医工简报 | 基于神经和面部动力学解码的自然急性疼痛状态检测；柔性自整流突触阵列，实现实时边缘心电图诊断；

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医工学人The Innovators

1.同济医院携手神州医疗共同发布全国首个女性肿瘤大模型；

2.Nature Communications | 基于神经和面部动力学解码的自然急性疼痛状态检测；

3.Nature Communications | 基于真实世界数据和机器学习识别临床结局的预测性亚表型；

4.Med. Image Anal. | 用于全身PET/MR成像衰减校正的结构引导MR-CT合成框架；

5.Nature Communications | 柔性自整流突触阵列，实现实时边缘心电图诊断

6.AFM | 用于局部血流动力学监测的垂直堆叠光电传感器；

7.biomaterials | 用于体内脑血管超高分辨率可视化的血管放大镜；

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行业动态

同济医院携手神州医疗共同发布全国首个女性肿瘤大模型

5月11日，由华中科技大学同济医学院附属同济医院国家妇产疾病临床医学中心、中华医学会妇科肿瘤学分会，联合神州医疗科技股份有限公司共同研发的“同济·木兰”女性肿瘤大模型正式发布。该大模型将通过手机端线上平台、电脑端应用及合作医疗机构等多种渠道向公众免费开放，为广大女性健康保驾护航。

临床综合

Nature Communications | 基于神经和面部动力学解码的自然急性疼痛状态检测

该研究使用大脑记录、自我报告和面部分析来解码癫痫患者的急性疼痛。机器学习揭示了中脑边缘、纹状体和皮质区域的稳定神经标志物，以及面部线索，从而在自然环境中实现可靠的疼痛检测。

https://www.nature.com/articles/s41467-025-59756-5

医学人工智能

Nature Communications | 基于真实世界数据和机器学习识别临床结局的预测性亚表型

在医学实践中，预测患者对治疗的反应非常重要，但不同患者的治疗效果差异很大，这给精准治疗带来了挑战。过去，科学家尝试用人工智能（AI）分析患者的电子健康数据（比如病历、检查结果等），把相似的患者分成一组，希望能预测治疗效果。但这种方法有个问题：同一组的患者，实际治疗效果可能仍然不一致。这篇论文提出了一种新工具—— GEMS（图编码混合生存模型），用于识别具有一致生存和基线特征的预测性亚表型。研究中将该方法应用于接受一线免疫检查点抑制剂（ICI）治疗的晚期非小细胞肺癌（aNSCLC）患者的真实世界数据集，以预测总生存期（OS）。结果表明，GEMS在预测OS方面优于基线方法，并识别出三种可重复的亚表型，这些亚表型与不同的基线临床特征和OS相关。该研究为理解治疗反应的异质性提供了新视角，并可能影响治疗选择。

https://www.nature.com/articles/s41467-025-59092-8

医学成像技术

Med. Image Anal. | 用于全身PET/MR成像衰减校正的结构引导MR-CT合成框架

在全身PET/MR成像中，由于组织多样性和呼吸运动导致的配对MR与CT图像空间错位，以及跨人体各部位强度分布差异带来的复杂映射问题，传统的MR-CT合成方法在整个人体场景下常难以兼顾结构与语义的准确性。5月10日，上海交通大学研究者们提出一种三模块协同的全身MR到CT合成框架，实现了高质量合成。该框架由三大模块协同工作：（1）结构引导合成模块引入注意力门控机制，抑制软组织冗余轮廓以提升解剖细节保真度；（2）空间对齐模块结合组织体积感知和呼吸运动补偿策略，实现跨模态精准配准；（3）语义对齐模块采用对比学习约束器官语义特征，确保合成CT的生物学合理性。实验表明，该方法在全身及局部器官（如脊柱、肋骨）的合成质量及PET衰减校正精度上均显著优于现有方法。

https://doi.org/10.1016/j.media.2025.103622

康复（神经）工程

Nature Communications | 柔性自整流突触阵列，实现实时边缘心电图诊断

边缘计算设备在源附近生成、收集、处理和分析数据，可以提高数据处理效率，并提高在实时应用程序或不稳定网络环境中的响应能力。要用于可穿戴和皮肤贴附电子产品，这些边缘设备必须紧凑、节能，以便在低功耗环境中使用，并且可以在软基材上制造。5月9日，韩国科学技术院的研究者们提出了一种专为边缘使用而设计的灵活忆阻点积引擎（f-MDPE），并展示了其在实时心电图（ECG）监测系统中的可行性。他们通过硬件感知方法设计神经网络训练算法，并进行实时边缘心电图诊断。与数字方法相比，该方法实现了 93.5% 的 ECG 分类准确率，同时仅消耗 0.3% 的能量，凸显了这种方法在新兴边缘神经形态硬件方面的巨大潜力。

https://www.nature.com/articles/s41467-025-59589-2

可穿戴技术

AFM | 用于局部血流动力学监测的垂直堆叠光电传感器

光电传感器通过实时监测重要的生物信号得到广泛应用，其通常以非侵入方式利用活体组织的光吸收特性实现检测。在许多应用中，小型化、可附着或可植入形式的光电传感器能够帮助理解极其重要的生物状态和机制，包括大脑等高度复杂生物环境中的局部活动。该研究展示了一种光电传感器，其通过垂直集成两种不同的微型发光二极管（microLED）与光电探测器，并以预定的光极间距设计成可附着或可植入形式。光学模拟和实验结果验证了该设计的可行性和功能，通过在人体手指、小鼠股血管周围以及小鼠大脑中的实验，成功监测了光遗传学诱导的局部血流动力学。

https://advanced.onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1002/adfm.202504564

生物材料

biomaterials | 用于体内脑血管超高分辨率可视化的血管放大镜

超高场磁敏感加权成像(SWI)技术虽具潜力，但缺乏与之匹配的高灵敏度成像探针。该研究提出了一种基于钬(Ho)的纳米探针增强SWI策略，在9.4 T超高场下实现了脑微血管的超高分辨率成像。特别值得注意的是，基于Ho³⁺的大磁矩(约10.6 μB)和短电子弛豫时间(约10⁻¹³ s)，该纳米探针在9.4 T场强下展现出超高r2/r1比值(742.7)和T2弛豫率(r2，73.16 s⁻¹ mM⁻¹)。PEG-NaHoF4纳米颗粒在血管内的高磁敏感性诱导显著的”开花效应”，使得SWI图像中血管表观尺寸扩大。基于这一特性，实现了9.4 T场强下对最小10 μm脑微血管的活体高分辨成像。在胶质瘤和脑卒中两种典型脑疾病模型中，该探针分别实现了肿瘤血管系统和卒中后侧支循环的高分辨可视化。

https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0142961225002753

END

内容 | 罗虎张艳青员蓉

编辑 | 王可豪

审核 | 刘帅罗虎