2025 Regeneron ISEF大奖-ENBM生物医学工程获奖作品汇总-2

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ISEF-ENBM生物医学工程2025的获奖作品方便学习

ENBM生物医学工程获奖作品集合

ENBM037 - 开发可调节小腿假肢

膝下截肢 (BKA) 或小腿截肢是一种在小腿严重患病、受损或失去功能时进行的挽救生命的手术。尽管 BKA 接受者通常成功率很高，但获得适当的护理仍然是一项挑战，尤其是在资源匮乏的地区。对于小腿截肢者来说，一个重要的问题是体液潴留变化导致残肢体积波动，这会极大地影响假肢的贴合度和功能。对于肢体快速生长且需要频繁更换假肢的儿科患者来说，这个问题更为明显。遗憾的是，传统假肢开发的高成本和复杂性使得这些问题更加难以解决。本项目旨在利用先进的 3D 打印技术，开发一种能够适应体积波动的假肢，同时兼顾价格实惠、耐用性和模块化，从而解决这些问题。最终的装置有望提高全球小腿截肢者的可及性和护理质量。

ENBM036 - AutoTKT：直观的极度出血控制

无论是在平民还是战斗创伤病例中，失血过多都是可预防死亡的主要原因。我的项目“智能止血带”旨在探索一种自动止血带的开发，旨在减少失血，并减少用户培训。我假设，虽然我的自动止血带的效果不如 CAT 7 手动止血带，但它仍然可以显著地预防失血。为了验证这一点，我设计了一款电动止血带，它采用了高扭矩伺服电机和基于扎带的棘轮系统，并由 ESP32 微控制器驱动。在假肢上使用压力表后，我发现我的设备的性能比 CAT 7 低 29.70%，但压力仍然增加了 70%，这支持了我的假设。虽然我的设计不如手动止血带有效，但它为紧急情况提供了一种简单、低成本的替代方案。未来，我计划增加一个更高扭矩的电机，并改进我的设计，以便更便宜地批量生产我的止血带。

ENBM035T - 人工智能脉络膜黑色素瘤检测

脉络膜黑色素瘤是一种罕见的癌性眼部肿瘤，约每百万白人中就有六人受到影响 (Soliman et al., 2023)。约 50% 的患者会出现转移，这意味着癌症会扩散到身体的其他部位 (Durden, 2023)。由于该肿瘤与良性病变脉络膜痣 (Cheung et al., 2012) 具有相同的视觉特征和无症状倾向，因此很难检测。早期发现脉络膜黑色素瘤对于提高生存率和获得更成功的治疗结果至关重要。人工智能 (AI) 可以减少误诊，通过提高诊断准确性和促进早期分类来做出更明智的决策，这对于成功的治疗结果至关重要。本研究利用人工智能，特别是卷积神经网络 (CNN)，通过视网膜图像对脉络膜黑色素瘤进行分类。预训练模型的性能通过精确度和召回率进行评估，两者平衡以衡量整体准确度。结果显示，脉络膜黑色素瘤的检测准确率为96%，召回率为100%。同样，其他类别的准确率也很高，健康眼部为96%，其他眼部疾病为95%。该模型支持早期检测和分类的潜力展现出其高可靠性；然而，人工智能应该作为一种辅助工具，而非独立的诊断工具。通过改善早期检测并降低延迟诊断的风险，人工智能在改善患者预后和推进眼科诊断方面迈出了充满希望的一步。

ENBM075 - 综合步态捕捉

肌肉骨骼和神经系统疾病是导致残疾和疾病的最大驱动因素。目前，医生通过对可能的生物标记物和多种异常情况（例如患者在临床环境中发病很久之后的步行步态模式偏差）进行三角测量来诊断这些疾病。加速干预可以阻止病情进展，并可能降低跌倒、受伤、残疾以及随之而来的独立性丧失的发生率，从而降低生活质量。\n提出了一种无标记、不显眼的解决方案，旨在持续监测步态。与已知模式的异常和相似性有助于检测退化的早期症状。该系统测量患者行走的多个组成部分。在站立期，使用 16 点力敏阻力 (FSR) 压力传感器矩阵测量足底不同点的压力分布。在摆动期，使用 9 轴惯性测量单元测量用于计算步频、步长和运动形态的特征。通过分析时间序列读数，可以捕捉到全面的三维时空关系和姿势信息——步态参数。在未来的研究中，我们将利用云计算技术，识别与确诊患者步态模式的相似性。此外，该系统还可以利用纵向数据，检测与用户基线的偏差，并向未确诊患者发出警报。这款可穿戴设备的设计使其能够从日常生活活动中广泛收集数据，而不受受控环境的限制。这种方法可以实现更早的发现和干预，即使在难以接触到现场医生的情况下，也能获得更好的疾病预后。

ENBM034 - 神经假体：截肢者的更好解决方案

与传统假肢相比，神经假肢功能更先进，但其高昂的成本和侵入性操作限制了其普及性。本研究致力于开发一种低成本、非侵入式的神经假肢，同时保留其关键优势，例如感觉反馈和精确控制。该设备原型的成本不到 150 美元，使用表面电极检测腕桡肌伸肌和其他肌肉的活动。该设备为用户提供触觉反馈和温度反馈，使其假肢更加先进，并改善其生活质量。\n\n本研究采用了实验研究，使用两种不同的微控制器测试了原型的准确性和响应能力，并通过采访该领域的专家收集了定性研究数据。研究表明，非侵入式方法可以显著降低成本，提供有效的控制和反馈。未来的改进目标是增加触觉反馈，使假肢更加先进。本研究强调了价格实惠的神经假肢的潜力，它不仅能提高全球截肢者的可及性，还能推动假肢技术领域的发展。

ENBM033 - 用于定位和过滤声音的听诊器阵列

传统的听诊设备和方法在空间定位体音和抑制干扰方面存在固有局限性，从而限制了其诊断潜力。本项目开发了一种可穿戴多通道听诊器阵列原型，并提出了克服这些挑战的新型算法。每个原型的胸件都配备了一个数字MEMS麦克风，该麦克风安装在带有EcoFlex凝胶垫的柔性PCB上。每个胸件的性能以商用数字听诊器为基准，并在更宽的频率范围内表现出更高的功率谱密度。我们发现了一种新颖的Costas阵列胸件配置，符合听诊部位指南——优化了空间分辨率和硬件效率——并且相比其他阵列结构，其肺音定位精度更高。开发了一种新型的波束成形辅助机器学习混合定位方法，与单独使用SRP-DAS（受控响应功率延迟和求和）和单独使用机器学习方法相比，该方法可将定位误差降低34%-84%。采用新型双麦克风端射胸件的波束成形技术，可实现定向听诊，并以高空间精度消除干扰。该胸件设计的亚波长麦克风间距对于实现频率不变的波束模式至关重要，有助于解决胎儿-母亲心音混淆等医疗难题。大量的仿真和实验验证了硬件、算法和软件设计，结果证明了该系统在实现新的诊断能力和听诊可能性方面的潜力。

ENBM032 - 用于电线

肺癌 (LC) 占癌症相关死亡病例的五分之一，仍然是一项重大的公共卫生挑战 (美国肺脏协会，2024)。早期发现至关重要，因为局部性肿瘤和区域性肿瘤的 5 年生存率显著下降 (ACS，2024)。然而，CT 扫描等传统筛查方法费用超过 700 美元 (GoodRX，2024)，许多人，尤其是没有医疗保险的人，仍然难以负担。本研究探索了一种替代方案：使用由金属氧化物传感器 (MOS) 组成的电子鼻，利用人工智能驱动的呼出肺代谢物——挥发性有机化合物 (VOC) 分析。目标是开发并验证一种经济高效、非侵入式的非小细胞肺癌诊断工具。\n\n为了评估这种方法，我们基于路易斯维尔大学 Fu 博士实验室的数据集训练了一个结合长短期记忆 (LSTM) 网络和 XGBoost 的集成 AI 模型，该数据集包含 157 例肺癌病例、约 100 例良性病例和 193 例对照的挥发性有机化合物 (VOC) 谱。此外，我们还对三种挥发性化合物和 30 多只诱发肿瘤的小鼠进行了测试，以评估其统计学意义。\n\n该 AI 模型成功区分了癌性病例和非癌性病例，准确率高达 98.8%。对诱发肿瘤小鼠的体内测试结果显示，p 值小于 0.0001，证实了各组之间的 VOC 存在显著差异。这些结果以及该模型诊断肺癌 (LC) 的能力，凸显了呼吸组学作为现有 CT 筛查方法替代方案在肺癌诊断中的潜力。

ENBM031 - 评估酵母中的 p53-Mdm2 基因回路

肿瘤抑制蛋白p53在50%的人类癌症中发生突变。DNA损伤会激活激酶，通过磷酸化来稳定p53，而当p53发生突变时，激酶反而会促进癌细胞存活。目前针对p53的靶向疗法旨在递送野生型p53 (wt-p53)或抑制其负调控因子Mdm2。然而，这些疗法面临两大挑战：(1) 引导p53（可变的）下游效应导致细胞凋亡；(2) 克服抑制wt-p53活性的显性负性(dn-p53)变异。为了突破这些局限性，我设计了一种新的靶向蛋白表达的癌症治疗方法，称为基因回路疗法（GC-Therapy），并在p53反应性酿酒酵母菌株中进行了测试。该系统在两个独立启动子的作用下独立表达包含荧光报告蛋白 (EGFP) 或促凋亡蛋白 (hBAX 或 iCasp9) 的 p53 融合蛋白以及 Mdm2。我使用基于 ADE2 的比色菌落分析评估了 p53 活性，并使用荧光测量评估了 EGFP 活性。增加 Mdm2 表达可降低 p53 和 EGFP 活性，而抑制 Mdm2 表达则可恢复活性。两种促凋亡蛋白 (hBAX/iCasp9) 均无法显著降低细胞生长。较高的 p53 表达量优于 Mdm2 抑制，提示存在阈值效应。包含 EGFP 的融合蛋白均表达荧光，表明折叠正确且 p53 四聚化成功。然而，Mdm2 并未完全消除 p53-EGFP 荧光，这可能是因为 EGFP 在降解前立即激活。这表明，治疗应考虑具有延迟效应而非立即效应的 p53 融合蛋白，以便 Mdm2 有时间降解该蛋白。我的发现为设计类似的基因回路提供了初步的见解。

ISEF历年获奖作品集&解析&资料免费下载⬇️