• 肌萎缩侧索硬化症运动前阶段EEG频谱功率与相干性异常的神经机制研究

  当我们的身体想要完成一个简单的动作，比如伸手拿起一杯水，大脑需要提前做好准备——这个"准备阶段"被称为运动前阶段。对于肌萎缩侧索硬化症(ALS)患者来说，这种看似简单的准备过程可能已经出现了问题。ALS是一种进行性神经退行性疾病，主要影响运动神经元，导致肌肉萎缩和无力。虽然以往研究多关注于ALS患者在运动执行时的大脑活动变化，但运动前阶段——即运动输出之前的大脑网络功能状态——在ALS中如何变化，至今仍不清楚。以往研究表明，健康个体在运动前2秒就开始出现明显的大脑活动变化，这些活动与运动准备、计划和注意力调节密切相关。然而，关于ALS患者运动前阶段脑功能的研究结果却存在矛盾：有的研究发现β频段

  来源：IEEE Transactions on Neural Systems and Rehabilitation Engineering

  时间：2025-11-19

• 基于贝叶斯优化特征选择的fNIRS技术对成人ADHD的高精度分类研究

  在精神健康诊疗领域，成人注意缺陷多动障碍(ADHD)的诊断始终面临着巨大挑战。与儿童ADHD相比，成人患者的诊断更为复杂，目前主要依赖主观性较强的临床访谈和自评量表，缺乏可靠的客观生物标志物。这种诊断方式的局限性导致成人ADHD的漏诊率高达80%以上，且常与焦虑、抑郁等共病精神障碍难以区分。更棘手的是，现有的神经影像技术如功能磁共振成像(fMRI)虽然空间分辨率高，但成本昂贵、操作复杂，而脑电图(EEG)虽便携却空间分辨率有限，均难以在临床推广。正是在这样的背景下，一项发表于《IEEE Transactions on Neural Systems and Rehabilitation Engi

  来源：IEEE Transactions on Neural Systems and Rehabilitation Engineering

  时间：2025-11-19

• 基于深度学习的脑卒中后肌电解码：从特征构建到网络设计的系统性研究

  当脑卒中患者试图重新获得对手部的控制时，他们的康复之路往往充满挑战。传统的康复治疗需要治疗师一对一辅助训练，不仅人力成本高，而且难以保证训练强度的一致性。随着社会老龄化加剧，这种劳动力密集型的康复模式愈发难以满足临床需求。机器人辅助康复技术的出现为这一困境带来了转机，特别是"按需辅助"（AAN）训练模式，能够在患者尝试运动时提供恰到好处的助力，既鼓励主动参与，又能保证训练强度。然而，要实现真正意义上的AAN训练，核心在于如何准确识别患者的运动意图。在众多生理信号中，表面肌电信号（sEMG）因其富含神经控制信息、便携性好且 electromechanical latency（电机械延迟）较低等优

  来源：IEEE Transactions on Neural Systems and Rehabilitation Engineering

  时间：2025-11-19

• 基于模糊熵的高密度表面肌电信号揭示脑卒中后痉挛肌肉时空变异性的速度依赖性变化

  当脑卒中患者试图活动肢体时，常常会遇到肌肉不自主紧绷的困扰，这种现象在医学上称为痉挛（spasticity）。它是上运动神经元综合征的典型表现，约20%-50%的卒中患者会受到其影响。痉挛不仅导致疼痛和关节挛缩，还会降低关节灵活性，严重影响患者的日常生活质量。尽管Lance早将痉挛定义为由牵张反射过度兴奋引起的肌肉不自主激活，但关于这种异常激活过程中运动单元（Motor Unit, MU）募集的时间模式和空间分布特性，至今仍缺乏直接证据。传统观点认为，痉挛主要源于脊髓运动神经元的超兴奋性，但由于技术限制，我们难以精确捕捉肌肉在被动拉伸时的瞬时响应特征。高密度表面肌电（High-Density

  来源：IEEE Transactions on Neural Systems and Rehabilitation Engineering

  时间：2025-11-19

• 亚急性腰痛患者前伸任务中的脑电波特征：探索疼痛强度与运动相关神经网络的动态关联

  腰痛如同一个狡猾的隐形访客，不仅让患者坐立难安，更可能长期盘踞不去，最终演变为慢性疼痛。在疼痛的演变历程中，亚急性腰痛(sLBP)如同一个关键十字路口——约半数患者在此阶段走向慢性化，但科学家们对其背后的大脑活动变化却知之甚少。以往研究多聚焦于急性或慢性疼痛，而处于过渡期的亚急性腰痛患者在进行日常动作时，大脑内部究竟上演着怎样的电波交响？这个问题犹如一块缺失的拼图，阻碍着我们全面理解疼痛的神经机制。为解开这一谜团，来自台湾阳明交通大学与振兴医院的研究团队在《IEEE Transactions on Neural Systems and Rehabilitation Engineering》发表

  来源：IEEE Transactions on Neural Systems and Rehabilitation Engineering

  时间：2025-11-19

• 卧床患者臀部自动辅助翻身生物力学建模与评估及其在压力性损伤预防中的意义

  对于长期卧床的患者来说，压力性损伤（Pressure Ulcers, PUs）是一个常见的严重并发症。这些损伤通常发生在骨骼突出部位，比如臀部，由于持续的压力和剪切力导致局部组织缺血、缺氧，最终引发组织损伤。尽管护理人员会定期为患者翻身以缓解压力，但人工翻身不仅劳动强度大，而且难以保证频率和角度的精确性。近年来，自动倾斜护理床的出现为这一问题提供了新的解决方案，它能够通过调整床的角度来实现自动辅助翻身。然而，如何确定最佳的翻身角度，既能有效减轻压力，又不会增加患者的风险（如跌落），仍然是一个悬而未决的问题。更重要的是，目前缺乏能够准确模拟辅助翻身过程中深部组织（如肌肉和脂肪）力学响应的模型，这

  来源：IEEE Transactions on Neural Systems and Rehabilitation Engineering

  时间：2025-11-19

• 基于可穿戴多模态脑机接口鼠标的肌萎缩侧索硬化患者日常辅助系统

  想象一下，当你的身体逐渐被"冻住"，意识却异常清醒，这是一种怎样的体验？对于肌萎缩侧索硬化(ALS)患者来说，这正是他们每天必须面对的现实。ALS是一种进行性神经退行性疾病，患者的上、下运动神经元会逐渐受损，导致四肢活动能力不断恶化，最终甚至无法完成说话、行走等基本日常活动。然而令人遗憾的是，尽管身体功能严重受限，患者的认知能力和感觉系统却通常保持正常，这种"清醒的禁锢"使得他们迫切需要一种不依赖肢体功能的辅助系统。目前，虽然脑机接口(BCI)技术为ALS患者带来了一线希望，但大多数研究仍停留在实验室阶段，真正能投入日常使用的产品寥寥无几。问题在于，现有系统往往操作复杂、成本高昂，且受环境条件

  来源：IEEE Transactions on Neural Systems and Rehabilitation Engineering

  时间：2025-11-19

• 基于深度学习与超声舌像的端到端汉语语音重建：面向喉切除患者的语音功能康复新策略

  当喉癌患者接受全喉切除手术后，他们永远失去了发声能力，这导致严重的生理和心理困扰。目前临床常用的食管发音、气管食管穿刺发音和电子喉等康复手段各存局限：食管发音气流供应不稳定，气管食管发音需要二次手术且维护困难，电子喉产生的语音机械单调且缺乏音高变化，对汉语这类声调语言尤为不利。值得注意的是，大多数喉切除患者的上声道发音器官（包括舌部）保持完整，这为利用发音器官运动信息重建语音提供了可能。舌作为最关键的发音器官，其灵活运动蕴含丰富的发音信息。超声成像技术以其实时、无创、无辐射等优势，成为捕捉舌运动的理想工具。然而，以往研究多采用"超声图像→语音特征→语音波形"的两步法，存在信息损失和误差累积问题

  来源：IEEE Transactions on Neural Systems and Rehabilitation Engineering

  时间：2025-11-19

• 超声引导提升胫骨截肢者肌电电极定位精度：与触诊法的对照研究

  当“意念走”遇上“肉找不到”，一场关于肌电（EMG）接口的暗战在残肢上悄然打响。传统触诊靠手指“摸肌肉”，可术后组织瘢痕、肌肉萎缩、皮下脂肪把解剖地图撕得七零八落，电极一放就歪，信号里混入隔壁肌肉的“串音”，假肢于是“听不懂”主人到底想踮脚还是外翻。更糟的是，电极偏移仅10 mm，模式识别准确率便陡降——这在窄窄的胫骨前肌（TA）或腓骨长肌（PL）上几乎不可避免。临床调试因此陷入“反复拆-贴-试”的死循环，患者疲惫，技师抓狂。为破局，冰岛大学健康科学学院联合Össur假肢公司组成跨界小组，把超声探头请进诊室：既然手摸不准，那就让声波“看见”肌肉。团队假设，用超声直接锁定肌腹最厚处并顺纤维方向贴

  来源：IEEE Transactions on Neural Systems and Rehabilitation Engineering

  时间：2025-11-19

• 本体感觉损伤对前馈运动控制的影响：基于脑损伤患者指鼻任务运动学分析的横断面研究

  当我们伸手触摸自己的鼻子时，这个看似简单的动作背后隐藏着精密的神经调控机制。中枢神经系统通过内部模型来预测和优化运动行为，其中正向模型通过整合运动指令副本和本体感觉信息，预测动作执行后的身体状态。小脑被认为是实现这一模型的关键脑区，而本体感觉系统则负责在运动执行过程中提供反馈校正。然而，当这些神经系统出现损伤时，患者会表现出相似的运动障碍症状——感觉性共济失调和小脑性共济失调都表现为运动失调、意向性震颤和动作不流畅等现象。这两种不同类型的神经系统损伤是如何影响运动控制机制的？它们是否通过共同的神经通路导致相似的运动障碍表现？这些问题一直是神经康复领域亟待解决的重要科学问题。为了深入探究这一问题

  来源：IEEE Transactions on Neural Systems and Rehabilitation Engineering

  时间：2025-11-19

• 基于不确定性引导对比图像注视范式的早期自闭症谱系障碍筛查新方法

  在全球自闭症谱系障碍(ASD)患病率持续攀升的背景下，早期诊断与干预已成为改善预后的关键。然而，传统基于问卷的临床筛查方法如社交反应量表(SRS-2)和重复行为量表(RBS-R)存在主观性强、耗时长等局限。近年来，眼动追踪技术通过揭示ASD患者独特的视觉偏好特征，为客观诊断提供了新途径。但现有方法仍面临两大挑战：一是刺激范式多聚焦社交障碍而忽视系统化能力评估，二是深度学习模型未能充分考虑个体差异对诊断效果的影响。针对这些难题，发表于《IEEE Transactions on Neural Systems and Rehabilitation Engineering》的最新研究提出了一种创新解决

  来源：IEEE Transactions on Neural Systems and Rehabilitation Engineering

  时间：2025-11-19

• 基于sEMG和多自由度耦合动态运动的踝关节主动力矩在线估计框架

  在康复医学领域，踝关节复合体（AJC）作为人体承重和运动的关键枢纽，其功能恢复质量直接影响患者的行动能力。传统踝关节康复机器人虽能提供定制化训练方案，但训练过程中存在的被动力矩干扰问题一直未能有效解决。这种被动力矩源于下肢骨骼肌和韧带的固有特性，虽然对维持关节稳定性具有重要作用，却会掩盖由肌肉收缩产生的主动力矩——这才是反映患者真实康复进展的核心指标。如何从机器人传感器检测的总力矩中精准分离出主动力矩成分，成为提升康复训练效果的关键瓶颈。现有研究方法主要存在两大局限：基于Hill肌肉骨骼模型的传统方法虽能阐释从sEMG信号到关节力矩的完整生理过程，但在处理AJC三自由度（DO/PL：背屈/跖屈

  来源：IEEE Transactions on Neural Systems and Rehabilitation Engineering

  时间：2025-11-19

• 面向视网膜神经节细胞刺激的光学供能数字视网膜假体架构可行性评估

  全球约有2.5亿人因视网膜退化性疾病面临中度至重度视力损伤，而现有临床视网膜假体（如ARGUS II和Alpha IMS）虽能通过电刺激残留神经元产生视觉感知，却依赖穿透眼球的经皮电缆供电，不仅手术复杂，还存在感染风险与设备寿命短的隐患。为解决这一难题，研究人员提出了一种颠覆性的无线供能方案：利用近红外光透过瞳孔同时传输能量与数据，驱动植入式数字刺激器实现高精度神经调控。这项发表于《IEEE Transactions on Neural Systems and Rehabilitation Engineering》的研究，通过集成光学、电子学与神经工程学技术，为下一代视网膜假体的设计开辟了新路

  来源：IEEE Transactions on Neural Systems and Rehabilitation Engineering

  时间：2025-11-19

• 基于脑电特征与机器学习解码TMS运动兴奋性的个性化预测新方法

  大脑拥有惊人的可塑性能力，这种能够适应和重组神经网络的特点，为神经系统疾病的治疗带来了希望。经颅磁刺激(TMS)作为一种非侵入性脑刺激技术，在运动卒中康复和精神疾病治疗中展现出巨大潜力。然而，尽管TMS在临床中得到广泛应用，但其治疗效果仍不尽如人意，应答率往往低于50%。问题的关键在于传统的"一刀切"方法。现有TMS干预通常采用开环系统，使用固定的刺激参数，假设预先确定的脑电图(EEG)特征能够普遍代表所有个体的高或低兴奋性状态。这种方法忽视了重要的个体神经生理差异和大脑状态的动态特性，可能限制了TMS的治疗效果。基于此，来自德国蒂宾根大学的研究团队在《IEEE Transactions on

  来源：IEEE Transactions on Neural Systems and Rehabilitation Engineering

  时间：2025-11-19

• 基于背侧超数抓握的C5-C7脊髓损伤患者功能性工作空间扩展研究

  当脊髓损伤发生在颈髓C5-C7节段时，患者虽然保留了腕关节伸展功能，但手指和手腕的主动屈曲能力严重受损，日常抓握功能受到极大限制。传统的代偿策略——腱固定术抓握（tenodesis grasp），通过腕关节伸展被动引起手指弯曲，虽能抓取轻小物体，但对较重较大的物品则力不从心。更麻烦的是，这种代偿性抓握可能导致过度使用损伤，且限制了可触及的工作空间。对于使用轮椅的患者来说，有限的工作空间意味着需要更多的躯干代偿运动，进一步增加了操作难度。现有的辅助设备，无论是刚性外骨骼还是软性 wearable 设备，大多通过驱动患者自身手指来实现抓握功能。但这些设备对个体解剖结构差异（如手部大小、关节挛缩）较

  来源：IEEE Transactions on Neural Systems and Rehabilitation Engineering

  时间：2025-11-19

• A-Mode超声＋电刺激实时追踪肌肉疲劳：可穿戴技术突破MVC依赖，助力运动康复精准管理

  研究背景肌肉疲劳像一位隐形裁判，悄无声息地削弱运动员的爆发力，也让康复患者面临二次损伤风险。可目前的“裁判哨”——最大随意收缩（MVC）测试却笨重、主观：受试者得在实验室里“咬牙切齿”地蹬等速测力计，结果还常被“今天想不想拼”左右。临床里，术后患者或脑卒中幸存者根本无力完成MVC，疲劳程度只能凭经验估摸。于是，如何甩掉MVC、把测试搬出实验室，成为运动科学与康复工程亟待攻克的“最后一公里”。研究设计与结论为回答“能否用便携设备连续、客观追踪肌肉疲劳”，Alvarez等设计了一套“电刺激（ES）+A-Mode超声”组合拳：让电流绕过中枢直接叫醒股四头肌，同时用单阵元超声“听”肌肉厚度变化，再把两

  来源：IEEE Transactions on Neural Systems and Rehabilitation Engineering

  时间：2025-11-19

• 基于多频分解熵学习的非线性fMRI数据分析新方法及其在精神疾病中的应用

  在精神疾病研究领域，功能磁共振成像(fMRI)已成为探索大脑神经机制的重要工具。传统研究多聚焦于线性关系分析，而越来越多的证据表明大脑神经活动具有非线性动力学特征。精神分裂症(SCHZ)、双相情感障碍(BP)和注意缺陷多动障碍(ADHD)等精神疾病可能共享共同的神经生物学基础，但其特异性机制尚不明确。现有fMRI研究大多局限于低频段(<0.1Hz)分析，且忽视了不同频段可能承载的差异化信息。这些问题限制了我们对精神疾病神经机制的深入理解。为解决上述问题，上海海事大学信息工程学院的研究团队在《IEEE Transactions on Neural Systems and Rehabilit

  来源：IEEE Transactions on Neural Systems and Rehabilitation Engineering

  时间：2025-11-19

• 视觉角度与情绪效价影响面部表情神经表征的时间动态：一项MEG研究

  在日常生活中，我们能够快速识别他人面部表情所传递的情绪信号，这是人类社交互动和生存适应的重要能力。然而，尽管情绪处理已成为认知神经科学数十年的研究焦点，但大多数研究都集中于正面视角（0°视觉角度）下的情绪识别脑区定位，忽略了真实场景中面部常以不同角度呈现这一关键因素。行为学研究早已发现，人类面部的左右两侧在情绪表达上存在不对称性，右侧面部（从左视角看为正视觉角度）往往能更准确地表达情绪，尤其是负面情绪。但这一现象背后的神经机制及其时间动态过程仍不清楚。此外，快乐和悲伤作为两种基本情绪，其处理速度是否存在差异，以及视觉角度如何影响这种差异，都是尚未深入探索的问题。为了解决这些科学问题，发表在《I

  来源：IEEE Transactions on Neural Systems and Rehabilitation Engineering

  时间：2025-11-19

• 基于功率与时间高效Transformer深度学习网络的表面肌电信号手部运动学连续估计

  在人工智能浪潮席卷各行各业的今天，如何让机器更自然地理解人类运动意图已成为人机交互领域的前沿课题。表面肌电信号(sEMG)作为肌肉活动产生的电信号，蕴含着丰富的运动信息，被誉为解读人体运动意图的“密码本”。然而，当前基于深度学习的手部运动学连续估计方法往往陷入两难境地：追求高精度的模型通常计算复杂度高、功耗大，难以在资源受限的可穿戴设备上实现实时应用；而注重效率的模型又往往以牺牲精度为代价。针对这一挑战，由大连海事大学林闯、赵春晓等研究人员组成的团队在《IEEE Transactions on Neural Systems and Rehabilitation Engineering》上发表了

  来源：IEEE Transactions on Neural Systems and Rehabilitation Engineering

  时间：2025-11-19

• 通过细胞内蛋白质组学分析来研究神经母细胞瘤细胞的分化过程以及泛素-蛋白酶体系统的作用

  人类神经母细胞瘤SH-SY5Y细胞系是一种广泛用于研究神经退行性疾病的模型，因为它能够分化为具有神经元表型的细胞。然而，从深度蛋白质组学的角度来看，对于支撑SH-SY5Y细胞分化和成熟的细胞和分子机制的全面理解仍然不足。我们系统地将“细胞内蛋白质组学”策略与基于十二烷基硫酸钠（SDS）裂解物的处理方法进行了对比，发现前者在简便性、灵敏度和定量准确性方面表现更优，并且所需样本量极少。我们利用细胞内蛋白质组学策略分别对未分化状态、部分分化状态和完全分化状态的SH-SY5Y细胞进行了分析。在总共鉴定出的9000多种蛋白质中，我们检测到了与神经元发育和完整性相关的标志蛋白，并观察到与谷氨酸能突触相关的

  来源：Journal of Proteome Research

  时间：2025-11-19

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