• 酵母β-葡聚糖对系统性炎症的时序调节和神经保护作用

  该研究由香港大学医学院生物医学科学系神经退行性疾病实验室的Wai-Yin Cheng教授团队主导，探讨了酵母β-葡聚糖和菊粉作为新型前聚糖对系统性炎症引发的昼夜节律紊乱及神经炎症的调控机制。研究采用C57BL/6J小鼠模型，通过腹腔注射脂多糖（LPS）模拟系统性炎症状态，重点评估了两种前聚糖与褪黑素、布洛芬的疗效对比。研究首先揭示了系统性炎症对昼夜节律系统的破坏性影响。LPS注射导致小鼠肝脏和脑组织中的昼夜节律基因（如Clock、Bmal1、Per1/2、Cry1/2）表达紊乱，同时引发促炎因子（如TNF-α、IL-6）的昼夜节律失调。这种紊乱通过下丘脑视交叉上核（SCN）与全身器官间的时钟信

  来源：Carbohydrate Polymers

  时间：2025-12-13

• 神经性厌食症的三十年健康经济负担：基于社区的长期随访研究揭示医疗资源使用与社会依赖

  神经性厌食症是一种主要影响青少年女性的严重精神疾病，其死亡率位居精神疾病前列。尽管已知该疾病会带来巨大的个人和社会负担，但关于其长期健康经济影响的数据仍然有限。现有研究多关注短期结局，缺乏对医疗资源使用、社会援助和工作能力丧失等方面的长期追踪。为此，Dobrescu等学者在《The British Journal of Psychiatry》发表了为期30年的随访研究，揭示了青少年发病神经性厌食症的长期健康经济负担。研究团队自1985年起对51名社区筛查发现的青少年发病神经性厌食症患者和51名匹配对照进行了前瞻性随访。在30年随访时（参与者平均年龄44岁），研究人员结合瑞典国家登记数据与临床访

  来源：The British Journal of Psychiatry

  时间：2025-12-13

• Boesenbergia rotunda和Kaempferia galanga精油的抗真菌及驱虫效果：体外试验与田间测试

  该研究系统评估了越南产植物Boesenbergia rotunda（B. rotunda）和Kaempferia galanga（K. galanga）根精油（EOs）的化学成分及其对真菌和昆虫的生物活性。研究团队通过化学分析、微生物学测试和分子生物学技术，揭示了两种精油在农业生物防治中的潜力与差异。### 1. 研究背景与意义全球范围内，植物真菌病害和入侵性昆虫（如红火蚁）对粮食安全和生态环境造成严重威胁。传统化学农药因抗药性、环境污染和毒性问题受到限制，而天然植物精油作为替代方案受到广泛关注。B. rotunda和K. galanga是越南传统草药，其根精油具有潜在生物活性。研究旨在比较两

  来源：Journal of Neuroradiology

  时间：2025-12-13

• 生物活性化合物拉帕醇（Lapachol）对受孕的微小牛蜱（Rhipicephalus microplus）雌虫的影响：个体死亡率和卵存活率的评估

  巴西阿克里州针对牛蜱的Lapachol生物防治研究显示，从巴西热带雨林植物中提取的天然化合物具有显著的杀蜱活性。这项由阿克里联邦大学（UFAC）动物健康与可持续生产研究生项目团队完成的科研突破，为全球牛蜱防控提供了新思路。研究团队在三个自然生态区（Acre州首府里约布朗库、Buari县周边牧场）开展为期三个月的观测，采集 engorged（饱食期）雌性牛蜱标本共计1080只。通过系统生物测定法，首次揭示了1,4-萘醌类化合物Lapachol的双重防控机制：在雌虫成体阶段形成物理屏障效应，同时在胚胎发育阶段产生细胞毒性作用。实验采用梯度浓度法（5-1000ppm）验证剂量效应关系，发现生物活性呈

  来源：Journal of Neuroradiology

  时间：2025-12-13

• 全局信号回归可以减少与生理信号相关的连接模式，且不会改变从脑电图（EEG）中获得的连接信息

  这篇研究聚焦于静息态fMRI全局信号回归（GSR）对功能连接的影响，通过整合EEG-fMRI同步数据与生理记录，系统性地探讨了GSR对神经信号与生理噪声的区分效果。研究揭示了全局信号波动主要由心率、呼吸等生理过程驱动，而GSR能有效消除这些干扰，同时保留与脑电α/β波段相关的神经活动特征。以下从研究背景、方法设计、核心发现及学术价值等方面进行解读。### 一、研究背景与核心问题静息态fMRI作为揭示大脑内在组织特性的重要手段，其信号本质包含神经活动与生理噪声的混合成分。BOLD信号通过血流变化反映神经活动，但这一过程受心率和呼吸等生理波动显著影响。尽管GSR被广泛用于去除全局信号中的噪声，但其

  来源：Frontiers in Neuroimaging

  时间：2025-12-13

• 综述：周围神经损伤后中枢性疼痛的诊断标准：系统评价

  摘要通俗语言总结引言：由创伤或手术引起的周围神经损伤（PNIs）可能导致神经性疼痛，在某些情况下会发展为中枢性疼痛。这种情况会显著影响患者的生活质量和功能能力。然而，PNIs后中枢性疼痛的诊断标准仍然不明确，这使得患者的识别和治疗变得复杂。本系统评价旨在评估当前的诊断方法，并提出基于证据的临床诊断标准。方法：对MEDLINE、Embase、Web of Science和CENTRAL进行了系统搜索，以查找评估PNIs后中枢性疼痛诊断方法的研究。纳入的研究涵盖了临床特征、诊断测试或PNIs后中枢性疼痛的迹象。排除标准包括急性疼痛研究（<3个月）、儿科患者以及非英语文章。结果：在筛选的950篇文献

  来源：The Clinical Journal of Pain

  时间：2025-12-13

• 基于多尺度图谱的分层异构图学习方法在脑部疾病诊断中的应用

  脑功能连接异质图神经网络在脑疾病诊断中的创新研究神经影像学领域近年来的突破性进展表明，脑功能连接（BFC）图谱作为反映大脑网络功能整合性的重要表征，在脑疾病早期诊断中展现出独特价值。本研究团队针对现有BFC图谱分析方法存在的三大核心缺陷，创新性地提出Hierarchical Heterogeneous Graph Neural Network（HHGNN）框架，为多尺度脑网络分析提供了新的方法论体系。这项研究基于2,132名受试者的rs-fMRI数据，通过系统性对比实验验证了其临床诊断效能的显著提升。1. 现有脑网络分析方法的关键挑战传统BFC图谱构建多采用单一空间尺度脑图谱（如AAL、Har

  来源：Expert Systems with Applications

  时间：2025-12-13

• FMGHA：基于未来动量梯度的超图神经网络攻击方法

  HGNN对抗攻击方法研究进展与创新实践一、研究背景与核心挑战当前复杂系统分析领域，超图神经网络（HGNNs）因其高阶关系建模优势受到广泛关注。然而，与传统图神经网络（GNNs）相比，HGNNs面临双重挑战：首先，其超边结构带来的多维交互特性导致攻击容易陷入局部最优，传统梯度攻击方法难以突破；其次，HGNNs训练过程存在特征预处理（pre HGNN）和超边建模（post HGNN）两个关键阶段，现有攻击方法难以实现全周期攻击适配。二、方法创新与技术突破作者团队提出的未来动量梯度攻击（FMGHA）体系包含三重创新维度：1. 梯度优化机制革新突破传统单步梯度优化局限，构建未来梯度预测模块。该模块通过

  来源：Expert Systems with Applications

  时间：2025-12-13

• 基于可解释深度学习BerryNet的桑叶分类与病害检测系统研究

  在蚕桑产业中，桑叶作为家蚕的唯一食物来源，其质量直接决定丝绸产量和品质。然而传统人工鉴别方法面临三大挑战：首先，桑叶具有复杂的形态特征（如叶脉纹理、锯齿形状等），环境因素（光照、湿度）易导致图像采集差异；其次，病害叶片（如白粉病、叶斑病等）症状相似度高，易造成误判；此外，全球范围内因植物病害导致的农作物损失年均高达2200亿美元，其中桑树病害可造成20%-30%的减产。这些因素严重制约着丝绸产业的可持续发展。为解决上述问题，研究团队在《Engineering Applications of Artificial Intelligence》发表了一项创新研究，开发出名为BerryNet的可解释深

  来源：Engineering Applications of Artificial Intelligence

  时间：2025-12-13

• 在嵌入式设备上，利用任务特定的注意力网络实现的同时人物属性识别

  本文针对实时 pedestrian attribute recognition（PAR）系统的效率与精度平衡问题，提出了一种名为 SPARTAN 的多任务注意力网络架构。该方案通过共享骨干网络、混合注意力机制、知识蒸馏及动态梯度归一化技术，在保证模型轻量化（推理速度达114 FPS）的前提下，实现了0.889的平均准确率，显著优于同期复杂方法。1. **技术背景与挑战**PAR 系统需在单张图像中同时识别11类服装颜色、性别、背包及帽子等属性。传统方法存在三大痛点：- **局部特征依赖**：服装颜色需关注下装/上装特定区域，背包/帽子涉及头部或腰部特征，但现有方法多采用全局特征提取（如ACN网

  来源：Engineering Applications of Artificial Intelligence

  时间：2025-12-13

• 基于计算机视觉和孪生神经网络从延时图像中自动检测冰川崩解事件

  随着全球气候变暖加剧，极地冰川的消融速度持续引起科学界高度关注。其中，冰川崩解（calving）作为冰盖物质损失的主要途径之一，其动态监测对理解海平面上升机制至关重要。传统基于卫星遥感的手段受限于时空分辨率，难以捕捉小尺度、高频次的崩解事件；而地面延时摄影虽能获得高分辨率影像，但面对数千张图像的人工判读需求，效率瓶颈日益凸显。在北极斯瓦尔巴群岛，汉斯冰川（Hansbreen）近年来出现显著退缩现象，其前端崩解过程呈现高度时空异质性。以往研究表明，夏季融水羽流（meltwater plumes）对冰崖的底部侵蚀是诱发崩解的重要机制，但不同潮汐周期、水温梯度下的崩解规律尚不明确。更棘手的是，极地恶

  来源：Journal of Glaciology

  时间：2025-12-13

• 在局部麻醉和静脉镇痛下，对原发性三叉神经痛患者实施计算机断层扫描引导下的经皮球囊压迫治疗

  米慧萍|沈秀华|李雪|黄冰|沈国霞中国浙江省杭州市，浙江大学医学院第二附属医院护理系摘要目的本研究探讨了在局部麻醉和静脉镇痛条件下，CT引导下的经皮球囊压迫术在治疗原发性三叉神经痛中的护理措施。设计本研究对54名患者的临床和护理数据进行了回顾性分析。方法分析重点涵盖了2022年11月至2023年7月期间接受治疗的患者的术前、术中和术后护理方面。结果结果显示，该手术的成功率较高，仅出现轻微并发症。在1年的随访期内，未观察到严重的不良事件或复发情况。结论研究表明，全面且高质量的护理对于CT引导下的经皮球囊压迫术治疗三叉神经痛的成功至关重要。临床意义这种方法是一种准确且具有成本效益的替代传统治疗方法

  来源：Pain Management Nursing

  时间：2025-12-13

• 理解实验组和对照组的选择：在全身麻醉下进行血栓切除术，还是在清醒镇静状态下进行

  在神经介入放射学领域，急性缺血性脑卒中患者的机械取栓术麻醉方式选择始终存在争议。随着临床研究的深入，人们逐渐认识到麻醉方式的选择不仅涉及医疗技术层面，更与临床研究设计密切相关。本文通过系统分析近年来的多项随机对照试验，揭示了当前临床研究在试验设计、终点指标选择和结果解读方面存在的共性问题，为优化未来研究方案提供了重要参考。一、麻醉方式选择的科学基础神经介入手术的麻醉管理涉及多维度考量。全身麻醉（GA）通过中枢神经系统抑制实现患者意识丧失，同时保障气道安全，为影像引导和复杂操作提供稳定环境。清醒镇静（CS）则允许患者保持呼吸和意识监测能力，理论上能缩短操作时间并减少血流动力学波动。这种本质差异决

  来源：Neurochirurgie

  时间：2025-12-13

• DeepCut++：基于图的无监督分割算法，结合特征融合与扩散学习技术

  本文针对无监督图像分割领域的关键挑战，提出基于改进图神经网络的DeepCut++框架。研究首先系统梳理了现有方法的局限性：传统阈值分割法难以处理复杂场景中的多区域重叠问题，边缘检测法常因轮廓不完整导致分割不准确，而聚类类方法受限于像素级相似性度量，无法有效捕捉空间拓扑关系。区域划分法对参数敏感，易受初始化条件影响。尽管图神经网络方法通过构建像素间关联矩阵取得突破，但现有模型存在三大核心缺陷。第一，局部化信息传播机制导致长程依赖建模不足。多数图分割模型仅通过相邻节点进行信息传递，难以建立跨越数倍像素距离的区域关联。例如，医学影像中肿瘤的多个散在病灶或自动驾驶场景中的车辆部件，需要模型理解不同空间

  来源：Knowledge-Based Systems

  时间：2025-12-13

• 基于神经混合自动机的CPS规范挖掘框架

  赵星|曹子宁|李振南京航空航天大学计算机科学与技术学院，南京，211106，中国摘要信息物理系统（CPS）结合了连续动态和离散事件，这使得手动构建混合自动机变得成本高昂且容易出错。本文提出了一种数据驱动的框架，可以直接从未标记的多变量CPS轨迹中挖掘神经混合自动机（NHA）。该框架首先应用多变量变点检测和基于WDTW的段聚类，并使用复合的Silhouette+MDL标准来选择模式的数量，从而实现一个明确的有限状态转换系统。然后训练状态条件下的前馈网络来模拟连续流和允许转换的守卫条件，生成一个可执行且可审计的NHA。该方法在Simulink引擎计时基准测试中进行了实例化，进行了数百次模拟运行。分

  来源：Knowledge-Based Systems

  时间：2025-12-13

• 综述：频闪训练对不同人群、训练目的及技能类型的运动表现和认知功能的影响：一项随机对照试验的系统评价与荟萃分析

  本系统综述与荟萃分析旨在评估动态视觉干扰训练（stroboscopic training）对认知功能与运动表现的影响，涵盖不同人群、训练目的及技能类型。研究基于PRISMA指南进行，注册号为CRD420251070243，共纳入14项随机对照试验（RCT），其中8项评估认知功能，6项评估运动表现。### 研究背景与核心问题动态视觉干扰训练通过液体晶体眼镜交替呈现透明与不透明状态，迫使个体依赖其他感官（如本体感觉、前庭觉）及调整预测机制。已有研究表明，这种训练可增强运动表现和认知功能，但其作用机制、适用人群及最佳干预方案仍存在争议。研究核心问题包括：动态视觉干扰训练是否具有普遍性效果？其作用是否

  来源：Frontiers in Sports and Active Living

  时间：2025-12-13

• 综述：认知前沿：神经技术与全球互联网治理

  神经技术与全球互联网治理的融合与挑战一、神经技术发展现状与趋势神经技术作为新兴交叉学科，已形成从基础研究到商业应用的完整产业链。其核心功能涵盖脑成像、神经刺激和神经调节三大领域，当前技术发展呈现三个显著特征：首先，侵入式与非侵入式技术并行发展，植入式脑机接口在医疗康复领域取得突破，而可穿戴设备通过眼动追踪、语音分析等技术实现非侵入式监测；其次，技术迭代速度远超监管体系更新，消费级EEG设备价格已降至千元级别，脑波解码准确率从2010年的68%提升至2023年的92%；再次，AI技术的融合催生新型应用场景，情绪识别算法在电商转化率提升中展现18%-25%的差异化效果。二、国际治理框架的碎片化现状

  来源：Frontiers in Digital Health

  时间：2025-12-13

• IV期肺腺癌的脑转移常常在基于症状的筛查中被遗漏

  摘要背景脑转移（BM）是转移性肺腺癌（LUAD）中的一个主要临床挑战，在疾病进展过程中影响高达50%的患者。目前的指南并不要求所有转移性肺癌患者在诊断时都进行脑部影像学检查，除非存在神经系统症状。然而，关于神经系统症状在脑转移检测中的预测价值的实际数据仍然很少。方法这项回顾性多中心研究分析了2016年至2021年间在瑞典西部被诊断为IV期LUAD并进行分子评估的所有连续患者（n = 912）。我们从患者病历、影像学检查申请、放射学报告以及瑞典国家肺癌登记处提取数据，以确定诊断性脑部影像学检查（DBI）的频率和方式、神经系统症状的存在情况、脑转移的检测率、大小、数量、位置以及总体生存率（OS）。

  来源：Hormones & Cancer

  时间：2025-12-13

• 深度学习与符号回归融合策略推动有机太阳能电池分子设计与虚拟筛选新范式

  随着柔性电子和环境可持续发展需求的日益增长，有机太阳能电池（OSCs）因其独特的优势成为新兴光伏技术的研究热点。尽管OSCs在材料、加工技术和器件结构等方面取得了显著进展，特别是从富勒烯到非富勒烯受体材料的转变推动了效率的不断提升，但其光电转换效率（PCE）仍低于已商业化的硅基和无机结太阳能电池。OSCs的性能很大程度上取决于活性层中的电子给体和受体材料。然而，传统的试错方法开发周期长、实验成本高、筛选效率低，而密度泛函理论等计算方法虽能预测材料性质，但因计算强度大、耗时久，难以满足高通量筛选的需求。为解决这些挑战，吕龙飞、张彩荣等研究人员在《npj Computational Materia

  来源：npj Computational Materials

  时间：2025-12-13

• 综述：神经网络模型与内存计算架构的演变

  摘要人类大脑卓越的计算能力长期以来一直激励着智能系统的开发。正如基础性的McCulloch-Pitts模型所描述的那样，这种能力源自通过轴突、突触和树突相互连接的神经元网络，其中神经元被建模为由加权输入激活的二进制开关。随着时间的推移，这一概念发展出了可变的突触强度和多层架构，为现代人工神经网络（ANN）及其特殊形式（如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、脉冲神经网络（SNN）以及如今驱动许多先进AI系统的Transformer神经网络）铺平了道路。这些模型在并行矩阵-向量计算方面表现出色。然而，它们的可扩展性受到传统基于互补金属氧化物半导体（CMOS）架构中固有的冯·诺依曼瓶颈的

  来源：ARCHIVES OF COMPUTATIONAL METHODS IN ENGINEERING

  时间：2025-12-13

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