​IEEE T-RO｜外骨骼步态相位估计（网站格式） IEEE T-RO｜地形在变，助力如何不“掉拍”？让外骨骼跟上人的步伐导语从平地走上坡道，再迈上楼梯，人会随着环境变化调整步伐。对于与人体紧密协作的外骨骼而言，这段看似寻常的行走却提出了一个关键问题：地形和步态都在变化，机器人如何持续判断助力时机，与人的运动保持同步？这正是步态相位估计需要解决的问题。近日，哈尔滨工业大学（深圳）医工学院冷雨泉教授课题组围绕这...

npj PD｜帕金森病 STN 靶向神经调控（网站格式）npj PD｜亚稳态重塑！  马婷/张陈诚/刘宇团队揭示帕金森病中丘脑底核靶向的侵入与非侵入式神经调控的共同起效机制导语近日，哈尔滨工业大学（深圳）马婷教授团队、上海交通大学医学院瑞金医院张陈诚教授团队与上海体育大学刘宇教授团队在npj Parkinson's Disease上发表了，题为“Neuromodulation-induced normalization of cortical metastable dynamics signatures in Parkinson...

​导语近日，哈尔滨工业大学（深圳）医工学院陈华英教授与机器人与先进制造学院朱永刚教授团队，联合深圳中山妇产医院陈培林研究团队，在国际学术期刊《自然·通讯》（Nature Communications）发表题为“Embryo metabolite analysis and implantation potential prediction using chemiluminescent microfluidic chips with dielectric wetting valves”的研究论文。该研究开发了一种基于介电润湿阀的化学发光微流控芯片，实现了...

导语近日，哈尔滨工业大学（深圳）医工学院张阳教授团队与北京大学陈良怡教授团队合作，在Nature Methods发表论文《AI-empowered super-resolution microscopy: a revolution in nanoscale cellular imaging》。该文提出AI赋能超分辨显微成像的统一框架，为超分辨率显微镜的智能重建方法与应用提供了可靠参考。研究内容超分辨显微镜能够观察纳米尺度结构与动态过程，但在活细胞、长时程、低光照等实验需求下，成像效率、光毒性...

研究背景精神疾病是一组表现为情绪调节、认知或行为功能障碍的精神疾病1。由于其高患病率、高发病率以及高死亡率，成为了全球公共卫生威胁，给社会带来巨大的经济与健康负担2,3。尽管已有大量研究表明，大脑结构连接组的异常与精神疾病的发生存在关联，但二者间的因果关系至今仍未明确。孟德尔随机化（Mendelian randomization，MR）方法作为随机对照试验（RCT）的重要替代方案，可利用遗传变异作为工具变量（IV），有效规避传...

导语  近日，哈尔滨工业大学（深圳）医工学院赵恩贵、理学院何自开研究团队携手在《自然·通讯》（Nature Communications）发表题为《具有近乎全光谱吸收的稳定有机自由基阳离子》（“Robust organic radical cations with near-unity absorption across solar spectrum”）的研究论文。研究报道了一类具有近乎全太阳光谱吸收能力的高稳定性有机自由基阳离子材料，其在太阳能驱动的水蒸发与海水淡化方面表现出卓越性能，太阳能-...

研究简介 自监督学习（SSL）作为一种新兴的人工智能学习范式，在处理大规模、未标记的神经影像数据方面展现出巨大潜力，为脑疾病的自动化分析和理解提供了新的途径。典型的基于SSL的脑疾病分析流程通常包含两个核心阶段：首先，上游的脑网络构建阶段涉及从个体采集的原始神经影像数据（如fMRI、EEG等）出发，经过数据预处理，生成结构化的大脑表征，例如功能/结构连接矩阵或时间序列特征。随后，这些大脑表征被输入到下游的自监...

研究简介 近年来，状态空间模型（Mamba）的研究在神经科学和医学应用领域快速发展。通过融合多模态神经影像与动态系统建模，BNMs 能够定量解析脑疾病背后的大规模网络异常活动，不仅揭示神经精神疾病的时空动态重构机制，还为精准诊疗提供全新路径。Science合作期刊《Health Data Science》近期发表了来自哈尔滨工业大学（深圳）医工学院叶辰飞/马婷团队的研究论文《Multiscale Contextual Mamba: Advancing Psychiatric Disord...

导语     近日，哈尔滨工业大学（深圳）医工学院冷雨泉教授团队在机器人领域国际期刊IEEE Transactions on Cognitive and Developmental Systems发表题为 “AJaP: An Adaptive Network for Hip Joint Angle Prediction in Assistive Walking with Continual Learning” 的研究论文，首次提出仅依赖电机编码器的关节角度自适应预测框架。该研究通过神经网络及持续学习技术，实现了穿戴式机器人对使用者髋关节运动轨迹的高精度实...

导语    近日，哈尔滨工业大学（深圳）医工学院冷雨泉教授团队在机器人领域国际期刊 Biomimetic Intelligence and Robotics 上发表题为 “Joint Moment Estimation for Hip Exoskeleton Control: A Generalized Moment Feature Generation Method” 的研究论文，提出了一种具备个体泛化能力的髋关节力矩估计方法。该研究基于编码器采集的关节运动数据，构建了广义力矩特征生成与估计框架，实现了对新用户髋关节力矩的实时、精确...