• FOXP1与nNOS蛋白在成年哺乳动物丘脑底核中表达的物种依赖性空间模式研究

  丘脑底核（subthalamic nucleus，STN）是基底神经节环路的关键组成部分，参与运动、认知和边缘功能。转录因子FOXP1已被证实与神经发育障碍及基底神经节功能相关，但其在成年STN中的表达仍未得到充分表征。本研究检测了FOXP1蛋白及其与神经元型

  来源：Journal of Comparative Neurology

  时间：2026-10-29

• 大鼠壁层腹膜感觉传入纤维的结构与功能特征：揭示特化的 putative 机械感觉传入纤维及花束样神经末梢

  摘要 腹腔内的感觉包括内脏感觉和壁层感觉。除伤害感受外，这些感觉还可能涉及与内脏及腹壁运动相关的机械感受（mechanoreception）。解剖学上，壁层腹膜由膈区、腹外侧区和盆腔区组成，分别受膈神经、下位肋间神经和腰丛分支的支配。尽管衬覆胃肠道的脏层腹膜中

  来源：Neuroscience Letters

  时间：2026-10-29

• 基于计算机断层扫描图像与三维卷积神经网络的鸡蛋新鲜度无损检测研究

  摘要专业翻译 鸡蛋新鲜度直接影响其食用品质与安全性。传统评价方法具有破坏性、耗时、劳动密集且会造成产品损耗。本研究旨在开发一种无损检测方法，利用计算机断层扫描（computed tomography, CT）图像结合三维卷积神经网络（three-dimensi

  来源：Poultry Science

  时间：2026-10-29

• 慢性轮班工作对军警自主神经失衡、免疫功能紊乱及生活质量的影响：体力活动仅部分缓解作用

  摘要专业翻译 慢性轮班工作可损害自主神经心血管调节和免疫稳态。然而，职业状态与体力活动水平在军警人员中的交互作用仍未完全阐明。本横断面析因研究纳入102名男性受试者，根据职业状态和体力活动水平进行分层：体力活动活跃的军警人员（PMP；n = 26）、体力活动不

  来源：Experimental Physiology

  时间：2026-10-29

• 骨转移在转移性神经内分泌肿瘤中识别高危亚组：原发灶不明NETs中的特别临床意义

  背景：骨转移（bone metastases, BM）是晚期神经内分泌肿瘤（neuroendocrine tumors, NETs）中日益被认识的临床表现，但在原发灶不明的NETs（CUP NET）中，其患病率及其与生存的关联仍未得到充分阐明。研究人员评估了转

  来源：Frontiers in Endocrinology

  时间：2026-10-29

• 基于个体化电生理神经场模型的意识障碍丘脑皮层功能评估：一项多中心研究

  理解意识障碍（disorders of consciousness, DoC）背后的神经机制仍是一项重大挑战，尤其是在区分最小意识状态（minimally conscious state, MCS）中有限的意识与无反应觉醒综合征（unresponsive wa

  来源：PLOS Computational Biology

  时间：2026-10-29

• 经皮耳迷走神经刺激在围术期神经认知障碍中的应用：临床证据与机制视角

  背景： 围术期神经认知障碍（perioperative neurocognitive disorders，PND）是老年手术患者中常见的神经系统并发症，与恢复受损、独立性丧失及生活质量下降相关。经皮耳迷走神经刺激（transcutaneous auricula

  来源：Frontiers in Neurology

  时间：2026-10-29

• 面向混合脑机接口的统一固定Morlet小波Transformer：跨MI、P300与SSVEP的八类EEG解码

  引言：运动想象（MI）可支持自主发起的控制，而基于P300或稳态视觉诱发电位（SSVEP）的脑机接口（BCI）依赖持续视觉刺激。重复视觉刺激视觉疲劳；然而，当刺激暂停时，相应的P300和SSVEP响应不再能被诱发，单独这些范式无法支持自主发起的重启视觉刺激命令

  来源：Frontiers in Human Neuroscience

  时间：2026-10-29

• 虚拟脑模型：迈向有效脑数字孪生的路线图

  虚拟脑模型（Virtual Brain Models, VBMs）是新兴的计算工具，有望推动个性化与精准医学的变革。VBM通过生成式模型再现脑功能动力学，该模型可针对单一个体数据进行构建与优化，从而生成所谓的脑数字孪生（brain digital twin,

  来源：Frontiers in Computational Neuroscience

  时间：2026-10-29

• 基于双分支CNN–轻量Swin Transformer的高效神经解析局部–全局学习用于阿尔茨海默病分析

  阿尔茨海默病（AD）是痴呆症的主要病因之一，早期检测对延缓疾病进展和及时治疗至关重要。近年来，基于深度学习与结构MRI的计算机辅助诊断已展现出最优性能；然而，模型参数数量的增加和较高的计算需求使部署在资源受限环境中面临挑战。本研究提出一种名为"NeuroCST

  来源：Frontiers in Computational Neuroscience

  时间：2026-10-29

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