159 篇论文
神经科学领域致力于探索大脑如何运作，从记忆的形成为何会消失到情绪如何影响行为，这些研究直接关系到我们每个人的身心健康。在这一板块中，我们聚焦于神经系统疾病的最新发现，旨在让复杂的医学突破变得触手可及，帮助大众理解前沿科学如何改善我们的认知与生活。
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本研究表明，一种交错式分层注意力转换器（HAT）模型通过在不进行平均处理的情况下显式捕捉单脉冲电刺激反应中的跨试验依赖关系，与临床发作起始区实现了比传统平均法更高的符合度，同时在试验可用性有限的情况下保持了鲁棒性，尽管其与术后癫痫发作自由度的关联尚无定论。
通过对癫痫患者进行大规模模拟，本研究表明回归均值现象可以通过不同的机制——包括一过性病情加重、更严格的入组标准、测量灵敏度降低以及假警报——人为地夸大表观安慰剂效应，从而为改进临床试验设计和解释终点指标提供关键见解。
本研究表明，白质高信号中的病灶特异性 T1w/T2w-FLAIR 比值可作为一种独特的微结构生物标志物，将以血管-胶质损伤为特征的血管性痴呆与以淀粉样蛋白相关脱髓鞘为特征的阿尔茨海默病区分开来，从而捕捉到体积测量法所遗漏的组织完整性丧失。
PRECISE-TCD研究是一项前瞻性观察性方案，旨在评估连续经经颅多普勒衍生的血流动力学参数是否能够预测经血管内取栓术后急性缺血性卒中患者的早期神经功能恶化和出血性转化，其最终目标是为个体化血压管理策略提供指导。
这项研究表明，脑脊液动力学可以从心电图（ECG）和光电容积脉搏波（PPG）等非侵入性睡眠生理信号中被准确重建，从而建立了一种可扩展且兼容穿戴设备的数字生物标志物，克服了现有侵入性或昂贵成像方法的局限性。
本研究利用 Epic Cosmos 联邦电子健康记录网络，表征了 2018 年至 2025 年间癫痫患者精神类药物联合处方的群体层面趋势，揭示了稳定的抗癫痫药物模式、高于哮喘患者的精神类药物并发使用率，以及具有显著年龄特异性处方特征的概况，从而为监测精神共病及药物相互作用建立了框架。
本研究通过使用 Wearanize+ 数据集，为 Zmax 可穿戴式脑电图（EEG）头带建立了一个经过验证的个体化校准框架，证明了尽管该设备会系统性地低估频谱功率并需要针对睡眠纺锤波检测进行特定调整，但在经过以 N2 期为参照的校准后，它能与多项睡眠生理检查（PSG）达成高度一致，从而能够实现可靠的居家睡眠生物标志物研究。
这项针对英格兰和威尔士数据的断点回归分析发现，虽然获得减毒活疫苗接种资格显著降低了医院编码的带状疱疹诊断率，但对医院编码的痴呆症诊断并未产生可检测到的影响。
本研究表明，运动性言语障碍的自动检测具有可行性且在临床上具有前景，其中预训练模型（如 HuBERT）和受发音信息启发的音素特征在二分类任务中显著优于静态声学特征，但在跨独立数据集的多标签亚型分类中表现出的稳定性较为有限。
本研究发现，与前驱期及健康对照组相比，显性亨廷顿舞蹈症患者血浆中脑源性代谢物 24S-羟胆固醇水平降低，这表明其在通过诊断模型监测疾病进展及区分疾病阶段方面具有作为生物标志物的潜在效用。