自监督学习手腕加速度计数据揭示睡眠与死亡率关联的新见解 在现代社会中，睡眠作为生命必需的基础活动，其重要性不言而喻。通过准确测量和分类睡眠/清醒状态以及不同的睡眠阶段，在临床研究中对睡眠障碍的诊断以及解读消费者设备所提供的运动和心理健康数据都是至关重要的。然而现有的非多导睡眠图（Polysomnography, PSG）睡眠分类技术主要依赖于启发式方法，这些方法常常是在相对较小的样本人群中开发的，存在一定的局限性。因此，本研究的目标是通过腕戴加速度计确定睡眠阶段分类的准确性，并探讨睡眠时长和效率与死亡率之间的关联。 研究背景 由Hang Yuan及其团队（包括Tatiana Plekhanova, Rosemary Walmsley, Amy C. Reynolds, Kathleen J....

基于心电图的大规模心血管诊断机器学习算法的开发与验证 引言 心血管疾病（Cardiovascular diseases，CV）一直是全球范围内疾病负担的主要来源，早期诊断和干预对降低疾病并发症、医疗使用率和费用至关重要。传统的心电图（Electrocardiogram，ECG）作为一种低成本且便捷的诊断工具，广泛应用于心血管疾病的检测。然而，现有的ECG解释技术（包括人工和计算机算法）在识别高层次信号互动及“隐藏”的临床相关模式方面存在局限。人工智能（Artificial Intelligence，AI）尤其是深度学习（Deep Learning，DL）的出现，提供了识别ECG信号中“隐藏”模式并同时评估多种心血管疾病的复杂互动关系的全新契机。本研究正是基于这一背景展开。 论文来源与作者 本...

阿尔茨海默病的临床病理异质性及其胶质细胞激活模式 学术背景 阿尔茨海默病（Alzheimer Disease, AD）作为老年痴呆症的主要原因，其病理异质性一直是研究的热点。已有研究表明，阿尔茨海默病的临床症状存在多样性，包括健忘型和非健忘型临床症状，这都与神经纤维缠结的分布及胶质细胞激活密切相关。然而，这些异质性及其病理机制尚未完全阐明，因此进一步解析阿尔茨海默病的分子和细胞生物学机制，对于推动临床诊断和治疗至关重要。 研究背景与目的 此次研究由Neuroscience Department of Mayo Clinic Florida等多家学术机构联合进行，旨在深入剖析阿尔茨海默病的临床病理异质性和胶质细胞激活模式。研究团队通过对1991年至2020年间在Florida Autopsie...

MRI 引导的分阶段聚焦超声丘双侧 脑底核切除术治疗帕金森病 背景简介 帕金森病（Parkinson’s Disease, PD）是一种常见的神经退行性疾病，主要表现为运动症状如震颤、僵硬和运动迟缓。传统上，针对该病的治疗方法包括药物治疗和外科手术，而后者如深部脑刺激术（Deep Brain Stimulation, DBS）和放射频率外科手术也在不断发展。然而，单侧MRI引导下的聚焦超声丘脑底核切开术（FUS-STN）被证明可以改善患有不对称性帕金森病患者的对侧运动特征，目前尚未探讨双侧FUS-STN的可行性。单侧治疗可能无法提供全局的症状控制，尤其是疾病进行中未治疗的身体半侧可能出现运动恶化和轴性表现，如步态障碍。为此，本研究旨在评估分阶段双侧FUS-STN治疗帕金森病的安全性和有效性。...

基于粪便血红蛋白浓度定制筛查间隔实现结直肠癌的精准筛查 研究者：Amy Ming-Fang Yen, 陈扬卿，丁玉林，邱文柱，邱翰摩，Tony Hsiu-Hsi Chen，Sam Li-Sheng Chen 学术背景 结直肠癌（CRC）是全球范围内第三大高发的恶性疾病。近年来，结直肠癌筛查在预防和早期检测方面取得了显著进展，这主要归功于实施了基于人口的筛查项目和治疗手段的进步。其中，粪便免疫化学测试（FIT）作为一种重要的粪便诊断工具，在降低CRC死亡率方面发挥了关键作用。尽管结直肠癌筛查已被证实有效，能通过结肠镜切除癌前腺瘤进行初级预防，并通过早期检测缓解结直肠癌相关的死亡率，但如何利用粪便中的生物标志物全面分类人口以进一步优化筛查方案仍需深入调查。 论文来源 本文由Amy Ming-Fa...