• 简化版Fazekas量表（sFazekas）用于高效评估白质高信号

  背景： 白质高信号（white matter hyperintensities, WMH）是脑小血管病（cerebral small vessel disease, CSVD）的关键神经影像标志物，并与老年人的神经精神症状相关。尽管Fazekas视觉评定量表在

  来源：Frontiers in Neurology

  时间：2026-10-05

• 面向初级保健的骨质疏松预测框架：整合多算法特征选择与机器学习模型基准比较

  摘要概要：由于双能X线吸收法（DXA）的可及性有限，骨质疏松的大规模筛查和初级保健诊断具有挑战性。因此，不依赖骨密度（BMD）测量的骨质疏松预测模型至关重要。研究人员利用常规健康体检数据，并应用共识特征选择策略，构建了基于机器学习（ML）的模型，并在多个维度上

  来源：Frontiers in Endocrinology

  时间：2026-10-05

• 微动脉粥样硬化：腔隙性缺血性卒中常见却常被忽视的病因——基于系统综述与Meta分析的量化研究

  中文摘要翻译 背景： Fisher曾描述了腔隙性梗死背后的几种不同血管病理类型。然而，后续文献和临床实践常常将有症状腔隙性卒中主要归因于脂质透明变性（lipohyalinosis）和颅内分支开口动脉粥样硬化（intracranial branch ostial

  来源：Frontiers in Neurology

  时间：2026-10-05

• 单纯性肾囊肿与青年缺血性脑卒中的关联：一项病例对照研究

  背景：青年缺血性脑卒中（ischemic stroke）的发病率不断上升，已成为导致青年死亡和残疾的主要原因之一。解决这一问题的关键在于识别脑卒中的危险因素和病因，以优化治疗策略。本研究旨在评估单纯性肾囊肿（simple renal cysts）是否与青年人群

  来源：Frontiers in Neurology

  时间：2026-10-05

• 基于转移感知嵌入的SNN深度强化学习性能与样本效率提升

  深度强化学习（DRL）将强化学习与深度神经网络（DNNs）相结合，已在多个领域得到广泛研究。尤其在机器人领域取得了显著进展，因为DRL使智能体能够从高维观测中提取有意义的特征，并在复杂环境中作出精确决策。此外，在真实世界控制任务中，需要在有限交互次数内实现高性

  来源：Frontiers in Neurorobotics

  时间：2026-10-05

• 烟雾病直接搭桥术后围手术期ASL衍生的脑血流量变化与术后并发症的相关性研究

  摘要专业翻译 背景： 术后高灌注和灌注增加不足是烟雾病（Moyamoya disease, MMD）血运重建术后发病的重要促成因素。动脉自旋标记（Arterial spin labeling, ASL）能够无创评估脑血流量（Cerebral blood flo

  来源：Frontiers in Neurology

  时间：2026-10-05

• 语义言语流畅性任务中经皮耳迷走神经刺激对健康成人前额叶皮层激活影响的高密度弥散光学断层成像研究

  引言：经皮耳迷走神经刺激（transcutaneous auricular vagus nerve stimulation, taVNS）是卒中后语言恢复的一种有前景的辅助治疗。目前尚无已确立的生物标志物用于评估 taVNS 的神经调控效应。高密度弥散光学断层

  来源：Frontiers in Human Neuroscience

  时间：2026-10-05

• 外周血炎症指标（NLR、PLR、LMR与SII）在卒中后抑郁康复中的预测作用：一项系统评价

  ： 急性缺血性卒中（AIS）是全球范围内导致死亡和长期残疾的主要原因。几乎所有AIS幸存者都会遭受躯体残疾和神经精神障碍，其中卒中后抑郁（PSD）是典型的卒中后并发症。开发在早期诊断PSD并预测其长期预后的新工具已引起临床医生和研究人员的关注。神经炎症日益被认

  来源：Frontiers in Neurology

  时间：2026-10-05

• 基于人工智能的急性淋巴细胞白血病检测框架：分割与非分割图像的对比研究

  背景： 利用深度学习对外周血涂片（PBS）图像中的急性淋巴细胞白血病（ALL）亚型进行准确分类，可能为这种血液恶性肿瘤的自动化图像分析提供支持。方法： 研究人员开发了一种自定义轻量级卷积神经网络（CNN），用于将白细胞分为四种亚型：良性（Benign）、早期前

  来源：Sensors

  时间：2026-10-05

• 智能多功能磺胺异噁唑功能化NH₂-UiO-66(Zr)金属–有机框架：用于磷酸盐同步分光光度监测、吸附去除、Box–Behnken优化、机器学习预测及DFT机制解析

  用于磷酸盐检测和去除的多功能材料开发对于治理富营养化和提升水质至关重要。研究人员报道了通过戊二醛辅助修饰NH₂-UiO-66(Zr)制备新型磺胺异噁唑(sulfisoxazole)功能化锆基金属–有机框架(SFX-UiO-66)。该框架具

  来源：RSC Advances

  时间：2026-10-05

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