• 女性盆底肌与腰背肌肌肉机械特性的单侧特异性参考值及其与女性特异性因素的关系

  摘要盆底肌和腰背肌的肌肉机械特性被用于表征女性的肌骨系统行为。然而，关于单侧特异性参考数据及其与女性特异性因素的关系仍有限。本研究旨在建立单侧特异性参考值，并考察年龄、体质指数、阴道分娩、绝经状态及体力活动的影响。采用手持式肌振动测量仪对116名健康女性（18–65岁）的左右

  来源：Scientific Reports

  时间：2026-09-16

• 发酵乳制品适度摄入与全因及心血管死亡风险降低的关联研究

  摘要 本研究旨在探讨发酵乳制品的摄入与全因死亡率及心血管死亡率之间的潜在关系。本研究使用美国国家健康与营养检查调查（NHANES）数据库进行分析，该数据库涵盖1999年至2018年的数据，共包含37,366名参与者。发酵乳制品的摄入量通过24小时饮食回顾法进行评估，并采用C

  来源：Scientific Reports

  时间：2026-09-16

• 一种基于OSEM-ANLM的稀疏视角CT图像重建算法及其性能评估

  摘要本研究提出了一种有序子集期望最大化—渐近非局部均值（OSEM-ANLM）算法，用于在有限数据条件下的稀疏视角计算机断层扫描（CT）重建，并评估了该算法在不同采集设置下的性能。算法评估使用了数字体模、患者胸部图像以及来自Rando体模的大脑/颅骨图像。采集几何保持为180°

  来源：Scientific Reports

  时间：2026-09-16

• 埃塞俄比亚因吉巴拉镇家长为女儿接种HPV疫苗意愿及相关因素研究

  摘要人乳头瘤病毒（HPV）疫苗接种目前被推荐作为宫颈癌的预防策略。家长的许可对于提高目标女儿群体的HPV疫苗接种覆盖率至关重要。本研究旨在评估2025年埃塞俄比亚西北部因吉巴拉镇家长为女儿接种HPV疫苗的意愿及相关因素。研究于2025年2月20日至3月20日期间开展，采用基于

  来源：Scientific Reports

  时间：2026-09-16

• 青藏高原东部传统村落景观类型空间分异及其多维影响因素研究

  摘要青海—青藏高原东部（EQTP）的传统村落是全球乡村文化多样性的重要组成部分。然而，目前对于其不同景观类型在区域尺度上的空间分布及潜在影响因素仍缺乏深入了解。为此，本研究基于449个官方认定的传统村落，建立了一个综合分析框架。研究采用K-means聚类算法识别传统村落的景观

  来源：Scientific Reports

  时间：2026-09-16

• 基于屏气试验血氧饱和度数据的机器学习模型预测系统性硬化症患者肺功能

  摘要间质性肺病是系统性硬化症（SSc）死亡的主要原因之一，但对于某些患者而言，传统的肺功能检查往往难以完成。屏气试验（BHT）提供了 6 分钟步行试验（6MWT）的简单床边替代方案。在此，我们开发了一种机器学习（ML）模型，利用 BHT 期间收集的实时血氧饱和度（SpO₂）和

  来源：Scientific Reports

  时间：2026-09-16

• 气候变化背景下修复湿地对氮磷去除效率的评估研究

  摘要气候变化导致降雨频率和强度增加，从而加剧了集水区中氮和磷的径流流失。本研究在水文修复的湿地（由废弃稻田改造而成）中，通过九次不同降雨量和降雨强度的降雨事件，评估了养分去除效率（RE）。在湿地入口和出口处进行高频采样，测定总氮（TN）、硝酸盐（NO₃–N）、总磷（TP）、钼

  来源：Scientific Reports

  时间：2026-09-16

• 游离睾酮通过肠道双歧杆菌部分介导多囊卵巢综合征相关抑郁障碍

  摘要多囊卵巢综合征（PCOS）不仅损害女性的生殖健康，还会影响其心理健康，使受影响个体的抑郁障碍（DD）风险增加。越来越多的证据表明肠道微生物群可能参与其中。本研究将64例PCOS参与者分为DD组（n = 23）和非DD组（n =　41）。我们检测了血清游离睾酮（FT）水平，

  来源：Scientific Reports

  时间：2026-09-16

• 多微阵列生物信息学分析鉴定莫辛蛋白(MSN)作为糖尿病肾病的潜在生物标志物及功能验证

  摘要糖尿病肾病（DKD）的发病机制复杂且尚未完全阐明。本研究旨在通过多微阵列生物信息学分析和实验验证来鉴定潜在的 DKD 生物标志物。对 GEO 数据集 GSE30528 和 GSE30529 进行标准化和整合，以筛选差异表达基因（DEGs）。应用多种生物信息学方法和 ROC

  来源：Scientific Reports

  时间：2026-09-16

• 基于可解释人工智能的多模态生理信号人体活动识别框架

  摘要体域网（BANs）的引入支持了基于可穿戴设备的健康监测和实时生理信号处理，其中人体活动识别（HAR）是一项重要的医疗应用。随着智能健康监测和个性化健康管理需求的增长，利用多模态生理信号来识别人体活动已成为一个重要的研究领域。尽管来自各种传感器的信息为识别人体活动提供了有价

  来源：Scientific Reports

  时间：2026-09-16

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