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龙图腾网获悉武汉大学人民医院(湖北省人民医院)申请的专利一种致痫灶确定方法及系统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：CN119226951B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-23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：202411239584.8，技术领域涉及：G06F18/2431；该发明授权一种致痫灶确定方法及系统是由杨雪;张凯;赵学敏;陈谦学设计研发完成，并于2024-09-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种致痫灶确定方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种致痫灶确定方法及系统，包括：结合PET‑CT与临床典型症状、EEG脑电信号进行多模态融合对致痫灶类型进行识别；通过对抗生成网络，建立EEG神经信号与临床典型特征拼接后的特征与SEEG神经信号与临床典型特征拼接后的特征的映射关系；通过改变电刺激电流大小，确定各SEEG电极对癫痫发作贡献权重，及所在位置癫痫信号覆盖范围，综合评估得出最终致痫灶精确范围；根据神经信号所得致痫灶精确范围对PET‑CT中局灶性致痫灶边界识别模型进行优化，使模型具备识别人眼无法辨别出的病变，及具备边界不明显致痫灶边界勾勒能力。

本发明授权一种致痫灶确定方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种致痫灶确定方法，其特征在于，包括： 采集癫痫患者的脑电波信号EEG、肢体动作特征、声音特征和情绪特征，提取癫痫识别特征； 将所述癫痫识别特征进行特征融合与拼接，提取正电子发射计算机断层显像PET-CT断层扫描图像，训练异常区域分割模型，确定致病灶类型； 基于所述PET-CT断层扫描图像，获得颅脑三维重建图像； 根据所述颅脑三维重建图像，确定立体脑电波信号SEEG电极植入范围； 在所述SEEG电极植入范围内，进行SEEG刺激与信号采集，识别得到典型癫痫症状，对所述典型癫痫症状进行特征融合与拼接，得到映射SEEG信号特征； 由所述映射SEEG信号特征确定癫痫病灶区域边界； 基于所述异常区域分割模型，对所述癫痫病灶区域边界进行优化； 将所述癫痫识别特征进行特征融合与拼接，提取PET-CT断层扫描图像，训练异常区域分割模型，确定致病灶类型，包括： 将所述信号特征、所述动作特征、所述声音特征和所述情绪特征进行串接后，形成特征方矩阵，将所述特征方矩阵中每个元素缩放至预设灰度范围的灰度图像； 获取已确认为癫痫患者的PET-CT断层扫描图像，训练无异常异常识别深度学习模型，输出异常PET-CT图像和无异常PET-CT图像； 利用所述异常PET-CT图像训练异常区域分割模型，若确定图像存在分割边界，则为局灶性有明确边界，否则，则为局灶性病变无明确边界； 将所述无异常PET-CT图像的最后一层卷积层特征进行展平后与串接后特征进行串接操作，输入BP神经网络进行二分类识别，得到所述致病灶类型； 在所述SEEG电极植入范围内，进行SEEG刺激与信号采集，识别得到典型癫痫症状，对所述典型癫痫症状进行特征融合与拼接，得到映射SEEG信号特征，包括： 以若干SEEG典型电流值中任一电流值为一根SEEG电极提供电流刺激，其余SEEG电极负责接收神经信号； 将采集的电极编号进行二维矩阵存储，得到若干二维矩阵； 将所述若干二维矩阵中的电极信号分别输入至训练好的癫痫识别模型，剔除未能识别出癫痫病信号的二维矩阵，将对应的SEEG电极进行静默不再使用，取剩下的SEEG电极集合； 将所述剩下的SEEG电极集合输入至所述训练好的癫痫识别模型，将模型最后一层特征层进行展平后随机抽取特征，与所述剩下的SEEG电极集合对应的特征进行拼接，得到新的特征； 将所述新的特征依次按照信号特征、动作特征、声音特征和情绪特征的处理步骤后得到所述映射SEEG信号特征。

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武汉大学人民医院(湖北省人民医院)，其通讯地址为：430060 湖北省武汉市武昌区张之洞路99号解放路238号；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”。