• 神经生长因子（NGF）、NTRK1与NGFR在脊索动物中的比较基因组学：联合基因恢复与区域特异性进化约束

  神经生长因子（Nerve Growth Factor, NGF）是一种对感觉神经元生物学和疼痛信号传导至关重要的神经营养因子。NGF与NTRK1分别是有颌类脊椎动物（gnathostome）中古老的神经营养因子家族和Trk受体家族的旁系同源基因（paralog

  来源：Biology

  时间：2026-09-24

• 基于时空深度学习的多时相无人机RGB影像水稻株高估算

  准确的株高估算对于监测作物生长和支持精准农业管理至关重要。人工测量劳动强度大，而基于LiDAR的方法成本高昂且处理复杂。无人机摄影测量提供了一种较低成本的替代方案，但在水淹稻田中仍面临挑战，原因在于冠层变形和地形提取困难。本研究提出了Rice-STNet，一种

  来源：Agriculture

  时间：2026-09-24

• 扰动感知微分黎曼注意力机制用于鲁棒运动想象解码

  摘要 引言：黎曼几何模型显著提升了基于脑电的运动想象解码的鲁棒性和性能，并且更适应小样本场景；然而，其在提取非线性与时-空变异性特征方面的能力往往不及基于欧几里得空间的深度学习方法。为克服上述局限，研究人员引入了一种扰动感知微分黎曼注意力机制（perturba

  来源：Frontiers in Neuroscience

  时间：2026-09-24

• 农村脑卒中幸存者门诊作业治疗可及性障碍：治疗师视角的质性分析

  摘要 目的： 识别作业治疗师（occupational therapists, OTs）所感知的农村脑卒中幸存者获取作业治疗（occupational therapy, OT）的障碍，以及治疗师在脑卒中专项培训中存在的障碍。 方法： 研究人员开发并采用电子邮件

  来源：Frontiers in Stroke

  时间：2026-09-24

• 基于冻结构建四量子比特量子卷积神经网络与联邦训练的阿尔茨海默病检测方法

  阿尔茨海默病（Alzheimer's disease, AD）的MRI数据检测因解剖模式细微、图像数据高维以及与集中式医学数据训练相关的隐私约束而极具挑战性。研究人员提出了一种混合量子-经典联邦学习（hybrid quantum–classical feder

  来源：Frontiers in Neuroscience

  时间：2026-09-24

• 淀粉样蛋白-β诱导的神经元毒性中差异性的自噬底物装载机制研究

  神经退行性疾病以进行性神经元丢失和错误折叠蛋白的积累为特征。在阿尔茨海默病（Alzheimer's disease, AD）中，多种致病性蛋白种类，包括淀粉样前体蛋白（amyloid precursor protein, APP）、淀粉样蛋白-β（amyloi

  来源：Frontiers in Neuroscience

  时间：2026-09-24

• TrkC依赖性树突分枝调控塑造大鼠颗粒状压后皮层树突束结构

  皮层模块被认为为局部微环路提供解剖框架。然而，在发育过程中调控这些模块形态组织的机制仍然知之甚少。在大鼠颗粒状压后皮层（granular retrosplenial cortex, gRSC）中，第1层（layer 1, L1）包含由第2层（layer 2,

  来源：Frontiers in Neural Circuits

  时间：2026-09-24

• 基于虚拟消融框架定量解析脊髓反射通路在扰动环境下运动鲁棒性贡献及相位依赖性动态增益调节机制

  摘要背景人体运动产生于一个分层的运动控制系统，该系统将预测性的长时延脊髓上驱动与反应性的短时延脊髓反射整合在一起。尽管前向动力学模拟已利用各种神经控制器探索了这些机制，但定量阐明这些不同神经通路的功能仍然充满挑战。方法本研究采用了一种虚拟消融框架，比较了四种控制器架构：脊髓上

  来源：Journal of NeuroEngineering and Rehabilitation

  时间：2026-09-24

• 功能性电刺激辅助骑行与传统骑行对卒中后患者有氧适能、肌肉厚度及行走能力的对比研究

  摘要背景卒中是全球导致长期残疾的主要原因之一，常损害行走能力、姿势控制和肌肉力量。近90%的卒中幸存者存在偏瘫，表现为单侧运动功能缺失，给康复带来巨大挑战。功能性电刺激辅助骑行（FES-assisted cycling）在激活瘫痪肌肉、改善有氧能力和增强运动协调方面显示出潜力

  来源：Journal of NeuroEngineering and Rehabilitation

  时间：2026-09-24

• 基于机器学习的腕部传感器优化前庭神经鞘瘤步态评估与步态学评分构建

  摘要背景前庭神经鞘瘤（VS）会损害平衡和步态功能，通常导致显著的功能障碍，而这些障碍无法通过标准临床评估完全捕捉。尽管可穿戴惯性传感器和机器学习为客观步态分析提供了前景，但其临床转化受到传感器最佳放置位置、任务选择和可解释性不确定性的限制。方法我们记录了32名单侧前庭神经鞘瘤

  来源：Journal of NeuroEngineering and Rehabilitation

  时间：2026-09-24

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