赛事动态 - 第 16 页 - Regeneron ISEF 国际科学与工程大奖赛

Regeneron ISEF 2025 大奖：BEHA062 - HarmonyPlus：双相情感障碍康复系统

双相情感障碍 (BD) 的并发症不仅限于情绪波动，即使在情绪正常时，高达 60% 的患者也会出现认知障碍。受影响的关键领域包括注意力、执行功能和记忆力，这会加重情绪症状，并影响社交和职业生活。早期干预对于预防情绪和认知风险至关重要。本研究提出了 Harmony Plus，这是一种混合自适应系统，可在游戏化的团体环境中提供多模式认知康复 (CR)。通过该系统，患者可以参与动作和策略游戏类型的认知训练任务。实时瞳孔测量通过深度学习和 OpenCV 实现，以捕捉患者的事件相关瞳孔反应 (ERPR)。先进的信号处理和遗传算法可根据患者的认知状况提供个性化干预措施，并根据患者的表现动态调整任务难度。一项为期八周的研究对 12 名双相情感障碍患者（I 型和 II 型）进行了研究，使用 ISBD BANC 电池和事件相关电位分析来检查神经心理和神经生理变化。使用Mann-Whitney检验进行组间比较显示，Harmony使用者的神经心理学综合评分显著提高（p<0.05），Cliff's Delta检验结果也支持了这一点。Wilcoxon秩检验显示，Harmony使用者的处理速度、视觉记忆和执行功能显著提高（p<0.05）。工作记忆的显著性在边际（p=0.0625），而持续注意力的显著性在边缘（p=0.0557）。对照组的各项指标仍然不显著。Harmony plus结合了发作监测和定制化的CR，不仅可以改善情绪，还能促进双相情感障碍患者的神经可塑性和整体功能恢复。

Regeneron ISEF 2025 大奖：BEHA004T - SoundKraft：游戏化认知筛查工具

认知能力下降在老龄化人群中很常见，但早期筛查对于减缓其进展至关重要。目前的筛查工具（例如 MoCA 和 MMSE）受限于对阅读、写作和动手能力的依赖，因此不适用于感官障碍、识字率低或语言背景各异的老年人。SoundKraft 旨在通过全面的领域分析，提供更具包容性、吸引力和易用的认知筛查解决方案。\n\nSoundKraft 使用基于游戏的交互式任务评估六个认知领域——记忆力、注意力、语言、执行功能、视觉空间能力和定向力，并通过文本转语音提示、眼动追踪和基于音频的交互进行增强。评分采用层次分析法，分配特定领域的权重。\n\n该系统使用 k 折交叉验证方法进行验证，其中参与者池被分成训练集和测试集，并进行多次迭代，以确保稳健性和通用性。我们还对随机选择的参与者进行了重测方案，以评估一致性。SoundKraft 评分与 MoCA 进行了统计学比较，分析了相关性和预测准确性。\nSoundKraft 与 MoCA 评分表现出较高的相关性 (r = 0.80)，并且在检测 MCI 方面表现出略高的灵敏度和特异性。该系统引人入胜且具有文化适应性的设计提高了老年人的参与度，并降低了考试焦虑。\n\nSoundKraft 为老年人群体的认知筛查提供了一种可扩展、游戏化且具有文化适应性的解决方案。其易于使用的设计和与现有工具的强相关性使其成为及时筛查老年人认知衰退并改善护理的理想选择。

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Regeneron ISEF 2025 大奖：BEHA025 - CBD-MCT 对秀丽隐杆线虫阿尔茨海默病模型的影响

阿尔茨海默病 (AD) 是全球老年人群痴呆症的主要病因，仅在美国就有超过 600 万人受其影响。尽管 FDA 批准的治疗方法已面世，但治疗方案仅限于单克隆抗体，而这些抗体的价格高昂，绝大多数人都无法承受。因此，现在比以往任何时候都更需要治疗和预防措施。虽然像大麻二酚 (CBD) 这样的廉价治疗方案已被证明有效，但其口服消化和生物利用度的局限性使其在市场上的竞争力较弱。然而，一旦与中链甘油三酯 (MCT) 结合，CBD 的生物利用度将提高十倍。目前的体外研究表明，两者结合具有积极的协同作用，各自都有望对抗 AD 患者大脑中的斑块聚集。本研究通过运动和头部敲击实验，探讨了 CBD-MCT 对秀丽隐杆线虫菌株 CL2355 体内不同治疗类型转运的影响。随后，研究人员使用排序方差分析和事后Tukey's HSD检验对数据进行了分析；结果表明，CBD-MCT组合在所有组中的头部敲击试验成功率最高，并且在运动试验中也优于对照组和MCT组。这种新颖的协同途径为进一步研究提供了机会，最终目标是为所有受这种普遍疾病影响的患者提供广泛且经济的治疗选择。

Regeneron ISEF 2025 大奖：BEHA041T - 用于 Deepfake 检测的音频视频深度学习

深度伪造是一种快速发展的虚假信息传播工具。2025 年，约有 800 万个深度伪造视频被分享至网络，且每 6 个月数量翻一番。研究发现，人们难以识别深度伪造，但深度学习拥有更大的潜力。现有模型由于仅使用单一模态（视频或音频）而缺乏通用性。同时使用视频和音频数据来检测深度伪造的探索甚少。本项目旨在解决深度伪造危机：创建并全面测试用于深度伪造检测的音视频多模态深度学习模型。\n\n\n我们使用了一个包含 2 万多个视频文件的多模态音视频深度伪造数据集。我们使用深度学习模型（用于视频嵌入的 Vision Transformers 和用于音频嵌入的 Wav2Vec2）提取嵌入，并包含三个变体：通用、深度伪造和情感。然后，这些嵌入作为特征发送到 13 个不同的下游机器学习模型。使用此流程创建了超过 3,300 个模型，迭代了超过 7,100 万个文件。\n\n\nt-SNE 嵌入可视化表明，DeepFake 嵌入能够成功区分真实样本和 DeepFake 样本。DeepFake 嵌入具有卓越的性能。总体而言，最佳模型的准确率达到 99.49%，AUC 得分达到 99.71%，显著优于当前最先进的 DeepFake 检测方法。成本分析模型发现，这种多模态方法极具成本效益，处理 Instagram 上每天发布的 9,500 万个视频的一次性成本仅为 7,200 美元。此外，该方法还确定了对 DeepFake 检测最重要的面部部位。总而言之，音频-视频多模态深度学习是一种检测 DeepFake 和阻止虚假信息的有效技术。

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Regeneron ISEF 2025 大奖：BEHA035 - 使用 CLIMB 进行新型大脑老化分析

大脑并不总是以与身体其他部分相同的速度衰老。有些人的大脑直到老年仍然保持敏锐，而其他人则在几十年前就出现衰退的迹象。及早发现这些隐藏的变化可能会彻底改变我们对抗阿尔茨海默病和其他神经退行性疾病的方式——但目前的方法很难预测哪些人面临风险。这项研究开发了一个模型 CLIMB（基于连接的迭代多阶段脑分析学习）来改变这种状况。CLIMB 不是试图一次性学会所有内容，而是逐步从简单到越来越精确的任务学习，精确定位与加速衰老相关的独特患者水平模式。这通过我的新颖的 fMRI 增强方法 (ASWAC) 在 1400 多次扫描 (p<0.001) 中得到了验证，优于传统的静态组块。通过研究静息态脑部扫描，它估计一个人的“大脑年龄”的准确率比现有模型高 58%，将误差减少了六年多。其突破性发现在于：平均而言，执行与记忆、视觉和运动网络的衰老速度最快，且通常在症状出现之前。这意味着，大脑连接的细微变化——在传统认知测试发现问题之前的数年——可能预示着阿尔茨海默病等疾病的早期风险。除了衰老之外，CLIMB 还通过预测生理性别（准确率高达 93%）证明了其揭示隐藏大脑模式的能力，展现了其检测大脑功能显著差异的能力。随着进一步发展，这种方法有望催生早期筛查工具、个性化干预，并加深对生活方式、遗传和心理健康如何影响大脑衰老的理解。通过解码大脑健康隐藏的时间线，CLIMB 让我们距离在认知衰退开始前进行预防更近了一步。

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Regeneron ISEF 2025 大奖：BEHA044 - 调查主体间现实

主体间现实是指当两个或两个以上的人接受某种信念体系时，会对客观现实产生实际影响。新冠疫情大流行期间，这类现实的出现占据了主导地位，围绕该疾病的谣言和言论通过社交媒体平台传播，常常宣扬有害的做法和应对措施。在反恐行动中，定量研究主体间现实对于阻止客观现实造成的实际后果至关重要。来自公开的新冠疫情谣言数据集的 Twitter (X) 数据被用于分析疫情话语的结构和观点变化。隐含狄利克雷分配 (LAA) 用于查找主要主题以组织相关讨论（帖子和评论）。混沌理论中的技术，例如递归量化分析 (RQA)、创建递归网络和构建转移矩阵，被用于研究观点的变化。最后，我们使用 NetworkX 的中心性度量来识别每个主题的帖子和评论网络中的有影响力节点，并将它们与真实性得分关联起来，以此来考虑虚假信息。本研究结果表明，虚假信息传播通过回音室（或聚类系数较高的话语结构）得以持续，真实性较高的话题表现出更流畅、更开放的话语结构（熵值更高，聚类系数更低）。此外，与疫情统计数据相关的话题通常符合后者的描述，而与诸如戴口罩等更具两极分化的议题相关的话题则符合前者。

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Regeneron ISEF 2025 大奖：BEHA065 - 现代红线

我使用“空间资本”来指代城市地区社会经济流动性的潜力。我假设空间资本遵循皮凯蒂关于金融资本的r>g动态，即他的金融资本集中与不平等理论。我假设，城市空间的隔离以及通过排他性分区法对城市多样性和可达性的限制，造成了空间资本和不平等的超本地化集中。为了检验这一假设，我使用双重差异因果推断来量化美国分区法对城市不平等的空间和多维表现的因果影响。以明尼阿波利斯2040年分区改革作为自然案例研究，我比较了五个中西部城市在四个ACS时间段内的结果。我使用各种改进了传统衡量标准的隔离和不平等指标，量化了明尼阿波利斯的分区升级政策如何影响城市不平等。研究结果显示，总体而言，双边种族隔离和收入隔离有所减少，社会经济融合、住房多样性和住房负担能力有所提升。结果表明，通过分区改革放松土地使用管制并增加城市多样性，可以有效地使缓解空间资本集中和不平等现象合法化。这项研究有助于我们理解分区政策干预措施如何创造更公平的城市环境。尽管分析面临改革后时期较短等局限性，但跨多个维度的一致效应模式表明，明尼阿波利斯的改革在早期阶段产生了显著的影响，并具有显著的潜力来缓解美国城市的空间资本不平等和城市不平等现象。

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Regeneron ISEF 2025 大奖：BEHA034 - PsychSPT AI驱动的心理健康评估系统

全球心理健康危机影响超过9.7亿人，带来了重大的社会和经济挑战，凸显了对有效心理健康评估解决方案的迫切需求。本研究采用设计科学方法，将心理健康评估分解为三个核心任务：表征学习、分类和推理。现有研究往往未能全面地解决这些任务，忽视了医疗信息系统至关重要的实用性、可扩展性和可访问性等关键标准。此外，缺乏孤独感检测数据集、标准化的推理评估框架和清晰的数据集设计标准，阻碍了统一这些任务的进展。为了弥补这些不足，我们提出了一种新颖的训练框架——PsychSPT。它集成了文档级预训练、策略层冻结、多任务和多损失学习以及精炼叙事推理训练，以推进这三个任务。PsychSPT 取得了最佳性能。此外，本文还介绍了一个基于所提标准开发的公开的孤独感检测数据集，以及一个推理评估框架。这些贡献为心理健康评估提供了切实可行的解决方案，并使其能够适应其他自然语言处理领域。此外，我们还基于 PsychSPT 开发了一个 Web 应用程序，为多种用例提供了一个易于访问的自动化工具，例如跟踪个人心理健康随时间的变化趋势以及评估群体心理健康状况。

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Regeneron ISEF 2025 大奖：ANIM052 - 通过训练蜜蜂增强农作物授粉

本研究提出了通过使用合成花香模拟物训练蜜蜂来增强目标作物授粉的方法。研究人员使用四种由向日葵挥发性有机化合物组成的模拟物，通过喙延伸反应 (PER) 范式对蜜蜂进行单独训练。此外，研究人员还通过在蜂巢内饲喂含有模拟物模拟物的蔗糖溶液来调节蜜蜂，以增强其对天然向日葵香味的吸引力。最终 PER 率最高的向日葵模拟物（92%）由乙酸龙脑酯、香兰素和β-蒎烯组成，但与对照组（13%）相比，所有模拟物模拟物在训练后对天然向日葵香味的 PER 率均显著提高，峰值约为 90%。此外，研究人员首次观察到训练后八种触角运动行为的显著变化，具体表现在尖端位置、角度、对称性、运动频率、延伸度、尖端间距、花葶位置和花葶角度等方面。利用已识别的触角行为特征，训练了两个机器学习模型（随机森林和神经网络），并成功预测了已训练和未训练的蜜蜂，准确率约为 90%，进一步验证了使用向日葵模拟气味进行训练的效果。最终，在一片向日葵田（佛罗里达州南山农场）进行的测试证实，使用优化模拟气味进行训练的蜂巢采集的花粉颗粒数量显著增加（三天内增加了约 260%）。这些结果清晰地展示了合成模拟气味在增强作物授粉方面的应用，并展现出其在解决全球粮食短缺和改进农业实践方面的巨大潜力。

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Regeneron ISEF 2025 大奖：ANIM022T - 提高线虫生物防治效率

本研究旨在提高生防菌斯氏线虫（Steinernema carpocapsae）的防治效果，通过加快其瞄准害虫的速度和提高其对物理因素的抵抗力（这些因素是线虫使用中的限制因素），使其优于化学农药。斯氏线虫是一种广泛使用且有效的生防菌，可替代化学农药，同时对环境友好。本研究通过使用含有 0.2% 魔芋的水胶体提高斯氏线虫对紫外线、湿度和温度的抵抗力来提高其防治效果，使死亡率分别提高了 2.3 倍、1.8 倍和 1.3 倍。将线虫与苏云金芽孢杆菌鲇泽变种 (Bacillus thuringiensis var. aizawai) 结合使用，可将其防治效果提高 1.7 倍。研究人员还观察到，使用害虫的不同部位可以刺激线虫向害虫移动。害虫粪便最为有效。因此，研究人员开展了一项研究，利用害虫粪便作为化学线索，训练线虫将其宿主觅食行为从伏击觅食者提升为巡游觅食者。实验结果表明，这种方法使它们接近害虫的速度提高了5.8倍。在对草地贪夜蛾、黄粉虫和黄粉虫进行实验时，经过训练的线虫与魔芋和苏云金芽孢杆菌相结合，死亡率达到了89%。四个地点的田间试验表明，害虫对叶片的损害分别减少了15倍、7.5倍、14.2倍和6.3倍。我们的研究发现，用魔芋、苏云金芽孢杆菌鲇泽变种和集成喷洒系统对斯氏线虫进行粪便训练后，提高了线虫的效率、恢复力和生态友好性。这项创新减少了农药的使用，降低了健康成本，并支持可持续发展。

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