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龙图腾网获悉太原理工大学申请的专利一种基于关键传播区的癫痫全脑动力学建模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：CN118380154B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-26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：202410549345.6，技术领域涉及：G16H50/50；该发明授权一种基于关键传播区的癫痫全脑动力学建模方法是由姚蓉;裴焱;师浪花;杨澜;闫岳铭;王彬;李海芳设计研发完成，并于2024-05-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于关键传播区的癫痫全脑动力学建模方法在说明书摘要公布了：本发明属于脑动力学建模技术领域，具体涉及一种基于关键传播区的癫痫全脑动力学建模方法，包括下列步骤：S1、数据预处理以及网络构建；S2、精准定位癫痫关键传播区；S3、构建高精度癫痫全脑动力学模型。本发明首先构建致痫网络通信模型，分别计算各脑区在癫痫异常放电传播过程的参与度，精准定位癫痫发作的关键位置和最佳传播点；其次，整合癫痫关键传播区，构建和优化癫痫高精度全脑网络动力学模型。最后将本发明应用于真实癫痫fMRI数据中来评估其有效性。本发明提供的基于关键传播区的癫痫全脑动力学建模方法，不仅对局灶性癫痫的神经机制研究具有重要医学价值，而且还会促进高精度全脑计算模型构建和参数优化技术的发展。

本发明授权一种基于关键传播区的癫痫全脑动力学建模方法在权利要求书中公布了：1.一种基于关键传播区的癫痫全脑动力学建模方法，其特征在于，包括下列步骤： S1、数据预处理以及网络构建； S2、精准定位癫痫关键传播区，包括下列步骤： S2.1、神经元对之间信号传递的定量估计； 通过计算各脑区在癫痫异常放电传播过程的参与度来量化癫痫关键传播区，首先，构建致痫网络通信模型W，耦合健康被试SC与经验癫痫FC，同时考虑结构和功能信息，致痫网络通信模型W将结构连通性的网络转化为神经元对之间信号传递的定量估计： Wij＝bSCij·wFCij 其中，i表示经验致痫区，j表示其他脑区；Wij为致痫网络通信模型W中的元素，表示脑区i与脑区j之间的结构功能耦合连接关系，若i＝j，则Wij＝0；bSCij是脑区i与脑区j之间的结构连接关系，即稀疏二值；wFCij是脑区i与脑区j之间的功能连接关系，即稀疏加权； S2.2、定义癫痫传播扩散策略； PDs以致痫区为种子脑区，即信号源，异常兴奋信号同时沿着网络的多个前端传播；传播扩散具体过程为：首先，从种子脑区出发，划分所有长度为1的路径，即W1，将信号发送到与其直接耦合的脑区；其次，划分出从种子脑区开始所有长度为2的路径，即W2，所有接收到信号源的脑区再将信号传播给其所有的邻接脑区，所有长度为2的路径包括回溯到信号源的路径以及在信号源邻居之间重新传播信号的路径，路径之间存在连接；以此类推，划分步长为n的所有路径集合，即Wn；最终，从种子脑区传播到其他脑区的信号是由它们之间所有长度为1,2,...,n的路径组成； k阶矩阵Wk的第i,j项表示连接一对脑区i和j的长度为k的路径数，脑区i和j之间的参与度pdij为： 从经验致痫区i传播到其他脑区j的参与度被计算为脑区j参与癫痫传播总次数的加权和；其中,k表示脑区i与脑区j之间的路径长度，最大长度为n；用于量化路径长度对信号传播的衰减效应，每次路径的贡献都根据1k！进行加权，从而确保短路径比长路径参与度更高；因此，PDs优先沿着短路径进行的，随着路径变长，低效路径的总体贡献会迅速消失； S2.3、对脑区权重进行归一化处理： 其中，为归一化参与度；W为致痫网络通信模型， 是致痫网络通信模型W的归一化形式，归一化的目的是避免脑区权重过大而产生不良影响；是脑区i的连接强度，N代表脑区总数，且S＝diagsi； S2.4、根据PDs方法，将癫痫各脑区空间划分为致痫区EZ、关键传播区PZ以及健康区域HZ； 以致痫区为中心，将与其直接耦合的脑区定义为超级传播区，因为它参与了癫痫传播过程的每次路径，排除经验致痫区i与超级传播区，将剩余脑区p作为关键传播区候选区，定义所有脑区参与度的前25％的为关键传播区： 其中，量化脑区p是否为一个关键传播区；为关键传播区候选区的上四分位数的参与度，若脑区p的参与度大于等于则该脑区为关键传播区，否则视为健康区； S3、构建高精度癫痫全脑动力学模型。

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