出版重点 

《中国神经再生研究（英文版）》杂志为SCI、PubMed数据库收录的国际唯一一本专注神经再生领域研究的经同行评议的开放获取期刊，出版来自全球神经再生领域专业学者的前沿性基础研究及临床研究及转化医学、循证医学优秀的最新成果。

期刊出版来自于脑损伤与神经再生、脊髓损伤与神经再生、周围神经损伤与神经再生和神经退行性病与神经再生、神经影像与神经再生的相关研究。期刊关注神经损伤与再生过程中的轴突再生、突触生长、神经可塑性、神经修复和替代、神经移植等最新研究成果。尤其关注应用细胞治疗、基因治疗、生物因子治疗、药物治疗、手术治疗、康复治疗、物理疗法、组织工程、生物工程、生物材料、神经假体等干预性方法产生神经再生效果的相关研究。文章应清晰描述抑制神经元损伤、减轻神经元损伤的一系列变化，保护损伤神经元的过程、方法、程度与评价，突出从细胞分子水平以及分子生物学水平解释神经元损伤后以及预后再生的机制。

NRR杂志被国际重要数据库收录

科学引文索引（Science Citation Index Expanded，SCI）

美国国立医学图书馆（PubMed）

美国国立医学图书馆开放获取全文数据库（PubMed Central, PMC）

美国生物学文摘数据库（BIOSIS previews, BP）

美国《化学文摘》（Chemical Abstracts, CA）

Scopus荷兰《医学文摘库/医学文摘》（Excerpta Medica, EM）

波兰《哥伯尼索引》（Index of Copurnicus, IC）

OvidSP平台数据库

 中国科学引文数据库（CSCD）

中国科技期刊数据库-统计源期刊（CSTPCD）

编委会

主编Editor-in-Chief

苏国辉院士（Kwok-fai So, Chair Professor and Head, Jessie Ho Professor in Neuroscience, Department of Anatomy, The University of Hong Kong）。

徐晓明教授（Xiao-ming Xu, Professor and Mari Hulman George Chair of Neurological Surgery, Scientific Director of Spinal Cord and Brain Injury Research Group, Indiana University School of Medicine）

联系方式：Email: szb@nrren.org    电话：+86 138 0499 8773

编委会成员

期刊编委队伍由国际神经再生领域著名学者、中国科学院院士、香港大学苏国辉教授和美国印第安纳大学徐晓明教授领导的由100多位国际神经再生优秀专家组成。共同致力于创办一本发表神经再生领域专业学术研究经同行严格评审的优秀学术期刊。

在线投稿平台

作者可以通过www.nrronline.org在线投稿。

所有的稿件都将通过该系统提交至NRR杂志电子投稿出版管理系统。

作者有不明确的问题，请访问szb@nrren.org或咨询+86 138 0499 8773。

投稿后，当论文已处于审稿或等待审稿状态时，2个月内请勿将稿件再投至他刊。

初次投稿：

投稿信:

应说明文章未一稿多投，全部作者是否对所投稿件内容知情同意，推荐2-3位小同行审稿人。

作者协议：

投稿时请注意作者协议，如同意后可继续完成投稿， 投稿成功后作者已与杂志签定了文章的相关版权。

投稿后的同行评议

期刊投稿平台应用国际最大的投稿平台Editorial Manager，投到本刊的每篇稿件都要经过3-4位小同行审稿人评审，审稿方法为国际学科小同行组成双盲审稿。所有发表在杂志的文章都将经过严格的双盲同行层层评议，审稿中注重科学性、伦理学和文章真实性的严格审查。期刊将在投稿后4周内通知作者评审意见。

根据评审意见，编辑部决定稿件返修，再审，被接受或退稿。 稿件被接受后，作者可经投稿平台以通讯作者账号随时查询稿件的出版进程。

出版时间

一般稿件被采用后3-4个月出版，优秀文章可在被采用后1-2个月内发表，有临床试验注册号的优秀临床试验文章可申请加急发表。

出版后传播

文章出版后将在EurekAlert!和EurekAlert!中文新闻平台以中英文双语形式向全世界同仁传播。EurekAlert!和EurekAlert!中文新闻平台是美国科学促进会（AAAS）主办的一项全球的科学新闻服务。美国科学促进会为世界最大的科学协会，并且是《科学》杂志的出版机构。您的文章将以最快时间推送给经严格验证的来自全球的新闻记者8000余人，包括来自国际的纽约时报、华盛顿邮报和路透社等，来自中国的中国日报、新华社、人民日报等国际主流媒体，为科学家们提供了与国际科学记者和国际学术平台直接沟通的一个快速有效的桥梁。我们将随后为您提供您新闻的网站点击情况和媒体报告情况的具体数据。

出版后的新闻传播将极大提高文章的影响力，统计同时表明发布学术新闻的文章将提高其被引率70%以上。

杂志的读者群Audience

来自全球从事神经再生、神经科学、神经解剖、神经病理、神经外科、神经内科、神经生物、神经影像、神经放射、神经康复等领域的学科专家。

对特邀综述稿件的要求：

（1）需提前向编委会提交写作大纲，通过选题后， 文章需在2个月内完成。

（2）全文不超过6000个单词，包括摘要，不包括参考文献，图和表格 ，出版后8-10个版面。

（3）文章写作结构：

文题：不超过 90个字母，20个单词。

摘要：非结构式， 250单词。

引言：

主体内容：

总结：

作者贡献：

利益冲突：

参考文献：采用 Journal of Neuroscience格式。

特邀述评类文章：观点、点评 、研究亮点、给编辑的信等。

特邀观点栏目文章要求：

（1）观点文章为作者对神经再生领域某一热点问题 的评论，有作者鲜明的观点和作者本人

对此科研过程的认识 和总结。

（2）需提前向编委会提交写作大纲，通过选题后， 文章需在2个月内完成。

（3）全文2000- 3000单词，包括参考文献，不需要图和表格，不需要摘要，出 版后2个版面。

（4）文章写作结构：

文题：不超过 90个字母，20个单词。

主体内容：

参考文献：不超过 5条，采用Journal of Neuroscience格式。

 特邀点评与研究亮点栏目文章 要求：

（1）点评文章为点评在本刊发表的文章，研究亮点 文章为点评国际优秀杂志近期或在线提前发表的前沿性的优秀文章。

（2）需提前向编委会提交写作大纲，通过选题后， 文章需在2个月内完成。

（3）全文2000- 3000单词，包括参考文献，不需要图和表格，不需要摘要，出 版后2个版面。

（4）文章写作结构：

文题：不超过 90个字母，20个单词。

主体内容：

利益冲突：

参考文献：不超过 5条，采用Journal of Neuroscience格式。

 给编辑的信栏目文章要求：

（1）给编辑的信文章为读者对本刊已发表文章的来 信反馈。

（2）全文1000- 2000单词，不包括参考文献，文章不需要摘要、图和表格，出 版后1个版面。

（4）文章写作结构：

文题：不超过 90个字母，20个单词。

主体内容：

利益冲突：

参考文献：不超过 5条，采用Journal of Neuroscience格式。

如果您需要向SCI收录期刊投稿，我们可以为您提供如下服务-- 

NRR：德国维尔茨堡大学的Muthuraman Muthuraman团队认为人工智能辅助技术必然用于多发性硬化震颤的诊断

约有一半的多发性硬化（MS）患者会出现震颤。多发性硬化震颤的频率范围很广，为 2.5-7 Hz。震颤可能影响上下肢、头部和躯干。尽管震颤很普遍，但对其病理生理学及其与疾病严重程度的关系却研究不足。缺乏研究的一个主要原因可能是对多发性硬化特有的震颤进行鉴别诊断所面临的临床挑战。近年来，加速度计、肌电图（EMG）、斯图尔特-霍姆斯手法等更复杂、更敏感的测量方法得到了应用。然而，由于对这些技术在诊断中的有效性研究不足，临床医生在评估震颤时采用这些测量方法的积极性不高。此外，在使用功能量表评估多发性硬化患者时缺乏震颤评估方案，这给临床医生增加了额外负担。临床诊断实践中缺乏统一的震颤评级系统或共识，可能是导致MS 诊断功能量表忽略震颤评估的原因之一。因此，在最近的一项研究中，德国维尔茨堡大学的Muthuraman Muthuraman团队利用肌电图和加速度测量数据开发了一个易于使用的分析框架，以超过 90% 的准确率区分震颤，从而解决了这一难题。除了准确率高之外，使用所提出的方法确定的分类还与临床结果显示出很强的相关性，进一步证明了该方法具有补充现有多发性硬化患者震颤诊断方法的潜力。

近年来，通过提供有用的数据管理工具、可靠的信息和症状监测，支持多发性硬化患者的移动医疗和电子健康应用程序得到了极大的发展。还有许多人尝试使用基于人工智能的算法来开发辅助技术，以检测/分类不同类型的震颤。这些尝试包括开发量化可穿戴传感器信号的模型、使用不同的机器学习方法对其进行分类以及开发数据驱动框架（例如，NeurDNet 使用一个包含约 250 个震颤实例的现有数据库。然而，几乎所有这些尝试都主要关注帕金森病和/或本质震颤，而非多发性硬化震颤，只有最近的几项研究例外；其中一项研究开发了一种名为 TREMBAL 的仪器，利用电磁运动捕捉技术来量化多发性硬化震颤，另一项研究利用 5G 无线体感网络来确定不同的身体运动，包括震颤。所有这些研究，包括上文讨论的Muthuraman Muthuraman团队研究，都存在样本量少、数据处理复杂等明显问题。然而，所有这些尝试都清楚地表明，未来使用人工智能辅助技术改善多发性硬化震颤诊断不仅是必然的，也是必要的。此外，Muthuraman团队研究只侧重于使用所提出的算法--SDWD--来区分没有同时出现其他运动障碍的震颤。这可能是一个非常重要的探索领域，有助于提高基于人工智能的辅助技术在临床上的应用。因此，未来的研究应侧重于改进这些发现，在更大和更多样化的样本中以极高的准确性对震颤进行稳健分类，测试更多的鉴别诊断，使用最先进的基于人工智能的框架来训练、测试和开发这些算法，最重要的是简化前端能力，以方便在临床条件中使用。

文章发表于《中国神经再生研究（英文版）》（Neural Regeneration Research）2024年第5期。