• 白杨素通过抑制氧化应激及上调抗氧化酶活性改善甲氨蝶呤诱导的啮齿类动物海马神经发生损伤

  本文研究白杨素（一种天然黄酮类化合物）对化疗药物甲氨蝶呤（MTX）引起的神经毒性的保护作用。结果表明，白杨素能有效逆转MTX诱导的海马神经发生损伤，其机制与上调抗氧化酶SOD、CAT、GPx活性，降低氧化应激标志物MDA水平，并增强Nrf2、BDNF、CREB/pCREB等相关蛋白表达有关。该研究为探索减轻MTX化疗神经副作用的潜在辅助疗法提供了新思路。

  来源：PLOS One

  时间：2026-02-18

• 综述：铁死亡在脑缺血/再灌注损伤中的作用机制与治疗前沿

  本文综述了脑缺血/再灌注（I/R）损伤的核心机制——铁死亡（ferroptosis）。这一铁依赖性、脂质过氧化驱动的细胞死亡通路，通过铁超载、谷胱甘肽（GSH）耗竭及谷胱甘肽过氧化物酶4（GPX4）失活等关键环节加剧神经元损伤。文章系统解析了铁代谢、System Xc−、脂质过氧化等关键通路，并探讨了靶向铁螯合剂、GPX4激活剂及脂质过氧化抑制剂等新兴治疗策略，为开发脑I/R损伤的神经保护疗法提供了重要理论依据和方向。

  来源：Neuropsychiatric Disease and Treatment

  时间：2026-02-18

• 综述：地中海饮食对肠道菌群及其对神经退行性疾病影响的叙事性综述

  本篇综述深入探讨了地中海饮食（MD）如何通过调节肠道菌群（GM）及其代谢物，影响阿尔茨海默病（AD）、帕金森病（PD）、多发性硬化症（MS）和视神经脊髓炎谱系疾病（NMOSD）等神经退行性疾病（NDs）的病理进程。文章系统阐述了MD的抗炎、抗氧化特性及其通过“肠-脑轴”（GBA）调控神经炎症、淀粉样蛋白沉积和免疫应答的潜在机制，为通过饮食干预防治神经退行性疾病提供了新的科学视角。

  来源：Nutrition and Dietary Supplements

  时间：2026-02-18

• 猫筛神经经结膜入路神经阻滞：一项旨在提升鼻科手术镇痛精准度的尸体研究

  为了解决猫科动物鼻部疾病诊疗中因筛神经阻滞技术缺乏而导致的镇痛不足问题，研究人员开展了一项新颖的“盲法”经结膜入路筛神经阻滞技术的探索。这项前瞻性、描述性猫尸体研究利用弯曲针头实现了91%的靶点到达率，显著避免了眼球损伤与颅内扩散等严重并发症。该研究为猫鼻科手术提供了一种潜在的有效、安全的区域麻醉辅助方法，有助于优化平衡麻醉方案。

  来源：Veterinary Anaesthesia and Analgesia

  时间：2026-02-18

• 基于实时评估的CARS内镜评分与功能性腔道成像探头（FLIP）的联合应用效果

  食管下括约肌梗阻性疾病的实时诊断方法研究：CARS评分与FLIP联合应用验证

  来源：Neurogastroenterology & Motility

  时间：2026-02-18

• 巨噬细胞衍生的ApoE蛋白对维持小鼠肠道蠕动并非必需

  肠道平滑肌巨噬细胞中ApoE的表达与肠道运动功能关系研究，发现全身性ApoE缺乏导致轻度肠道运输障碍和炎症反应，但特异性敲除巨噬细胞ApoE不改变肠道运动或形态，提示ApoE在巨噬细胞中可能不直接参与基础或术后肠道运动调控。

  来源：Neurogastroenterology & Motility

  时间：2026-02-18

• SPSRL：结合空间先验和语义关系学习的开放词汇语义分割方法

  开放词汇语义分割通过文本提示驱动的多模态语义对齐实现像素级分类，但视觉退化（如运动模糊、遮挡）和未见过类别建模存在挑战。本文提出SPSRL框架，结合空间正交分解和最优传输理论：1）VSKF模块通过深度信息生成正交双视角特征向量，增强退化场景鲁棒性；2）SRU模块在最优传输架构中挖掘高维多模态特征中的潜在语义关系。实验在Hangzhou、GM交通和Cityscapes数据集上验证，相比基线方法平均mIoU提升2.6%-3.0%。

  来源：Neurocomputing

  时间：2026-02-18

• 通过自监督学习和软标签修复技术，实现具有时间序列噪声标签的鲁棒学习

  针对时间序列数据中标签噪声导致模型性能下降的问题，本文提出两阶段鲁棒表示学习网络RoRLNet。第一阶段通过多尺度自监督特征提取器MSSFE和趋势-季节性分解增强的MixDecomposition方法学习噪声鲁棒特征；第二阶段采用EnBootstrap软标签校正模块，集成多模型预测与历史信息以稳定监督信号。实验表明，RoRLNet在多个基准数据集上较SOTA方法提升7.76%，有效缓解标签噪声对模型的影响。

  来源：Neurocomputing

  时间：2026-02-18

• CC-mamba：基于Mamba模型的颜色恒常性算法，结合照明先验引导的动态特征调制机制和小波域注意力机制

  胎儿脑超声分割中存在解剖结构意识不足、小结构分割精度低及泛化能力弱等问题。本文提出结构意识的小实例分割框架SAIS，通过改进的SAOM重叠度指标和SAOM-NMS算法优化样本分配，设计细粒度分割头FGSH扩大感受野，结合结构意识拉普拉斯正则化策略提升边界精度，并引入基于Stable Diffusion的领域自适应生成增强策略DAGA合成多样图像以提升模型泛化。实验表明，SAIS在25个解剖结构分割中显著优于现有方法。

  来源：Neurocomputing

  时间：2026-02-18

• 自适应小波分解与事件感知的高频建模网络在多变量时间序列预测中的应用

  本文提出AweHF模型，通过自适应小波分解模块分离多变量时间序列中的趋势与事件成分，结合轻量级MLP捕捉长期趋势，以及时空注意力网络与双源个性化图卷积模块建模高频事件，最终通过双向交互融合机制提升预测精度。实验表明AweHF在六个真实数据集上平均MAE降低超3.8%，显著优于现有基线方法。

  来源：Neurocomputing

  时间：2026-02-18

• 基于神经常微分方程（Neural ODEs）的局部-全局信息门控融合网络重构方法

  本文系统综述了基于扩散模型的coverless图像隐写术研究，提出其分类框架（映射生成法），分析六种代表性方法（image-to-image和text-to-image），总结容量、安全、鲁棒性等评估指标，并探讨技术局限与未来方向。

  来源：Neurocomputing

  时间：2026-02-18

• 一种基于多伪领域生成和特征解耦的单源领域泛化方法

  本文提出基于多伪域生成和特征解耦的单源领域泛化方法MDGFD，通过风格学习生成具有分布差异的伪域数据并增强多样性，采用双流架构分离领域不变与特定特征，结合互信息最小化和对比学习提升诊断稳定性和跨域适应性。实验表明该方法在旋转机械故障诊断中显著优于现有单源泛化方法。

  来源：Neurocomputing

  时间：2026-02-18

• 基于高斯溅射场和物理基础水模型的水下场景新颖视图合成方法

  水下场景神经渲染框架，结合三平面特征编码与介质感知渲染，通过可微分体积渲染器建模衰减、散射等光学效应，并引入深度一致性损失提升几何精度。实验表明该方法在稀疏视图条件下显著优于基线，尤其在盐 pond 数据集上达到新状态。

  来源：Neurocomputing

  时间：2026-02-18

• 一种基于异步机制的低负担注意力网络，用于脑机接口（BCI）中的运动意图识别

  EEG信号的运动意图识别研究提出异步时空注意力网络AsyncST-Atten，通过浅层卷积提取局部特征，结合异步注意力机制优化计算效率，在保持或提升识别精度的同时减少八倍计算量，解决传统方法全局特征依赖计算高的问题。

  来源：Neurocomputing

  时间：2026-02-18

• DS-MVC：一种基于动态置信度融合和差分引导的深度多视图聚类方法

  多视图聚类框架DS-MVC通过动态视图置信融合与多尺度对比学习解决高维异构数据聚类难题，实验验证其聚类准确性和鲁棒性优于现有方法。

  来源：Neurocomputing

  时间：2026-02-18

• 在DoS攻击下，针对异构多智能体系统的有限时间实际一致性，基于熵感知的事件触发神经控制

  本文针对受拒绝服务攻击的异构二阶多智能体系统，提出了一种基于多维熵检测的自适应事件触发神经控制框架，通过径向基神经网络补偿未知动力学差异，并利用Lyapunov理论严格证明有限时间共识并避免Zeno行为，仿真验证了其高效性和通信优化。

  来源：Neurocomputing

  时间：2026-02-18

• 对一种新型高能量硝胺基硝酸酯推进剂的热分解行为的深入洞察与智能预测：热解特性与启发式算法（神经网络）的协同研究

  精准预测高能硝酸盐酯推进剂热分解过程对安全评估至关重要。本研究构建融合启发式算法的神经网络优化框架，通过热重分析（TG）结合FTIR和GC-MS表征分解气体，系统评估双/三隐层网络、学习率（0.01）、激活函数（Softmax-Purelin）及训练算法（trainbr）的预测性能，发现双隐层3-3-2-1结构最优，特征融合转换函数log((1+x1)(1+x2))提升精度，GA算法表现优于PSO。

  来源：Journal of Analytical and Applied Pyrolysis

  时间：2026-02-18

• 揭秘神经酸感知新伙伴：PCYOX1L蛋白如何调控ASIC1a通道表达与功能

  酸敏感离子通道（ASIC）对神经元功能至关重要，但调控其膜表达的关键蛋白质伙伴尚不清楚。本文推荐一篇由Sven Kuspiel等人发表在《PFLUGERS ARCHIV-EUROPEAN JOURNAL OF PHYSIOLOGY》上的研究，该工作通过无偏蛋白质组学方法，首次发现并证明了分泌蛋白PCYOX1L能够作为ASIC1的关键互作蛋白，显著增强其膜表达和功能，进而影响神经元突触可塑性，为理解ASIC的细胞生物学及神经信号调控机制开辟了新视角。

  来源：PFLUGERS ARCHIV-EUROPEAN JOURNAL OF PHYSIOLOGY

  时间：2026-02-18

• 使用融合的手工特征对结直肠组织病理图像进行分类

  本文提出一种结合HOG、SIFT和频谱分析（Cepstrum）的混合手工特征方法，输入改进的深度神经网络（DNN）实现结直肠癌组织病理图像分类，实验表明准确率达94.24%，优于现有方法。

  来源：Engineering Applications of Artificial Intelligence

  时间：2026-02-18

• 一种可解释的多模态融合框架，用于铝硅涂层PHS 22MnB5材料的激光焊接穿透程度分类

  在线激光焊接穿透状态的多模态融合模型研究提出神经网络与XGBoost结合的混合架构，同步采集声学、光谱及熔池图像数据，自动提取融合特征实现高精度分类（95.29%），优于传统单模态方法。

  来源：Optics & Laser Technology

  时间：2026-02-18

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