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龙图腾网恭喜艾克斯-马赛大学;法国国家健康和医学研究所申请的专利用于确定初动时间和脑区域兴奋性的方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN114730637B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-20发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202080066270.6，技术领域涉及：G16H50/50；该发明授权用于确定初动时间和脑区域兴奋性的方法是由V·吉萨;V·西普设计研发完成，并于2020-07-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本用于确定初动时间和脑区域兴奋性的方法在说明书摘要公布了：本发明涉及用于确定在癫痫患者脑的发作活动中未观测为募集或非募集的脑区域的初动时间和兴奋性的方法。根据本发明的方法包括以下步骤：提供癫痫发作在脑网络中传播的动态模型；提供统计模型，其定义了所述动态模型生成脑网络的状态的观测值的集合的概率；使用统计模型和训练队列的观测值的数据集来训练癫痫发作的传播的动态模型；以及反演经训练的动态模型，并使用统计模型从针对第一和第二区域观测到的初动时间来推断第三区域的初动时间和兴奋性。

本发明授权用于确定初动时间和脑区域兴奋性的方法在权利要求书中公布了：1.一种用于确定在癫痫患者脑的发作活动中未被观测为募集或未被观测为非募集的脑区域的兴奋性和或初动时间的方法，包括以下步骤： 提供计算机化的脑网络，所述网络针对癫痫患者脑的训练队列对脑的各个区域以及所述区域之间的连通性进行建模； 针对训练队列提供癫痫发作期间脑网络的状态的观测值的数据集； 提供癫痫发作在脑网络中的传播的动态模型，所述动态模型通过经参数化的激活函数来描述所述脑网络的单个区域的慢变量的演变，经参数化的激活函数是区域的兴奋性的函数，并且其中，区域初动时间被定义为当慢变量越过给定阈值时的时间； 提供统计模型，其定义了所述动态模型生成脑网络的状态的所述观测值集合的概率； 使用统计模型和训练队列的观测值的数据集来训练癫痫发作的传播的动态模型，以便确定激活函数的最佳参数集； 针对患者脑提供癫痫发作期间脑网络的状态的观测值的数据集，所述观测值将脑网络中的区域定义为 第一区域，在初动时间在患者脑的癫痫发作活动中被观测为募集， 第二区域，在患者脑的所述癫痫发作活动中被观测为非募集，以及 第三区域，在患者脑的所述发作活动中未被观测为募集或未被观测为非募集； 反演经训练的动态模型，并使用统计模型从针对第一区域和第二区域观测到的初动时间来推断第三区域的初动时间和或兴奋性， 其中，通过对颅内脑电图信号运行发作初动检测算法并且通过将这些检测到的初动时间映射到脑网络的区域来获得癫痫发作期间脑网络的状态的观测值的数据集。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人艾克斯-马赛大学;法国国家健康和医学研究所，其通讯地址为：法国马赛；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。