• 外源性丙酮酸通过减轻氧化应激保护IMS32 Schwann细胞免受高血糖诱导的成熟过程损害

  外源性丙酮酸保护IMS32 Schwann细胞免受高血糖（hyperglycemia）下成熟过程受损。高血糖损害IMS32 Schwann细胞的成熟。高血糖增强Schwann细胞成熟过程中的氧化应激（oxidative stress）。外源性丙酮酸通过减轻氧化

  来源：The Journal of Physiological Sciences

  时间：2026-10-06

• 小脑作为偏头痛分布式网络的调节节点：解剖、影像与临床证据的叙述性综述

  偏头痛通常通过三叉神经血管通路（trigeminovascular pathways）以及脑干、下丘脑和皮层之间的相互作用来理解。小脑受到的关注较少，尽管人类研究将其置于处理三叉神经伤害感受（trigeminal nociception）和前庭信号（vesti

  来源：Frontiers in Neurology

  时间：2026-10-06

• 急性卒中后血清神经纤维轻链（sNfL）的纵向动态变化及其对功能预后的预测价值：一项前瞻性队列研究

  背景： 血清神经纤维轻链（sNfL）是神经轴突损伤的血液生物标志物，但其在临床异质性急性卒中人群中的早期纵向动态变化及预后价值仍缺乏充分定义。本研究旨在表征急性卒中后早期sNfL的变化，并探讨其与功能预后的关联。 方法： 这项前瞻性队列研究在2023年1月至2

  来源：Frontiers in Neurology

  时间：2026-10-06

• 脑干听觉诱发电位对颅脑损伤后吞咽困难诊断评估的价值

  目的：本研究旨在探讨脑干听觉诱发电位在颅脑损伤后吞咽困难诊断评估中的价值。 方法：为研究脑干听觉诱发电位（BAEP）在吞咽困难诊断中的作用，研究人员前瞻性分析了106例头部外伤患者的BAEP结果与金标准诊断。纳入标准：①年龄18–70岁；②符合《中国吞咽困难评

  来源：Frontiers in Neurology

  时间：2026-10-06

• 动脉瘤性蛛网膜下腔出血中铁死亡相关候选基因MAPK3、STAT3、G6PD和PGD的多层次证据：人外周血与小鼠脑验证及Ganoderic acid A初步筛选

  背景：动脉瘤性蛛网膜下腔出血（aneurysmal subarachnoid hemorrhage, aSAH）具有高发病率和高死亡率。铁死亡（ferroptosis）可能参与aSAH相关脑损伤，但其外周血和脑内相关特征仍不明确。 方法：研究人员使用limm

  来源：Frontiers in Neurology

  时间：2026-10-06

• 广义标度律揭示人类生命周期中同步性驱动的脑动力学重组

  摘要专业翻译 生态系统遵循普遍标度律，如泰勒定律（Taylor's law），该定律将种群方差与样本均值联系起来。其他具有整合与分离网络拓扑结构的复杂系统，尤其是人脑，是否遵循类似的标度律，以及这些标度律在同步神经活动下如何表现，仍属未知。为解答这一问题，研究

  来源：PLOS Computational Biology

  时间：2026-10-06

• 检测速度与检测灵敏度在接触者追踪策略中的权衡：基于分支过程模型的快速检测与高精度检测效能比较研究

  专业术语翻译（论文摘要部分） 当传染病在人群中传播时，缓解措施通常依赖于对个体进行检测、追踪可能的继发感染，并隔离已知或疑似感染者。由于更精确的检测往往需要更长的分析时间，而接触者追踪的效果又依赖于快速诊断，因此在“检测-追踪-隔离”策略中，检测灵敏度与检测等

  来源：PLOS Complex Systems

  时间：2026-10-06

• 便携式超声引导平阳霉素硬化治疗深部口腔颌面部静脉畸形的疗效与安全性：一项回顾性观察研究

  目的：病灶内硬化治疗是静脉畸形（VMs）的主要治疗手段。本研究旨在评估便携式超声引导平阳霉素硬化治疗对门诊深部口腔颌面部静脉畸形患者的疗效与安全性。 方法：这项回顾性研究纳入了2023年8月至2025年9月期间接受便携式超声引导平阳霉素硬化治疗的49例有症状的

  来源：Frontiers in Neurology

  时间：2026-10-06

• 急性卒中后72小时血尿素氮/肌酐比值轨迹结合可解释机器学习预测28天死亡率：一项双中心标志性研究

  专业术语翻译的论文摘要 背景： 血尿素氮与肌酐比值（BUN/Cr）可能反映肾灌注和全身应激状态，但其在急性卒中后的早期演变尚不明确。研究人员识别了72小时BUN/Cr轨迹，并评估其在可解释机器学习评估28天死亡率中的作用。 方法： 这项双中心标志性研究纳入了来

  来源：Frontiers in Neurology

  时间：2026-10-06

• 基于注意力增强的CNN-BiLSTM混合框架用于脑电信号多分类癫痫发作识别

  摘要 引言：脑电图（EEG）信号分类在脑机接口（BCIs）和神经系统疾病诊断中发挥着关键作用。然而，EEG信号的非平稳性、非线性和低信噪比特性使得准确的特征提取面临挑战。传统深度学习方法往往难以同时捕捉EEG信号中的局部瞬态模式、深层时间依赖关系以及长距离上下

  来源：Frontiers in Computational Neuroscience

  时间：2026-10-06

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