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综述：视网膜作为脑神经退行性疾病的替代标志物：基于OCT的视网膜成像在阿尔茨海默病和帕金森病早期检测中的叙述性回顾
本文综述了阿尔茨海默病（AD）和帕金森病（PD）这两大神经退行性疾病在视网膜结构（如视网膜神经纤维层（RNFL）、神经节细胞-内丛状层（GCIPL）等）和微血管（如血管密度、无血管区）方面的成像特征。OCT（光学相干断层扫描）、OCTA（OCT血管成像）和SD-OCT（频域OCT）等无创成像技术，为早期发现、鉴别评估和纵向监测这些疾病提供了极具前景的窗口，有望转化为临床应用的生物标志物。
来源：Journal of Imaging
时间：2026-03-07
美国成年人耳鸣与心绞痛之间的关联：2009–2018年NHANES研究的证据 Mitra Britton 和 Ishan Sunilkumar Bhatt
急性眩晕的周围性与中枢性病变鉴别研究。纳入100例急性眩晕伴单方向水平眼震患者，综合HINTS协议与同步双侧3℃冷灌溉测试。结果显示：86例符合HINTS周围性前庭病变标准者中，88例（72/16）眼震在冷灌溉后完全或显著抑制，伴随短暂垂直上跳眼震；12例中枢性病变患者眼震无抑制。冷灌溉与HINTS、视频头 impulse测试（vHIT）结果高度一致，尤其对HINTS不典型病例具有辅助诊断价值。研究证实冷灌溉操作简便、耐受性好，可作为急诊鉴别周围性与中枢性前庭病变的可靠补充工具。
来源：Audiology Research
SpecSplishing：一种结合频谱分割与移动的高效频域时间序列表示方法
时间序列预测中，SpecSplishing机制通过频谱分割和下移增强模型捕捉高频成分的能力，实验显示预测误差平均降低4.59%，训练次数减少29.15%。
来源：Neurocomputing
在丙泊酚诱导过程中，目标控制输注比手动推注更能实现更为平稳的自主神经调节：基于小波谱分析的证据
自主神经动态平衡与丙泊酚给药方式的关系研究。通过对比目标控制输注（TCI）和手动负荷（MB）给药，利用小波谱分析实时监测心率变异性（HRV）和光电容积描记波（PPGA），发现TCI能更平缓地调节自主神经张力，其药物浓度达峰时间比MB快2倍。研究证实给药速率是影响自主神经稳定性的关键因素，为高危患者麻醉诱导提供新策略。
来源：Journal of the Association of Nurses in AIDS Care
TriEMO：基于模态对对比学习图网络的多模态情感识别技术（Triple Semantic Alignment using a Modality Pair Contrastive Learning Graph Network for Multimodal Emotion Recognition）
多模态情绪识别中提出TriEMO框架，通过模态对数据增强、虚拟情绪锚点与对抗对比学习优化跨模态对齐，解决模态不平衡和过对齐问题，在IEMOCAP和MELD上显著提升F1分数。
来源：Information Fusion
综述：基于肌电图（EMG）/脑电图（EEG）的轮椅控制系统在残疾人中的应用综述：人机界面（HMI）与脑机接口（BCI）的视角
本文系统综述了基于肌电（EMG）和脑电（EEG）信号的人机交互（HMI）与脑机接口（BCI）技术在轮椅控制中的应用，分析了信号采集、滤波、特征提取及分类技术，并探讨了多模态融合、实时优化等未来研究方向。
来源：Journal of Electromyography and Kinesiology
GE-ViP：一种基于图谱增强的视觉处理流程，用于弱监督下的组织病理学切片分析
GE-ViP通过整合语义与外观过滤、视觉Transformer特征提取、TriFusion-Planar图构建及边缘感知GNN，实现高效可解释的弱监督全切片图像分类，验证其在多癌症队列中的有效性。
未成熟嗅感觉神经元的自发活性与内在兴奋性：电压门控Na+、K+电流随成熟度的动态演变及其功能意义
本研究聚焦嗅觉感觉神经元(OSN)成熟过程中的电生理特性转变。针对“未成熟OSN内在兴奋性未知”这一科学空白，研究人员利用OMP-GFP小鼠的嗅上皮急性切片，通过膜片钳技术首次系统比较了未成熟与成熟OSN的自发活性、膜特性及电压门控通道功能。研究发现，未成熟OSN可自发放电，但其频率较低，兴奋性更弱，并伴有电压门控Na+电流TTX敏感性及K+电流动力学成分的显著差异。单细胞转录组分析进一步揭示了相关通道基因表达的上调。该工作为理解未成熟OSN在感觉处理中的作用奠定了电生理基础。
来源：PFLUGERS ARCHIV-EUROPEAN JOURNAL OF PHYSIOLOGY
一个基于物理原理和随机方法的KAN框架，用于模拟混合交通流中人类驾驶车辆的车跟行为
自动驾驶车辆在混合交通流中的随机性建模与控制策略优化，提出融合时空依赖和物理约束的深度学习框架，通过改进ConvKAN损失函数、引入随机采样器和可学习位置嵌入机制，结合三阶段物理知识嵌入策略，有效预测人类驾驶员的随机轨迹并抑制交通振荡。
来源：ADVANCED ENGINEERING INFORMATICS
利用超声波驱动的压电刺激技术对β-PVDF基底上的骨髓间充质干细胞（BMSCs）进行刺激，以增强细胞外泌物的分泌，从而促进脊髓损伤的修复
细胞治疗在神经退行性疾病和脊髓损伤修复中的应用面临伦理限制和分化效率低等问题。本研究通过β-PVDF纳米材料与超声波结合，无需植入即可触发骨髓间充质干细胞（BMSCs）产生外泌体，并促进神经干细胞（NSCs）分化。实验表明超声激活的β-PVDF膜可显著增加BMSCs外泌体产量，且外泌体能诱导NSCs向神经元转化。该技术具有成本低、无免疫排斥、无细胞植入等优势，为临床转化提供了新路径。
来源：Nano Energy
草鱼trpc3基因功能鉴定：揭示其在盐胁迫下渗透调节中的关键作用及其调控机制
本研究首次揭示草鱼trpc3基因在盐胁迫渗透调节中的核心作用。通过RNA干扰(RNAi)敲低实验，证实该基因通过介导Ca2+内流，调控鳃和肾脏中NKA、CaN、Ca2+-ATPase等关键酶活性及相关离子转运基因表达，从而驱动机体恢复渗透稳态，为培育耐盐草鱼新品系提供了新理论依据。
来源：Fishes
综述：视频游戏作为神经影像学研究中的刺激因素：一篇简短综述
视频游戏作为神经成像研究工具，通过经济游戏、第一人称射击等不同场景，探索了合作竞争、奖励机制、流动状态及社会认知的神经基础，展示了其在主动参与和生态效度上的优势，同时指出样本量小和方法论改进的必要性。
来源：Frontiers in Human Neuroscience
MIF-gaus：单目隐式特征驱动的通用高斯拼接重建方法
多视角3D重建通过单目隐式特征与多视角上下文特征融合，提出MIF-Gaus框架解决弱纹理、复杂几何场景下的深度估计与渲染精度问题，实验表明其结构连续性、语义一致性及纹理细节均优于现有方法。
PULSAR：基于图的正样本无标签学习方法，结合多流自适应卷积技术用于帕金森病识别
帕金森病诊断方法PULSAR基于自适应图卷积神经网络和多流卷积模型，利用摄像头记录的指尖敲击任务视频进行分类。在382人数据集（含183自报PD患者）上，采用PU学习解决标签不完整问题，验证集准确率80.95%，测试集均准75.18%。该方法可提升低收入国家PD筛查可及性，并可能扩展至其他运动障碍疾病评估。
来源：ACM Transactions on Computing for Healthcare
物理引导的Mamba-KAN混合网络（PM-KMNet）：在分布变化条件下对船舶推进系统进行稳健的预测
推力轴承温度预测中，针对跨航次分布偏移（Kolmogorov-Smirnov检验达0.57）和Transformer注意力退化问题，提出PM-KMNet混合架构。通过科尔莫戈洛夫-阿诺德网络（KAN）实现物理参数自适应估计，结合Mamba状态空间模型补偿残差动态，并采用渐进训练策略（物理优先→残差校准→联合调优）避免梯度偏置。在VLCC真实数据（17.5万样本）验证中，模型RMSE达0.667°C，R²为0.9656，物理分支解释82.6%动态，参数α≈0.91，β≈0.52符合摩擦学理论。
Transformer引导的元学习框架EEG-TriNet++：推动运动想象分类迈向稳健与泛化新高度
作为一篇开创性的研究论文，本文提出并验证了EEG-TriNet++，一个针对脑机接口(BCI)中运动想象(MI)脑电(EEG)信号分类的突破性深度学习架构。该模型整合了卷积空间-频谱编码器、双向LSTM(BiLSTM)和Transformer头部，并创新性地引入了类视觉Transformer的分块标记化(patchewise tokenization)、神经架构搜索(NAS)以及元学习(MAML)机制，旨在同时解决EEG信号的信噪比低、非平稳性及受试者间差异巨大等核心挑战。实验证明其在受试者内及留一受试者外(LOSO)两种协议下均取得领先性能，为开发无需频繁校准、可适应新用户的高效能、可泛化BCI系统提供了坚实的技术路径。
来源：Chemosensors
针对伴有自发性水平性眼球震颤的急性眩晕的床边诊疗方法：同时进行冰水试验刺激的作用及其与HINTS协议在区分周围性及中枢性病因中的相关性 Luigi Califano, Cataldo Latorre, Maria Grazia Melillo, Iacopo Cangiano, Giuseppe Manna, Maria Gabriella Coppola, Roberto Teggi
急性眩晕急诊常见，HINTS协议诊断准确但需经验，冰水测试新方法通过双侧冷刺激抑制周围性前庭病变患者眩晕眼动，未抑制中枢性病变，与HINTS高度一致，可作为急诊补充工具。
用于跨分布车辆路径规划问题的双分支距离感知神经求解器
提出双分支距离感知神经求解器DBDA，结合全局与局部注意力机制，融入距离感知和惩罚策略，提升跨分布VRP问题的鲁棒性和泛化能力，实验验证优于现有方法。
基于深度学习的复合结构显式动力学模型参数
针对复合结构动力学模型因制造缺陷与理论偏差的问题，本文提出 DynCorrNet 深度学习框架，通过多尺度物理编码器构建非线性映射，结合参数导向优化实现动力学方程显式修正，实验验证其高效性与泛化能力。
来源：International Journal of Mechanical Sciences
基于物理信息的潜在集合深度网络（DeepONet），结合合成数据实现对锂离子电池实时热失控的预测
本研究提出一种结合物理智能与合成数据的深度学习模型PILE-DeepONet，通过多物理场有限元分析生成丰富数据集，并设计双代理神经网络与优化训练策略，实现锂离子电池热失控的实时预测。实验验证其可提前900秒预测且推理时间仅4.96毫秒，在LFP圆柱和NMC软包电池中均表现优异。
来源：eTransportation
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