• 最初评估为心因性非癫痫样发作的自主神经运动障碍患者结局改善

  背景：患有与自主神经功能障碍相关的自主神经风暴的患者可表现为异常运动，包括惊厥、震颤和肌阵挛。由于这些非特异性症状，他们常被误诊为功能性神经疾病（FND），包括心因性非癫痫样发作（PNES），导致治疗延迟或不恰当。 方法：这项队列研究纳入了17名成年患者，他

  来源：Frontiers in Neurology

  时间：2026-09-07

• 不同运动技能运动员的认知转换与前额叶激活差异：一项fNIRS研究

  摘要 目的：探究不同运动技能（开放性与闭锁性）对男性运动员认知转换功能及前额叶皮层血流动力学反应特征的影响，为高水平运动员的科学选材和个性化交叉训练方案的制定提供神经认知基础。 方法：本研究共招募31名男性二级运动员，根据其长期从事的具体运动项目分为开

  来源：Frontiers in Human Neuroscience

  时间：2026-09-07

• 阿尔茨海默病及轻度认知障碍患者静息态脑电图生物标志物与总体及领域特异性认知损害和血浆P-tau217的相关性研究

  背景：阿尔茨海默病（Alzheimer’s disease, AD）相关认知障碍的早期检测仍因缺乏便捷、非侵入性的筛查工具而面临挑战。目的：探讨定量脑电图（quantitative electroencephalography, EEG）作为AD相关认知障碍早

  来源：Frontiers in Neurology

  时间：2026-09-07

• 自发性脑出血后女性血肿扩大预测的决策树模型

  背景：女性相较男性在自发性脑出血（spontaneous intracerebral hemorrhage，ICH）后发生不良结局的风险更高，因此需要更密切的临床监测。预防血肿扩大（hematoma expansion，HE）是自发性ICH管理中有前景的治疗靶

  来源：Frontiers in Neurology

  时间：2026-09-07

• 典型与读写障碍儿童的心算表现

  中文摘要翻译： 目的：本研究通过考察伴有阅读和拼写联合缺陷、孤立性阅读缺陷或孤立性拼写缺陷以及年龄相称（典型发展）阅读和拼写技能儿童的算术表现，探讨算术与读写能力之间的重叠。研究人员还检验了控制读写预测因子（快速命名RAN、语音意识）是否能解释算术表现的组间

  来源：Frontiers in Human Neuroscience

  时间：2026-09-07

• B站超声引导神经阻滞培训视频质量评估及时间趋势分析

  摘要超声引导神经阻滞（UGNB）的培训资源匮乏。尽管B站是被学员广泛使用的平台，但其UGNB视频的质量尚不明确。本研究于2026年1月8日从B站检索按默认相关性排序的前100位UGNB相关视频，涵盖2023年至2025年发表的内容。最终分析共纳入258个视频。由于没有任何单一

  来源：Scientific Reports

  时间：2026-09-07

• 可编程超表面全波验证实时波束成形中的物理信息生成式代理学习

  可编程超表面能够实现敏捷的电磁波束赋形，然而密集二进制孔径的逆设计受馈源照射、局部耦合、有限孔径效应及模式相关状态统计的复杂影响。研究人员开发了一种面向实时波束成形且带全波验证的物理信息生成式代理框架。该框架集成了条件状态矩阵生成器、带硬路由残差专家的参量孔径

  来源：Advanced Electronic Materials

  时间：2026-09-07

• 综述：柔性植入式脑机接口电极：材料与结构设计进展

  植入式脑机接口正在经历从刚性硅基架构向柔软、结构自适应系统的范式转变，此类系统能够与神经组织实现无缝、长期整合。在材料科学和微/纳加工技术突破的推动下，这些下一代系统实现了前所未有的机械顺应性（mechanical compliance）、稳健的界面粘附性以及

  来源：SmartMat

  时间：2026-09-07

• Laponite网络调控FGF-2释放并通过3D打印神经包裹界面驱动功能性神经再生

  周围神经损伤（peripheral nerve injury）后的神经离断需要外科处理，但功能恢复仍不完全。研究人员开发了一种生物功能化纳米复合神经界面，将离子-共价交联的甲基丙烯酰化明胶（gelatin methacryloyl，GelMA）/Laponit

  来源：Small Methods

  时间：2026-09-07

• 在线学习极限学习机结合低复杂度预测性可塑性规则及现场可编程门阵列实现

  本研究报道了一种简化的、受生物学启发的预测性局部学习规则，该规则消除了常规神经网络中全局反向传播以及神经形态计算中膜积分的需求。权重更新仅在预测误差出现时触发，并使用稀疏的、二进制驱动的向量加法执行。研究人员将该规则集成到极限学习机(ELM)中，替代了传统的计

  来源：Neurocomputing

  时间：2026-09-07

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