• 综述：基于针灸的多模式康复治疗卒中后认知障碍的比较效果：70项随机对照试验的网络Meta分析

  本研究系统评价70项RCT（n=6,259）发现，针灸联合非侵入性脑刺激（NIBS）或认知训练的多模式干预对改善PSCI患者MoCA、MMSE、BI及TER具有显著优势（如ScA-N-SOC方案SMDMoCA=1.89），为个体化康复提供循证依据。

  来源：Frontiers in Neurology

  时间：2026-02-11

• 综述：用于痴呆症早期激越检测的数字生物标志物：新兴可穿戴和智能技术用于个性化护理的范围综述

  本综述系统探讨可穿戴传感器与智能技术如何通过数字生物标志物实现痴呆症患者激越症状的早期识别与个性化管理。文章指出多模态传感（如心率变异性、皮肤电活动）结合个性化机器学习模型可显著提升激越检测的准确性，并强调以用户为中心的设计对技术落地至关重要。未来需开展大规模纵向验证，并将该技术拓展至自闭症谱系障碍等存在沟通障碍的群体。

  来源：Frontiers in Neurology

  时间：2026-02-11

• 稀疏性和内存限制与训练序列相互作用，从而影响关联映射的学习过程

  认知地图通过整合或分离经验中的关联结构支持推理与规划，其形成受学习序列、记忆容量及神经编码策略影响。blocked学习在低容量时促进整合，而interleaved学习在高容量时增强整合，神经稀疏性进一步调节整合/分离倾向。

  来源：Neuropsychologia

  时间：2026-02-11

• A-CLA：一种新型的自适应细胞学习自动机方法，用于揭示复杂网络中的社区结构

  社区检测算法研究：提出自适应细胞学习自动机（A-CLA），结合双反馈机制和节点自适应学习率，在复杂网络中有效检测社区结构，评估模块化、NMI、F1等指标，在模块化强的数据集表现优异但计算时间高于快速算法。

  来源：Computer Networks

  时间：2026-02-11

• 一个统一的深度学习框架用于研究固化动力学：在准确性和泛化能力方面超越了现象学模型

  环氧树脂固化动力学建模中，提出基于深度神经网络的统一模型，通过DSC数据融合非等温和等温过程，实现R²=0.9998的高精度预测，并验证其在有限元仿真中的优越性，突破了传统普鲁特-汤姆金斯和Kamal模型在跨热历史泛化中的局限。

  来源：Thermochimica Acta

  时间：2026-02-11

• 基于混合脑电-功能近红外光谱的想象与感知语音音素解码研究

  本文创新性地结合脑电图（EEG）与功能近红外光谱（fNIRS）技术，实现了四类音素（/a/、/i/、/b/、/k/）在想象语音（77.29%）与感知语音（76.05%）条件下的高精度解码。研究通过互信息（MI）特征选择优化多层感知器（MLP）分类器，首次证实多模态融合在音素级脑机接口（BCI）中的可行性，为运动障碍患者的直觉性通讯康复工程提供了新范式。

  来源：Frontiers in Neuroergonomics

  时间：2026-02-11

• 综述：针刺对缺血性脑卒中患者脑组织代谢及神经功能影响的系统评价和Meta分析

  本综述系统评价了针刺对缺血性脑卒中（IS）患者脑组织代谢及神经功能的影响。Meta分析结果显示，针刺能显著改善病灶中心区NAA/Cr比值、降低Cho/Cr比值，并有效提升NIHSS、FMA、MoCA评分，表明针刺可通过调节脑代谢促进神经功能重塑。当前证据质量中等，未来需更多高质量RCT进一步验证。

  来源：Frontiers in Neurology

  时间：2026-02-11

• 两个独立老年人群体中精细记忆辨别能力与tau蛋白负荷之间的关系

  1. 该研究通过A4和EXERT试验的基线数据，探讨MST任务表现与tau病理、 amyloid沉积及海马体积的关系，发现MST能有效筛查早期tau病理，尤其在amyloid阳性人群中，且其敏感性优于传统逻辑记忆测试。

  来源：Neuropsychologia

  时间：2026-02-11

• 铁电AlScN/Si异质结构的自供电神经形态光响应

  AlScN/Si异质结构通过铁电极化与内置电场的协同作用实现自供电光响应，正向极化下光电流具有持久特性，可模拟生物突触的短期和长期可塑性，为神经形态光电子系统提供新途径。

  来源：Current Applied Physics

  时间：2026-02-11

• 胰腺神经内分泌肿瘤射频消融后的影像学特征：早期经验

  胰腺神经内分泌肿瘤射频消融后影像学特征及治疗反应分析显示：17例18个<3cm非功能panNET经EUS-RFA治疗，平均肿瘤尺寸从1.4±0.5cm降至0.3±0.5cm（P<0.0001），SUVmax从17.3±11.2降至3.1±6.0（P<0.001）。83.3%肿瘤术前呈高强化，术后仅27.8%保留强化，66.7%达完全缓解（肿瘤消失或形成无强化腔），27.8%部分缓解。1例无应答者经二次消融后SUVmax显著下降，1例出现术后胰腺炎。平均随访650天，影像特征与病理响应高度相关。

  来源：Journal of Computer Assisted Tomography

  时间：2026-02-11

• 带状疱疹后神经痛患者大脑功能网络的动态拓扑结构异常研究

  本研究首次结合滑动时间窗分析与图论方法，揭示了带状疱疹后神经痛（PHN）患者大脑动态功能连接状态的时序异常与拓扑结构改变。研究发现，相较于健康对照，PHN患者在强连接状态下的驻留比例显著降低，在中间连接状态下驻留比例和时长显著增加，提示其大脑功能整合与分离的灵活性受损。同时，患者在状态I下右侧缘上回的节点中介中心性升高，左侧颞横回的节点度中心性降低，且前者与病程呈正相关。这些发现为理解PHN的中枢病理生理机制提供了从动态功能连接视角的新见解，强调了大脑功能网络动态特性在慢性疼痛形成中的关键作用。

  来源：Frontiers in Neurology

  时间：2026-02-11

• 在外周单核细胞耗竭的情况下，小鼠创伤性脑损伤模型中小胶质细胞的长期基因表达会发生变化

  单核细胞清除后脑微胶质转录表型改变改善创伤性脑损伤小鼠神经功能，提示免疫调节治疗潜力。

  来源：Shock

  时间：2026-02-11

• 针对编译时计算资源优化的目标语言模型：一种基于掩码图自编码器的新型方法

  本研究提出DeepCodeGraph（DCG），一种基于图神经网络的自监督预训练方法，用于优化异构设备映射、线程块大小预测和算法分类。通过构建包含超10万张图的ProGraML数据集，结合masked graph autoencoding框架，DCG在三个下游任务中均达到SOTA性能，平均准确率达87%、53%和99%。

  来源：Data & Knowledge Engineering

  时间：2026-02-11

• 机器人辅助的压电卵泡穿刺术与胞浆内精子注射技术

  卵子渗透与胞内注射的机器人系统研究：提出集成深度神经网络分层分割与模型预测控制技术，有效降低细胞损伤（存活率82.8%），实现±5像素精度的精子定位，渗透变形控制在±2.34μm。

  来源：IEEE Transactions on Reliability

  时间：2026-02-11

• 一种多层建筑物理参数识别方法，该方法结合了刚度-响应协同采集技术与分阶段的粒子群智能优化（PINN）算法

  结构参数识别|刚度响应协同获取|分阶段物理信息神经网络|鲁棒性验证|噪声抑制|参数辨识误差|结构健康监测|数值实验|多场景适应性|建模不确定性

  来源：Structures

  时间：2026-02-11

• 母体1型糖尿病暴露对婴儿神经发育的影响：宫内表现遗传修饰与Bayley-III评估关联研究

  本综述首次揭示母体1型糖尿病（T1D）暴露婴儿脐带血中MYT1L、NRXN1、SHANK3等关键神经发育基因的差异化甲基化（DMRs），通过全基因组甲基化测序（WGBS）发现这些表观遗传变化与Bayley-III量表认知/语言/运动域评分显著相关，为神经发育障碍的早期生物标志物发现提供新视角。

  来源：Frontiers in Endocrinology

  时间：2026-02-11

• 综述：穴位注射相关疗法治疗中风后顽固性呃逆的比较疗效和安全性：一项网状Meta分析

  本综述通过网状Meta分析系统评价了穴位注射相关疗法治疗中风后顽固性呃逆的疗效。结果表明，穴位注射相关疗法（尤其是针灸联合耳针、穴位注射联合西药等组合疗法）疗效显著优于单一疗法，其作用机制可能与调节GABA、多巴胺等神经递质及ST36、PC6等关键穴位有关。尽管现有证据质量普遍较低，但结果为临床联合应用中医外治法与现代药学提供了有价值的方向。

  来源：Frontiers in Neurology

  时间：2026-02-11

• 关于二氧化硫在深共晶溶剂中吸收的新见解

  准确预测二氧化硫在深熔盐中的吸收能力，本研究构建了包含1382个实验数据和924个计算数据点的综合数据库，评估了15种机器学习算法。结果表明支持向量回归（SVR）和卷积神经网络（CNN）表现最优，R²分别达0.9904和0.9872，关键影响因素为压力和s8结构描述符。研究证实机器学习可有效建模复杂DES系统的气体吸收行为，为高效溶剂设计提供新方法。

  来源：Microchemical Journal

  时间：2026-02-11

• 一种基于物理知识的神经网络替代模型，用于实时功率分配网络（PDN）和动态电压下降预测，在2.5维芯片集成中应用

  电源网络分析在异构2.5-D芯片系统中面临传统方法计算慢和纯数据驱动网络缺乏物理一致性的问题，本文提出嵌入电路约束的物理信息神经网络（PINN）框架，通过分层建模、PDE残差和优化策略提升精度与效率，实验显示精度达亚毫伏级且计算量减少80%，推理速度比商业工具快300倍。

  来源：IEEE Transactions on Very Large Scale Integration (VLSI) Systems

  时间：2026-02-11

• 一种结合LSTM和MPHI2的混合方法，用于长跨度预应力混凝土桥梁的时变可靠性分析

  本研究针对长跨度预应力混凝土桥的高维非线性时变可靠性分析难题，提出融合LSTM神经网络与MPHI2方法的代理驱动框架。通过构建高精度三维有限元模型模拟徐变、收缩、开裂和预应力损失耦合效应，训练LSTM模型高效近似非线性时变响应，结合MPHI2方法实现可靠度计算，验证表明其预测的失效概率与蒙特卡洛模拟误差小于6%，且显著降低计算成本，为桥梁长期性能评估提供有效工具。

  来源：Structures

  时间：2026-02-11

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