• 阿特珠单抗联合艾瓦珠单抗与阿特珠单抗联合阿博赞替尼治疗晚期肝细胞癌的比较：一项成本效益分析

  在肝细胞癌（HCC）的先进治疗领域，当前存在两种主要免疫联合疗法：atezo-beva（阿替利珠单抗联合贝伐珠单抗）和atezo-cabo（阿替利珠单抗联合卡博替尼）。针对这两种方案的经济效益与临床效果差异，研究者基于IMbrave150和COSMIC-312两项III期临床试验数据，通过网络治疗比较和成本效益分析，系统评估了它们的优劣。以下从研究背景、方法设计、核心发现及实践启示四个维度进行解读。**一、研究背景与问题提出**肝细胞癌作为全球第三大癌症致死病因，其晚期治疗长期依赖索拉非尼等传统多靶点抑制剂。尽管索拉非尼将中位生存期提升至10.7个月，但存在疗效有限、副作用显著等问题。近年来，

  来源：PLOS One

  时间：2025-12-04

• 一种基于多尺度双滤波的血管图像增强方法

  该研究聚焦于通过提升内窥镜图像中的血管细节特征来推动早期癌症筛查的准确性。作者团队针对现有血管增强技术存在的局限性，提出了一套基于物理模型的多尺度处理框架，在杭州电子科技大学技术团队支持下完成了系统性验证。以下从技术突破、创新维度、实验验证三个层面进行深入分析。一、技术突破与理论创新1. 物理模型驱动图像分解研究团队首次引入基于医学影像物理特性的分层处理机制，通过小波变换将HSI颜色空间中的I分量（亮度信息）分解为包含纹理特征和噪声成分的子层。这种分解方式突破了传统直方图均衡化或简单滤波的局限，为后续增强策略提供了精准的调整空间。2. 多尺度双滤波协同机制在保留传统引导滤波器边缘特征优势的基础

  来源：Biomedical Signal Processing and Control

  时间：2025-12-04

• FCNSU-NET：利用线性变压器技术全面识别孕早期胎儿中枢神经系统（CNS）超声标准切面及解剖结构

  该研究聚焦于第一 trimester胎儿中枢神经系统（FCNS）超声标准平面（FCNS-USP）的自动识别与关键解剖结构检测。通过构建包含多任务学习框架、创新模块设计及医学知识引导的深度学习模型FCNSU-NET，实现了在复杂临床场景下的突破性进展。研究团队从福建医科大学附属第二医院获取3425例专家标注的超声图像，涵盖四个标准平面（T-LV、AP-MSP、T-Th、C-FL）及其对应12类关键解剖结构（如侧脑室、脑干、前额叶等），建立了首个大规模第一 trimester FCNS超声数据库。临床验证显示，该模型在标准平面识别准确率达到98.53%，特异性达99.6%，较现有方法提升5.6-8

  来源：Biomedical Signal Processing and Control

  时间：2025-12-04

• 全切片图像冗余减少技术，助力高效病理诊断

  上海交通大学李士杰、陈志能、陈丰骏和高晓平团队在《计算病理学》领域提出了一种新型高效诊断框架——WSIR²。该研究针对数字病理学中的核心痛点展开，即处理高达数亿像素的WSI（全切片图像）时面临巨大的计算负担与冗余信息处理难题。作者通过系统性分析现有技术瓶颈，创新性地构建了冗余压缩与轻量化分类相结合的解决方案，为病理学智能化诊断提供了新的技术范式。### 一、研究背景与挑战数字病理学革命性地将传统显微镜诊断转化为电子化处理，但现代WSI（如10,000×10,000像素的切片）存在显著的技术瓶颈。首先，单张WSI包含数亿像素信息，直接处理会导致计算资源需求呈指数级增长。其次，弱监督学习框架下，现

  来源：Biomedical Signal Processing and Control

  时间：2025-12-04

• 结合方向性卷积和可变形变换器的联合并行建模方法，用于3D医学图像分割

  本文聚焦于三维医学图像分割领域的技术突破，针对传统卷积神经网络（CNN）在处理各向异性体素数据和复杂器官形态时的局限性，提出了一种名为PDAtrans的并行混合架构。该研究由北京邮电大学智能工程与自动化学院的多位学者共同完成，其创新点主要体现在三个技术模块的设计和医学图像处理范式的重构。在医学图像分割的基础理论层面，研究团队深入剖析了现有方法的瓶颈：传统CNN依赖固定尺寸的 isotropic（各向同性）卷积核，难以适应CT扫描中横断面、矢状面和冠状面存在不同体素分辨率的特点。当处理像肝脏这样的规则器官时，标准CNN能有效捕捉局部特征，但对于胃部等具有不规则边界的器官，其各向异性特性会导致特征

  来源：Biomedical Signal Processing and Control

  时间：2025-12-04

• DSEM：基于基因通路和组织学的双阶段融合模型，用于生存预测

  本文针对癌症预后预测中整合组织病理学图像与基因组数据的技术难题，提出了一种基于生物通路的跨模态融合方法。研究团队通过构建胃腺癌多模态数据集（GC_HYD）和验证三个TCGA癌症数据集，验证了方法在提升生存预测准确性和临床实用价值方面的优势。该研究从数据融合机制、生物信息挖掘策略和临床验证体系三个维度实现了创新突破。一、研究背景与问题定位在癌症预后预测领域，单一数据源（如仅病理图像或基因组数据）存在显著局限性。组织病理学图像虽然能提供肿瘤微结构的直接视觉证据，但存在标注成本高、特征提取依赖性强等问题。基因组数据虽能反映分子层面的变异特征，但存在维度过高（通常达数万级）、噪声干扰大等挑战。特别是当

  来源：Biomedical Signal Processing and Control

  时间：2025-12-04

• 一种多粒度特征混合框架，用于单通道脑电图（EEG）睡眠分期，并结合混合数据增强技术

  本文针对单通道EEG信号睡眠分段存在的训练样本不足、数据不平衡及特征提取能力有限等核心问题，提出一种名为Multi-Granularity Feature Mixing Framework with Hybrid Data Enrichment（MFM）的创新解决方案。该框架通过双重技术路径实现突破：一方面构建融合传统增强方法与大型语言模型（LLM）的混合数据增强体系，另一方面设计双向跨粒度特征混合机制，显著提升睡眠阶段的分类精度与模型鲁棒性。在数据增强方面，研究团队创造性地整合了两种互补技术。传统方法通过时间切片、随机平移等空间变换手段，但存在破坏信号时序连续性的缺陷。新型LLM增强技术则采

  来源：Biomedical Signal Processing and Control

  时间：2025-12-04

• 利用多尺度时域深度网络从脑电图（EEG）数据中对阿尔茨海默病进行分类

  阿尔茨海默病（AD）的早期诊断是改善患者预后的关键，但受限于复杂的脑电信号特征和有限的数据资源，传统方法存在显著挑战。近年来，基于深度学习的EEG信号分析技术取得了一定进展，但现有方案普遍存在计算成本高、模型参数量大、临床部署困难等问题。本文提出了一种名为MTDNet的轻量化多尺度时空深度网络架构，通过融合多时间尺度特征提取与长短期记忆网络（LSTM）的时序建模能力，显著提升了AD分类的准确性和可扩展性。### 一、研究背景与意义阿尔茨海默病作为最常见的神经退行性疾病，其病理特征与EEG信号中特定频段的动态变化密切相关。当前主流的EEG分析技术主要分为两类：一是基于人工特征提取的传统方法，依赖

  来源：Biomedical Signal Processing and Control

  时间：2025-12-04

• 具有融合机制的多粒度视觉Fastformer模型，用于皮肤病变分割

  在皮肤病变分割领域，研究者们长期面临两个核心挑战：既要克服传统CNN网络对局部上下文信息的过度依赖，又要解决Vision Transformer（ViT）类模型因全局上下文建模能力带来的计算复杂度问题。Xuanyu Liu等学者基于Fastformer的注意力机制创新，提出VFFM-UNet混合架构网络，通过三阶段技术突破为临床诊断提供了新的解决方案。**技术突破路径分析** 首先在模型架构层面，团队创新性地将U型网络架构与多粒度Transformer进行融合。不同于常规U型网络仅依赖深层特征解码，该模型通过三个递进式编码器构建多粒度特征金字塔：浅层网络提取高频纹理特征，中层网络捕获中尺度形

  来源：Biomedical Signal Processing and Control

  时间：2025-12-04

• OSFTL-PL：基于伪标签的在线无源迁移学习，用于保护隐私的脑电波（EEG）脑机接口（BCI）

  在脑机接口（BCI）技术快速发展的背景下，运动想象（MI）类BCI系统因其无需外部刺激、可自然交互的特性备受关注。然而，这类系统在实际部署中面临两大核心挑战：实时性对标签标注的强依赖性以及源域数据隐私泄露风险。近期，由刘思维、陈键安等学者提出的新型在线迁移学习框架OSFTL-PL，为解决上述难题提供了创新性方案。该研究通过理论创新与工程实践的结合，在确保隐私安全的前提下显著提升了跨个体BCI系统的实时适应能力。### 一、技术背景与问题剖析MI-BCI系统依赖EEG信号解析，但个体神经响应存在显著差异。传统方法需在目标用户进行大量离线校准，导致系统部署成本高昂且难以适应动态场景。现有在线迁移学

  来源：Biomedical Signal Processing and Control

  时间：2025-12-04

• MNSG-Net：一种针对Mamba网络进行优化的U-Net模型，用于减轻腰椎间盘突出分割中的语义差异问题

  随着脊柱退行性疾病诊断需求的增长，医学影像分割技术持续迭代优化。针对腰椎间盘突出症（LDH）这一常见脊柱疾病，传统U型架构在特征融合环节存在显著瓶颈。最新研究通过引入Mamba模块重构 skip connection，结合多尺度信息融合机制，在保持模型轻量化的同时显著提升分割精度。在技术实现层面，该方案突破性地将视觉建模领域的前沿成果——Mamba架构引入医学图像分割。通过构建双路径注意力机制（CSM模块），在特征维度和空间维度分别建立动态融合通道：横向注意力处理通道间特征相关性，纵向机制优化空间邻近像素的上下文关联。这种双轨制设计有效弥合了编码器与解码器间的语义鸿沟，特别在处理椎间盘边界模糊

  来源：Biomedical Signal Processing and Control

  时间：2025-12-04

• 一种非变分的p(x,t)-拉普拉斯耦合偏微分方程：在COVID-19计算机断层成像中的应用

  本文聚焦于医学影像去噪领域，特别是针对COVID-19胸部CT图像中存在的脉冲Cauchy噪声提出创新解决方案。研究团队来自摩洛哥伊本·扎尔大学应用科学学院，通过结合图像分解技术与自适应空间调节算子，构建了首个专门处理医学影像中Cauchy噪声的非变分框架。该成果为临床诊断提供了更清晰的影像基础，在2023年医学影像处理领域取得突破性进展。一、研究背景与问题界定COVID-19肺炎的影像诊断面临多重挑战：首先，病毒感染引发的上呼吸道炎症可能伴随多种非特异性症状，临床鉴别需要高精度影像分析。其次，CT影像在采集过程中常受运动伪影、设备噪声及患者呼吸干扰，导致图像出现大量脉冲型噪声（表现为尖锐的灰

  来源：Biomedical Signal Processing and Control

  时间：2025-12-04

• LeM-MARNet：一种可学习的、基于梅尔频率（mel-frequency）的多分支可解释神经网络，用于先天性心脏病的检测

  本文聚焦于先天性心脏病（CHD）早期筛查技术中存在的一个关键问题——心音信号在复杂环境中的分析效率与适应性不足。研究团队通过创新性架构设计，在解决传统方法局限性方面取得突破性进展，其研究成果对临床筛查流程的智能化升级具有重要参考价值。在传统心音分析方法中，基于MFCC的频谱特征提取技术存在显著缺陷。这类方法依赖人工设定的Mel滤波器参数，包括固定的频率分辨率和加权系数。当采集环境存在设备噪声、患者体位变化或呼吸干扰时，预设参数难以适应动态变化的心音特征，导致误诊率上升。实验数据显示，在混合噪声环境下，传统方法的CHD检测灵敏度下降达37%，这正是本研究要解决的核心痛点。研究团队提出的LeM-M

  来源：Biomedical Signal Processing and Control

  时间：2025-12-04

• 基于小波变换器的混合网络，用于实现鲁棒的乳腺超声图像分割，该网络结合了多尺度特征融合与全局上下文建模技术

  乳腺癌超声图像分割的波粒二象性融合创新研究一、临床需求与技术痛点乳腺癌作为全球女性第二大死因，其早期诊断具有重大公共卫生意义。现行超声诊断存在三大技术瓶颈：首先，低对比度场景下组织边界模糊，传统边缘检测算法难以有效提取特征；其次，超声图像普遍存在散斑噪声干扰，常规去噪方法易造成纹理信息损失；第三，小病灶（<1cm）与背景组织在像素分布上呈现显著不均衡性，传统CNN架构容易陷入梯度消失困境。二、方法创新体系解构本研究的核心突破在于构建了"空间-频域-语义"三级协同框架。在编码端，采用小波变换构建多尺度特征金字塔，通过Daubechies-4基函数实现从宏观解剖结构到微观病理特征（如微钙化点、毛刺

  来源：Biomedical Signal Processing and Control

  时间：2025-12-04

• 影响罗马尼亚和乌克兰药物敏感结核病治疗结果的因素

  罗马尼亚与乌克兰结核病治疗结局影响因素分析及临床启示一、研究背景与意义结核病作为全球性重大传染病，2022年全球报告死亡病例达160万例。在WHO欧洲区域，罗马尼亚和乌克兰作为高负担国家，面临结核病治疗多重挑战：包括高 morbidity 率、治疗依从性差导致的失访问题，以及复杂 comorbidities 带来的治疗失败风险。尽管两国的结核病治愈率分别达到80%和75%，显著高于WHO欧洲区域整体水平（76.5%），但治疗过程中仍存在显著个体差异。这种差异源于两国特有的地理、经济与文化背景，以及患者人群的生物学特征。本研究通过整合两国的医疗数据，旨在建立本土化的预测模型，为优化结核病治疗管理

  来源：PLOS One

  时间：2025-12-04

• 综述：肿瘤微环境中的代谢-免疫相互作用：从机制理解到治疗机会

  ### 肿瘤微环境（TME）代谢-免疫互作机制及治疗策略#### 一、肿瘤微环境的代谢特征与免疫调控肿瘤微环境（TME）是由肿瘤细胞、免疫细胞（如T细胞、巨噬细胞、自然杀伤细胞）、基质细胞（如成纤维细胞）及大量代谢产物共同构成的动态生态系统。研究表明，TME代谢特征呈现显著的异质性，包括缺氧、酸中毒、营养剥夺及特定代谢产物富集，这些特征不仅塑造肿瘤细胞的生长优势，还通过代谢重编程影响免疫细胞的功能状态。1. **肿瘤细胞的代谢重塑** 肿瘤细胞通过有氧糖酵解（瓦氏效应）、谷氨酰胺代谢增强及脂肪酸合成等途径实现快速增殖和生存。例如，葡萄糖的过度摄取导致周围免疫细胞营养竞争加剧，而乳酸的堆

  来源：Chinese Medical Journal

  时间：2025-12-04

• 贝维非巴特在急性冠状动脉综合征患者中进行经皮冠状动脉介入治疗（BES-PCI）时的疗效与安全性：一项多中心、随机、双盲、安慰剂对照的III期试验

  GP IIb/IIIa受体拮抗剂在急性冠脉综合征（ACS）患者经皮冠状动脉介入治疗（PCI）中的应用价值分析GP IIb/IIIa受体拮抗剂作为抗血小板治疗的重要手段，已在临床中证实对缺血性并发症的防治作用。近期指南建议在PCI过程中出现无再流现象或血栓性并发症时使用该类药物，或在未接受P2Y12受体抑制剂的高危PCI患者中应用。其中，新型环状七肽药物贝维替肽（bevifibatide）因其独特的双受体拮抗机制备受关注，既能阻断纤维蛋白与GP IIb/IIIa受体的结合，又可抑制vitronectin与αvβ3受体的相互作用。这种双重作用机制使其在预防血小板聚集诱导的血栓形成和αvβ3介导的再

  来源：Chinese Medical Journal

  时间：2025-12-04

• 1990年至2021年间由烟草、酒精和饮食因素导致的食管癌全球负担，以及到2040年的预测

  食管癌可改变行为风险因素负担的全球动态分析摘要：本研究基于全球疾病负担（GBD）2021数据库，系统分析了1990-2021年间全球及21个疾病负担区域食管癌死亡与伤残调整生命年（DALYs）的时空分布特征，揭示了吸烟、酒精摄入、低蔬菜饮食和咀嚼烟草四大可改变行为风险因素的疾病负担动态。研究采用比较风险评估（CRA）框架量化风险贡献度，结合Joinpoint回归模型和贝叶斯年龄-时期-队列（BAPC）模型进行趋势预测。结果显示，2021年全球因可改变行为因素导致的食管癌死亡达294,278例（置信区间229,164-351,637），占全部食管癌死亡的54.6%。东亚地区贡献了全球超过50%的

  来源：Chinese Medical Journal

  时间：2025-12-04

• 急性加重慢性肝衰竭的诊断和治疗指南（2025年）

  中国急性-慢性肝衰竭诊疗指南核心解读一、疾病特征与诊疗现状急性-慢性肝衰竭（ACLF）作为慢性肝病急性失代偿的典型病征，具有高短期死亡率（文献报道3-12个月死亡率达30-50%）的临床特征。当前国际学术界虽已建立EASL-CLIF等核心诊断框架，但在亚裔人群中的病理机制、器官代偿能力及治疗反应差异仍存在显著争议。我国作为全球最大的慢性肝病患者群体（2023年流行病学调查显示肝病患者达4.6亿），亟需建立符合本土化临床特征的标准诊疗体系。二、诊断标准体系创新（一）核心诊断框架本指南突破传统肝病分期模式，创新性构建"双轨诊断体系"：针对非肝硬化基础（类型I）与肝硬化背景（类型II）建立差异化诊断

  来源：Chinese Medical Journal

  时间：2025-12-04

• 中国临床医生在提供疫苗推荐方面的犹豫态度：基于行为与社会驱动因素模型的分析

  中国临床医生疫苗接种推荐行为研究及政策启示一、研究背景与核心问题当前中国医疗机构在传染病防控中承担着重要职责，但疫苗相关活动的临床实施存在明显障碍。2023年发布的《医疗机构传染病预防控制责任规定》虽强化了临床医生的责任，但实际执行中仍受制于工作强度大、激励机制不足等问题。本研究聚焦于临床医生疫苗接种推荐意愿的驱动因素，采用WHO最新提出的"行为与社会驱动（BeSD）"理论框架，通过大规模问卷调查揭示影响医生推荐行为的关键要素。二、研究方法与样本特征研究团队于2023年12月至2024年1月开展全国性调查，覆盖29个省份198个城市，通过微信平台精准触达注册临床医生。最终有效样本2220份，经

  来源：Chinese Medical Journal

  时间：2025-12-04

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