• 运动与糖尿病患者脑源性神经营养因子（BDNF）水平的关系：一项系统评价与Meta分析

  摘要专业翻译 背景： 糖尿病（DM）是一种以持续血糖水平升高为特征的代谢性疾病。DM是许多神经退行性疾病的主要危险因素，可导致认知功能下降。脑源性神经营养因子（BDNF）是中枢和外周神经系统中的一种神经营养因子，在大脑回路发育中发挥关键作用。因此，BDNF水平

  来源：Journal of Diabetes Research

  时间：2026-10-23

• 基于神经控制的螯虾尾部甩动逃逸反应及其反向推进的Cyborg平台XeraBorg研究

  专业术语翻译 水生环境中的运动能力对人工机器人而言仍是一项重大挑战，尤其是在小尺度、不同深度作业或水下与两栖条件之间切换的场景中。生物混合系统（biohybrid system）通过利用自然进化而来的生物推进机制，提供了一种极具吸引力的替代方案。本研究探讨了螯

  来源：Advanced Robotics Research

  时间：2026-10-23

• 综述：基于影像组学的神经影像在精神分裂症诊断与治疗反应预测中的荟萃分析

  摘要目前，用于精神分裂症诊断及治疗反应预测的可靠神经影像生物标志物仍然有限，尤其在个体层面。影像组学可将神经影像数据转化为高维定量数据，从而可能捕获常规分析无法检测的细微疾病相关模式。本研究旨在对基于影像组学的神经影像在精神分裂症中的诊断和治疗反应预测性能进行荟萃分析。根据P

  来源：Schizophrenia

  时间：2026-10-23

• 孟加拉人群糖尿病神经病变中IL-6与IL-10血清水平及其基因多态性的关联研究：一项临床队列发现

  专业摘要翻译 背景：糖尿病神经病变（Diabetic Neuropathy, DN）是糖尿病常见的并发症，与慢性炎症密切相关。白介素-6（Interleukin-6, IL-6）和白介素-10（Interleukin-10, IL-10）是参与DN发病机制的关

  来源：PLOS One

  时间：2026-10-23

• 基于表面肌电信号的深度学习驱动细粒度手指运动识别

  表面肌电信号（surface electromyography, sEMG）已成为通过检测和记录运动过程中肌肉电活动来控制先进假肢装置的重要工具。本研究提出了一种利用NinaPro数据库识别九类不同手指运动的独特技术。为探索上肢假肢控制中尚未充分研究的领域，本

  来源：PLOS One

  时间：2026-10-23

• CohAlign：等变量子神经网络中梯度一阶噪声敏感性的预测工具

  量子神经网络通过跟随梯度进行学习，而在真实硬件上这些梯度会被噪声抹除。在运行任何有限噪声实验或电路扫描之前预测这一退化发生的速度，仍是一个未解难题。研究人员提出了CohAlign，一个开源工具包，用于计算电荷守恒砖墙式量子神经网络（charge conserv

  来源：PLOS One

  时间：2026-10-23

• 急性卒中患者院前延迟的多因素分析与改善策略建议

  我们怀着浓厚的兴趣阅读了Kumari等人关于急性卒中患者在专业卒中治疗中心就诊前院外延迟原因的前瞻性观察研究的文章。该研究发现，在237名患者中，仅有15人在4.5小时内到达医院。延迟到达的原因包括事先就诊于附近非专业医疗机构、缺乏对卒中症状及溶栓治疗可能性的了解、社会经济地

  来源：Annals of Neurosciences

  时间：2026-10-23

• 基于直觉模糊可信度图与能量感知扩散图神经网络的学术论文分类方法

  摘要专业翻译 不同学术数据源中研究论文的分类仍面临语义歧义、信息缺失、可信度波动以及研究文章间复杂关联等挑战。现有模糊图神经网络过度依赖隶属度信息，无法在图传播层面真正考虑直觉不确定性、信任可靠性及节点的结构重要性。为克服上述局限，本文提出一种结合信任感知直觉

  来源：Frontiers in Artificial Intelligence

  时间：2026-10-23

• 经乳突面神经减压治疗耳后透明质酸注射后持续性面神经麻痹的功能与美学结局

  摘要 背景：耳后透明质酸（hyaluronic acid, HA）注射用于美学增强可诱发即刻起病的面神经麻痹（facial nerve palsy）。其潜在机制尚不清楚，且当延长保守治疗失败后，下一步处理尚无共识。目的：探讨耳后HA注射后持续性面神经麻痹的发病

  来源：Aesthetic Plastic Surgery

  时间：2026-10-23

• 基于微机电系统（MEMS）的物理储备池计算：非线性动力学、器件架构与传感器内神经形态智能

  人工智能（AI）与边缘计算的日益增长兴趣，推动了对神经形态计算等替代计算框架的需求，以高效处理数据密集型任务。储备池计算（RC）是一种受神经科学启发的复杂时序数据处理方法，利用固定网络（储备池）和简单的可训练读出层。为降低计算复杂度和能耗，物理储备池计算（PR

  来源：Advanced Physics Research

  时间：2026-10-23

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