• 关于神经活动中信息表征的最优时间分辨率：一项理论分析

  引言：尽管神经活动在多个时间和空间尺度上组织，但决定信息跨尺度表征的原理仍不清楚。特别是，尽管最近的实证结果报告了神经解码中的中尺度最优性，但尚无理论解释能够说明这种中间尺度何时以及为何成为最优。在此，研究人员开发了一个分析框架，以确定神经信息表征的最优时间尺

  来源：Frontiers in Computational Neuroscience

  时间：2026-08-21

• 综述：免疫检查点抑制剂后三重-M综合征：病例系统综述——早期识别对生存至关重要

  研究人员进行了一项系统综述，纳入截至2025年7月发表的相关病例报告和病例系列，旨在描述接受免疫检查点抑制剂（ICIs）治疗后出现三重-M综合征（肌炎、心肌炎和重症肌无力重叠）患者的临床特征、诊断结果、治疗及预后。该综合征通常在治疗开始后早期发生，表现为快速进

  来源：Frontiers in Neurology

  时间：2026-08-21

• 综述：AI辅助神经影像学用于阿尔茨海默病诊断：近期研究简明综述

  痴呆和由阿尔茨海默病（AD）引起的认知障碍在全球老年人群中常见。AD的诊断基于临床评估、神经心理学评估工具、生物标志物以及影像学模式，如脑磁共振成像（MRI）和正电子发射断层扫描（PET）。由于抗淀粉样蛋白单克隆抗体最近被引入用于AD，早期诊断对于及时启动治疗

  来源：Heliyon

  时间：2026-08-21

• 综述：复发性或难治性胶质母细胞瘤治疗策略的比较疗效：系统评价和网络荟萃分析

  背景：复发性或难治性胶质母细胞瘤预后不良，且尚未建立普遍接受的标准化治疗方案。随机化证据零散，使得成对比较不充分。本研究旨在使用频率学派网络荟萃分析比较现有治疗方法。方法：系统检索PubMed、Web of Science和Cochrane Library从建

  来源：Frontiers in Neurology

  时间：2026-08-21

• 人类神经共培养中表面涂层的比较分析确定纤连蛋白为稳健的MEA基质

  人类诱导多能干细胞（hiPSC）来源的神经元为基于动物的神经毒性模型提供了一种有前景、生理学相关的替代方案。然而，表面涂层这一基本但重要变量的影响常常被忽视。在此，研究人员系统研究了常用表面涂层，包括聚合物（聚乙烯亚胺（PEI）、聚-L-鸟氨酸（PLO）、聚-

  来源：Scientific Reports

  时间：2026-08-21

• 基于知识的VMAT（容积调制放疗）规划：利用宫颈癌的剂量学特征进行设计

  摘要具有相似几何特征的宫颈癌患者之间的剂量差异较大，这可能限制了仅依赖几何特征来进行容积调强放疗（VMAT）规划的知识驱动规划（KBP）技术的有效性。为了解决这一问题，本研究借鉴了先前研究的方法，并提出将剂量学特征整合到宫颈癌VMAT计划生成过程中。训练队列包括70名先前接受过治

  来源：Scientific Reports

  时间：2026-08-21

• 内上髁鹰嘴韧带的形态学特征及超声诊断准确性：促进肘管综合征的精准治疗

  摘要很少有研究探讨与尺神经嵌压相关的内上髁 - 鹰嘴韧带 (MEO) 的详细术中形态，或将这些发现应用于指导肘管综合征 (CuTS) 的临床实践。本研究旨在全面评估 MEO 韧带的形态特征，并通过分析 MEO 韧带切除的小切口原位松解术 (SID) 的手术结果，评估术前超声在

  来源：Scientific Reports

  时间：2026-08-21

• 康复从业人员对提高神经外科术后谵妄患者身体康复依从性策略的观点：一项定性研究

  摘要神经外科术后谵妄是一种常见且复杂的状况，与认知波动、参与度下降以及康复结果不良有关。尽管建议进行早期物理康复，但在经历谵妄的患者中维持依从性仍然具有挑战性。目前的证据对于康复专业人员如何调整策略以维持参与度提供的指导有限。本研究旨在探讨康复从业人员关于改善神经外科术后谵妄

  来源：Scientific Reports

  时间：2026-08-21

• 基于卷积神经网络的埃及西部沙漠Berenice油田地震断层自动填图

  准确的地震断层解释仍是对油气勘探的基石，直接影响构造建模、储层分隔和井位决策。然而，传统人工断层拾取耗时且易受解释人员主观偏差影响，尤其是在构造复杂、噪声较大的地震数据集中，如埃及西部沙漠的数据。本研究展示了斯伦贝谢公司（Schlumberger）在Petre

  来源：Scientific Reports

  时间：2026-08-21

• 基于深度学习的软件变更倾向预测

  摘要软件是任何组织的重要资产，但需要得到适当的维护和可靠性保障。软件变更倾向性预测是高效软件开发及后续软件维护阶段的关键部分。在本工作中，我们提出了一种新方法，将 CNN 模型与过采样（OS）相结合，以提高预测性能和泛化能力。我们提取并转换了来自多个来源的数据，包括源代码度量

  来源：Scientific Reports

  时间：2026-08-21

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