼萨错觉强度和方向的调节作用

  在感知世界的过程中，我们究竟是被动接收外界信息，还是凭借内在知识主动构建认知？视觉错觉作为一类特殊的感知现象，长期以来被视为认知不可穿透性的 “铁证”—— 即便明知刺激的物理属性，感知仍会被误导，例如经典的卡尼萨错觉中，观察者会 “看到” 实际不存在的轮廓。然而，这一传统观点正面临挑战：当高阶认知过程与低阶感知相互作用时，错觉是否依然不可动摇？来自以色列特拉维夫大学（Tel Aviv University）的研究团队围绕这一科学争议，展开了一系列实验，其成果发表于《Communications Psychology》，为理解认知与感知的动态关系开辟了新视角。该研究采用行为实验方法，设计了 5

  来源：Communications Psychology

  时间：2025-05-28

• 加州野火灾害驱动因素的机器学习可解释性研究及其风险模型整合

  近年来，加州野火已成为美国最严峻的自然灾害之一。随着气候变化和人类活动加剧，野火频率和强度呈现爆发式增长——该州历史上规模最大的20场野火中，70%发生在最近十年。2025年1月爆发的Eaton Fire和Palisades Fire更是直接跃居加州破坏力第二、第三的野火事件。这种灾害态势对基础设施和社区安全构成巨大威胁，但现有野火损伤预测模型普遍存在三大缺陷：依赖低质量异构数据、模型"黑箱"特性导致可解释性差、以及缺乏概率化输出能力。为突破这些技术瓶颈，研究人员开发了一套创新的可解释机器学习框架。该研究以加州林业消防局(CAL FIRE)2013-2025年13万条地理编码损伤记录为核心数据

  来源：International Journal of Disaster Risk Reduction

  时间：2025-05-28

• 自闭症幼儿家庭照护经验对后期出生患儿互动策略的影响研究

  在自闭症谱系障碍(ASD)早期干预领域，照护者与幼儿的互动质量直接影响社交沟通能力的发展。尽管已有研究关注高家族风险(EL)幼儿的发育特征，但照护者策略差异的系统性研究仍存在空白。尤其值得探讨的是：当家庭已有自闭症患儿时，这种独特经验会如何塑造照护者对后续出生幼儿的互动方式？这种差异是否体现在特定互动维度？回答这些问题对优化家庭中心干预策略具有重要意义。美国加州大学洛杉矶分校的研究团队对此展开深入研究，论文发表于《Infant Behavior and Development》。研究纳入115组12-36月龄显示ASD特征的幼儿-照护者组合，按家族史分为三组：有自闭症兄长的EL-Sibs组(n

  来源：Infant Behavior and Development

  时间：2025-05-28

• 基于多模态数据融合的热电厂碳排放精准估算模型研究

  全球气候治理正面临严峻挑战，热电厂作为最大的二氧化碳(CO2)排放源之一，其精准碳计量是减排工作的核心。然而现有方法存在明显局限：传统核算方法如排放因子法和质量平衡法受地域技术差异影响大，连续排放监测系统(CEMS)虽精度高但部署成本昂贵；新兴的碳卫星监测技术（如NASA的OCO-2/3）又易受云层干扰和数据噪声影响。更棘手的是，电力数据的高频特性与卫星数据的空间覆盖尚未有效协同，环境因素（如风速、温度）对CO2扩散的影响也常被忽略。针对这一科学难题，中国研究人员创新性地提出了CLAFF多模态融合模型。该研究通过整合三种异构数据源——碳卫星观测的XCO2柱浓度、热电厂的实时电力数据以及温度/风

  来源：Geoenergy Science and Engineering

  时间：2025-05-28

知名企业招聘：