耐药性癫痫致痫区识别的基础模型

准确识别致痫区 (EZ) 对于耐药性癫痫切除手术后无癫痫发作至关重要，但无癫痫发作率仍低于 50%。我们开发了 EpiiSLM，这是一种通过立体脑电图 (sEEG) 进行 EZ 识别的双基础模型系统，通过在蒙特利尔神经学研究所和医院的 104,990 分钟 sEEG 记录上训练信号基础模型，同时利用所有记录（无论手术结果如何）并将 EZ 生物标志物提取锚定在非癫痫信号上。然后，语言基础模型将 sEEG 导出的输出与多模式临床信息相集成，以产生可解释的预测。在留一患者评估下，EpiiSLM 达到了 0.978 接触级阳性预测值 (PPV)，比癫痫发作区 (SOZ)-as-EZ 基线高出 15.1% (p < 0.05)，并且区域级准确度为 100%；在外部数据集上，EpiiSLM 实现了 0.857 接触级 PPV。 EpiiSLM 仅需要一晚的发作间期睡眠数据，这表明有可能减少侵入性 sEEG 监测持续时间并改善手术结果。