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综述：特发性颅内高压作为三叉神经痛的罕见病因：一项系统综述及三个典型案例分析
特发性颅内高压（IIH）与三叉神经痛（TN）的关联罕见，本研究通过系统性回顾PubMed等数据库，筛选出12例相关文献（9例TN，2例三叉神经病变，1例持续性面痛），发现所有TN患者为女性（平均年龄38.7岁），颅内压范围220-480 mmH2O，影像学显示颅内压升高，治疗后症状改善。结论指出IIH与TN的关联尚需更多证据支持，需排除其他病因，ICP降低治疗可能有效。
来源：Clinical Microbiology Newsletter
时间：2026-03-24
基于自适应卷积上采样技术的扩散扰动方法在组织病理学分割中的应用
病理图像自动分割通过引入扩散扰动预处理、双交叉卷积模块和动态上采样模块解决数据不足、高密度细胞及边界模糊问题，在多个公开数据集上验证效果优于现有方法。
来源：Biomedical Signal Processing and Control
一种基于隐匿性心电图异常的多尺度卷积残差网络模型，用于预测经皮冠状动脉介入治疗（PCI）后急性心肌梗死（AMI）患者的左心室功能（LVR）
基于12导联心电图信号的多尺度残差网络（MCL-ResNet）在急性心肌梗死（AMI）经皮冠状动脉介入治疗（PCI）后左心室重塑（LVR）风险预测中表现优异，准确率达99.85%，AUC值0.9970，可有效区分正负样本并适应不同AMI亚型，结合通道注意力机制与多尺度卷积提升特征提取效率，并通过注意力图分析揭示关键预测ECG特征。
利用Mixup-augmented图注意力编码器-解码器网络改善不平衡医学成像中的血细胞分类
基于多光谱图像的血液细胞分类模型CNN-GA通过图注意力机制与Mixup合成样本技术有效缓解类别不平衡问题，在0.852百万参数量级下实现98.64%的分类准确率，优于Swin-S和YOLOv9-C模型。
具有特征交互的多任务孪生网络，用于联合疤痕分类和严重程度评估
疤痕分类与严重性评估多任务Siamese网络研究，提出MT-ScarNet通过图像对构建策略与跨注意力机制实现联合任务优化，在MT-Scar数据集上验证模型有效性，并与16位皮肤科医生临床评估结果对比。
综述：用于干眼症治疗的多糖纳米凝胶设计的最新进展
多糖纳米凝胶在干眼症治疗中的应用与挑战
来源：Carbohydrate Polymers
利用迁移学习整合心电图（ECG）、心音信号和基线数据的多模态深度特征，用于冠状动脉疾病的检测
冠心病多模态数据融合诊断模型研究提出层次化协同网络（HMSN）整合心音信号、ECG及基线数据，结合迁移学习解决小样本问题，诊断准确率达90.00%，较单模态提升3.3%-8.5%。
具有双阈值推理功能的动态空间图卷积和注意力网络在视网膜血管分割中的应用
提出动态空间图卷积与全局特征融合网络DSGCA-Net，结合双阈值推理算法，显著提升视网膜血管分割性能，在DRIVE、CHASE-DB1、STARE数据集上ACC达0.96以上，IOU和SE指标优于现有方法。
EF-YOLO：基于事件融合的YOLO框架，用于精确量化斑马鱼的行为数据
基于事件相机的斑马鱼动态计数框架，融合多模态事件图像表示（二进制、事件计数、极性加权灰度、累积帧），结合YOLOv5轻量级检测、卡尔曼滤波跟踪及短窗口统计优化，实验在100个3秒动态测试段中实现97.95%平均准确率，有效解决遮挡和密集场景下的计数难题。
用于修复婴幼儿和儿童室间隔缺损的垂直右腋胸切口手术：50例连续病例的经验 Yasin Essa, Ali H. Mashadi, Joseph Giamelli, Alexander Mittnacht, Mahmoud I. Salem, Sameh M. Said
本研究回顾2018年3月至2024年2月期间50例儿童经垂直右腋下切口修复室间隔缺损的临床数据，结果显示无死亡病例，中位住院2天，术后恢复快且疤痕隐蔽，证实该术式安全有效且优于传统开胸手术。
来源：Journal of Cardiovascular Development and Disease
达鲁鲁他胺、阿帕鲁他胺和恩扎卢他胺在非转移性去势抵抗性前列腺癌中的实际疗效及治疗持续性：一项多中心研究
nmCRPC患者中使用达尔曲鲁胺、阿帕替尼、恩扎替尼的疗效与安全性比较，结果显示经倾向得分匹配后三种药物的PSA无进展生存期和疾病进展风险差异不显著，但阿帕替尼因皮肤rash导致的治疗中断时间明显更短（中位数11个月）。
来源：Clinical Genitourinary Cancer
具有上下文丢弃（contextual-dropout）和成对项约束（pairwise-terms constraints）的双GAN模型，用于直肠癌双相CT扫描的合成
双相位CT成像中提出DPD-GAN模型，通过上下文Dropout增强鲁棒性，配对约束确保解剖一致性，显著优于现有方法，MSE 27.24，PSNR 27.856，NCC 0.9953，并提升结直肠癌诊断的病灶分割和淋巴结转移分类性能。
SAM-ColonPolypGen：通过强化学习和提示链技术提升结肠息肉报告的自动生成能力
自适应卷积神经网络在糖尿病视网膜病变分类中的应用研究。通过图像预处理、特征学习优化和神经符号偏置校正，解决传统CNN模型在DR分类中的可扩展性、效率和偏差问题，显著提升分类准确性和计算效率。
MH-UNet：一种用于高级医学图像分割的多尺度混合神经网络
医学图像分割中，现有方法在捕捉局部纹理与全局形状依赖时存在局限。本文提出MH-UNet框架和DSMamba模块，通过融合CNN（处理局部短期依赖）、Transformer（建模全局长程关系）和Mamba（高效长序列建模），构建多尺度混合架构。实验表明，MH-UNet在Synapse（Dice 85.02% ± HD95 8.95）和ACDC（Dice 92.32%）数据集上显著优于SOTA方法，验证了DSMamba模块在保留空间连续性方面的有效性。
MSMBANet：一种基于多尺度多频段注意力机制的脑电图（EEG）检测重度抑郁症的新方法
针对基于EEG的大抑郁障碍（MDD）检测中多尺度时间动态和跨频段交互建模不足的问题，本文提出MSMBANet模型。该模型通过并行大、中、小核卷积提取多尺度特征，并构建双分支尺度和频率注意力模块，实现跨尺度与跨频段交互建模。实验表明，MSMBANet在HUSM和MODMA数据集上准确率分别达到99.70%和99.71%，显著优于现有方法。
人类平衡中的隐藏模式：一种通过头部运动轨迹来理解与年龄相关变化的新非线性方法
本研究比较新型非线性平衡指标与现有线性方法，通过分析年轻和老年人在单任务和双任务条件下的头部运动数据，发现运动元素分解（MED）能更敏感捕捉年龄和认知负荷对平衡的影响，为个性化干预提供新方法。
ViSO-TGBLM：一种基于优化后的Transformer架构的分布式深度学习模型，用于分析COVID相关推文的情绪倾向
针对COVID-19信息危机与公众情绪分析，传统方法存在数据不足、情感类型区分难、长句处理差等问题。本文提出ViSO-TGBLM模型，融合Transformer架构、分布式双向GRU及ViSO优化算法，通过语义关系捕捉与长文本分析提升情感分类精度，在灵敏度、准确率、特异性指标上分别达97.05%、97.44%、98.07%，较现有模型提升1.44%-9.02%。
设计一个模型，利用基于机器学习的非线性动态特征来检测脑电图（EEG）中的β波爆发
基于非线性动态特征的beta波burst机器学习分类方法研究
CoDiF-Net：一种基于条件扩散的多模态融合网络，用于预测脑海绵状血管畸形的出血风险
预测脑海绵状血管瘤（CCM）术后出血风险，提出CoDiF-Net模型，利用条件扩散模型从MRI中重建病理特征，结合高频增强模块与跨模态注意力机制，实现仅基于MRI的多模态融合预测，验证其在1178例多中心数据集上优于现有方法。
评论：将PRIME试验的结果应用于欧洲的产科护理
PRIME试验通过分子筛查结合多维度干预显著降低新生儿并发症及住院时间，尤其在极早产儿中效果显著，填补了传统筛查空白并契合欧洲公共卫生体系需求。
来源：The Journal of Maternal-Fetal & Neonatal Medicine
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