Laasya Acharya
学校：
William Mason High School, Mason, OH
William Mason高中（俄亥俄州梅森市）
项目标题：
Implementing a Novel Multimodal Neural Network Approach Using Dynamic Hyperparameter Selection Within an Unmanned Aerial Vehicle for the Early Detection of Crop Diseases
采用动态超参数选择，在无人机上实现一种新的多模态神经网络方法，用于农作物疾病的早期检测。
研究解析：
Laasya Acharya（17岁，来自俄亥俄州梅森市）开发了一种能够大范围检测农作物病害的无人机系统。每年，全球约有十一分之一的人口面临营养不良的问题。与此同时，全球约30%的粮食损失发生在农作物生产和收获阶段，其主要原因之一是缺乏高效且低成本的农作物病害检测手段。
为此，Laasya 制作并编程了一架搭载人工智能多模态神经网络的无人机用于农田病害检测。该无人机配备了摄像头、显示屏和机载计算机。她与当地农民以及大学教授合作，收集了大量农作物图像数据来训练神经网络。经过训练，这套AI系统能够分析田地的空中和近距离图像，并当场给出病害诊断结果。最终，她的无人机原型在测试中达到了约87%的识别准确率。
Vidya Ambati
学校：
Albemarle High School, Charlottesville, VA
Albemarle高中（弗吉尼亚州夏洛茨维尔市）
项目标题：
Haloperidol Inhibits Inflammasome Activation via the Novel Receptor LAMTOR1 and Reduces the Risk of Rheumatoid and Gouty Arthritides
氟哌啶醇通过新受体LAMTOR1抑制炎症小体活化并降低类风湿和痛风性关节炎的风险。
研究解析：
Vidya Ambati（17岁，来自弗吉尼亚州夏洛茨维尔市）在她的生物化学项目中发现了抗精神病药物氟哌啶醇（Haloperidol）的一个新受体。她认为，这个受体可能解释了为何服用氟哌啶醇的患者罹患炎症性关节炎（如类风湿关节炎和痛风性关节炎）的风险较低。这一关联是她通过分析大型健康保险数据库发现的。痛风和类风湿关节炎是全球数千万人经历的常见关节疾病，其中就包括Vidya的祖母。祖母饱受关节炎折磨的经历促使Vidya去探索预防或治疗这种疾病的新方法。
在研究中，Vidya 分析了细胞内蛋白质与氟哌啶醇的相互作用机制。她发现氟哌啶醇可以与细胞表面的LAMTOR1受体结合，从而阻断引发炎症的生物过程。此前人们并不知道LAMTOR1是氟哌啶醇的受体——这也是数十年来首次为这种药物发现新的受体。Vidya的这一发现为理解和治疗类风湿性及痛风性关节炎等炎症性疾病提供了新的思路。
Prisha Prakash Bhat
学校：
Plano East Senior High School, Plano, TX
Plano East高中（德克萨斯州普莱诺市）
项目标题：
Genetic Augmentation ofOryza sativaTo Increase Drought and Arsenic Tolerance Through Overexpression of Aquaporin Genes
通过水孔蛋白基因过表达增强水稻的抗旱和抗砷能力。
研究解析：
Prisha Prakash Bhat（17岁，来自德克萨斯州理查森市）在她的植物科学项目中分析了提高基因活性对水稻抗旱性和抗砷污染能力的影响。水稻是全球最重要的粮食作物之一，但污染的土壤可能导致水稻吸收砷元素。水稻也很容易遭受干旱，不仅会减产，还可能使稻米中的砷含量升高。Prisha曾在印度探望生病的祖母时发现，祖母之所以中毒生病，正是因为长期食用了被砷污染的米饭。回到美国后，Prisha下定决心，花费数年时间研究如何降低稻米中的砷含量并提高水稻对干旱的抵抗力。
Prisha 对水稻进行了基因改良，增强了三种关键基因的表达：一个与抗旱性相关（OsPIP2;2）以及两个与抗砷能力相关（OsNIP2;1和OsNIP3;2）。测试结果表明，经过这些基因改良的水稻能够将更多的砷锁在植物根部，减少土壤和稻米中的砷含量。同时，这些改良也提升了水稻在干旱条件下的存活率。Prisha认为，这种通过遗传手段提高水稻抗旱和抗砷能力的方法是可持续的，不仅有益于人类健康，也有望提高作物产量。
Jolene Cao
学校：
Smithtown High School East, Saint James, NY
Smithtown High School East（纽约州圣詹姆斯市）
项目标题：
Synthesis of Stable and Magnetically Responsive Magnetite/Cesium Lead Halide Perovskite Quantum Dots for Programmable Light Polarization
用于可编程光偏振的稳定磁响应磁铁矿/铯铅卤化物钙钛矿量子点的合成。
研究解析：
Jolene Cao（17岁，来自纽约州圣詹姆斯市）在她的材料科学项目中设计出一种具有磁响应特性的钙钛矿量子点（PQD）纳米材料。PQD是一种在接受能量激发时会发光的微小晶体，具有独特的光学和电学性质，可应用于生物成像、防伪、加密和量子通信等领域。然而，PQD易于降解，稳定性差，这给其商业化应用带来了挑战。
为了解决这一问题，Jolene 找到了制备稳定的铯铅卤化物钙钛矿量子点的方法。她在量子点外包覆了一层聚合物壳，并在其中嵌入了具有磁性的氧化铁纳米棒，赋予量子点磁响应能力。结果显示，这层聚合物壳使量子点的稳定性相比无保护的量子点提高了53倍。在磁场作用下，这些量子点能够自发组装，并根据其组装结构发射出不同偏振状态的光。经过进一步优化，这种稳定且可控的磁响应量子点材料有望用于下一代光电器件与材料。
Ishana Chadha
学校：
Commack High School, Commack, NY
Commack高中（纽约州康马克）
项目标题：
Understanding Neuronal Migration in Brain Development: The Role of Oligophrenin1 in Modulating Radial Migration of Pyramidal Neurons by Interaction With Pacsin2
理解脑发育中的神经元迁移：Oligophrenin1通过与PACSIN2相互作用在锥体神经元径向迁移中的作用。
研究解析：
Ishana Chadha（17岁，来自纽约州康马克）在她的神经科学项目中研究了脑发育过程中神经细胞迁移的遗传因素。随着大脑的发育，神经元在脑中移动定位，其中一些移动过程由OPHN1基因引导。Ishana了解到，OPHN1基因的突变会导致脑中神经元迁移紊乱，从而可能引发癫痫等神经系统疾病。
为了寻找其他可能影响神经元迁移的因素，Ishana 分析了脑细胞内的多种蛋白质，最终锁定了一个名为PACSIN2的基因。接着，她在小鼠模型中观察当PACSIN2基因表达降低时脑细胞的迁移情况。结果发现，在PACSIN2水平被抑制的小鼠中，大脑皮层中称为锥体神经元的细胞无法正常迁移。Ishana 据此得出结论：正常的PACSIN2功能对于OPHN1引导的神经元迁移是必要的。她的发现加深了科学界对脑发育中神经元迁移机制的认识，并有望为诸如癫痫等神经疾病的预防和治疗提供新的思路。
Ava Grace Cummings
学校：
North Carolina School of Science and Mathematics, Durham, NC
北卡罗来纳州科学与数学学校（北卡罗来纳州达勒姆市）
项目标题：
Musculoskeletal Effects of Tirasemtiv andUrtica dioicaon Dstac Gene Knockdown inDrosophila melanogaster: Applications Toward STAC3 Disorder (Native American Myopathy)
在果蝇DSTAC基因敲降模型中，Tirasemtiv药物和荨麻提取物的肌肉骨骼效应：针对STAC3综合征（美洲原住民肌病）的应用。
研究解析：
Ava Grace Cummings（18岁，来自北卡罗来纳州史密斯菲尔德）在她的医学与健康项目中建立了一个果蝇模型，用于模拟人类的STAC3遗传疾病并测试潜在的治疗方法。STAC3综合征是一种罕见的遗传性肌肉疾病，曾被称作“美洲原住民肌病”。看到Lumbee部族中自己的朋友和家人备受这种疾病折磨，Ava 深感需要提高人们对该疾病的认识并寻求新的治疗手段。
Ava 成功培育出一种不表达DSTAC基因的果蝇品系，模拟了STAC3综合征引起的肌肉无力症状。在此基础上，她将一种实验性药物Tirasemtiv和一种源自普通荨麻（学名Urtica dioica）的草药提取物加入果蝇模型中进行测试。她发现，无论将药物与草药联合使用，还是单独使用草药提取物，都使患病果蝇的成年个体攀爬能力显著增强，幼虫爬行距离也明显增长。
Ava的研究表明，结合现代药物和传统草药的疗法对改善肌肉无力具有潜力。她相信，这也凸显了深入研究传统本土草药在治疗肌肉疾病方面价值的必要性。
Lena Zewdu Feleke
学校：
Martin Luther King Jr. Magnet High School, Nashville, TN
Martin Luther King Jr.磁校高中（田纳西州纳什维尔市）
项目标题：
Assessing the Effects of Transcriptional and Post-Transcriptional Regulatory Elements onSLC3A1Transgene Expression for Type A Cystinuria Gene Therapy
在A型胱氨酸尿症基因治疗中，评估转录和转录后调控元件对SLC3A1转基因表达的影响。
研究解析：
Lena Zewdu Feleke（17岁，来自田纳西州安提阿克）在她的细胞和分子生物学项目中探索了如何将基因疗法有效递送至肾脏细胞。她聚焦于一种遗传疾病——胱氨酸尿症。该病因尿液中累积过量胱氨酸而导致肾结石，其中A型胱氨酸尿症是由于SLC3A1基因的缺陷引起的。Lena 明确这一致病机理后，设计了一种基因疗法来补充功能正常的SLC3A1基因，以期纠正患者体内的基因缺陷。
在实验中，Lena 使用病毒载体将健康的SLC3A1基因引入肾脏细胞。这个单链DNA病毒载体不仅携带了正确的SLC3A1基因序列，还包含了一些调控序列片段，用于控制目标基因在细胞内何时、以何种程度表达。她针对这些调控元件设计了多种变体组合并进行了测试。结果显示，改造后的基因成功进入了肾脏细胞，但所产生的蛋白质水平并没有显著高于对照组细胞。
尽管未见预期的蛋白提升，Lena的研究为肾脏细胞基因治疗迈出了重要一步，也为将来优化调控元件、提高治疗效果提供了宝贵经验。据她介绍，是目睹叔叔长期与肾病斗争的经历激发了她对这一课题的研究热情。
Finán Gammell
学校：
East Greenwich High School, East Greenwich, RI
East Greenwich高中（罗德岛州东格林尼治市）
项目标题：
THRESHOLD: A Comprehensive Transcriptomic Analysis Tool for Evaluating Gene Saturation and Impact on Disease Progression
THRESHOLD：一种用于评估基因饱和度及其对疾病进展影响的综合转录组分析工具。
研究解析：
Finán Gammell（17岁，来自罗德岛州东格林尼治）在他的计算生物学项目中创建了一个名为“THRESHOLD”的统计模型，用于寻找与癌症进展相关的关键基因。我们知道，癌症等疾病并非“一刀切”，不同患者的疾病进程会因多种因素而有所不同。Finán 深知这一点，也了解到已有研究表明，癌症和其他疾病会因患者的基因、年龄、性别等差异而有不同表现。
为研究基因活性对疾病进展的影响，Finán 将公开的癌症患者数据输入了他开发的THRESHOLD模型。这个模型通过分组比较不同癌症类型、患者年龄、性别和疾病分期等条件下的基因表达数据，寻找统计上显著的基因活性模式。Finán 发现了一些与癌症恶化、复发或转移有关的基因表达模式。他认为，这一模型可以帮助鉴定出可作为药物开发靶点的关键基因。同样的重要是，他的方法可能也适用于其他疾病的基因分析，从而为不同疾病的治疗策略开发提供参考。
Yurai Gutierrez Morales
学校：
Princeton High School, Princeton, NJ
Princeton高中（新泽西州普林斯顿市）
项目标题：
How the Lion Becomes a Lamb: Transfer of Bacterial Symbionts From Ant Larvae to Vegetarian Spiders Through Selective Predation
狮子如何变成羔羊：蚂蚁幼虫中的细菌共生体通过选择性捕食传递给素食蜘蛛。
研究解析：
Yurai Gutierrez Morales（20岁，来自新泽西州普林斯顿）在她的动物科学项目中研究了一种以植物为主食的跳蛛。大多数蜘蛛捕食昆虫，而这种特殊的跳蛛约有90%的食物来源于植物，有时也会取食蚂蚁幼虫。Yurai 想探明这些蜘蛛“素食化”的原因——究竟是什么让它们演化出与众不同的饮食习性。
她前往墨西哥的阿库马尔收集了这种跳蛛及其捕食的蚂蚁幼虫样本，并利用DNA测序技术鉴定样本中的各种细菌种类。她发现，在蚂蚁幼虫和跳蛛体内存在一种相同的细菌物种。这一发现提示，当蜘蛛捕食蚂蚁幼虫时，这种细菌可能从幼虫转移到了蜘蛛体内。值得注意的是，这种细菌能够帮助蚂蚁消化植物，因此也很可能帮助这些跳蛛消化它们吃下的植物物质。Yurai的研究为理解这些植食性蜘蛛的演化提供了新的线索。
Melody Heeju Hong
学校：
General Douglas MacArthur High School, Levittown, NY
道格拉斯·麦克阿瑟将军高中（纽约州莱维敦市）
项目标题：
A Bayesian Exploration Into More Flexibletrans-Methylation Quantitative Trait Locus Mapping
对更灵活的反式甲基化数量性状位点（trans-mQTL）定位的贝叶斯探索。
研究解析：
Melody Heeju Hong（17岁，来自纽约州万托）在她的计算生物学项目中开发了一种强大而灵活的统计模型，用于分析人类基因组中特定的调控位点——反式甲基化数量性状位点（trans-mQTL）。这些位点的变化可以帮助解释DNA甲基化模式的差异，而DNA甲基化会影响基因的表达。Melody 独立编写程序，实现了对反式mQTL进行定位和分析的贝叶斯模型。她的研究有助于加深我们对遗传因素与环境因素如何共同影响复杂疾病和人体衰老过程的理解。
Jiwu Jang
学校：
Lexington High School, Lexington, MA
Lexington高中（马萨诸塞州列克星敦市）
项目标题：
Vertex Functions of Type D Nakajima Quiver Varieties
D型中岛箭袋簇的顶点函数。
研究解析：
Jiwu Jang（18岁，来自马萨诸塞州列克星敦）在他的数学项目中解决了一个有关3D镜像对称的重要理论问题。他研究的对象是D型中岛箭袋簇，这是代数几何中的一种结构。在数学的组合学和表示论领域，这类“箭袋簇”可以看作编码了粒子等对象之间关系的空间结构，经常出现在理论物理（如弦理论）和高级数学研究中。每一个箭袋簇由若干顶点和连接这些顶点的“箭头”组成（类比社交网络中三人好友的小团体，只是这里每条连接涉及三个顶点）。
Jiwu 通过深入的理论推导和计算，找到了D型箭袋簇的一组解析公式，发现了其中存在的规律，并严格证明了这种规律在所有D型箭袋簇中都成立。这实际上解决了一个数学界长久以来未解决的问题。他的研究推进了数学和物理的交叉领域进展，有助于人们更好地理解在更一般的数学对象上三维镜像对称如何成立——目前关于更广泛情形的3D镜像对称还只是一种推测，Jiwu的成果朝验证这一理论迈出了关键一步。
Vishwum Kapadia
学校：
University School, Chagrin Falls, OH
University School（俄亥俄州柴格林福尔斯市）
项目标题：
Change in Dicrotic Notch Index Predicts Outcomes in Patients Undergoing Transcatheter Edge-to-Edge Repair for Mitral Regurgitation
重搏切迹指数的变化可预测接受经导管缘对缘修复术治疗二尖瓣返流患者的预后。
研究解析：
Vishwum Kapadia（17岁，来自俄亥俄州橙镇）在他的医学与健康项目中，研究如何提高一种微创心脏瓣膜修复手术的成功率。二尖瓣关闭不全会导致血液倒流（返流），危害心脏功能。如今有一种称为**二尖瓣经导管缘对缘修复术（M-TEER）**的手术可以纠正这种返流。M-TEER手术中，医生通过导管将一个小夹子夹在二尖瓣的瓣叶上以减少漏血，但如何确保夹子放置在最佳位置是个难点。
Vishwum 调查了**重搏切迹指数（DNI）**这种心脏血流参数与M-TEER手术效果之间的关系。
DNI反映心跳过程中主动脉压力波形的特征。通过分析克里夫兰诊所145名接受M-TEER患者的术后数据，他发现高DNI值与手术成功率较高相关。具体而言，如果患者在手术过程中DNI提高了至少2.71%，则术后住院和死亡等不良结局显著减少。
他推测，DNI的升高意味着夹子在手术中被正确放置，并有效改善了瓣膜功能。因此，在M-TEER过程中监测DNI有望帮助医生实时评估手术效果、提高成功率。值得一提的是，Vishwum已将这项研究成果发表在专业的《Structural Heart》心脏病学期刊上。
Hrithik Ketineni
学校：
Westview High School, Portland, OR
Westview高中（俄勒冈州波特兰市）
项目标题：
Quantum Algorithm for Exact Minimal Exclusive-OR Sum-of-Product Minimization and Reversible Synthesis
精确最小化异或积和形式及可逆综合的量子算法。
研究解析：
Hrithik Ketineni（17岁，来自俄勒冈州波特兰市）在他的计算机科学项目中创建了一种高效的量子搜索算法。随着光学计算和量子计算等新型计算模式的发展，计算机电路变得愈发复杂，其中大量采用了可逆逻辑门。这类电路既可用于量子计算，也可用于特殊的经典计算。然而，优化这些可逆逻辑门电路是一个极具挑战的问题。
Hrithik 的算法可以在量子和经典环境下高效地优化可逆电路的设计与合成，从而减少电路所需的逻辑门数量或深度。这种优化对于构建新一代高性能计算机系统至关重要，因为它将有助于降低量子电路的误差、提高运算效率，为未来更复杂的计算架构奠定基础。
Rania Sophia Lateef
学校：
The Governor’s School @ Innovation Park, Manassas, VA
创新园州长学校（弗吉尼亚州马纳萨斯市）
项目标题：
Rhythms and Blues: Evaluating the Impact of Artificial Light Exposure and Circadian Disruption on Biobehavioral Systems inDrosophila melanogaster
节律与忧郁：评估人工光照和昼夜节律紊乱对果蝇生物行为系统的影响。
研究解析：
Rania Sophia Lateef（17岁，来自弗吉尼亚州马纳萨斯市）在她的动物科学项目中研究了昼夜节律紊乱与睡眠中断对生物健康的影响。众所周知，人类的**生物节律（昼夜节律）**会影响消化、记忆、情绪等各方面的健康，而长期处于人工光源（如夜晚强光照明或电子屏幕）下会扰乱睡眠周期。Rania 想进一步了解，当生物节律被干扰时，会对机体的身心状态产生怎样的影响。
她采用果蝇（醋蝇）作为模型进行实验：在连续两天内每小时给果蝇照光并轻微震动它们，以打乱其正常的昼夜节律和睡眠周期。结果发现，这种干扰让果蝇出现了类似“情绪低落”和行为异常的状况。接下来，她让果蝇分别暴露在每天8小时和12小时的蓝光下，以模拟人类长时间看电子屏幕的情形。
她发现，长期的蓝光暴露缩短了果蝇的寿命，损害了它们的记忆能力，并导致果蝇表现出更多类似上瘾的行为和肠道健康问题。总体而言，蓝光照射时间越长，果蝇的健康指标越差。Rania的研究表明，睡眠和生物钟的紊乱会显著影响生物的身心健康，这也为人类敲响警钟：过度的人工光照和不规律作息可能对健康产生负面影响。
Allison Lee
学校：
East Brunswick High School, East Brunswick, NJ
East Brunswick高中（新泽西州东布伦瑞克市）
项目标题：
A Deep Learning Model for Galaxy Merger Identification
用于星系并合识别的深度学习模型。
研究解析：
Allison Lee（17岁，来自新泽西州东布伦瑞克）在她的太空科学项目中开发了一种卷积神经网络（CNN），用于在海量天文图像中寻找星系碰撞（星系并合）的迹象。天文学家依赖大量的星系图像来研究宇宙结构，但对如此庞大的数据进行处理和校正是一个巨大的挑战。Allison 发现，现有天文数据库中用于星系并合研究的数据存在偏差，可能影响分析结果。为此，她创建了一个名为“MergeFinder”的深度学习模型来纠正这些数据偏差并高效搜索星系并合。
Allison 使用模拟的星系碰撞图像训练了MergeFinder，并创新性地引入了一种称为“顺序分类”的机器学习技术来提高分类效率。顺序分类的方法是先根据主要特征将星系图像分类，再在各类别内按照次要特征细分，最后综合这些信息进行最终判别。这种分阶段的分类策略减少了直接处理全部数据的复杂度。当Allison将MergeFinder应用于有偏差的实际观测数据时，该模型识别出了2,208个以前未被标记的可能的星系并合事件。这些新增的星系并合候选体为天文学家提供了更多线索来探索宇宙大尺度结构和宇宙起源等重大课题。
Chloe Yehwon Lee
学校：
Plano East Senior High School, Plano, TX
Plano East高中（德克萨斯州普莱诺市）
项目标题：
Chemical Modification of Acetaminophen To Reduce Liver Toxicity and Enhance Drug Efficacy
对对乙酰氨基酚的化学修饰以降低肝毒性并增强药效。
研究解析：
Chloe Yehwon Lee（17岁，来自德克萨斯州墨菲市）在她的化学项目中探索了降低常用止痛药对乙酰氨基酚（即泰诺，Tylenol）肝毒性的方法。对乙酰氨基酚每周被超过6,000万美国人使用，但它是美国急性肝衰竭的首要诱因，也是全球范围内引发肝移植的第二大原因。Chloe 希望通过改造这种分子的结构，使其对肝脏的损害降低，同时保持甚至提升镇痛效果。
她将目光投向了对乙酰氨基酚分子中的苯环结构，对其进行化学修饰。Chloe 利用计算机模型模拟了各种改造方案下分子的止痛性能和毒性特征。通过比较分析，她筛选出一种在理论上毒性更低且止痛效果更好的改良分子。随后，她在实验室中成功合成了这种改良的对乙酰氨基酚分子，并验证了它确实有望比原药物更安全、疗效更强。Chloe 的这一改进分子为研发更安全高效的止痛药物迈出了重要一步，未来有可能发展成新一代低毒性的镇痛药。
Logan Lee
学校：
Iolani School, Honolulu, HI
Iolani学校（夏威夷州火奴鲁鲁市）
项目标题：
Utilizing Microbiome Transplants To Improve Landscape-Scale Mosquito Suppression
通过移植微生物群来提高景观尺度蚊虫抑制效果。
研究解析：
Logan Lee（18岁，来自夏威夷州檀香山市）在他的动物科学项目中研究了改进控制蚊虫种群的方法。夏威夷群岛上已有超过30种本土鸟类因为侵入种蚊子传播的禽疟疾而绝灭。当前控制蚊子的主要方法是在野外释放无法繁殖后代的雄蚊（不育雄蚊），这些雄蚊与野生雌蚊交配后，雌蚊产下的卵无法孵化，从而降低下一代蚊子的数量。然而，不育雄蚊在野外环境中的生存率不高，这限制了该方法的有效性。
Logan 提出了给不育雄蚊接种野生蚊子的肠道共生菌以增强其野外生存能力的策略。野生蚊子体内存在一些有益菌，可以促进蚊子的健康和发育。Logan 将从野生蚊子体内提取的关键细菌移植到实验室培育的不育雄蚊中。结果发现，经过这种“微生物群移植”处理后，不育雄蚊发育得更快，并且在较冷的环境下存活率显著提高。这意味着经过益生菌强化的不育雄蚊在野外能更好地存活和发挥作用。Logan 的研究为大规模生态环境下更有效地抑制蚊虫数量提供了一种新思路，有望帮助保护夏威夷的本土鸟类及减少蚊媒疾病传播。
Benjamin Li
学校：
Millburn High School, Millburn, NJ
Millburn高中（新泽西州米尔本市）
项目标题：
MD-SA2: Multimodal, Depth-Aware Brain Tumor Segmentation in Sub-Saharan Populations
MD-SA2：面向撒哈拉以南非洲地区的多模态、深度感知脑肿瘤图像分割。
研究解析：
Benjamin Li（18岁，来自新泽西州绍特希尔斯）在他的计算生物学与生物信息学项目中开发了一种人工智能模型，用于从低质量MRI扫描中识别脑肿瘤。AI对医学影像的分析可以帮助医生更快更准确地诊断疾病。但目前许多模型都是用高质量的影像训练的，面对清晰度较差的图像时效果不佳。这意味着在医疗资源有限（例如撒哈拉以南非洲地区）或影像质量不高的情况下，脑肿瘤的诊断会更加困难，延误诊断可能导致患者错过最佳治疗时机。
为了解决这一问题，Benjamin 开发了一种名为MD-SA2的多模态深度感知分割模型，并融合了多种最先进的图像分割算法的优点。这个模型在处理低质量MRI图像时，比现有方法更高效、更准确。测试结果表明，MD-SA2能够在有限的成像条件下更可靠地识别脑部肿瘤。通过这项研究，Benjamin 提供了一种在医疗设备不足的环境中改进脑肿瘤诊断的方法，有望帮助这些地区的医生更早、更准确地发现脑瘤，提高患者生存几率。
Rivka Lipkovitz
学校：
Proof School, San Francisco, CA
Proof学校（加利福尼亚州旧金山市）
项目标题：
The Differential Effects of Strict Voter Identification Laws on Election Type and Adoption Timing
严格选民身份证明法律对选举类型和实施时间的差异性影响。
研究解析：
Rivka Lipkovitz（18岁，来自加利福尼亚州旧金山）在她的社会科学项目中运用统计模型研究了美国严格选民身份识别法（选民ID法）对选举投票率的影响。支持这类法律的人认为它可以防止选举欺诈，但反对者认为它会压制合法选民的投票权利。此前对于选民ID法是否影响投票率，研究结论并不一致。
Rivka 收集了1984年至2020年间美国各州的选举投票率数据，并比较了通过严格选民ID法的州和没有这类法律的州之间的差异。她采用了矩阵补全和**合成差分法（Synthetic Difference-in-Differences）**等先进统计手段，来估计如果这些州从未通过选民ID法，投票率本应是多少。
结果发现，对于在2008年之后才通过严格选民ID法的州，在总统大选中的投票率平均下降了约2.4%；而在2008年或更早就实施该法的州，投票率没有明显变化。
此外，在中期选举中，这些法律出台后的州反而显示投票率有所增加。Rivka认为，她的研究成果可以为政策制定者提供参考，帮助他们评估实行或修改选民身份识别法律可能带来的影响，从而在防止舞弊与保障选民权利之间取得平衡。
Vivek Malik
学校：
Hackley School, Tarrytown, NY
Hackley学校（纽约州塔里敦市）
项目标题：
Novel Characterization of Plexin D1’s Role in Regulating the Macrophage Immune Response
对Plexin D1在调节巨噬细胞免疫反应中作用的新型表征。
研究解析：
Vivek Malik（17岁，来自纽约州恰帕瓜）在他的细胞与分子生物学项目中探索了一种名为Plexin D1的蛋白质对免疫细胞巨噬细胞行为的影响。巨噬细胞是免疫系统中的“清道夫”细胞，既可以促进炎症反应以攻击病原，又能够抑制炎症减轻损伤。如果能让巨噬细胞倾向于消炎状态，就可能用于治疗癌症或动脉粥样硬化等与慢性炎症相关的疾病。
Vivek 在实验中使用特异性抗体阻断了巨噬细胞表面的Plexin D1受体蛋白。结果令人鼓舞：当Plexin D1被阻断后，巨噬细胞表现出更明显的抗炎特性，并且更容易迁移到机体其它部位发挥免疫防御作用。此外，他发现阻断Plexin D1还能增强巨噬细胞的吞噬能力，使其更高效地“吃掉”病原体或有害碎片。Vivek的研究揭示了Plexin D1在免疫调节中的关键作用，表明以Plexin D1为靶点的干预手段有望帮助治疗慢性炎症相关的疾病。
【竞赛报名/项目咨询+微信：mollywei007】
