• 基于可穿戴加速度测量的9周龄以下婴儿脑性瘫痪早期风险筛查

  根据Prechtl方法进行的一般运动评估（General Movement Assessment，GMA）对于5月龄以下婴儿脑性瘫痪（Cerebral Palsy，CP）的早期识别具有最佳预测价值。然而，能够实施该评估的专业人员较为稀缺，尤其是在中低收入国家。

  来源：Scientific Reports

  时间：2026-06-05

• 超生理剂量雄激素给药对先前未受过训练雄性小鼠海马可塑性相关标志物及行为无额外增益作用——抗阻训练与癸酸诺龙（nandrolone decanoate, ND）干预研究

  摘要：本研究探讨抗阻训练（resistance training, RT）与超生理剂量癸酸诺龙（nandrolone decanoate, ND；38 mg·kg−1·wk.−1）给药对雄性小鼠海马神经发生、神经营养信号传导及行为的影响。40只3月龄雄性C57

  来源：Hormones and Behavior

  时间：2026-06-05

• 拓扑神经编码：图、群与纽结的联想记忆表示

  旨在构建一种能够统一所有知识分支的表示体系的想法在不同时代均有体现。认知神经科学表明，人类的符号和文化活动始终在多个大脑区域引发分布式的激活模式。一种由所有认知域共享的代数神经表示可提供统一的框架，并促进不同知识领域底层结构间的对话。联想记忆模型——其特征为神

  来源：BioSystems

  时间：2026-06-05

• 感知、记忆、模拟与意识：理论的融合

  摘要：我们的理论基于感知、记忆和神经学的研究，得出了关于大脑意识过程机制的相似且互补的结论。我们认为，意识是对过去事件的显性记忆，或者是一种普遍的认知能力，用于模拟事件——无论是用来有意识地回忆过去、体验现在，还是想象未来。感知机制可能代表了我们对过去、现在和未来的一个持续更新、

  来源：Journal of Cognitive Neuroscience

  时间：2026-06-05

• 基于机器学习的缺血性卒中（IS）老年患者认知衰弱（CF）预测模型：一项前瞻性队列研究

  认知衰弱（CF）以认知障碍与躯体衰弱并存为特征，在缺血性卒中（IS）后老年患者中较为常见，且与不良功能结局相关。本研究旨在开发并内部验证一种基于机器学习（ML）的预测模型，用于预测IS老年患者出院后3个月内的CF发生风险。研究方法：本项前瞻性队列研究共纳入40

  来源：Frontiers in Neurology

  时间：2026-06-05

• 综述：远程过渡期护理对卒中患者影响的Meta分析

  背景：卒中是全球成人致残与死亡的首要病因之一。尽管急性卒中诊疗的进步提升了生存率，但出院后过渡期的管理仍面临挑战。远程过渡期护理作为一种新兴服务模式，有望改善卒中患者预后，但其实际效果尚未明确。 目的：本研究旨在通过Meta分析，系统评价远程过渡期护理对卒中患

  来源：Frontiers in Neurology

  时间：2026-06-05

• 晚期帕金森病呈指数型进展的证据：一项前瞻性队列研究的回顾性分析

  摘要 引言：尽管帕金森病（Parkinson's disease, PD）的前瞻性队列研究表明运动残疾呈线性增加，但部分临床—病理证据提示终末疾病阶段可能存在指数型（exponential）进展。 方法：研究人员对34例PD患者组成的长期随访队列进行回顾性分析

  来源：Frontiers in Neurology

  时间：2026-06-05

• 结核性脑膜炎中类淋巴系统功能障碍的MRI标志物：与脑脊液蛋白及认知损害的关联

  目的：结核性脑膜炎（Tuberculous meningitis, TBM）作为一中枢神经系统感染性疾病，常并发轻度认知损害（Mild Cognitive Impairment, MCI）。尽管类淋巴系统（Glymphatic System, GS）功能影像标

  来源：Frontiers in Neurology

  时间：2026-06-05

• 经Egletes viscosa与Lippia schaueriana精油处理后雌性Rhipicephalus linnaei（亚麻革蜱）合神经节（synganglion，蜱中枢神经系统）的组织病理学改变

  合成化学杀螨剂在蜱虫防治中的不当使用已导致杀螨剂抗性蜱株的选择，从而推动了替代性有效蜱控制策略的探索。其中，来源于Egletes viscosa Less.（菊科，Asteraceae）和Lippia schaueriana Mart.（马鞭草科，Verben

  来源：Arthropod-Plant Interactions

  时间：2026-06-05

• 惯性 Cohen–Grossberg 神经网络在无界分布时滞下的指数型与自适应滞后同步

  本文的主要重点在于解决惯性 Cohen-Grossberg 神经网络（ICGNNs）的指数型混沌滞后同步与自适应混沌滞后同步问题。该问题是在离散时滞与无界分布时滞的背景下加以研究的。重要的是，本文所采用的方法通过直接构造 Lyapunov 泛函，绕过了惯性神经

  来源：Journal of Computational Science

  时间：2026-06-05

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