• 数据科学与神经技术驱动的脑科学发现加速：信号处理新方法与应用前沿

  随着神经成像技术的飞速发展，科研人员面临着海量、高维、多模态脑数据带来的分析挑战。传统分析方法难以有效捕捉大脑网络的动态复杂性，特别是在理解脑功能连接、疾病相关模式以及个体差异化特征方面存在明显局限。这种数据复杂性与方法学瓶颈严重制约了脑科学领域的突破性进展，促使研究者寻求更先进的计算模型和跨学科合作路径。在此背景下，IEEE信号处理杂志推出本期特辑，旨在展示如何通过数据科学与神经技术的深度融合，加速脑科学发现进程。为系统应对上述挑战，本辑收录的七项研究主要采用了以下几类关键技术方法：基于张量分解的多模态神经影像数据融合技术（如PARAFAC2、耦合矩阵/张量分解）；图信号处理（GSP）框架下

  来源：IEEE Signal Processing Magazine

  时间：2025-12-02

• 面向多模态神经影像数据解析的张量耦合分解方法：可解释模式发现与应用前景

  在神经科学研究快速发展的今天，多模态功能神经影像技术的进步为揭示大脑奥秘提供了前所未有的机遇。功能磁共振成像（fMRI）、脑电图（EEG）和脑磁图（MEG）等技术的融合，产生了海量且复杂的高维数据集，这些数据天然具有多路（multivay）结构特征。然而，传统分析方法在处理此类具有张量（tensor）结构的数据时面临严峻挑战——如何从复杂的多维信号中提取具有生物学意义的可解释模式，成为制约脑科学研究深入发展的关键瓶颈。当前神经影像数据分析领域存在几个突出问题：首先，多数研究方法局限于单一模态数据的分析，难以充分利用多模态数据提供的互补信息；其次，现有算法往往缺乏对数据内在结构的有效建模，导致提

  来源：IEEE Signal Processing Magazine

  时间：2025-12-02

• 基于虚拟现实GO/NOGO任务结合脑电的多模式干扰对注意力调控机制的评估研究

  在认知神经科学领域，GO/NOGO任务长期以来被视为评估个体注意力和反应抑制能力的经典范式。受试者需要在频繁出现的"GO"刺激时快速反应，而对罕见的"NOGO"刺激则需抑制本能反应。这种任务能有效捕捉到注意力缺陷多动障碍(ADHD)等疾病患者的认知功能障碍特征。然而传统实验室环境下的GO/NOGO任务存在明显局限——它通常在高度控制的条件下进行，无法模拟日常生活中无处不在的意外干扰因素。这种"纯净"的测试环境虽然保证了实验的内部效度，却削弱了其生态效度，难以反映真实世界中注意力系统面临的挑战。虚拟现实(VR)技术的兴起为这一困境提供了突破性解决方案。通过构建沉浸式虚拟环境，研究人员能够在确保安

  来源：IEEE Journal of Selected Areas in Sensors

  时间：2025-12-02

• 利用机器学习对HPR1000核反应堆一次回路热腿中热电阻管套的测量过程进行建模

  摘要：目前，核电站一次回路热腿温度的评估依赖于保守的不确定性量化方法，这种做法由于对过程测量不确定性的重视不足，阻碍了运营优化。为了解决这一问题，我们使用卷积神经网络（CNN）建模方法开发了一个用于HPR1000热电阻管座温度测量的模型，并采用了包含物理信息的损失函数和动态时间因子（DTF-CNN-PINN）。通过对福清5号机组运行数据的验证，结果表明：1) 在动态热水力条件下具有高保真度的时间一致性；2) 温度场重建的均方误差为0.0076；3) 与计算流体动力学（CFD）基准相比，准确度提高了

  来源：IEEE Transactions on Nuclear Science

  时间：2025-12-02

• 日韩合作NTP Lite项目：射频辐射暴露毒理研究的新进展与挑战

  随着无线通信技术的飞速发展，射频(Radio Frequency, RF)辐射对人体健康的潜在影响已成为全球关注的焦点。2018年，美国国家毒理学计划(National Toxicology Program, NTP)发布了一项里程碑式的研究结果，显示终生暴露于低水平RF辐射的实验大鼠出现了两种癌症：脑部神经胶质瘤(gliomas)和心脏神经鞘瘤(schwannomas)。这一发现很快得到了意大利Ramazzini研究所的独立验证，将RF辐射的致癌性问题推向了科学争论的风口浪尖。然而，科学争议远未平息。现有的国际非电离辐射防护委员会(International Commission on No

  来源：IEEE Microwave Magazine

  时间：2025-12-02

• 接受慢性阿司匹林治疗的患者在择期脑部手术期间的围手术期管理：一项德尔菲研究

  摘要 通俗语言总结 背景： 对于接受择期脑部手术的患者来说，围手术期管理慢性阿司匹林治疗具有挑战性，因为存在出血和血栓栓塞事件的风险。虽然停用阿司匹林可以降低出血风险，但可能会增加血栓并发症的风险，尤其是在心血管并发症高风险的患者中。这项德尔菲（Delphi）研究旨在制定基于共识的指南，以应对这些临床挑战。 方法： 研究人员对一个由42位经验丰富的麻醉师和神经外科医生组成的国际专家小组进行了两轮德尔菲调查。参与者评估了围手

  来源：Journal of Neurosurgical Anesthesiology

  时间：2025-12-02

• 通过分析原始脑电图数据在老年脊柱手术患者术中实施爆发抑制以预防术后谵妄：一项回顾性队列研究

  摘要 通俗语言总结 背景： 术后谵妄是老年人的常见并发症，与不良预后、发病率、死亡率以及更高的医疗费用相关。年龄较大是谵妄的强烈预测因素。脑电图（EEG）中的术中爆发抑制也与术后谵妄和神经认知功能下降有关。 方法： 在这项对“围手术期麻醉神经认知障碍评估-老年组”（PANDA-G）观察性研究数据的二次分析中，研究人员评估了239名脊柱手术患者的原始脑电图（EEG）数据，并比较了谵妄与年龄、设备生成的爆发抑制比率以及原始脑电

  来源：Journal of Neurosurgical Anesthesiology

  时间：2025-12-02

• 综述：神经保护剂作为急性缺血性中风再灌注治疗辅助疗法的安全性和有效性：随机对照试验的系统性回顾与荟萃分析

  摘要通俗语言总结 目前仍没有明确证据表明神经保护剂（NPAs）对接受再灌注治疗的急性缺血性中风（AIS）患者的疗效。这项荟萃分析旨在确定NPAs与安慰剂相比，在作为静脉溶栓（IVT）或血管内治疗（EVT）的辅助治疗时，对功能结局和安全结局的影响。主要结局指标是患者的神经功能独立性，通过治疗后90天时改良Rankin量表评分为0至2的比例来评估。研究纳入了13项随机对照试验，共计3736名患者。结果显示，在90天内，使用NPAs的患者实现功能独立性的概率更高（比值比[OR]：1.28；95%置信区间：1.12至1.46；P<0.001；I²=0.0%）。然而，根据再灌注治疗类型（IVT、EVT或

  来源：Journal of Neurosurgical Anesthesiology

  时间：2025-12-02

• 面向6G无人机网络的超轻量卷积神经网络自动调制识别研究

  随着第六代移动通信（6G）技术的快速发展，无人机（Unmanned Aerial Vehicles, UAV）作为空中移动基站已成为提升网络覆盖与应急通信能力的关键载体。然而，在动态复杂的无线环境中，无人机需要实时识别接收信号的调制格式以保障通信可靠性，这对计算资源受限的机载平台提出了严峻挑战。传统基于深度学习的自动调制识别（Automatic Modulation Recognition, AMR）方法虽精度较高，但模型复杂度和计算成本往往难以满足无人机对低功耗、实时处理的严苛需求。为破解这一难题，印度国立技术学院梅加拉亚分校的Debbarni Sarkar等人提出了一种超轻量卷积神经网络（

  来源：IEEE Latin America Transactions

  时间：2025-12-02

• 基于机器学习算法的谷物与种子水分含量无损传感：多品种统一校准新方法

  在农业生产和粮食储存领域，准确快速地测定谷物水分含量(MC, Moisture Content)一直是行业的核心需求。传统烘干法虽精度高但破坏样本且耗时漫长，无法满足现代精准农业对实时监测的要求。微波传感技术因其无损、快速的特点被视为理想替代方案，但长期以来存在一个技术瓶颈：不同谷物品种需要单独建立校准模型，导致传感器校准工作繁琐且通用性差。美国农业部农业研究局(USDA-ARS)与佐治亚大学的研究团队在《IEEE Open Journal of Instrumentation and Measurement》发表了一项突破性研究，他们巧妙地将数十年积累的介电属性大数据与机器学习算法相结合，开

  来源：IEEE Open Journal of Instrumentation and Measurement

  时间：2025-12-02

• 基于机器学习的NB-IoT无范围定位技术研究：超越WkNN的性能优化与复杂度权衡分析

  在物联网（IoT）服务日益依赖位置信息的背景下，窄带物联网（NB-IoT）作为3GPP标准化的低功耗广域网络（LPWAN）技术，其定位能力成为研究热点。然而，现有基于距离估计的NB-IoT定位方案要么精度较低，要么缺乏对3GPP标准的完全兼容，难以满足实际应用需求。尤其在全球导航卫星系统（GNSS）信号拒止环境（如大型仓库）中，设备定位更是面临挑战。虽然机器学习（ML）方法近年来被提出作为潜在解决方案，但除加权k近邻（WkNN）外，多数研究仅停留在仿真环境验证阶段，缺乏实际网络环境下的性能评估。为突破这一局限，研究团队在《IEEE Journal of Indoor and Seamless

  来源：IEEE Journal of Indoor and Seamless Positioning and Navigation

  时间：2025-12-02

• 显著性引导特征挖掘网络：多尺度遥感图像细粒度场景分类新方法

  在遥感图像解译领域，细粒度场景分类一直是个令人头疼的挑战。就像要区分不同型号的集装箱船和散货船，这些子类别之间往往只有细微的差别，却可能代表着完全不同的功能用途。传统分类方法在面对高类内相似性和细微类间差异时常常力不从心，更不用说还要应对不同空间尺度带来的变化。目前的研究虽然已经尝试使用注意力机制和多尺度特征提取等方法来提升分类性能，但大多数方法都需要预计算显著性图或使用预训练分支，这不仅增加了计算负担，还阻碍了真正的端到端训练。就像需要先请专家标注出关键区域再进行识别，这样的过程既费时又不够智能。针对这些挑战，德维卡·雷维库马尔（Devika Revikumar）等研究人员在《IEEE Ge

  来源：IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters

  时间：2025-12-02

• 面向超100 TOPS/W能效的并行处理二值神经网络存内计算加速器宏芯片设计

  随着人工智能技术在边缘计算场景的快速普及，神经网络加速器的能效问题日益成为制约其实际应用的关键瓶颈。传统基于冯·诺依曼架构的处理器在执行神经网络推理时，需要频繁在存储器和运算单元之间传输权重数据，这种"内存墙"问题导致大量能量消耗在数据搬运而非实际计算上。存内计算技术通过将计算功能嵌入存储器阵列，从根本上解决了这一难题，成为当前低功耗人工智能芯片研究的热点方向。在众多存内计算方案中，二值神经网络加速器因其权重和激活值仅需1比特表示，硬件实现复杂度大幅降低而备受关注。然而，现有数字域存内计算架构面临着一个突出挑战：要实现并行乘加运算通常需要多端口SRAM单元，但这会显著增加芯片面积开销，降低面积

  来源：IEEE Journal on Exploratory Solid-State Computational Devices and Circuits

  时间：2025-12-02

• 基于凸起源漏MOSFET的双栅电荷陷阱存储器在逻辑内存与神经形态计算中的能效突破

  随着人工智能、机器学习与物联网的爆炸式发展，传统冯·诺依曼架构计算机正面临严峻的“内存墙”挑战——处理器与存储器之间的物理分离导致数据频繁搬运，产生高延迟与能量损耗。这一瓶颈严重制约了数据密集型应用的性能提升。为突破此局限，学界开始探索存算一体新范式，其中逻辑内存计算（LIM）与神经形态计算（NC）因能直接在内存中执行逻辑运算或模拟大脑突触可塑性而备受关注。现有非易失存储器（如闪存、铁电场效应晶体管、阻变存储器等）虽可用于LIM/NC，但普遍存在操作电压高、耐久性差或线性度不足等问题。电荷陷阱存储器（CTM）通过电荷局域俘获于介质层实现存储，具有结构紧凑、兼容CMOS工艺等优势，但其传统单栅结

  来源：IEEE Journal on Exploratory Solid-State Computational Devices and Circuits

  时间：2025-12-02

• 镓-68 DOTA-Tyr³-Octreotate 位置发射断层扫描/计算机断层扫描作为原发性视神经鞘脑膜瘤的无创诊断工具

  一名17岁的健康男性患者，主诉左上眼睑逐渐下垂的症状，病程已持续2年。患者否认有疼痛、复视或视力下降的情况。检查结果显示：双眼视力正常，眼内压、瞳孔反应、色觉及眼球运动均无异常。Hertel突眼测量法显示左侧眼球相对突出1.5毫米；左侧眼眶边缘反射距离为1毫米，右侧眼眶边缘反射距离为2.5毫米（见图1A）。后段检查发现左侧视盘轻度隆起，但无苍白或出血现象。磁共振成像（MRI）显示：眼眶内有一个2.7×2.2×1.8厘米的肿块，该肿块包裹着视神经，并且其增强信号延伸至视神经管，同时压迫眼眶顶点，提示可能累及上眼眶裂和海绵窦（见图1B、C）。图1.为明确诊断，曾考虑进行眶切开术并取活检。但由于病变

  来源：Ophthalmic Plastic & Reconstructive Surgery

  时间：2025-12-02

• 中风生物标志物的最新进展——对预后和治疗的影响

  近年来，血液生物标志物在急性缺血性脑卒中（AIS）中的研究进展为临床诊断、病因评估、风险预测和预后判断提供了新的视角。本文系统梳理了血液生物标志物在脑卒中全流程管理中的应用潜力，并探讨了其临床转化的关键挑战。在诊断环节，生物标志物组合检测展现出显著优势。以 GFAP（胶质纤维酸性蛋白）为例，其作为血脑屏障破坏的特异性指标，联合 D-二聚体能有效区分脑出血与缺血性卒中。最新研究显示，3 小时内检测 GFAP 水平可使特异性达到 97%，结合临床评分可排除 73% 的误诊案例。对于大血管阻塞（LVO）的识别，D-二聚体联合 GFAP 的检测方案在 382 例患者中显示出 91% 的特异性，特别在排

  来源：Current Opinion in Neurology

  时间：2025-12-02

• 皮质前庭系统：来自脑电图的见解

  ### 电encephalography（EEG）在前庭与平衡障碍中的新临床价值与机制探索#### 一、研究背景与核心突破传统EEG技术主要应用于癫痫诊断，近年来其在前庭功能障碍与平衡失调中的研究取得显著进展。通过结合移动EEG设备与高级信号处理算法，研究者得以在自然状态下捕捉到前庭-运动皮层网络的动态活动。这种技术突破使得原本难以观测的平衡调控机制得以可视化，例如在头部微小晃动时，前庭系统如何通过抑制α波（8-12Hz）实现快速适应。#### 二、关键发现解析1. **前庭刺激的EEG响应特征** - 针对性前庭刺激（如旋转椅、冷热刺激）可诱发皮层特定频段的振荡模式。研究发现，β波（13

  来源：Current Opinion in Neurology

  时间：2025-12-02

• 前庭性偏头痛：临床与诊断挑战及新兴的治疗策略

  前庭性偏头痛（Vestibular Migraine, VM）作为中枢神经系统疾病与周围性前庭系统异常交织的复杂症候群，近年来在临床表型、神经机制及治疗策略方面取得显著进展。本文基于最新综述内容，从临床特征、鉴别诊断、神经影像学及治疗进展四个维度展开系统性分析，揭示该疾病在神经科学层面的独特性。### 一、临床表型的多维特征VM的临床表现呈现显著的异质性，其核心症状——眩晕发作常伴随多种神经心理及感官异常。研究发现，约75%的VM患者存在感觉过敏综合征，表现为触觉超敏（如衣物摩擦引起疼痛）、光敏及运动敏感，这些特征成为区别于单纯前庭功能障碍的关键指标。值得注意的是，运动诱发症状（如头部转动后出

  来源：Current Opinion in Neurology

  时间：2025-12-02

• 利用机器学习和CFD仿真技术，对具有多波形通道的氢燃料PEMFC进行多目标优化

  燃料电池核心组件——双极板流场结构优化研究取得突破性进展一、研究背景与现状分析随着全球能源结构转型加速，氢能作为清洁能源载体备受关注。质子交换膜燃料电池（PEMFC）因其高效能、低排放等特性成为氢能利用的关键技术路径。当前研究主要聚焦于双极板流场结构的创新设计，通过优化气体分布均匀性来提升电池性能。传统平行流道结构存在气体分布不均、析水问题突出等缺陷，近年发展出波纹流道、蜂窝结构、交叉指状等新型设计，在提升功率密度方面取得15%-25%的改进。但现有研究多集中在单一结构参数优化，缺乏对多维变量协同作用的系统性研究。二、创新性解决方案提出该研究团队首创"多波状通道流场设计（MWCFF）"，通过引

  来源：International Journal of Hydrogen Energy

  时间：2025-12-02

• 音乐能够改变唾液的分泌吗？听觉刺激对唾液流量和成分的影响

  该研究聚焦于音乐对唾液生理指标及甜味感知的影响机制，通过系统实验揭示了听觉刺激与口腔生理功能的关联性。研究团队由葡萄牙Iscte大学多个实验室的研究人员组成，实验严格遵循伦理规范，采用随机对照设计，选取30名健康成年受试者进行双盲测试。在实验设计方面，研究创新性地将音乐分类为"高甜度"（HS）和"低甜度"（LS）两个维度，同时设置静音对照组。通过唾液腺功能监测系统采集三组不同条件下的唾液样本，重点检测唾液流量、蛋白质谱及α-淀粉酶活性这三个核心指标。研究特别关注α-淀粉酶与甜味敏感度的潜在关联，该酶在唾液中的浓度变化已被证实与多种味觉感知相关。实验结果揭示了三个关键发现：首先，受试者在聆听音乐

  来源：International Journal of Gastronomy and Food Science

  时间：2025-12-02

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