• 在正常压力脑积水中，基于传感器的足跟压力指标能够检测出传统步态评估方法所无法发现的可逆性步态功能障碍

  摘要背景脑脊液引流试验的结果有助于判断特发性正常压力脑积水患者是否适合接受手术治疗；然而，传统的步态评估方法特异性较差，阴性预测值也较低。我们研究了市面上可购买的、带有传感器的低成本鞋垫是否能作为敏感的步态生物标志物，用于检测脑脊液引流试验后步态的变化。方法共有77名特发性正常压

  来源：Journal of NeuroEngineering and Rehabilitation

  时间：2026-07-05

• 基于深度学习的睡眠质量评估：一种在可穿戴加速度计数据分析中超越传统算法的卷积神经网络方法

  本研究旨在评估并改进可穿戴睡眠监测技术，通过对比两种特征提取方法：传统活动计数与深度学习衍生特征。通过确定最优机器学习架构，研究人员期望提升睡眠分期分类准确率，为慢性疾病的临床管理提供一种稳健的非接触式工具。研究人员采用双重特征提取策略：（1）传统活动计数（三

  来源：Sleep Research

  时间：2026-07-05

• 肥胖患者疼痛状况的基线多维画像、患病率及生物心理社会因素：一项队列研究

  肥胖被认为是疼痛的危险因素，肥胖与疼痛共病对功能和生活质量的影响比单独任一疾病更为严重。本研究旨在评估肥胖患者（People living with Obesity, PwO）的疼痛患病率，并描述其多维生物心理社会疼痛画像。该预设横断面研究报道了一项纵向队列研

  来源：European Journal of Pain

  时间：2026-07-05

• 发育概况量表第4版在极重度智力与多重残疾及发育性癫痫性脑病个体中的效度数据

  针对极重度智力与多重残疾（profound intellectual and multiple disabilities，PIMD）和/或发育性癫痫性脑病（developmental and epileptic encephalopathy，DEE）个体的有效

  来源：American Journal on Intellectual and Developmental Disabilities

  时间：2026-07-05

• 腓总神经嵌压(peroneal nerve entrapment)致足下垂患者保守治疗与手术治疗的比较：一项提前终止的随机对照试验中腓总神经松解术(neurolysis)与保守治疗疗效的研究结果

  摘要(Abstract) 背景(Background)：腓总神经嵌压(peroneal nerve entrapment)所致足下垂(foot drop)患者可采用保守或手术方式治疗，但因证据有限，最佳治疗策略尚不明确。本研究旨在探讨腓总神经松解术(peron

  来源：Brain and Spine

  时间：2026-07-05

• 用于放射学图像分类的多模态元启发式优化深度学习框架

  COVID-19大流行凸显了利用医学影像开展快速、准确且可及的诊断方法的迫切需求。尽管逆转录聚合酶链反应（RT-PCR）和计算机断层扫描（CT）被广泛用于诊断，但其常受到成本、时间以及基础设施要求的限制。放射学影像包括超声在内，可提供一种更具便携性且无创的替代

  来源：Array

  时间：2026-07-05

• 适用于神经植入式装置低功耗IR-UWB发射机的一种占空比锁相环与分形天线协同设计架构

  本文提出了一种面向神经植入式装置的低功耗脉冲无线电超宽带（impulse-radio ultra-wideband, IR-UWB）发射机架构。该架构采用占空比锁相环（phase-locked loop, PLL）和协同设计的紧凑型分形天线。为了在抑制开环环形

  来源：Sensors

  时间：2026-07-05

• 基于好点集与振动消融优化器的钢管混凝土结构空鼓检测信噪比增强方法

  基于深度学习（DL）的钢管混凝土（CFST）空鼓敲击检测方法已受到广泛关注。然而，检测信号中含有大量噪声，影响后续检测结果的定性与定量分析精度。为提高敲击检测过程中的信噪比（SNR），本研究提出了一种基于好点集与振动消融优化器（GVSAO）算法及双通道并行卷积

  来源：Sensors

  时间：2026-07-05

• 基于NMF增强的对数梅尔频谱图与卷积循环神经网络的呼吸系统疾病分类

  本研究提出了一种基于非负矩阵分解（Non-negative Matrix Factorization, NMF）增强的对数梅尔（log-mel）频谱图与深度神经分类器的呼吸系统疾病分类框架。研究人员将两个公开数据集的呼吸音记录整合为统一的标签空间，涵盖哮喘（A

  来源：Sensors

  时间：2026-07-05

• 综述：应用于婴儿自发运动分析的非线性测度范围综述

  自发运动分析可为极早期婴儿中枢神经系统（CNS）成熟及运动控制策略的出现提供有价值的信息。非线性测度能够捕捉线性方法无法表征的运动动态特征。然而，这些测度在临床实践中的实施仍面临挑战，包括缺乏标准化方案以及缺少可用于常规应用的易获得工具。本范围综述旨在绘制并表

  来源：Sensors

  时间：2026-07-05

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