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申请/专利权人：华南师范大学

摘要：本申请公开了一种基于颅内电刺激定位致痫灶的建模方法及系统，其中方法步骤包括：获取患者处于发作间期立体定向脑电图的CCEP数据，CCEP数据为皮质‑皮质间诱发电位数据；对CCEP数据进行预处理，得到处理后数据；基于处理后数据，提取脑网络特征；对脑网络特征进行统计学差异分析，获取差异特征；利用机器学习模型对差异特征进行训练，构建预测模型；利用预测模型，对患者致痫区进行可视化显示。本申请公开了一种通过颅内电刺激描绘致痫区域的主动介入性方法，通过减少对发作期记录的诊断依赖来降低患者在术前评估中的发病率和发病风险，缩短侵入式的术前评估周期，减轻患者长期置入颅内脑电的痛苦。

主权项：1.一种基于颅内电刺激定位致痫灶的建模方法，其特征在于，步骤包括：获取患者处于发作间期立体定向脑电图的CCEP数据，所述CCEP数据为皮质-皮质间诱发电位数据；对所述CCEP数据进行预处理，得到处理后数据；基于所述处理后数据，提取脑网络特征；提取所述脑网络特征的方法包括：基于所述处理后数据，采用低频信号的振幅均方根、锁相值、相位滞后指数和高频信号的高频峰值构建二元和加权脑网络模型；利用所述二元和加权脑网络模型提取所述脑网络特征，为了量化CCEP响应的大小，使用计算均方根RMS、锁相值PLV、相位滞后指数PLI作为平均响应大小的度量；以低频信号的均方根RMS、锁相值PLV、相位滞后指数PLI和高频信号的高频强度Hstr为连接权重，构建了二元有效连接网络和加权有效连接网络，具体步骤包括：1计算低频信号的RMS；2计算低频信号的PLV： 其中，N是试验次数，θt，d是不同导联之间在时间t第d段试验的瞬时相位差：i是虚数单位；PLV测量的是该相位差在t点的试验间变异性，PLV的范围是[0,1]，如果试验间的相位差变化很小，则PLV接近1，否则接近零；3计算低频信号的PLI： 其中，N是试验次数，是导联j和导联k之间的瞬时相位差，i是虚数单位；PLI衡量的是相位差分布的不对称性，PLI的范围是[0,1]，PLI为0表示不存在耦合或耦合的相位差以0或π为中心；PLI为1表示完全锁相，两个导联之间的同步程度很强；4至于高频信号的高频强度提取，将电刺激前后的刺激伪迹替换为线性合并信号，在一个时间窗内获得平均的高频信号，其峰值为高频强度；对所述脑网络特征进行统计学差异分析，获取差异特征；利用机器学习模型对所述差异特征进行训练，构建预测模型；利用所述预测模型，对患者致痫区进行可视化显示。

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