中国新生儿数量降至不足900万，面临人口危机。历史上，中国曾占全球新生儿的30%，现降至7%。出口导向的工业化模式导致生活成本高和生育意愿低。应转型提升民生、补贴育儿、改善就业环境，构建公平的社会支持体系，实现可持续发展。

本研究解决了胎儿和新生儿MRI数据标注数据集稀缺及隐私问题的挑战。我们提出了一种新的扩散模型框架Fetal

本研究探讨了缺氧缺血性脑病（HIE）对新生儿的影响及预后挑战，并推出了波士顿新生儿脑损伤数据集第二版（BONBID-HIE），该数据集涵盖237名患者的NICU和2年神经认知结果，为HIE的理解与治疗提供了重要数据支持。

本研究针对新生儿大脑在妊娠第三个三个月期间的快速发育过程，提出了一种新的建模方法。通过应用隐式神经表征模型，研究者能够有效地解耦个体身份与年龄，以生成不同时间点的2D和3D图像。研究结果表明，该方法在内存使用效率上表现优异，为3D数据的处理提供了新的可能性。

本文探讨了多种基于深度学习和机器学习的方法用于睡眠阶段分类，特别是利用单通道EEG和EOG信号的创新模型。这些方法在准确性和性能上优于传统技术，尤其在REM睡眠识别方面表现突出，推动了睡眠研究和可穿戴技术的发展。

本研究探讨了深度学习在癫痫检测中的应用，采用循环卷积神经网络和多通道脑电图信号，取得了高灵敏度和低假警报率。研究表明，深度学习能够有效捕获空间和时间信息，推动临床技术进步，改善儿科癫痫管理。

该研究提出了一种智能营养不良监测系统，利用多模态学习和三维点云重建技术，精确估计身高、体重及基础代谢率，提供个性化营养计划。同时，采用深度学习技术自动测量胎儿生物参数，提高了胎儿超声图像分析的准确性。

本研究提出了一种名为GEAN的视频字幕生成模型，利用人眼注视追踪数据提升字幕生成性能。评估结果显示，该方法在空间注意力方面具有显著优势，改善了字幕生成效果。此外，研究探讨了人类注视与深度学习模型的关系，提出了新的注视辅助图像字幕模型，进一步提升了图像字幕性能。

早期脑发育对大脑认知能力和疾病有影响，研究发现围产期结构连通性发展存在明确趋势和一致不对称模式，连接权重方法对早期评估结构连接的正常和异常发展有用。

研究发现，视觉变换器（ViTs）在对象识别任务上与新生小鸡的学习能力相媲美，不需要更多的训练数据。ViTs的基于注意力的学习机制足以推动动物样的对象识别的发展。

该研究提出了一种高效的多视图学习框架，通过比较多个增强视图，学习不变的血管特征表示，提高泛化能力。该方法在CHASE-DB1数据集上验证，获得了较高的F1和IoU得分，超过了现有方法。该方法具有快速训练和高效实施的特点，适用于实际应用和部署。

Baby 一出生，医生就将她放在了 Miki 胸前。就像刚刚结束了一场激烈的战斗，医生和护士们开始收拾打扫，然后逐渐离开了产房。场景也过渡到了平静和放松的氛围。 产后 (postpartum/postnatal)...

上回说到我们为这个世界能操碎多少心，今日又看见一篇关于新生儿的文章，说的是育儿砖家如何忽悠我们；有些讽刺意味，偶尔甚至有点搞笑。首先是评论为什么家长们在明明累得要死的情况下还有精力在网络论坛上打口水仗、争论如何带婴儿（要不要让婴儿一直自己哭到睡着）： But such mysteries begin to disperse when you realise that baby...