• 综述：肌萎缩侧索硬化症与退行性颈椎病：基于表型的诊断陷阱、检查不匹配及实用临床推理

  鉴别肌萎缩侧索硬化症（ALS）与退行性颈椎病（DCM）仍然困难，因为这两种疾病在临床上可以重叠，而在生物学上却不同。ALS是一种进行性运动神经元疾病，而DCM是一种潜在可治疗的压迫性脊髓病；然而，两者均可表现为上肢无力、手部萎缩、反射亢进、步态障碍和颈椎MRI

  来源：Frontiers in Neurology

  时间：2026-08-06

• 社会原子的类量子架构：心理标记相干性与认知激活的三重共振机制

  社会激光理论（Social Laser Theory, SLT）提供了一种创新的类量子数学形式，用于追踪复杂的集体社会激活动力学。尽管其宏观表现结构上模仿了激光物理，但潜在驱动力源于个体“社会原子”的内部状态配置。扩展这一框架，这篇视角论文为个体认知系统引入了

  来源：Frontiers in Human Neuroscience

  时间：2026-08-06

• 体重状况与英国和北爱尔兰初级保健中进食障碍转诊的路径：一项常规护理数据的横断面分析

  背景：需要了解体重状态如何影响进食障碍服务的获取。研究人员旨在检查英格兰和北爱尔兰初级保健环境中进食障碍诊断成年人的特征，并评估体重状态与转诊至专科进食障碍服务之间的关联。方法：研究人员对临床实践研究数据链（CPRD）Aurum中的电子健康记录进行了横断面分析

  来源：The Lancet Primary Care

  时间：2026-08-06

• 神经肌肉训练对青少年和年轻成年男性网球运动员身体和网球专项表现的影响：一项系统综述与荟萃分析

  背景 神经肌肉训练（Neuromuscular Training, NMT）被用于改善身体素质和网球专项表现，但广泛的结局分类、混合人群以及准确性（accuracy）和短跑（sprint）结局的区分不足限制了既往综述。本系统综述与荟萃分析评估了NMT对男性网球

  来源：PLOS One

  时间：2026-08-06

• 通过公共卫生筛查脆性X障碍促进尼日利亚儿童心理健康与福祉（CHAMP-FX）：一项前瞻性多中心筛查研究及纵向随访的方案

  全球神经发育障碍负担日益增加，但低收入和中等收入国家（包括尼日利亚）的数据稀少。脆性X障碍（Fragile X disorders，包括脆性X综合征和脆性X前突变相关条件）在发展中国家知之甚少，尼日利亚没有全国性数据。通过公共卫生筛查脆性X障碍促进尼日利亚儿童

  来源：PLOS One

  时间：2026-08-06

• 塞拉利昂创伤性脑损伤：流行病学负担与神经外科投资的紧迫性

  引言：创伤性脑损伤（TBI）是全球重大公共卫生问题。研究问题：研究人员评估了塞拉利昂弗里敦Connaught教学医院五年间记录到的TBI患病率。材料与方法：研究人员对2019年1月至2023年12月期间所有出现神经或神经外科状况的患者进行了回顾性病历审查，审阅

  来源：Brain and Spine

  时间：2026-08-06

• 贝叶斯卷积神经网络用于次声事件的不确定性感知分类

  次声信号的准确分类对于核试验核查、自然灾害预警和地球物理监测至关重要。传统的卷积神经网络（CNN）应用于此任务时容易在小规模、类别不平衡的数据集上过拟合，且无法量化预测不确定性。为解决这些限制，研究人员引入了一个贝叶斯卷积神经网络（Bayesian CNN）框

  来源：Sensors

  时间：2026-08-06

• MoS₂薄膜的界面工程用于润湿性依赖的电阻开关和神经形态行为

  近年来，忆阻器（memristors）作为神经形态计算（neuromorphic computing）的基本构建单元的研究激增，归因于其以高密度、低功耗硬件格式模拟生物突触可塑行为的卓越能力。这些器件日益被认为是实现高效人工神经网络的关键。二维（2D）二硫化钼

  来源：Nanomaterials

  时间：2026-08-06

• 不同神经肌肉电刺激强度对健康年轻成人股四头肌等长力矩与肌肉厚度的急性效应：一项随机分肢试验

  ## 摘要 **引言**：尽管神经肌肉电刺激（NMES）的剂量测定具有临床相关性，但增加自我报告的可耐受强度是否能增强急性神经肌肉反应尚不明确。 **目的**：探讨不同NMES强度及诱发收缩类型对股四头肌等长力矩（IT）和肌肉厚度的急性效应。 **方法*

  来源：Physiotherapy Research International

  时间：2026-08-06

• RN-D3：对比增强MRI上放射性坏死的检测、鉴别与勾画

  **目的**：放射性坏死（RN）是放射治疗（RT）的重要并发症，且因病灶易出现不一致的勾画而难以通过影像学评估，常需开颅手术获取诊断。本研究评估了如何将已建立的深度学习分割模型在单中心RN队列上进行再训练，检验了外部泛化能力，并将最佳组件整合为RN-D3——一

  来源：Frontiers in Artificial Intelligence

  时间：2026-08-06

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