2025 Regeneron ISEF大奖-ENBM生物医学工程获奖作品汇总-5

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

ENBM013T - 溃疡盾：人工智能糖尿病足部护理

糖尿病足溃疡 (DFU) 是导致下肢截肢的主要原因，美国每年有超过 16 万名糖尿病患者接受截肢手术。本项目展示了一款人工智能移动应用程序和一款智能糖尿病鞋，旨在对 DFU 进行分类、预防和早期检测。该移动应用程序集成了一套先进的成像系统，该系统使用五个基于 16,000 幅图像数据集训练的人工智能模型来分析患者上传的足部图像。这些模型可以对溃疡进行分类、评估感染状态和严重程度，并提取伤口尺寸以便进行精确评估。\n\n这款智能糖尿病鞋旨在缓解压力，并集成了用于早期溃疡检测的温度和湿度传感器、用于按摩疗法的振动电机以及用于预防的压力传感器。应用程序和鞋子协同工作，持续监测足部健康状况，并根据传感器数据提供实时警报。患者注册过程中提出的问题将启动个性化的早期检测和预防策略。\n\n通过将其结果与专家的临床观察结果进行比较，评估了该应用程序溃疡分类的准确性。五种人工智能模型的性能评估采用了各种分类、分割和深度转换指标，并证明了ROC曲线的高准确性。\n\n研究结果表明，该系统有助于患者自我评估，并通过预先对溃疡进行分类来改进临床治疗计划，从而节省时间并降低并发症风险。

ENBM012 - ClearSight：游戏化眼部肌肉锻炼系统

ClearSight 项目旨在通过有针对性的眼部锻炼来增强眼部肌肉，从而减缓近视的发展。由于遗传和生活方式因素（例如长时间使用屏幕），近视（即远距离视力模糊）在全球范围内呈上升趋势。ClearSight 提供了一种预防性、便捷且引人入胜的解决方案，利用 LED 引导的锻炼来促进眼部肌肉健康。ClearSight 系统引导用户进行游戏化的练习，包括焦点转移、扫视训练、循环追踪和 Trataka 疗法，这些练习可以促进眼球运动。最初的原型采用安装在头盔上的十字形 48 LED 矩阵，但事实证明这种矩阵不稳定，并且只能在固定的十字形图案上移动。第二个原型解决了这些问题，将头盔替换为固定的独立结构，并使用单个 Neopixel LED，该 LED 可以通过电动装置在任何方向自由移动，从而实现更动态的追踪练习。更新后的原型还使用了运行 MediaPipe 的 Raspberry Pi、Arduino 和电机驱动器，将电机运动转换为精确的 LED 位置，从而实现眼动追踪和实时数据收集。然而，该原型体积庞大，拆卸困难。考虑到这一反馈，我们开发了重量更轻、更易于组装的新原型。最新的原型在两周内再次与同样的40名参与者进行了评估。参与者发现新原型更具吸引力，并获得了类似的结果：85%的参与者报告眼部疲劳减轻，扫视速度提高了25%，眼部疲劳减少了20%。ClearSight有望成为一种改善眼部健康的非侵入式工具。

ENBM011 - 人工智能儿童眼科筛查设备

由于70%的农村医疗诊所缺乏基本的眼科设备，大多数家长往往在孩子病情恶化时才带他们去做专业的眼科检查。然而，大多数儿童眼病的本质是，发展时间越长，治疗难度就越大，费用也越高，有些情况下，儿童甚至可能终身残疾。我的研究介绍了一种人工智能筛查设备，旨在彻底改变贫困地区的儿童眼科护理。它的创新之处在于，它能够通过一种经济高效的便携式设备，通过一张照片检测出斜视、视网膜母细胞瘤和眼睑下垂等危重眼部疾病。该设备可以从一家农村诊所转移到另一家，使用方便，无需专家监督，从根本上改变了早期疾病检测的格局。该设备利用人工智能对采集到的眼部数字图像进行高精度分类，并呈现诊断的确定性，解决了农村地区眼科护理服务匮乏这一紧迫问题。目前，这一问题导致数百万儿童面临可预防性失明的风险，并可能阻碍其教育和个人发展，同时有望为医疗系统节省数百万美元的后期干预费用。通过严格的测试和现场验证，包括在农村地区开展的一项案例研究，该设备准确识别了一名幼儿的眼睑下垂。这项研究凸显了科技在预防视力障碍方面的深远影响，为未来一代人能够在需要时获得所需的眼科护理奠定了基础，并有望在未来数年内减少全国范围内重大眼病的发病率，确保子孙后代获得积极的治疗成果。

ENBM010 - 视障人士移动物体探测器

全球有 20 亿人患有视力障碍，其中 4330 万人失明。\n\n在过去 5 年中，每 12 个视力障碍者中就有 1 个卷入过道路碰撞，其中 58% 的事故涉及汽车。\n\n视力障碍者难以发现快速行驶的车辆，这大大增加了他们卷入致命道路交通事故的风险。\n\n目前的方法可以帮助视力障碍者发现静止的物体，但无法从远处发现快速移动的物体——这对于预防道路交通事故至关重要。大多数设备体积庞大、不显眼且价格昂贵。\n\n本研究旨在开发一种新颖的定制设备，旨在检测快速移动的物体及其速度，供视力障碍者使用。\n\n使用机器学习模型，开发了两种设计方法：移动应用程序和智能眼镜形式的个人可穿戴设备。 \n\n移动应用程序使用图像分类模型来警告用户快速移动的物体。智能眼镜使用在 OpenCV 框架上运行的 YOLOv8 模型来估算快速移动物体的速度。\n\n移动应用程序的物体识别准确率为 94.16%，而可穿戴设备的准确率为 82.59%，误差差异为 9.90 米/小时，展示了它们在提高视障人士的安全性和独立性方面的潜力。\n\n这项研究支持《欧洲道路安全宪章》、美国交通部的国家道路安全战略 (NRSS) 和世卫组织的《2030 年可持续发展议程》，因为它有可能在地方、区域和全球范围内减少道路事故的发生。、

ENBM009 - Therapiez：压电伤口愈合系统

每30秒就有一例慢性伤口导致截肢，其中一半患者在五年内死亡。尽管每年花费500亿美元，但无效的治疗仍使数百万人面临感染、败血症和过早死亡的风险，尤其是在5.37亿糖尿病成年人中。近期研究强调了电刺激疗法 (EST) 通过促进血液循环、氧合和血管生成来加速伤口愈合的潜力。然而，传统的 EST 系统价格昂贵、操作不便，并且需要固定电源，限制了患者的活动能力、疗效和持续治疗。为了应对这些挑战，Therapiez：一款配备优化 EST（1.5-10 V、50-250 µA、2-10 Hz）的压电伤口愈合系统应运而生。该设备将机械应力转化为定向电刺激，放大人体的生物电愈合信号。其谨慎的三层设计集成了可重复使用的新型压电材料、温湿度传感器（SHTC3 I2C）以及基于物联网的无线通信技术，可实现实时伤口监测。其混合动力方案将运动感应能量收集与无线充电相结合，可维持设备运行，并为行动不便的患者提供使用。一项为期两周、28名参与者的评估研究显示，参与者满意度高达96.4%，彰显了其舒适性和精准性。原型测试表明，其电输出控制在临床有益范围内。传感器的集成将实现实时伤口监测，并收集用于人工智能驱动的EST分析的数据库。这项研究表明，随着Therapiez在可持续再生医学和智能可穿戴设备领域的应用，其发展将开启节能、个性化的伤口愈合疗法。

ENBM008 - 呼吸扫描

间质性肺病 (ILD)、职业性和环境性肺病等呼吸系统疾病难以识别，因为它们的症状与其他肌肉骨骼和肺部疾病非常相似。传统的诊断方法主要包括肺量计、X 光和 CT 扫描，这些方法成本高昂，会使患者暴露于辐射下，并且在农村地区难以普及。本研究介绍了一种名为 RespiraScan 的便携式、非侵入式新型设备。该设备可分析胸部运动，并通过机器学习进行评估，以识别限制性肺部疾病。该设备利用惯性测量单元 (IMU) 传感器捕捉三维胸部扩张。然后对数据进行卡尔曼滤波以降低噪声和传感器漂移，并通过长短期记忆 (LSTM) 网络进行处理和分类，以检测疾病。此外，还获取一个额外的音频输入，并使用汉明窗函数和快速傅里叶变换进行处理，并将其作为模型的额外输入。结果表明，经过预处理和滤波后，该模型的疾病分类准确率可达 90%。这表明该系统能够提供可靠的实时呼吸评估。该研究凸显了机器学习驱动的诊断工具在增强呼吸系统疾病早期发现和管理方面的潜力。

ENBM007 - fMRI/AI 用于胶质瘤检测/复发预测

在美国，每年有9万人罹患胶质瘤，5年生存率低至7%，这主要是因为5年复发率高达52%-62%。目前的成像技术依靠对比增强 (CE) 来显示胶质瘤，但这存在一些局限性：(1) 肿瘤浸润通常远远超出CE边缘；(2) 术后，非对比增强的肿瘤生长无法被检测到，并在后续扫描中显示为“复发”。血氧水平依赖性 (BOLD) fMRI 测量血流，而血流可能受到肿瘤微环境的干扰。因此，结合BOLD和目前的成像技术，可以在CE定义的放射学“复发”之前实时检测出肿瘤进展。该项目名为 RecuNet，旨在 (1) 建立 BOLD、非造影增强肿瘤区域和复发之间的联系，并使用深度学习 (2) 检测非造影增强肿瘤和 (3) 在时空上预测肿瘤复发。这两种算法均以标准 (T1 + FLAIR) 扫描和 BOLD fMRI 作为输入。检测算法使用具有优化损失函数和注意力门控网络 (AGN) 的 3D-UNet 架构。预测模型是一个 CNN，它使用时空卷积层和 AGN 来提取肿瘤周围区域的特征。初步检测结果显示 IoU 为 94.1%，准确检测到非造影增强肿瘤部分。预测算法的定位准确率为 94.52%，与记录的复发时间的平均误差为 5.3 天，明显优于当前方法。 RecuNet 通过对以前看不见的肿瘤区域进行成像并准确预测肿瘤生长高风险区域，几乎消除了复发风险，从而节省了金钱、资源和生命。

ENBM006 - 用于汗液乳酸检测的生物晶体管

无需医生在场即可持续监测人体生理健康状况已成为近期的创新课题。体液分析是检测各种因素的常用方法，它能够通过与重大疾病相关的生物标志物和激素提供有价值的信息。其中，原位汗液分析因其非侵入性和便捷性而脱颖而出，在长期健康监测中展现出巨大的潜力。现有的汗液监测方法通常成本高昂，无法覆盖所有目标生物标志物，检测速度也有限。乳酸是汗液中的关键生物标志物，因其在运动医学和外科手术中的广泛应用，一直是学术界持续研究的重点。本项目展示了一种快速、高灵敏度的生物晶体管，能够持续监测人体汗液中0.1至30 mM范围内的乳酸浓度。为了实现上述目标，我们开发了一种基于有机电化学晶体管 (OECT) 的新型生物传感器，该传感器的栅极和沟道电容均较高，相比传统设计有了显著改进。该方法利用乳酸氧化酶和普鲁士蓝催化反应，高效地将乳酸转化为可检测离子，从而显著改变OECT的漏极电流。结果表明，OECT平均可在120秒内有效检测30mM乳酸，这比最先进的传感器有了显著的进步。下一步，我们将开发一款蓝牙应用程序，利用AI定制分析技术，为患者提供实时生理健康状况分析。

ENBM005 - MetaMotion 测量仪

MetaMotion Meter 是一款生物力学辅助设备，旨在通过实时反馈测量物理治疗期间手部施加的压力、肌肉力量以及康复期间的震颤频率，从而推进手部物理治疗。目前，物理治疗依赖于主观评估，这往往会妨碍对康复情况的准确测量，尤其是在关节炎、腕管综合征或中风后治疗中。该项目旨在通过集成传感器来解决这些局限性，包括用于压力测量的 MPX5050 和用于震颤追踪的 IMU6050。这些传感器可帮助物理治疗师获取关于手部稳定性和力量的准确、客观的数据。该设备的多种人体工学握把设计通过原型测试不断改进，提高了其在不同手型和握力下的可用性。经过多次手部贴合和力矢量控制功能的迭代，最终确定了三种握把形状：圆锥形、圆柱形和六边形。该仪表由热塑性聚氨酯 (TPU) 制成，其结构和弹簧刚度可根据每位患者的身体状况进行定制，通过更换弹簧来调整刚度，以测量不同的力度。此外，指尖末端还添加了 FSR，用于分别测量和量化每个手指的压力。MetaMotion 仪表已在 180 名接受物理治疗的患者身上进行了为期三个月的测试，并获得了宝贵的见解：随着弹簧张力的增加，手部稳定性下降，手部抖动频率上升。这些模式已通过统计分析得到证实，从而对手部力量和震颤控制进行了量化评估。这项物理治疗领域的创新有望实现更个性化、数据驱动的康复方法，从而实现有针对性的治疗。

ENBM004 - Paraspeak：低资源端到端构音障碍 ASR

构音障碍是一种运动性言语障碍，会损害清晰言语所需肌肉的控制，造成严重的沟通障碍，现有的辅助沟通和替代沟通系统无法完全解决。为了解决这一问题，我们使用算法数据收集脚本和基于 WebSocket 的前端，从 28 位患有各种疾病的患者那里收集了 1407 个音频样本，总计 42 分钟的印地语构音障碍语音。此次数据收集工作标志着我们构建了迄今为止最大的印地语构音障碍语音数据库。随后，我们对音频文件进行了非平稳降噪和静音修剪，并在梅尔声谱图上使用卡方检验来滤除不可用的样本。为了应对数据有限的挑战，我们采用了一种新颖的两步数据增强技术，结合语速变化和合成句子生成，将数据集扩展至超过 22.2 小时的语音数据。研究人员对三种最先进的模型进行了计算机模拟训练和评估：Whisper-medium、Wav2Vec2.0-MMS 和仅限于单词的双向长短期记忆 (LSTM)。Whisper 表现出最佳准确率，词错误率低于 10%。研究人员开发了一款基于 ESP32-SoC 的低成本设备，用于实际部署，价格低于 2000 卢比（约合 25 美元）。这款紧凑的原型设备可以录制音频，将其传输到服务器进行自动语音识别 (ASR) 处理，并合成清晰的语音进行播放，从而实现与患者的实时清晰沟通。这项研究将标志着首个针对印地语构音障碍患者的开源 ASR 框架的诞生，克服了说话人依赖、词汇量限制和数据匮乏等挑战。该系统显著增强了构音障碍患者的沟通能力，使他们能够使用母语进行有效互动。

ENBM003T - 马铃薯组织的不可逆电穿孔

不可逆电穿孔 (IRE) 是一种创新技术，它能够破坏细胞稳态，其作用机制类似于非热凋亡。该方法能够选择性地消融癌细胞，同时保留周围的健康组织。鉴于缺乏关于脉冲参数对植物组织疗效的实证证据，本研究旨在分析 IRE 方案在人类和植物细胞中的相似性。\n\n我们将薄切土豆片 (1-2 毫米) 置于两个镀金铜制成的扁平电极之间进行实验，这两个电极安装在聚合物板上。利用 EIS 获得了施加电脉冲方案 (50-200 V，5-15 个脉冲，50-200 微秒，1 Hz) 前后切片的奈奎斯特图和波特图，以便与现有的人体组织数据进行直接比较。此外，我们还检测了电穿孔样品的蓝色着色。结果表明，脉冲幅度和施加脉冲数量的变化会影响阻抗值，表明电穿孔强度与这些因素以及观察到的蓝色呈正相关。相反，脉冲持续时间与植物组织的电穿孔无关。我们观察到植物组织中的趋势与人体组织相似，唯一的区别在于绝对值。我们的研究建立了植物组织在接受IRE处理后的行为与人体组织在接受类似技术处理后的行为之间的直接关系。因此，该方法可用于研究治疗特定恶性肿瘤的新型脉冲方案，为研究人员初步评估电穿孔对人体组织的影响提供一种经济高效的方法。

ENBM004 - Paraspeak：低资源端到端构音障碍 ASR

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