• 氧化平衡评分与女性人乳头瘤病毒感染之间的关联：一项来自NHANES的横断面研究

  抗氧化平衡与HPV感染关联性研究揭示饮食及生活方式的综合作用HPV感染作为宫颈癌的主要诱因，其预防策略长期聚焦于疫苗接种和定期筛查。近年来，氧化应激与HPV感染之间的关联引发学界关注，但现有研究多局限于单一营养素或行为因素分析。2023年发表于《国际公共卫生杂志》的研究首次通过构建抗氧化平衡综合评分（OBS），系统评估饮食与生活方式中抗氧化/氧化因素的协同作用，为HPV防控提供新视角。一、研究背景与理论框架宫颈癌作为全球女性第二大癌症，其发生发展涉及HPV持续感染与宿主免疫失衡的双重机制。氧化应激通过破坏DNA修复机制、抑制免疫细胞活性等途径，为HPV病毒复制创造有利环境。现有证据表明，维生素

  来源：Clinical Epidemiology and Global Health

  时间：2025-11-25

• PERLA-Brazil研究中，先兆子痫发生后血浆PCSK9水平发生改变

  伊莎贝拉·马塞多·科斯塔（Isabella Macedo Costa）|泰莎·埃米利亚·莫雷拉·达席尔瓦（Thaíse Emilia Moreira da Silva）|莱蒂西亚·贡萨维斯·席尔瓦（Letícia Gonçalves Silva）|安娜·保拉·席尔瓦·费雷拉（Ana Paula Silva Ferreira）|泰斯·桑托斯·达科斯塔（Thays Santos da Costa）|克劳迪娅·娜塔莉亚·费雷拉（Cláudia Natália Ferreira）|露西·玛丽亚·桑塔娜·杜塞（Luci Maria Sant'Ana Dusse）|朱萨拉·马林克（Jussara Mayr

  来源：Clínica e Investigación en Arteriosclerosis (English Edition)

  时间：2025-11-25

• 综述：基于电化学适配体的生物传感器在心血管疾病检测中的应用

  心血管疾病（CVD）依然是全球范围内导致死亡的主要原因之一，其对人类健康的威胁日益加剧。根据世界卫生组织（WHO）的数据，每年约有1790万人因CVD而失去生命。这种疾病的广泛影响不仅体现在死亡率上，还体现在其对患者生活质量的破坏以及对全球医疗体系带来的沉重经济负担。随着人口老龄化、生活方式的改变、饮食习惯的恶化以及高血压、糖尿病和高血脂等慢性病的增加，CVD的发病率持续上升。因此，开发快速、准确且易于获取的诊断工具对于早期检测和有效管理这一疾病显得尤为重要。传统的诊断方法，如心电图（ECG）、超声心动图和影像学技术（如CT和MRI），虽然在临床管理中发挥了关键作用，但它们往往存在成本高昂、可

  来源：Clínica e Investigación en Arteriosclerosis (English Edition)

  时间：2025-11-25

• 针对阴道毛滴虫的敏感荧光PCR检测方法的临床评估

  陶江|杨金波|聂波|彭家琦|周丽敏|吴浩|陈先英|陈杰|唐轩|杨福强|彭焕子|张天祖|李冰清|王金全|孙光辉|赵建中|夏建波|杜欣|谢小兵长江大学附属荆州医院实验室医学系，中国荆州434020摘要滴虫病由阴道毛滴虫（T. vaginalis）引起，是一种常见的性传播疾病（STD），主要影响生殖道和泌尿道。滴虫病在全球范围内都有分布，在中国也广泛流行。近年来，由于复发性或持续性阴道毛滴虫病的比例持续增加，相关的临床诊断和治疗面临新的挑战。目前，临床诊断依赖于临床特征和实验室检测。通过显微镜检查阴道分泌物是一种常用的诊断方法，可以在阴道分泌物中观察到活跃的T. vaginalis。尽管显微镜检查具

  来源：Clínica e Investigación en Arteriosclerosis (English Edition)

  时间：2025-11-25

• 综述：非编码RNA在检测子宫内膜异位症方面的诊断准确性：一项系统评价和荟萃分析

  在当今医学研究中，子宫内膜异位症作为一种常见的非恶性妇科疾病，其诊断方式一直依赖于侵入性的腹腔镜检查。然而，这种传统方法不仅对患者造成身体上的负担，而且在实际操作中也存在一定的局限性，如需要麻醉、可能引发术后创伤、成本较高以及诊断延迟等问题。近年来，随着分子生物学技术的进步，非侵入性诊断方法逐渐成为研究热点，尤其是在探索生物标志物方面，微小RNA（miRNA）因其独特的生物学特性，被认为具有潜在的临床价值。本研究旨在系统评估miRNA作为子宫内膜异位症诊断生物标志物的准确性和可靠性，通过整合现有文献并进行严格的证据分析，以期为未来的临床应用提供科学依据。子宫内膜异位症通常被定义为子宫内膜组织在

  来源：Clínica e Investigación en Arteriosclerosis (English Edition)

  时间：2025-11-25

• 体重指数对经皮冠状动脉介入治疗患者十年预后的影响：DECADE合作研究分析

  在当代心血管疾病防治领域，肥胖已成为全球性的公共卫生挑战。据统计，欧洲近60%的成年人体重指数（BMI）超出理想范围（18.5-24.9 kg/m²），这种趋势在冠心病（CAD）患者中尤为显著。虽然肥胖被公认为CAD发展的危险因素，但令人困惑的是，在已确诊的CAD患者中，较高BMI反而与较好的临床预后相关，这一现象被称作"肥胖悖论"。既往研究多聚焦于短期结局，而关于BMI对经皮冠状动脉介入治疗（PCI）后超长期（10年）预后影响的大规模数据仍属空白。为阐明这一科学问题，由Maria Scalamogna和Fiorenzo Simonetti共同领衔的国际研究团队开展了DECADE合作研究，结果

  来源：European Journal of Preventive Cardiology

  时间：2025-11-25

• 综述：基于多糖的智能PEG化水凝胶在生物医学应用中的新兴趋势

  近年来，随着生物材料领域的快速发展，基于多糖的聚乙二醇（PEG）化水凝胶逐渐成为研究的热点。这类材料通过结合多糖的天然特性与PEG的优异性能，展现出独特的功能性和应用潜力。多糖水凝胶因其可再生性、易修饰性、生物相容性和生物降解性而备受关注，而PEG则以其良好的水溶性、化学稳定性以及结构可调性成为理想的合成材料。通过将两者结合，PEG化多糖水凝胶在多个方面实现了性能的提升，包括机械强度、降解可控性以及生物功能的增强。这些特性使其在药物递送、组织工程和伤口愈合等生物医学领域具有广阔的应用前景。多糖水凝胶的结构特性决定了其在生物医学中的表现。天然多糖通常由多个单糖单元通过糖苷键连接而成，具有复杂的三

  来源：Carbohydrate Polymers

  时间：2025-11-25

• 综述：壳聚糖和壳寡糖作为多功能治疗剂，用于代谢功能障碍相关脂肪性肝病（MASLD）

  MASLD，即代谢功能障碍相关脂肪性肝病，是一种近年来在全球范围内迅速上升的慢性肝损伤的主要原因。该疾病原本被称为代谢功能障碍相关脂肪肝病（MAFLD）和非酒精性脂肪性肝病（NAFLD），但随着研究的深入，科学家们发现这些名称未能准确反映疾病的复杂性，因此在2023年引入了MASLD这一更全面的术语。MASLD与多种代谢异常密切相关，包括胰岛素抵抗、氧化应激、炎症反应以及肠道菌群失衡。这些因素共同作用，导致肝细胞内脂肪过度积累，从而引发一系列病理生理变化，最终可能导致肝脂肪变性、肝炎、肝纤维化甚至肝硬化。肝作为人体主要的代谢器官，承担着调节血糖和脂质平衡的重要职责。在MASLD的背景下，肝脏功

  来源：Carbohydrate Polymers

  时间：2025-11-25

• 综述：大脑老化：解锁提升认知韧性的个性化策略

  大脑衰老的机制、诊断与干预策略研究进展随着人口老龄化加剧，认知功能退化已成为全球性公共卫生挑战。近年来，多学科交叉研究为破解这一难题提供了新思路，特别是通过整合生物医学、人工智能和大数据技术，形成了具有突破性的认知健康管理框架。本文系统梳理了当前脑衰老研究的核心发现与实践路径。在分子机制层面，研究发现脑衰老是多重生物过程协同作用的结果。线粒体功能衰退引发氧化应激，激活的炎症小体持续释放促炎因子，这种恶性循环不仅导致神经元损伤，还通过表观遗传调控影响基因表达模式。值得关注的是，微胶质细胞从免疫守护者转变为致病因子，其异常激活与tau蛋白磷酸化存在直接关联。同时，蛋白稳态系统的崩塌表现为泛素-蛋白

  来源：Brain Network Disorders

  时间：2025-11-25

• SynthFed：利用VQ-VAE和GPT增强的联邦学习技术实现保护隐私的长尾眼科诊断

  随着人工智能技术的迅速发展，其在疾病分类中的应用日益广泛，展现出巨大的潜力和价值。特别是在眼科领域，深度学习算法在自动识别和分类视网膜图像及角膜病变方面取得了显著进展。这些技术不仅提高了眼科医生对多种眼病的诊断效率和准确性，还为患者提供了更及时和精确的治疗方案。然而，尽管人工智能在医疗诊断中展现出了强大能力，但数据隐私和分布不均仍然是制约其广泛应用的重要因素。为了应对这一挑战，联邦学习作为一种隐私保护的深度学习范式，近年来在医疗信息学研究中发挥了重要作用。联邦学习允许多个医疗机构在不直接共享患者数据的前提下，共同训练诊断模型，从而解决数据孤岛问题，同时确保患者病历数据的隐私和安全。这种方法不仅

  来源：Biomedical Signal Processing and Control

  时间：2025-11-25

• 基于双位置CT图像的多特征结肠息肉检测算法

  作者：邱石、卢宏兵、舒军、梁婷第四军医大学生物医学工程学院，中国陕西省西安市710119摘要息肉是结肠的主要病变，由于它们有可能癌变，因此存在恶性转化的风险。由于息肉体积小且分布广泛，医生在检测过程中容易漏诊或误诊。本研究基于计算机断层扫描（CT）图像进行息肉检测，通过聚焦肠道区域提取疑似息肉区域，再通过分析其特征来识别息肉。本研究的主要创新点如下：1）提出了一种多层次三维结肠提取模型，以减少非肠道区域对息肉检测的干扰；2）开发了一种多尺度息肉检测模型，以准确识别疑似息肉区域；3）提出了双位置临床与放射组学特征检测算法，以降低假阳性率并提高检测精度。实验结果表明，该分割算法对大量先验数据的依赖

  来源：Biomedical Signal Processing and Control

  时间：2025-11-25

• 利用可解释AI变压器TabNet技术与生理信号实现自动化压力检测

  心理压力对人类的身心健康、行为模式以及整体生活质量产生深远影响。随着现代生活节奏的加快，心理压力已经成为一个普遍存在的问题，甚至被世界卫生组织视为21世纪的流行病。在日常生活中，工作压力、社交关系、健康状况等因素都可能成为压力的来源。压力可以按照持续时间、触发因素以及个体的反应方式被分类为急性、慢性、周期性或创伤性等多种类型。而压力的持续存在可能引发一系列生理和心理上的健康问题，包括肥胖、高血压、糖尿病、脂肪肝等代谢性疾病。因此，及时识别和管理心理压力具有重要的现实意义。人工智能技术的发展为心理压力的检测和管理提供了新的可能性。通过利用可穿戴设备采集的生理数据，如心率（HR）和皮肤电活动（ED

  来源：Biomedical Signal Processing and Control

  时间：2025-11-25

• 用于从BCG信号中检测非接触式心房颤动的CNN-Transformer模型

  在现代医疗技术不断发展的背景下，心律失常的检测与监控已经成为提升心血管疾病管理效率的重要手段。其中，心房颤动（Atrial Fibrillation，简称AF）作为一种常见的慢性心律失常，对全球数亿人的健康构成威胁。据估计，目前约有3300万人受到AF的影响，预计未来几十年这一数字将翻倍。因此，开发一种高效、准确且便于应用的AF检测方法，对于改善患者的生活质量、降低医疗成本以及推动远程医疗的发展具有重要意义。传统的AF检测方法主要依赖于心电图（ECG）技术，该技术通过电极直接接触皮肤来捕捉心脏电活动的变化。虽然ECG在临床诊断中具有较高的准确性和可靠性，但其应用受到设备接触性、专业人员操作和长

  来源：Biomedical Signal Processing and Control

  时间：2025-11-25

• 利用基于SE-ViT的生成网络在数据不平衡的情况下实现可解释的黑色素瘤检测

  Rishi Agrawal|Neeraj Gupta|Anand Singh Jalal印度北方邦马图拉市GLA大学计算机工程与应用系摘要黑色素瘤是一种恶性皮肤癌，是全球主要的健康问题。早期和准确的诊断对于改善患者预后至关重要。目前，皮肤癌的诊断主要依赖于视觉方法，如皮肤镜检查、临床筛查和组织病理学分析。然而，这些技术往往效率低下、成本高昂且准确性不稳定。为了解决这些问题，提出了一种基于SE-ViT生成网络的不平衡数据黑色素瘤检测方法（MSCD-SEViT-DAPGAN）。首先，从HAM10000、ISIC和PH2数据集中收集输入数据。收集的数据通过自适应快速去敏卡尔曼滤波器进行预处理，以实现

  来源：Biomedical Signal Processing and Control

  时间：2025-11-25

• 基于多特征融合自组织操作神经网络的医学时间序列分类

  在现代医学领域，时间序列数据的分类已经成为诊断和治疗疾病的重要工具。医学时间序列（Medical Time Series, MedTS）通常指的是在连续时间点上记录的健康相关数据，例如心电图（ECG）、脑电图（EEG）等。这些数据能够反映人体生理活动的动态变化，对于疾病的早期识别、实时监测以及个性化治疗具有重要意义。然而，MedTS分类面临诸多挑战，包括数据的高维度性、复杂性以及异质性，这使得传统的特征提取方法难以全面捕捉其内在信息。同时，随着深度学习技术的发展，模型的参数数量迅速增加，这不仅提高了计算成本，还限制了其在实际医疗场景中的应用。目前，主流的MedTS分类方法主要依赖于多分支卷积神

  来源：Biomedical Signal Processing and Control

  时间：2025-11-25

• Mini_ECGNet：一种轻量级神经网络，采用自适应协方差池化和膨胀卷积技术，以实现抗噪声的心电图（ECG）分类

  在心血管疾病的诊断过程中，心电图（ECG）信号扮演着至关重要的角色。随着医学技术的进步，ECG信号的分析与处理已成为非侵入式心脏健康监测和疾病诊断的重要工具。然而，实际应用中ECG信号往往受到多种噪声的干扰，例如运动伪影、电气干扰和基线漂移等。这些噪声的存在严重限制了传统模型在实际场景中的表现，降低了分类的准确性和可靠性。因此，开发一种能够有效应对噪声干扰、同时保持高精度和轻量化的ECG分类模型成为当前研究的热点。本研究提出了一种名为Mini_ECGNet的新型轻量级神经网络模型，旨在解决上述问题。该模型融合了动态协方差池化（Dynamic Covariance Pooling, DCP）和扩

  来源：Biomedical Signal Processing and Control

  时间：2025-11-25

• 综述：妊娠糖尿病的诊断：证据与误区

  妊娠糖尿病（Gestational Diabetes Mellitus, GDM）作为妊娠期特有的代谢性疾病，其诊断标准与临床管理始终是医学界关注的核心议题。本文系统梳理了GDM从早期概念界定到现代诊断标准的演变历程，深入探讨了不同筛查策略对母婴结局的影响，并着重分析了当前国际诊断体系存在的分歧与挑战。### 一、GDM的病理生理学基础与临床意义GDM的本质是妊娠期糖代谢异常，其核心机制涉及胎盘激素（如hPL、hCG）引发的胰岛素抵抗与β细胞功能缺陷的动态平衡。研究显示，约65%的GDM患者存在胰岛素分泌不足，而剩余病例表现为胰岛素敏感性下降。这种代谢紊乱通过以下途径影响母婴健康：1. **胎

  来源：Best Practice & Research Clinical Haematology

  时间：2025-11-25

• 综述：机器学习方法在药物流行病学中的预测效果是否优于传统方法？一项系统评价、荟萃分析和网络荟萃分析

  安娜·保拉·布鲁诺·佩纳-格拉莱（Ana Paula Bruno Pena-Gralle）| 米雷耶·E·施尼策（Mireille E. Schnitzer）| 索菲亚-娜达·布雷瓜（Sofia-Nada Boureguaa）| 费利克斯·莫兰（Félix Morin）| 马克-安德烈·勒高（Marc-André Legault）| 卡罗琳·西罗瓦（Caroline Sirois）| 艾丽丝·德拉戈米尔（Alice Dragomir）| 露西·布莱斯（Lucie Blais）加拿大魁北克省蒙特利尔市蒙特利尔大学药学院摘要目的综合现有证据，比较传统统计（CS）模型与机器学习（ML）方法在药物流行

  来源：Artificial Intelligence in Medicine

  时间：2025-11-25

• 综述：通过多层深度学习模型发现协同组合的药物：进展与挑战

  药物联合疗法作为现代医学研究的重要方向，其开发过程面临生物网络复杂性和组合爆炸式交互的挑战。深度学习模型通过整合多模态数据与网络结构特征，为药物组合协同效应预测提供了创新解决方案。本文系统综述了基于单层、多模态和多层网络架构的深度学习模型在药物协同预测中的应用进展，重点分析了不同网络拓扑结构对预测性能的影响机制，并探讨了未来发展的关键方向。在模型架构演进方面，研究首先回顾了单层网络（SLN）的基础框架。这类模型以单一生物网络（如药物-靶点相互作用网络）为基础，通过图卷积网络（GCN）、注意力机制（AM）等结构实现特征提取。典型案例如DeepSynergy（2018）通过全连接神经网络处理分子指

  来源：Artificial Intelligence in the Life Sciences

  时间：2025-11-25

• 从孟加拉国的鸡蛋和蛋黄酱中分离、鉴定并对其进行分子特征分析的多重耐药沙门氏菌：对食品安全的启示

  近年来，沙门氏菌在食品链中的传播及其耐药性问题已成为全球公共卫生关注的焦点。本研究以孟加拉国贾什奥尔地区为样本来源，系统评估了鸡蛋和蛋黄酱中沙门氏菌的分子特征、抗生素耐药性、生物膜形成能力及环境耐受性，为制定针对性防控策略提供了科学依据。一、研究背景与意义在发展中国家，食品安全问题尤为严峻。孟加拉国作为人口大国，其家禽养殖和食品加工产业规模庞大，但相关研究显示该地区沙门氏菌污染问题突出。据国家疾病控制与研究中心统计，每年约3000万人因食物中毒就诊，其中30%的病例与沙门氏菌感染相关。尽管现有研究已关注到禽类养殖环节的污染问题，但针对蛋类加工制品的微生物特性研究仍存在空白。特别是蛋黄酱等即食产

  来源：Applied Food Research

  时间：2025-11-25

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