• 混合多模态晚期融合框架用于不平衡痴呆数据集中行为变异型额颞叶痴呆的分类研究

  背景：行为变异型额颞叶痴呆（behavioral variant frontotemporal dementia, bvFTD）是一种以人格和行为的进行性改变为特征的不可逆性神经退行性疾病。磁共振成像（Magnetic Resonance Imaging, M

  来源：Frontiers in Aging Neuroscience

  时间：2026-09-16

• 人工智能用于白质高信号分割的系统评价与Meta分析：性能、决定因素与临床意义

  目的：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，与认知功能衰退和卒中风险相关。准确量化至关重要，但手动分割耗时且

  来源：Frontiers in Aging Neuroscience

  时间：2026-09-16

• 基于图Transformer的神经常微分方程模型GTVelo用于单细胞RNA速度分析

  摘要背景RNA速度分析是从单细胞测序数据中解读细胞状态动态变化的重要方法。尽管基于常微分方程和神经网络的建模方法取得了进展，但在捕捉复杂的转录动态和细胞间的长程依赖性方面仍存在挑战。结果我们提出了GTVelo，一种基于图Transformer的神经常微分方程模型。通过引入多头

  来源：BMC Bioinformatics

  时间：2026-09-16

• 肽修饰DNA纳米六面体负载NT3联合低频电刺激促进施旺细胞介导的髓鞘再形成治疗糖尿病周围神经病变

  摘要背景糖尿病周围神经病变（DPN）是糖尿病常见且致残性强的并发症，其特征为施旺细胞迁移受损和髓鞘再形成障碍。目前，能够同时解决分子功能障碍和再生能力不足的有效治疗策略仍然有限。方法构建了负载NT3模拟化合物的肽修饰DNA六面体纳米框架（Pep-DNA-Hex@NT3），并通

  来源：Journal of Nanobiotechnology

  时间：2026-09-16

• 基于转录组学与可解释人工智能的神经内分泌肿瘤分子分型及多组学验证

  摘要背景神经内分泌肿瘤（NENs）是一组起源于多个器官神经内分泌细胞的生物学异质性上皮恶性肿瘤。尽管与其他实体瘤相比被认为较为罕见，但近几十年来其发病率增加了六倍以上。主要的临床挑战在于准确区分侵袭性、低分化（PD）神经内分泌癌（NECs）和生长缓慢、高分化（WD）神经内分泌

  来源：Human Genomics

  时间：2026-09-16

• 内侧前额叶皮层是空间序列记忆中进行前瞻性导航的必要脑区

  目标导向的空间导航不仅依赖于对过往经验的提取，还依赖于对未来路径的前瞻性表征。内侧前额叶皮层（medial prefrontal cortex, mPFC）已被广泛确认为执行功能的关键脑区，尤其在支持目标导向行为和前瞻性信息处理方面发挥重要作用。尽管近年来的电

  来源：Frontiers in Behavioral Neuroscience

  时间：2026-09-16

• 睡眠深度相关脑弥散变化的区域与网络模式：一项EEG-informed多壳弥散MRI研究

  睡眠被认为可调节脑内液体转运；然而，这些生理过程是否反映在睡眠期间的区域弥散磁共振成像（diffusion magnetic resonance imaging, MRI）参数及其区域间组织中，目前尚不清楚。研究人员对12名健康成年人在唑吡坦（zolpidem

  来源：Frontiers in Neuroscience

  时间：2026-09-16

• 三种自抗阻击球方式下网球单手反手击球的运动特征与神经肌肉反应比较研究

  目的：本研究旨在探讨不同的自抗阻击球方式如何影响单手反手击球过程中的神经肌肉激活模式和即时击球表现。方法：研究人员采用三维图像分析系统和Noraxon表面肌电（EMG）系统，量化了30名男性网球运动员完成三种不同单手反手击球时的运动节奏、结构和效果，以及八块原

  来源：Frontiers in Physiology

  时间：2026-09-16

• 任务开始之前：静息态γ振荡与面孔-名字联想记忆的关联

  评估联想记忆，尤其是在面孔-名字关联等复杂范式中，能够监测认知功能。联想记忆的电生理相关物可为脑动态的功能作用提供基础洞见。本研究探讨了静息态脑电（resting-state EEG, rsEEG）光谱功率和相干性是否与意大利面孔-名字联想测验（Italian

  来源：Cognitive Neurodynamics

  时间：2026-09-16

• 辅助算法促使运动脑-机接口（BCI）神经表征压缩

  任务错误被用于学习和完善运动技能。研究人员利用脑-机接口（Brain-Computer Interfaces, BCI）——通过解码器将神经活动映射为运动——研究了任务辅助如何影响学习到的神经表征。研究人员分析了猴子在练习由自适应解码器控制的BCI过程中的运动

  来源：Nature Communications

  时间：2026-09-16

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