• 多模态神经监测对体外循环下心血管手术后神经功能障碍的预测价值

  目的：多模态神经监测（MNM）在体外循环（CPB）后心血管手术患者监测中的应用鲜有报道。本前瞻性观察性队列研究旨在评估MNM对接受CPB的心血管手术患者术后神经功能障碍的预测效能。方法：共纳入156例入住重症监护室（ICU）6小时后仍未苏醒（格拉斯哥昏迷评分[

  来源：Frontiers in Neurology

  时间：2026-06-04

• 脑小血管病总负荷及全身临床表型对急性缺血性卒中短期神经功能结局的影响

  摘要：引言：脑小血管病（cerebral small vessel disease, CSVD）日益被认为是急性缺血性卒中（acute ischemic stroke, AIS）后结局的重要决定因素。然而，总体CSVD负荷、单个影像学标志物及全身临床表型对早期

  来源：Frontiers in Neurology

  时间：2026-06-04

• 意识障碍患者在熟悉与不熟悉本人姓名语音刺激下的大脑皮层活动：一项基于功能性近红外光谱（fNIRS）的研究

  摘要 背景：尽管听觉感觉刺激已广泛应用于意识障碍（DOC）临床作业治疗实践，但其具体实施方案存在显著异质性。然而，既往研究均未专门聚焦于熟悉语音本人姓名（FV SON）呼叫与不熟悉语音本人姓名（UFV SON）呼叫的差异。功能性近红外光谱（fNIRS）在DO

  来源：Frontiers in Neurology

  时间：2026-06-04

• 综述：猪带绦虫（Taenia solium）在神经囊尾蚴病中的发育与宿主相互作用：关于致痫机制通路的叙述性小综述

  神经囊尾蚴病（NCC），一种由猪带绦虫（Taenia solium）幼虫阶段引起的中枢神经系统感染，仍然是流行地区获得性癫痫的主要病因。越来越多的证据表明，NCC中的癫痫发作并非仅由宿主炎症反应驱动，而是反映了寄生虫发育、宿主神经免疫过程及神经元网络重塑之间复

  来源：Acta Epileptologica

  时间：2026-06-04

• 运动通过性别和年龄特异性方式经由JAK/STAT减轻神经炎症来缓解肥胖相关的认知和睡眠-昼夜节律功能障碍

  摘要 背景：肥胖（包括遗传性肥胖）加速与年龄相关的认知衰退，并破坏昼夜节律调节，增加神经退行性疾病（neurodegenerative disorders）的风险。这些效应部分由代谢失调、神经炎症（neuroinflammation）和改变的睡眠-昼夜节律

  来源：International Journal of Obesity

  时间：2026-06-04

• HeyJay！一个用于口语理解和自动语音识别的非典型语音语料库

  摘要语音技术，如自动语音识别或口语理解，通常不适用于非典型语音，即那些患有构音障碍、声音障碍或其他类型语音问题的人的语音。这阻碍了这些非典型说话者使用语音助手或其他人机交互平台，而这些平台本可以让他们的生活更加便利或提高他们的独立性。在本文中，我们介绍了HeyJay!，这是一个新

  来源：Scientific Data

  时间：2026-06-04

• 人工智能聊天机器人应答患者关于脊索瘤常见问题的横断面研究

  引言：人工智能（AI）聊天机器人在许多常见疾病中已被广泛研究，然而，关于脊索瘤这一具有高复发率、高致残率和高死亡率的罕见疾病的报道却很少。研究问题：本研究旨在评估肿瘤科医生和最先进的AI聊天机器人在应答真实世界中脊索瘤患者常见问题（FAQs）方面的表现。应答表

  来源：Brain and Spine

  时间：2026-06-04

• 基于人工智能技术的气化炉关键设备可靠性评估

  为解决气化炉锁斗阀系统可靠性动态失效机制定量建模的空白，本研究提出一种创新方法：使用反向传播（BP）神经网络优化动态贝叶斯网络（DBN）的先验数据。首先，基于隐层神经元数量的经验公式，将系统的原始DBN模型适配为结构自适应的BP神经网络以校准其先验参数，并建立

  来源：PLOS One

  时间：2026-06-04

• 神经兴奋性对比大鼠品系海马体的转录组特征

  个体对环境影响的反应变异性（决定了“反应规范”的范围和适应可能性）在很大程度上由神经系统的遗传特性塑造，包括遗传决定的兴奋性差异。通过选择性培育具有对比神经兴奋性阈值的大鼠品系，为研究这种遗传差异如何在分子水平上体现提供了模型。在此，研究人员对高兴奋性（LT）

  来源：PLOS One

  时间：2026-06-04

• Agentic AI框架(AAgentic AI Framework, AAIF)：一种面向可问责高性能入侵检测的策略强制执行架构

  摘要：人工智能在现代网络安全中扮演核心角色，但仅针对检测准确率优化的系统往往缺乏可问责性(accountability)、透明性(transparency)及策略合规性(policy compliance)机制。本研究提出Agentic AI框架(AAgent

  来源：Frontiers in Artificial Intelligence

  时间：2026-06-04

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