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龙图腾网获悉首都医科大学附属北京儿童医院申请的专利一种基于MRI的多灶性癫痫定位方法及装置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：CN119498815B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-24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：202411626146.7，技术领域涉及：A61B5/055；该发明授权一种基于MRI的多灶性癫痫定位方法及装置是由刘婷红;梁树立;刘冰;王琦;丁平;张利为;魏海华设计研发完成，并于2024-11-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于MRI的多灶性癫痫定位方法及装置在说明书摘要公布了：本申请公开了一种基于MRI的多灶性癫痫定位方法及装置。所述基于MRI的多灶性癫痫定位方法包括：获取经过训练的病灶‑皮质癫痫网络；根据经过训练的分类模型；获取待预测图像信息；提取所述待预测图像信息的图像特征；将所述图像特征输入至所述经过训练的病灶‑皮质癫痫网络中，从而获取病灶‑皮质癫痫网络结果；将所述图像特征输入至所述经过训练的分类模型中，从而获取预测结果；根据所述病灶‑皮质癫痫网络结果以及所述预测结果获取最终预测结果。本申请基于MRI的多灶性癫痫定位方法即考虑癫痫结构网络，也考虑了功能网络，同时结合患者多病变特征，建立了一个融合模型，提供一种无创的、简单易行的、单纯基于MRI的多灶性癫痫定位方法。

本发明授权一种基于MRI的多灶性癫痫定位方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于MRI的多灶性癫痫定位方法，其特征在于，所述基于MRI的多灶性癫痫定位方法包括： 获取经过训练的病灶-皮质癫痫网络； 根据经过训练的分类模型； 获取待预测图像信息； 提取所述待预测图像信息的图像特征； 将所述图像特征输入至所述经过训练的病灶-皮质癫痫网络中，从而获取病灶-皮质癫痫网络结果； 将所述图像特征输入至所述经过训练的分类模型中，从而获取预测结果； 根据所述病灶-皮质癫痫网络结果以及所述预测结果获取最终预测结果； 所述病灶-皮质癫痫网络通过如下方法建立： 获取致痫病灶的敏感性T-Map图； 获取致痫病灶的特异性T-Map图； 将敏感性T-Map图及特异性T-Map图进行重合，保留重合区域，依据T值正负将重合体素分为正连接区域与负连接区域，分别计算正连接体素与全部皮质体素的正功能连接，负连接体素与全部皮质体素的负功能连接，将正功能连接与负功能连接叠加，得到病灶-皮质癫痫网络； 所述获取致痫病灶的敏感性T-Map图包括： 获取T1图像组，所述T1图像组包括多个T1图像，一个T1图像对应一个患者，其中，所述患者包括完成切除性手术的TSC相关癫痫患者以及术后6个月无发作患者； 获取T2-Flair图像组，所述T2-Flair图像组包括多个T2-Flair图像，一个T2-Flair图像对应一个患者，其中，所述患者包括完成切除性手术的TSC相关癫痫患者以及术后6个月无发作患者，每个T2-Flair图像的图像上包括有致痫病灶ROI； 获取EPI图像组，所述EPI图像组包括多个EPI图像，一个EPI图像对应一个健康人； 将所述T1图像组与所述T2-Flair图像组进行配准，从而获取第一MNI模板； 将EPI图像组标准化至所述第一MNI模板中，从而获取第二MNI模板； 将第二MNI模板内的致痫病灶ROI作为种子区域，计算EPI图像中每个种子区域的平均时间序列，利用Pearson相关系数计算种子区域与全体皮质体素的功能连接，并使用FisherZ变换确保Pearson相关系数符合正态分布；其中，每个致痫病灶ROI会得到与EPI图像的数量相同的功能连接图，利用单样本T检验将上述功能连接图整合为网络图，将其叠加并计算在50％患者中都出现的体素，保留重叠区域的平均脑功能连接，得到致痫病灶的敏感性T-Map图； 所述获取致痫病灶的特异性T-Map图包括： 获取致痫结节组功能连接图与非致痫结节组的功能连接图； 使用双样本T检验对致痫结节组功能连接图与非致痫结节组的功能连接图进行组间比较，并进行FDR校正，选择p0.05的体素，建立T-Map图。

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