• 基于多模态传感器的恶劣天气下驾驶员反应机制研究——采用脑电图谱熵与预测熵

  引言：降雨、降雪和雾天是否会引发性质不同的驾驶员状态动态仍不清楚。方法：三十名持证驾驶员在晴朗、降雨、降雪和雾天条件下完成了一项模拟器实验，实验期间同步采集了主观量表、心电图（ECG）、脑电图（EEG）和车辆数据。构建了六条反应通路来表征主观负荷、操作波动、保

  来源：Frontiers in Neuroscience

  时间：2026-09-09

• 雷洛昔芬与孕酮在雌性小鼠帕金森病模型中的神经保护作用

  引言：帕金森病(PD)的主要病理特征为黑质(SN)多巴胺(DA)神经元变性。女性性腺类固醇在PD动物模型中具神经保护作用，但既往研究多使用雄性动物。由于大多数女性PD患者处于绝经状态，研究人员以卵巢切除(OVX)雌性小鼠模拟绝经激素环境，并在MPTP损伤的PD

  来源：Frontiers in Neuroscience

  时间：2026-09-09

• 轮班工作会扰乱倒班工人的心率变异性

  摘要目的轮班工作引起的昼夜节律紊乱会增加心血管疾病的风险，但其对轮班工作者心率变异性（HRV）及昼夜节律紊乱的影响仍知之甚少。本研究旨在观察轮班工作者在轮班工作期间及休息期间心率变异性的变化，并分析其对自主神经系统（ANS）和昼夜节律的影响。方法本研究于2025年1月至9月期

  来源：BMC Cardiovascular Disorders

  时间：2026-09-09

• 年龄作为接受阿基仑赛（axicabtagene ciloleucel，axi-cel）治疗的大B细胞淋巴瘤患者神经认知表现调节因子的研究

  嵌合抗原受体（Chimeric Antigen Receptor，CAR）T细胞疗法，包括阿基仑赛（axicabtagene ciloleucel，axi-cel），对老年患者有效。然而，65岁及以上患者在输注后发生更严重神经毒性的风险高于年轻患者，且老年患者

  来源：Supportive Care in Cancer

  时间：2026-09-09

• 裸盖菇素作为反复轻度头部损伤的治疗方法：来自神经放射学和分子生物学的证据

  摘要在组织化体育运动中、交通事故及跌倒过程中，或现役军事服役期间所遭受的反复轻度头部损伤，是一个重大的健康问题。这些头部损伤会引发持续数月甚至数年的认知、运动和行为方面的缺损，并增加患痴呆症、帕金森病和慢性创伤性脑病（CTE）的风险。目前尚无任何经批准的医学治疗方法针对此类头

  来源：Communications Biology

  时间：2026-09-09

• 针对伴有视野缺损的脑损伤儿童的多感觉训练与远程康复

  Abstract Background Visual field defects (VFDs) are frequent consequence of acquired brain injuries in childhood, whether due to trauma, s

  来源：Journal of NeuroEngineering and Rehabilitation

  时间：2026-09-09

• FS-FCN：用于MR图像脑肿瘤分类的频率-空间融合卷积网络

  摘要 引言：使用磁共振成像（MRI）进行脑肿瘤分类对于计算机辅助医学图像分析具有重要意义。然而，不同的脑肿瘤类型可能表现出高度相似的灰度模式、纹理和边界。传统卷积神经网络主要依赖空间域卷积，并未显式建模频域信息。此外，高频细节（如边缘和纹理）往往在多级下

  来源：Frontiers in Neurology

  时间：2026-09-09

• 多模态生理信号学习用于临床睡眠呼吸事件识别

  自动识别睡眠相关呼吸事件对于辅助睡眠障碍筛查、临床判读和长期生理监测具有重要意义。为克服现有方法在多模态生理信号互补建模、事件相关特征聚合以及类别不平衡学习方面的局限性，本研究提出了一种用于睡眠相关呼吸事件识别的多模态状态空间表示学习框架。该框架以神经生理信号

  来源：Frontiers in Neurology

  时间：2026-09-09

• 对比焦点中预设推理的电生理相关性

  本研究考察了实时阅读中对比焦点预设推理的电生理相关性。在一系列涉及两个人物的小对话中，对比焦点通过中文焦点词“只有”（zhiyou，相当于only）或“是”（shi，相当于it-cleft）来标记，两者携带不同的预设。在焦点句之前，呈现一个关键语境句，该语境句

  来源：Frontiers in Human Neuroscience

  时间：2026-09-09

• SACNN：一种用于提升心电图（ECG）图像分类准确率和可解释性的空间注意力二维卷积神经网络

  摘要深度学习模型在心电图分析中表现出了强大的性能。然而，许多现有模型作为黑箱系统运行或依赖于事后解释技术，限制了透明度。此外，基于注意力的机制主要关注一维心电图信号，对心电图图像的探索有限。在本研究中，我们提出一种基于空间注意力的二维卷积神经网络（SACNN），该网络具有内在

  来源：Scientific Reports

  时间：2026-09-09

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