基于图论的静息态脑电图功能连接在癫痫研究中的进展
秦晓筱1
王群2
1.100020 首都医科大学附属北京朝阳医院神经内科2.100070 首都医科大学附属北京天坛医院神经病学中心;450046 郑州大学第一附属医院神经内科;100070 北京,国家神经系统疾病临床医学研究中心
摘要：静息态脑电图因高时间分辨率和非侵入性优势,成为癫痫研究的重要工具.基于图论的功能连接分析揭示了癫痫患者脑功能网络局部增强、全局受损的特征,包括全局效率下降、小世界特性偏离及关键节点中心性异常,这些拓扑特征不仅有助于理解癫痫网络的病理学机制,还可辅助癫痫发作检测、致痫灶定位及疗效预测.结合机器学习与图神经网络的研究进一步提升静息态脑电图在癫痫发作预测、致痫灶定位和疗效评估中的准确性,但现阶段在频段选择策略、阈值设定及分析流程标准化方面仍存不足.本文综述基于图论的静息态脑电图功能连接在癫痫研究中的进展及临床应用前景,强调其在癫痫精准诊疗中的潜在价值,并提出未来需在大样本多中心研究中验证与规范化.
关键词：癫痫脑电描记术图论(非MeSH词)人工智能综述
论文发表日期：2025-11-25
在线出版日期：2025-12-16（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：7( 992-998 )
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