文献类型：期刊文章

作　　者：韦晓燕[1] 周霖[2] 周毅[1]

WEI Xiao-yan,ZHOU Lin,ZHOU Yi(Zhongshan School of Medicine, SYSU, Guangzhou 510080, Guangdong Province, P.R.C)

机构地区：[1]中山大学中山医学院 [2]中山大学数据科学与计算机学院

出　　处：《中国数字医学》

基　　金：国家重点研发计划精准医学专项基金项目(编号:2016YFC0901602);NSFC-广东大数据科学中心联合基金项目(编号:U1611261);广东省前沿与关键技术创新专项基金项目(编号:2014B010118003);广州市科技计划项目(编号:201604016136;201604020016);惠州市科技计划项目(编号:2015B040010006)~~

年　　份：2018

卷　　号：13

期　　号：4

起止页码：30-33

语　　种：中文

收录情况：JST、ZGKJHX、普通刊

摘　　要：21世纪是脑科学的时代,随着国内外脑研究计划的提出,基于脑电监测脑电图(EEG)信号构建脑网络成为近几年研究的方向和热点。功能连通性,不仅仅指量化信号的动态之间的依赖关系,也可以从信息流向描述脑区交流方向进而推断不同脑区的动态相互作用。尽管许多研究表明脑网络已经取得可喜的成果,但事实上,网络连通分析还未进入临床实践。此研究回顾了基于图论基础的复杂网络技术概念,重点阐述功能脑网络在脑疾病中的应用。讨论如何从颅内和头皮脑电图(EEG)记录显示癫痫脑的动态信息,同时根据癫痫预测定位相关病理机制,结合复杂网络的变化特征,预测即将发作的癫痫发作并定位癫痫发作区。讨论脑网络研究中在癫痫应用方向存在的问题和挑战,为后续研究提供理论方向。

关 键 词：癫痫 脑网络  连通性 定位  

分 类 号：R74] N94[临床医学类]