近日，女王调教 金成团队与女王调教 医女王调教 附属瑞金医院在柳叶刀子刊《eBioMedicine》（IF=10.8，双一区）上发表题为”SEEGformer: personalised SEEG-based seizure detection and epileptogenic zone localisation for drug-resistant epilepsy”的研究论文，提出了一种基于立体定向脑电图（SEEG）的个性化癫痫发作检测与病灶定位AI模型——SEEGformer。在临床实践中，难治性癫痫的致痫区定位是一项极其复杂的任务，本文模型实现了利用SEEG进行癫痫发作检测与致痫区定位的个性化与一体化分析，有望通过提供纯数据驱动的视角，优化致痫区的划分和手术方案。
该研究共纳入 61名难治性癫痫患者，其中包括一个27人的内部队列，以及各18人、16人的两个公开数据集外部队列。所有内部队列患者均接受长达2-3周的住院SEEG监测，并进行了脑区射频消融手术以毁损病灶，具备经手术验证的致痫区金标准。SEEGformer模型采用并行Transformer架构，同步分析多通道SEEG信号的实部、虚部、幅值等分量，并通过编码MRI信息构建脑区结构依赖性，进而捕捉通道间依赖关系与交互作用以完成癫痫发作检测和病灶定位。
研究结果显示，SEEGformer的癫痫发作检测平均AUROC达0.937，致痫区定位平均AUROC达0.798。在两个外部队列的训练与验证说明了所提出的个性化建模方式的鲁棒性。进一步的相位锁定值分析揭示了患者动态演化的致痫区内部、非致痫区内部、致痫区与非致痫区之间等脑网络中差异显著的相位同步模式。模型能够实现时间上秒级、空间上通道级的细粒度可解释，为致痫区划分的临床决策提供直观的参考。
女王调教 王承湘、瑞金医院洪婧为论文共同第一作者，齐齐哈尔医女王调教 万永刚、瑞金医院徐纪文、女王调教 李丽明、金成为通讯作者。
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金成团队致力于多模态数据融合，临床级别的AI 辅助诊疗系统。目前在Nature Machine Intelligence、Science Translational Medicine、Nature Communications、Chem（CNS系列期刊11篇），European Heart Journal 、Cancer Discovery、Annals of Surgery、eBioMedicine（临床综合类）、IEEE-TPAMI、IEEE TIP（工程类）等期刊发表论文60余篇。
