• 我们听到的事物的预测编码有多精确？谢泼德音调下的失匹配负波

  预测编码（Predictive Coding）理论认为，神经系统的每个层级会从自下而上的信息（如感觉输入）和自上而下的信息（如期望和过去信息的可靠性）构建一个模型，然后根据该模型检验新输入。若新输入与模型匹配，则无需改变模型；若不匹配，则需要额外的脑处理来更新

  来源：European Journal of Neuroscience

  时间：2026-07-09

• 生成式人工智能作为认知神经科学的转换逻辑

  摘要 认知神经科学（cognitive neuroscience）面临一个悖论：神经数据丰富，但概念综合停滞不前，因为主流的基于对比的方法显示了活动差异所在，但未揭示认知操作如何关联或转换。在此，研究人员提出一种基于人工智能（AI）和神经几何学（neural

  来源：Communications Biology

  时间：2026-07-09

• 综述：文森特·B·威格尔斯沃思爵士对昆虫生理学与内分泌学的贡献

  文森特·布莱恩·威格尔斯沃思爵士（1899–1994）被广泛认为是推动昆虫学从以观察与描述为主的博物学向严谨的实验生物学转型的核心奠基者。其针对昆虫生理机制复杂性的创新性研究，为现代昆虫生理学与内分泌学奠定了理论基础。通过预测三种主控激素——促前胸腺激素（pr

  来源：Current Opinion in Insect Science

  时间：2026-07-09

• 与自闭症和性别多样化个体的治疗工作：多重掩饰的认知方法

  本文概述了一个前瞻性认知框架（cognitive framework），用于理解性别多样化（gender diversity）和神经多样性（neurodivergence，具体为自闭症谱系autistic）的交叉性。该框架旨在提供对自闭症（autistic）与

  来源：The Cognitive Behaviour Therapist

  时间：2026-07-09

• 创伤后大脑中动脉假性动脉瘤继发于凹陷性颅骨骨折：病例报告与PRISMA指导的文献综述

  创伤性颅内动脉瘤（TICAs）是罕见的病变，占所有颅内动脉瘤的不到1%，且与高发病率和死亡率相关。它们常发生于钝性创伤后，可能在初始损伤后数天至数月内形成，且常被早期血管影像学检查遗漏。假性动脉瘤占主导地位，且具有高破裂风险。研究人员报告了一例患者在交通事故后

  来源：NeuroSci

  时间：2026-07-09

• 环状RNA circNUP214作为microRNA-31海绵通过NFAT5促进重症肌无力进展

  重症肌无力（MG）是一种由靶向神经肌肉接头的自身抗体驱动的自身免疫性疾病，导致肌肉无力。尽管新出现的证据表明环状RNA（circRNAs）参与MG，但其具体调控机制仍大多未知。特别是，circNUP214在MG中的作用尚未被表征。研究人员通过qRT-PCR检测

  来源：Frontiers in Neurology

  时间：2026-07-09

• 时间神经耦合：调和Bobath概念与任务导向训练用于卒中后上肢恢复——一个视角

  卒中后神经康复长期以来一直被Bobath概念与任务导向训练之间的二元对立所塑造。前者强调抑制异常模式并促进正常运动，而后者优先考虑高强度、目标导向的重复，这可能无意中强化代偿策略。这种二分法之所以持续存在，很大程度上是因为能够解释其潜在互补性的机制框架尚未充分

  来源：Frontiers in Neurology

  时间：2026-07-09

• 大动脉粥样硬化性卒中早期神经功能恶化预测模型

  背景：旨在开发并验证大动脉粥样硬化所致急性缺血性卒中早期神经功能恶化（END）的预测模型。方法：研究人员纳入了2023年8月至2025年1月期间入院治疗的433例患者，随机分为训练队列（325例）和内部验证队列（108例）（3:1）。END定义为7天内美国国立

  来源：Frontiers in Neurology

  时间：2026-07-09

• 急性缺血性卒中患者急诊就诊特征的潜在剖面分析

  目的：本研究旨在识别急性缺血性卒中（AIS）患者急诊就诊特征的潜在剖面类型，分析不同剖面间的人口学、临床特征和临床结局差异，并探索就诊特征与预后（改良Rankin量表，mRS）的关联，以指导精准干预策略。方法：采用便利抽样，纳入2024年1月至12月研究人员所

  来源：Frontiers in Neurology

  时间：2026-07-09

• 综述：卒中后癫痫预测模型的进展

  脑卒中后癫痫（PSE）是缺血性脑卒中（IS）和出血性脑卒中（HS）的重要并发症，导致发病率和生活质量下降。准确预测PSE风险对于早期干预和个体化管理至关重要。已经针对不同的卒中亚型开发了多种预测模型。在HS中，诸如CAVE、CAVS、CAV+和CAVE2等模型

  来源：Frontiers in Neurology

  时间：2026-07-09

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