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基于深度学习和电生理信号的癫痫病灶区定位系统及方法
发布时间: 2023-10-17
基本信息
合作方式：
技术服务
成果类型：
发明专利
行业领域：
物理
成果介绍
本发明公开了基于深度学习和电生理信号的癫痫病灶区定位系统及方法，包括：脑影像合成模块用于获取脑影像数据，并进行融合确定患者脑结构异常与脑代谢异常区域，对颅内电极脑影像数据的三维重构，确定每个电极位点具体的脑沟回结构，生成脑影像病理结果；脑电信号处理模块用于获取颅内脑电信号，并结合多模态电生理信号和电刺激结构连接信号，进行正常电极与癫痫致痫区电极的分类生成电极分类结果；三维立体成像模块分别与脑影像合成模块、脑电信号处理模块连接，用于将脑影像合成模块生成的脑影像病理结果结合脑电信号处理模块生成的电极分类结果，准确地模拟出患者需要切除的脑结构三维立体模型。本发明提高了癫痫致痫灶检测定位效率和准确率。
成果亮点
1.一种基于深度学习和电生理信号的癫痫病灶区定位系统，其特征在于，包括：
脑影像合成模块，用于获取脑影像数据，并将所述脑影像数据进行融合，确定患者脑结构异常与脑代谢异常区域，同时通过对颅内电极脑影像数据的三维重构，确定每个电极位点具体的脑沟回结构，生成脑影像病理结果；
脑电信号处理模块，用于获取颅内脑电信号，并利用人工智能算法对所述颅内脑电信号进行机器判读，结合多模态电生理信号和电刺激结构连接信号，进行正常电极与癫痫致痫区电极的分类，生成电极分类结果；
三维立体成像模块，所述三维立体成像模块分别与所述脑影像合成模块、脑电信号处理模块连接，用于将所述脑影像合成模块生成的脑影像病理结果结合所述脑电信号处理模块生成的电极分类结果，模拟出患者需要切除的脑结构三维立体模型。
2.根据权利要求1所述的基于深度学习和电生理信号的癫痫病灶区定位系统，其特征在于，所述脑影像合成模块包括：
磁共振图像获取单元，用于通过磁共振成像数据处理，获取MRI脑影像数据；
正电子发射断层扫描数据获取单元，用于通过正电子发射断层扫描数据处理,获取PET脑影像数据；
团队介绍
中国科学院深圳先进技术研究院提升了粤港地区及我国先进制造业和现代服务业的自主创新能力，推动我国自主知识产权新工业的建立，成为国际一流的工业研究院。 深圳先进院目前已初步构建了以科研为主的集科研、教育、产业、资本为一体的微型协同创新生态系统，由九个研究平台，国科大深圳先进技术学院，多个特色产业育成基地、多支产业发展基金、多个具有独立法人资质的新型专业科研机构等组成。开展先进技术研究，促进科技发展。信息、电子、通讯技术研究新材料、新能源技术研究高性能计算、自动化、精密机械研究生物医学与医疗仪器研究相关学历教育、博士后培养与学术交流。
成果资料
产业化落地方案
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