[发明专利]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在审
| 申请号： | 202211410828.5 | 申请日： | 2022-11-11 |
| 公开（公告）号： | CN115644892A | 公开（公告）日： | 2023-01-31 |
| 发明（设计）人： | 夏菁;詹阳 | 申请（专利权）人： | 中国科学院深圳先进技术研究院 |
| 主分类号： | A61B5/37 | 分类号： | A61B5/37;A61B5/383;A61B5/055;A61B6/03;G06N3/0464;G06N3/048;G06N3/084;G06N3/088;G06T5/50;G06T7/00;G06T17/00;G06V10/764;G06V10/82 |
| 代理公司： | 深圳市君胜知识产权代理事务所(普通合伙) 44268 | 代理人： | 朱阳波 |
| 地址： | 518000 广东省深圳市*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 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。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 学习 生理 信号 癫痫 病灶 定位 系统 方法 | ||
【主权项】：
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