2025 Regeneron ISEF最高奖汇总-1

最新官方消息！全球科创天花板赛事——国际科学与工程大奖赛（Regeneron ISEF），现已正式公布了2026年总决赛的举办时间和地点。这场汇聚全球青年创新力量的科技盛宴，将于2026年5月9日至15日，在美国亚利桑那州凤凰城会议中心（Phoenix Convention Center, Arizona）璀璨启幕。

2026ISEF赛事安排

参赛资格

年龄与年级：9-12年级学生（或同等学历），参赛时年龄不超过20岁。

地区选拔：必须通过附属赛（Affiliated Fair）晋级，无法直接报名。中国学生需先参加国内选拔赛（如青创赛、明天小小科学家等）。

团队项目：最多3人，所有成员需满足资格且共同参赛。

项目要求

原创性：项目必须由学生独立完成，允许在专家指导下进行，但不得代劳。

学科范围：涵盖21个学科类别，包括工程、生物、化学、计算机、环境科学等。

伦理限制：涉及人类、脊椎动物、病原体等研究需提前提交额外审查表（如ISEF Forms）。

关键文件与截止时间

ISEF表格：根据研究类型提交相应表格（如1C、2、3等），需在地区赛前完成审核。

摘要与研究论文：英文撰写，清晰描述研究目的、方法、结论。

地区赛截止：2026年3-4月

其他注意事项

展示材料：展板需符合ISEF尺寸要求（通常宽48英寸、深30英寸、高108英寸），禁止活体样本或危险品。

知识产权：部分研究可能需申请专利后再参赛，避免披露风险。

为了方便同学们更好的备赛，特别整理了ISEF2025最高奖作品方便学习

ETSD057 - 拉挤和挤压回收长丝

随着3D打印机的广泛应用，回收利用废料和打印失败的耗材变得尤为重要。传统上，耗材的生产是将粉碎的材料送入挤出机；这种耗材质量较差，需要重新挤出。本项目尝试了一种新技术：将挤出成型与拉挤成型相结合；理论上，这种方法更加节能省时。\n\n我们设计并评估了一种压缩螺旋输送器；并收集了各种塑料，包括废料、打印失败的耗材和PET瓶。挤出机由木材、金属和3D打印部件组装而成；同时，我们还设计了一套原创的电子系统。所有部件均在一个简易的家庭工作室中制造完成。该装置集成了水冷、风冷、卷绕、拉挤和拉丝单元。我们使用集成电压/电流表测试了能耗。测试了超过30种温度区域组合。耗材生产完成后，我们对质量和公差进行了评估。此外，我们还测试并对比了拉挤成型和挤出成型工艺。\n\n该设计经历了超过50次的组件迭代。该机器的能耗为0.89千瓦时。已确定每种材料生产长丝的最佳温度，包括PLA：1-3区（摄氏度）：150、202、126。生产的长丝公差为±0.2毫米。挤出和拉挤相结合的工艺预计比标准工艺效率提高约45%。\n\n大多数工程标准均已满足。本项目验证了挤出和拉挤相结合的概念，实现了各种塑料的回收利用，从而减少了垃圾填埋。需要进行进一步的测试，以优化两种技术的集成，并提高速度、尺寸和布局。

BCHM037 - 用于识别三阴性乳腺癌外泌体的纳米系统

随着乳腺癌死亡率的上升，亟需开发早期诊断技术，以便在发生转移前快速识别肿瘤。三阴性乳腺癌（TNBC）占乳腺癌的10-15%，其特征是缺乏雌激素受体、孕激素受体和HER-2受体。这种受体的缺失导致缺乏靶向治疗，并造成较高的死亡率，凸显了早期检测的必要性。外泌体是血液中大量存在的细胞外囊泡，含有其来源细胞特有的生物标志物。如果能够检测到血液中多种TNBC外泌体的存在，则有助于早期发现肿瘤，并深入了解癌症行为，预测最佳治疗方案。本研究报道了一种基于水果的磁性荧光碳点纳米结构的设计，用于识别与TNBC相关的外泌体。我们利用橙皮、甜瓜和哈密瓜的有机材料制备了黄色、绿色和蓝色碳点。采用EDC/NHS偶联法将碳点与胺功能化的Fe₂O₃磁性纳米粒子（MNPs）偶联。将MNP-碳点复合材料与适配体结合，形成磁荧光纳米结构。随后，将该纳米结构应用于混合外泌体环境中，对Tenascin C、泛素羧基末端水解酶L1和程序性细胞死亡配体-1外泌体表现出良好的特异性，从而实现了对三阴性乳腺癌（TNBC）多种外泌体的检测。

ENBM068 - RetinAI：用于眼部肿瘤家庭筛查的人工智能系统

由于缺乏及时准确的眼科检查，视网膜母细胞瘤（RB）的早期诊断在目前的临床实践中仍然面临挑战。而及时准确的眼科检查至关重要，因为RB晚期往往会导致眼球摘除和失明。为了解决这一问题，本研究开发了RetinAI，这是首款低成本可穿戴式头戴设备和视网膜摄像头，并搭载人工智能系统用于RB的早期检测。RetinAI由两部分组成：一个眼外检测装置，结合YOLOv11深度学习模型，用于检测RB的早期征象——白瞳症；以及一个由ResNet-50或YOLOv11驱动的内部视网膜成像系统，用于检测视网膜肿瘤。硬件包括3D打印的头戴式设备和镜头/摄像头连接器、树莓派摄像头3、双红外/白光LED灯、液晶显示屏、20D镜头和树莓派5。在白瞳症检测方面，计算机视觉颜色分析显示，白瞳症的明度、色调和饱和度与正常瞳孔存在差异。随后开发了YOLOv11模型，该模型展现出高达98%的mAP值，并可使用RetinAI头戴设备检测直径小至1毫米的白瞳症。针对视网膜母细胞瘤（RB）的检测，开发了ResNet50和YOLOv11模型，分别实现了97%的准确率和96%的mAP值。临床上，在正常人和视网膜母细胞瘤患者身上使用RetinAI的实验表明，RetinAI能够成功检测出正常视网膜和视网膜母细胞瘤。RetinAI是首个低成本系统，它不仅能够通过外部瞳孔图像检测眼部肿瘤，还能在无需散瞳药物的情况下通过眼内视网膜图像检测肿瘤，并利用高性能深度学习系统进行肿瘤检测。RetinAI能够显著提高RB的早期检出率，并可用于家庭、年度体检或没有眼科专家的小型诊所。

ENBM062T - 非侵入式脑控仿生腿

目前的下肢假肢安装过程繁琐，需要高风险的手术，且价格昂贵。因此，许多下肢截肢患者会出现步态不自然和能量消耗过大的问题，导致不适和长期健康并发症。为了应对这些挑战，我们开发了NeuroFlex，这是一款低成本、非侵入式的脑电控制股骨仿生假肢。它集成了基于机器学习的控制系统、三自由度踝关节机构和用于动态运动的准直接驱动（QDD）驱动器。我们的系统首先采用多步骤流程，将脑电信号与基于惯性测量单元（IMU）的分析相结合。首先，对脑电信号进行滤波，以减少干扰。其次，IMU检测步态周期变化，从而提高适应性。混合机器学习模型通过脉冲频率方法提取运动特征，以98.67%的准确率对用户意图进行分类。最后，一个主动循环持续优化运动，与传统假肢相比，能量消耗降低了35%。我们的工程创新利用量子点驱动驱动器（QDD）实现精准的关节控制，并采用踝关节角悬挂机构改善平衡性和灵活性，从而增强自然运动。NeuroFlex采用坚固耐用的材料和以机器学习为中心的处理芯片，售价仅为1000美元，比售价约10万美元的商用仿生假肢更具性价比。在行业标准测试中，NeuroFlex实现了0.04秒的响应延迟、99.7%的步态精度以及多轴运动能力。NeuroFlex融合了高精度潜意识控制、自适应步态力学和易于实现的多自由度工程设计，为下肢假肢市场提供了一种实用且经济的解决方案。

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