• 基于视觉 Transformer（ViT）的可解释人工智能乳腺癌分类研究：突破与展望

  癌症，这个人类健康的 “头号杀手”，时刻威胁着人们的生命安全。其中，乳腺癌（BC）在女性群体中尤为肆虐，已然成为女性癌症死亡的首要原因。早期诊断乳腺癌对于提高患者生存率至关重要，而组织病理学图像分析是检测乳腺癌分级的关键手段。在显微镜下，病理学家凭借专业知识，仔细观察乳腺组织标本的细胞结构，试图找出那些隐藏的癌细胞。然而，这项工作不仅需要高度专业的技能，还耗费大量时间和精力。随着科技的发展，计算机辅助诊断（CAD）技术应运而生，深度学习（DL）算法更是为癌症检测带来了新的曙光。众多研究人员利用 DL 算法对大量组织病理学图像进行训练，期望提高乳腺癌诊断的准确性和速度。但这些基于 DL 的模型却

  来源：Biomedical Signal Processing and Control

  时间：2025-05-06

• 基于奇异值分解（SVD）去除深部脑刺激（DBS）伪影：实现局部场电位（LFP）高保真还原的关键突破

  在医学和神经科学领域，深部脑刺激（Deep Brain Stimulation，DBS）是一项神奇的技术，它就像给大脑安装了一个 “智能开关”。通过在大脑特定区域植入电极，向神经元发送电脉冲，来调节神经活动，帮助那些深受神经系统疾病折磨的患者。如今，DBS 已经成为治疗帕金森病、特发性震颤等运动障碍疾病的重要手段，甚至在癫痫、慢性疼痛、强迫症和抑郁症等疾病的治疗上也展现出了巨大潜力。然而，这项技术在给患者带来希望的同时，也带来了一个棘手的问题。当 DBS 设备工作时，它发出的电脉冲会在记录局部场电位（Local Field Potential，LFP）时产生强烈的伪影。LFP 就像是大脑神经元

  来源：Biomedical Signal Processing and Control

  时间：2025-05-06

• 基于双向交叉注意力的Transformer模型在多模态年龄相关性黄斑变性分类中的应用

  研究背景年龄相关性黄斑变性（AMD）是全球50岁以上人群不可逆盲的首要病因，其晚期分为干性AMD（萎缩型）和湿性AMD（新生血管型），其中湿性AMD又包含需差异化治疗的息肉样脉络膜血管病变（PCV）。临床诊断依赖眼底彩照（CFP）和光学相干断层扫描（OCT）的双模态影像，但现有基于卷积神经网络（CNN）的多模态方法因局部感受野限制，难以捕捉跨模态长程依赖。此外，配对多模态数据稀缺也制约模型性能。研究机构与方法湖南大学等机构的研究团队在《Biomedical Signal Processing and Control》发表研究，提出集成CNN与Transformer的双向交叉注意力模型。关键技术

  来源：Biomedical Signal Processing and Control

  时间：2025-05-06

• 一文读懂：基于多模态 MRI 的胶质瘤一站式精准诊疗新突破

  胶质瘤，作为大脑中最常见的原发性恶性肿瘤，一直是医学界的一大挑战。患者对治疗的反应和预后差异巨大，早期准确诊断并及时治疗对他们来说至关重要。按照世界卫生组织（WHO）的肿瘤分类标准，胶质瘤依据组织学和临床标准被分为 1 - 4 级，同时分子诊断的概念也被引入，其中异柠檬酸脱氢酶（IDH）突变状态和 1p/19q 共缺失状态成为关键的分子生物标志物。然而，目前临床常用的获取这些信息的方法 —— 活检，不仅具有侵入性，耗时费力，还会给患者带来痛苦，部分胶质瘤位置特殊，患者甚至无法进行活检。磁共振成像（MRI）凭借其无创的优势，成为临床检测病变的重要手段。不同的 MRI 模态，如液体衰减反转恢复成像

  来源：Biomedical Signal Processing and Control

  时间：2025-05-06

• 基于自适应神经模糊分形网络（ANFFractalNet）的虹膜识别技术研究及其在生物安全领域的应用

  虹膜识别作为生物特征识别领域的核心技术，因其独特的纹理稳定性和高安全性，被广泛应用于边境管控、金融支付等领域。然而，现有技术面临非合作环境下图像质量差、噪声干扰（如睫毛遮挡、离轴旋转）等挑战，导致识别准确率下降。传统卷积神经网络（CNN）虽能自动提取特征，但对复杂虹膜纹理的适应性不足。针对这一瓶颈，研究人员开发了ANFFractalNet模型，通过融合自适应神经模糊推理系统（ANFIS）与分形网络（FractalNet），结合多阶段预处理与特征优化，显著提升识别性能。该成果发表于《Biomedical Signal Processing and Control》，为生物安全领域提供了更可靠的解

  来源：Biomedical Signal Processing and Control

  时间：2025-05-06

• 融合先进注意力卷积网络，解锁语音情感识别新高度

  在当今数字化时代，人机交互变得越来越普遍，让机器能够理解人类的情感成为了科技发展的一个重要目标。想象一下，当你与智能音箱对话时，它不仅能听懂你的指令，还能感知你是开心、难过还是生气，并给予相应的回应，这该有多酷！语音情感识别（SER）就是实现这一目标的关键技术，它能让机器理解人类通过语音传达的情感状态 。然而，目前的 SER 技术面临着诸多挑战。传统的基于手工特征和统计模型的方法，就像是戴着有色眼镜看世界，很难全面、准确地捕捉到语音中复杂而微妙的情感变化。而且，不同语言、文化和个体表达情感的方式差异很大，现有的 SER 系统在面对这些多样性时，往往显得力不从心，在不同数据集上的表现参差不齐，在

  来源：Biomedical Signal Processing and Control

  时间：2025-05-06

• 融合生物信号与人工特征的可解释深度神经网络：压力检测新突破

  在快节奏的现代生活中，压力如影随形，长期处于压力状态会给人们的健康带来诸多隐患，比如心血管疾病、精神焦虑等。准确检测压力，进而提前干预，成为了医学和健康领域的重要课题。以往研究中，使用生物信号（如心率、皮肤电反应等）检测压力的方法主要分为两类。一类是传统机器学习方法，依靠人工提取的特征（像均值、标准差等），但这类方法在处理复杂信号时表现欠佳；另一类是基于原始信号的深度学习方法，虽然性能较好，可在可解释性方面存在缺陷，就像一个 “黑匣子”，让人难以理解模型是如何做出决策的 。而且，许多适用于图像领域的可解释人工智能（XAI）技术，在生物信号领域却 “水土不服”。在这样的背景下，为了找到更高效且可

  来源：Biomedical Signal Processing and Control

  时间：2025-05-06

• 基于 CT 图像权重初始化与物理信息神经网络的生物力学建模新突破

  在生物医学领域，生物力学分析如同一位 “侦探”，致力于揭开生物体机械结构、功能和运动背后的秘密。以青少年特发性脊柱侧凸（Adolescent Idiopathic Scoliosis，AIS）为例，这是一种复杂的三维脊柱畸形疾病。通过对脊柱进行 CT 扫描，借助生物力学分析构建应力分布地图，就能够精准定位高应力区域，从而深入了解脊柱在正常和患病状态下的行为模式。然而，当前的生物力学分析方法却遭遇了重重困境。传统的有限元法（Finite Element Method，FEM）虽稳定性强，但需要大量人工干预，且耗时极长，就像一个缓慢而繁琐的工匠，效率低下。深度学习方法近年来虽崭露头角，但它也有自己

  来源：Biomedical Signal Processing and Control

  时间：2025-05-06

• 基于CAdam优化的强化学习深度卷积神经网络模型在阿尔茨海默病早期预测中的突破性应用

  阿尔茨海默病（AD）作为全球老龄化社会面临的重大神经退行性疾病，其早期诊断对延缓病情至关重要。然而，传统诊断依赖专业医师对磁共振成像（MRI）中脑组织萎缩的手动分析，耗时且易受主观影响。尽管机器学习（ML）和深度学习（DL）技术如支持向量机（SVM）和卷积神经网络（CNN）已应用于AD检测，但存在特征提取效率低、类不平衡（如OASIS和ADNI数据集）及模型训练复杂度高等瓶颈。尤其现有方法难以平衡局部极小值与计算开销，导致预测精度受限。针对上述挑战，研究人员开发了基于CAdam优化的强化学习深度卷积神经网络（CAdam-RL-DCNN）模型。该模型通过非局部去噪预处理、改进郊狼优化算法分割脑组

  来源：Biomedical Signal Processing and Control

  时间：2025-05-06

• 优化烘箱干燥凤眼莲（Eichhornia crassipes）生物活性化合物与矿物质成分的精准解析：ANN 与 RSM 的创新应用

  在神秘的水生世界里，有一种植物正引发着科学家们的浓厚兴趣，它就是凤眼莲（Eichhornia crassipes）。凤眼莲，这个看似普通的水生植物，实则有着复杂的 “身份”。它是国际自然保护联盟（IUCN）认定的百大入侵物种之一，在水域中肆意生长，严重威胁着水生生态系统的平衡。它会大量消耗水中氧气，加剧水体富营养化，让原本清澈的水质变得浑浊不堪，众多水生生物的生存空间被无情挤压。但就是这样一个 “生态破坏者”，却隐藏着不为人知的一面。凤眼莲含有多种生物活性化合物以及钾、钙、镁等 essential minerals，这些物质对人体健康有着至关重要的作用，比如参与骨骼健康的维持、促进血液循环、帮

  来源：Applied Food Research

  时间：2025-05-06

• 高强度与低强度等长收缩后肱三头肌低频力抑制（PLFFD）恢复反应的对比研究及其在工效学中的应用

  在现代工作环境中，肌肉疲劳是导致职业性肌肉骨骼疾病（MSD）的重要风险因素。尽管已有研究证实持续肌肉收缩会直接造成肌肉组织损伤，并通过代偿性运动学改变引发间接损伤，但工作场所仍缺乏有效的疲劳评估工具。更关键的是，当前对疲劳恢复机制的理解存在明显空白——特别是不同强度收缩导致的疲劳是否会影响恢复过程。这一认知缺口严重制约了肌肉疲劳模型在工效学中的应用，使得工作设计难以精准平衡负荷与恢复周期。针对这一科学问题，国外研究团队在《Applied Ergonomics》发表了一项创新性研究。该研究通过对比高强度（70% MVF）和低强度（20% MVF）等长肘伸收缩至力竭的实验设计，首次系统评估了不同收

  来源：Applied Ergonomics

  时间：2025-05-06

• 基于质子调制机制集成纳米酶的双模式生物传感器用于乙酰胆碱酯酶分析：开辟疾病诊断与药物研发新路径

  在生命的长河中，神经系统犹如精密的指挥中心，而乙酰胆碱酯酶（Acetylcholinesterase，AChE）则是其中一位至关重要的 “传令官”。AChE 在生物神经传导中扮演着不可或缺的角色，它能够快速分解中枢胆碱能系统中的神经递质，确保神经信号分子正常传递。然而，当 AChE 出现异常表达时，就如同指挥中心的通讯出现故障，与帕金森病、阿尔茨海默病等神经退行性疾病紧密相连。因此，精准检测 AChE 的含量，就像是获取了一把打开神经系统疾病早期诊断大门的钥匙，同时也为相关药物研发照亮了前行的道路。尽管纳米酶传感技术近年来取得了显著进展，但如何巧妙设计方法实现纳米酶活性的原位调控，依然是仿生领

  来源：Analytica Chimica Acta

  时间：2025-05-06

• DECTNet：融合 CNN 与 Transformer，开启单图像去雨新征程

  在当今数字化时代，图像广泛应用于各个领域，从安防监控到摄影创作，从自动驾驶到医疗影像分析。然而，恶劣天气条件下拍摄的图像往往受到干扰，其中雨天拍摄的图像会出现雨痕，严重影响图像质量和后续的分析处理。传统的卷积神经网络（CNN）在处理图像时，虽然善于提取局部信息，但在捕捉全局上下文方面存在不足；而 Transformer 虽能有效获取全局信息，却难以保留图像的空间和结构细节。为了解决这些问题，提升图像去雨的效果，研究人员开展了相关研究。研究人员提出了细节增强 CNN - Transformer 网络（DECTNet）。该研究成果发表在《Cognitive Robotics》上，具有重要的意义。它

  来源：Cognitive Robotics

  时间：2025-05-06

• 语义融合嵌入实现零样本智能故障诊断：突破传统局限，开启工业设备智能运维新篇

  在工业生产中，设备的稳定运行至关重要。然而，现有的故障诊断方法却面临着诸多挑战。以往大多数故障诊断研究都依赖于在实验室收集的人工数据，这些数据采集时的运行条件可控且稳定。但实际工业场景中的故障复杂多样，实验室数据根本无法涵盖所有可能的故障模式，这就导致传统的故障诊断方法在实际应用中效果不佳。比如，在不同的工业设备上，即使是同一种类型的故障，其表现出来的特征也可能大相径庭。而且，实际工况中的干扰因素众多，使得故障诊断更加困难。因此，寻找一种能够适应复杂实际工况的故障诊断方法迫在眉睫。为了解决这些问题，研究人员开展了基于零样本学习（ZSL）的故障诊断研究。他们提出了一种新颖的深度故障语义融合嵌入模

  来源：Cognitive Robotics

  时间：2025-05-06

• 量子图混合机器学习框架：优化无人机辅助 6G 网络 3D 定位与资源分配的关键突破

  随着科技的飞速发展，6G 网络成为了人们关注的焦点。在 6G 网络的构建中，无人机（Unmanned Aerial Vehicles，UAV）辅助通信被寄予厚望，它有望在诸如灾难救援、智慧城市建设等场景中实现高速、可靠的连接。然而，现实却给这一美好愿景泼了冷水。传统的资源分配方法，像基于博弈论和启发式算法的方案，在面对 UAV 网络动态变化的特性时，显得力不从心。想象一下，在一场突发的自然灾害后，大量救援需求涌现，UAV 需要迅速调整位置和资源分配来保障通信畅通，但传统方法却无法及时适应这种变化，导致通信效率低下，救援工作受阻。这就迫切需要一种新的解决方案，来突破这些困境。在这样的背景下，来自

  来源：Cognitive Robotics

  时间：2025-05-06

• Attention-assisted dual-branch interactive face super-resolution network：开启面部超分辨率重建新篇章

  在如今这个对图像质量要求日益严苛的时代，面部超分辨率（Face Super-Resolution，FSR）技术备受瞩目。它旨在从低分辨率面部图像中恢复出高分辨率且富含更多面部细节的图像，在安防监控、人脸识别、影视制作等诸多领域都有着广阔的应用前景。然而，传统的面部超分辨率方法却面临着重重挑战。多数基于卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，CNNs）的方法虽在特征表示上有一定优势，但往往难以捕捉高频率细节，并且由于卷积操作主要聚焦于小区域像素关系，容易忽略面部整体的几何特征结构，导致在重建面部整体结构时效果不佳。一些采用多任务训练策略的方法，虽能利用面部超分辨

  来源：Cognitive Robotics

  时间：2025-05-06

• 基于卷积和长短期记忆神经网络的机器人地形分类：突破复杂地形限制，助力机器人自主导航

  在科技飞速发展的今天，机器人正逐步走进人们的生活，广泛应用于各个领域。然而，复杂的地形成为了机器人前进路上的 “绊脚石”。由于技术的限制，机器人在面对不同地形时，无法像人类一样灵活感知和适应，其移动性大打折扣，这严重阻碍了机器人在现实世界中的进一步应用。想象一下，在救援场景中，机器人若不能准确识别复杂的废墟地形，就可能陷入困境，无法高效完成救援任务；在家庭服务场景中，面对不同材质的地面，机器人也难以稳定行走和执行任务。因此，如何让机器人精准地识别不同地形，提升其在复杂环境中的移动能力，成为了科研人员亟待攻克的难题。在这样的背景下，来自未知研究机构的研究人员开展了一项旨在提升机器人地形分类能力的

  来源：Cognitive Robotics

  时间：2025-05-06

• Rehab-Bot：基于导纳控制的下肢康复机器人系统设计与虚拟阻力训练验证

  论文解读下肢运动功能障碍是中风、脊髓损伤等神经系统疾病及膝关节置换术后的常见后遗症，传统康复治疗面临两大困境：一是临床康复周期有限，患者出院后难以维持高强度训练；二是现有康复设备体积庞大且功能单一，无法满足从卧床期到肌力恢复期的全程需求。更严峻的是，全球约30%中风患者因交通不便或经济原因无法持续获得专业康复服务。这种"康复断层"现象直接导致患者肌力恢复不足，严重影响生活质量。针对这一难题，来自Institut Teknologi Bandung的研究团队创新性地将临床常用的连续被动运动(CPM)设备与虚拟现实技术结合，开发出可居家使用的Rehab-Bot系统。该研究突破性地采用导纳控制(ad

  来源：Cognitive Robotics

  时间：2025-05-06

• 基于深度学习特征与注意力机制的网络服务器移动端应用实现多品种板栗（Castanea sativa）精准分类：开启农业智能化分类新征程

  板栗（Castanea sativa）是富含纤维、维生素 C 和 B 族，以及钾、镁、铁等矿物质的营养食品，除食用外，还用于医药、化妆品和能源等领域，在全球需求旺盛。准确分类对确定板栗市场价格至关重要，但传统靠外观分类的方法既繁琐又易出错，因此急需计算机辅助系统。研究人员搭建相机系统，采集了 “Alandız”“Aydın”“Simav” 和 “Zonguldak” 这几个品种的板栗图像，构建了新的数据集。同时，开发了基于深度学习的移动端应用，用于板栗品种分类。研究人员测试了 16 种先进的卷积神经网络（CNN）模型，选取其中表现最佳的 3 种作为特征提取器，并用决策树（DT）、朴素贝叶斯（N

  来源：Applied Fruit Science

  时间：2025-05-06

• 柬埔寨资源有限医院儿童急性淋巴细胞白血病（ALL）治疗新突破：开启生命新希望

  在白血病的 “战场” 上，急性淋巴细胞白血病（Acute Lymphoblastic Leukemia，ALL）是儿童群体中极为凶险的 “敌人”。在发达国家，ALL 的治疗成果斐然，儿童 5 年无复发生存率（Relapse-Free Survival，RFS）可达 85 - 95%，犹如给孩子们撑起了一把坚固的 “生命保护伞”。然而，在资源有限的地区，情况却截然不同，这里的孩子们仿佛陷入了黑暗的深渊，治疗效果差，生存希望渺茫。柬埔寨的暹粒吴哥儿童医院，在 2018 年之前，面对 ALL 患儿，能提供的仅仅是姑息治疗，这就像在狂风暴雨中给孩子披上一件单薄的雨衣，根本无法抵御疾病的肆虐，ALL 几

  来源：Blood Global Hematology

  时间：2025-05-06

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