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龍圖騰網獲悉武漢大學人民醫院(湖北省人民醫院)申請的專利一種致癇灶確定方法及系統獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN119226951B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-23發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202411239584.8，技術領域涉及：G06F18/2431；該發明授權一種致癇灶確定方法及系統是由楊雪;張凱;趙學敏;陳謙學設計研發完成，并于2024-09-05向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種致癇灶確定方法及系統在說明書摘要公布了：本發明提供一種致癇灶確定方法及系統，包括：結合PET?CT與臨床典型癥狀、EEG腦電信號進行多模態融合對致癇灶類型進行識別；通過對抗生成網絡，建立EEG神經信號與臨床典型特征拼接后的特征與SEEG神經信號與臨床典型特征拼接后的特征的映射關系；通過改變電刺激電流大小，確定各SEEG電極對癲癇發作貢獻權重，及所在位置癲癇信號覆蓋范圍，綜合評估得出最終致癇灶精確范圍；根據神經信號所得致癇灶精確范圍對PET?CT中局灶性致癇灶邊界識別模型進行優化，使模型具備識別人眼無法辨別出的病變，及具備邊界不明顯致癇灶邊界勾勒能力。

本發明授權一種致癇灶確定方法及系統在權利要求書中公布了：1.一種致癇灶確定方法，其特征在于，包括： 采集癲癇患者的腦電波信號EEG、肢體動作特征、聲音特征和情緒特征，提取癲癇識別特征； 將所述癲癇識別特征進行特征融合與拼接，提取正電子發射計算機斷層顯像PET-CT斷層掃描圖像，訓練異常區域分割模型，確定致病灶類型； 基于所述PET-CT斷層掃描圖像，獲得顱腦三維重建圖像； 根據所述顱腦三維重建圖像，確定立體腦電波信號SEEG電極植入范圍； 在所述SEEG電極植入范圍內，進行SEEG刺激與信號采集，識別得到典型癲癇癥狀，對所述典型癲癇癥狀進行特征融合與拼接，得到映射SEEG信號特征； 由所述映射SEEG信號特征確定癲癇病灶區域邊界； 基于所述異常區域分割模型，對所述癲癇病灶區域邊界進行優化； 將所述癲癇識別特征進行特征融合與拼接，提取PET-CT斷層掃描圖像，訓練異常區域分割模型，確定致病灶類型，包括： 將所述信號特征、所述動作特征、所述聲音特征和所述情緒特征進行串接后，形成特征方矩陣，將所述特征方矩陣中每個元素縮放至預設灰度范圍的灰度圖像； 獲取已確認為癲癇患者的PET-CT斷層掃描圖像，訓練無異常異常識別深度學習模型，輸出異常PET-CT圖像和無異常PET-CT圖像； 利用所述異常PET-CT圖像訓練異常區域分割模型，若確定圖像存在分割邊界，則為局灶性有明確邊界，否則，則為局灶性病變無明確邊界； 將所述無異常PET-CT圖像的最后一層卷積層特征進行展平后與串接后特征進行串接操作，輸入BP神經網絡進行二分類識別，得到所述致病灶類型； 在所述SEEG電極植入范圍內，進行SEEG刺激與信號采集，識別得到典型癲癇癥狀，對所述典型癲癇癥狀進行特征融合與拼接，得到映射SEEG信號特征，包括： 以若干SEEG典型電流值中任一電流值為一根SEEG電極提供電流刺激，其余SEEG電極負責接收神經信號； 將采集的電極編號進行二維矩陣存儲，得到若干二維矩陣； 將所述若干二維矩陣中的電極信號分別輸入至訓練好的癲癇識別模型，剔除未能識別出癲癇病信號的二維矩陣，將對應的SEEG電極進行靜默不再使用，取剩下的SEEG電極集合； 將所述剩下的SEEG電極集合輸入至所述訓練好的癲癇識別模型，將模型最后一層特征層進行展平后隨機抽取特征，與所述剩下的SEEG電極集合對應的特征進行拼接，得到新的特征； 將所述新的特征依次按照信號特征、動作特征、聲音特征和情緒特征的處理步驟后得到所述映射SEEG信號特征。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人武漢大學人民醫院(湖北省人民醫院)，其通訊地址為：430060 湖北省武漢市武昌區張之洞路99號解放路238號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。