• 6S精细化个体化护理管理在帕金森病患者脑深部电刺激术围手术期中的效果

  摘要目的：本研究旨在探讨分类（Sort）、整理（Set in order）、清洁（Shine）、标准化（Standardize）、维持（Sustain）与安全（Safety）（6S）精细化个体化护理管理是否能改善帕金森病患者（PD）接受脑深部电刺激术（DBS）

  来源：Frontiers in Neurology

  时间：2026-06-04

• 对神经影像学指标进行系统的蛋白质组学分析，有助于确定垂体神经内分泌疾病的治疗靶点

  摘要蛋白质组学与神经影像学指标（NIMs）之间的关系尚未完全明了。通过研究不同神经影像学指标中表达的特定蛋白质，研究人员可以深入了解这些指标如何影响垂体神经内分泌肿瘤（PitNETs）的发病机制，从而为开发针对性的干预措施和治疗方案提供依据。通过正向磁共振（MR）分析，我们确定了

  来源：npj Systems Biology and Applications

  时间：2026-06-04

• 小细胞外囊泡在体外能够促进细胞存活和神经突形成，其作用效果取决于囊泡的剂量以及来源细胞的类型

  摘要间充质干细胞（MSC）具有多样化的分泌组，已证实其具有显著的神经保护作用。在这些细胞释放的物质中，细胞外囊泡（EVs）因良好的安全性、稳定性以及作为无细胞疗法的相对易用性而受到特别关注。这些脂质包裹的纳米载体可以通过传递多种信号分子显著影响受体细胞的存活，而这些信号分子的具体

  来源：Scientific Reports

  时间：2026-06-04

• 透析期间进行的神经肌肉电刺激可改善终末期肾病患者肌肉的氧合状况和有氧能力：一项单盲、随机对照试验

  摘要接受血液透析（HD）的终末期肾病（ESRD）患者通常存在有氧能力和骨骼肌氧化功能的显著受损，这会导致身体机能下降和心血管风险增加。由于身体限制和治疗疲劳，患者对传统锻炼计划的依从性仍然较低。透析期间的神经肌肉电刺激（NMES）是一种低强度的替代方法，可以在不增加显著心血管负担

  来源：Scientific Reports

  时间：2026-06-04

• 多维ADHD大鼠模型

  注意缺陷/多动障碍（ADHD）是一种异质性的神经发育障碍，其特征是注意力不集中、多动和冲动行为。患者对精神刺激药物的反应差异很大，这反映了该障碍的多维性质及其潜在的神经生物学机制。自发性高

  来源：Lab Animal

  时间：2026-06-04

• 综述：提高医护人员心理韧性的干预措施：系统综述

  摘要医护人员的韧性对于构建高效、功能健全且具备危机应对能力的医疗体系至关重要。本系统评价旨在全面梳理全球相关研究证据，并识别医护人员韧性干预措施中的不足之处。在顾问组成员的帮助下，我们制定了干预措施与结果的框架，并将该框架注册至开放科学框架（Open Science Framew

  来源：npj Mental Health Research

  时间：2026-06-04

• 通过基于卷积神经网络（CNN）的神经算子建模方法，从裂殖菌类真菌的微观扫描电子显微镜（SEM）图像中学习连续激活场

  摘要准确解读微观形态特征对于区分形态相似的真菌分类单元至关重要，然而传统的图像分析方法主要依赖于离散分类或像素级分割，这些方法无法捕捉生物微观结构的本质连续性。在这项工作中，我们引入了一种连续空间表示学习框架，用于分析羊肚菌目（Lycoperdioid）真菌孢子的扫描电子显微镜（

  来源：Scientific Reports

  时间：2026-06-04

• GraphDL：一种基于可视性图的结构化表示框架，用于基于流量的网络攻击检测

  摘要在现代网络环境中，网络攻击的多样性和数量不断增加，这凸显了对能够模拟复杂流量行为的先进入侵检测方法的需求。特别是，捕捉基于流量的网络流量中的时间和结构依赖性对于传统的基于特征的方法来说仍然是一个重大挑战。在这项研究中，提出了一种名为GraphDL的基于图的结构表示框架，用于基

  来源：Scientific Reports

  时间：2026-06-04

• 鞘内注射胰淀粉样蛋白（amylin）通过特异性DNA甲基化作用，调控大鼠Pdyn和Bdnf基因的启动子，从而逆转吗啡耐受性

  摘要长期使用吗啡等阿片类药物可能导致耐受性、阿片类药物引起的痛觉过敏以及成瘾。研究表明，艾米林（amylin）具有镇痛作用，并且能够在大鼠的脑脊液中注射时逆转吗啡的效应。我们之前的研究将这些效应与脊髓中Bdnf表达减少联系起来。为了进一步探讨艾米林逆转吗啡耐受性的机制，我们分析了

  来源：Scientific Reports

  时间：2026-06-04

• 具有不确定性感知能力的时空对比图神经网络，用于网络金融欺诈检测和风险管理

  摘要金融欺诈检测需要筛选庞大的交易网络，而这些网络的特点包括不断变化的拓扑结构、极低的标签覆盖率以及不对称的误分类成本，这些因素使得传统的分类方法失效。我们提出了ST-CGNN（时空对比图神经网络），它将操作性筛查视为一个多任务学习问题，其中共享编码器由对比正则化器和证据分级头进

  来源：Scientific Reports

  时间：2026-06-04

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