痛点：致痫区定位，精准诊断的“最后一公里”

癫痫，一种常见的神经系统疾病，其治疗的关键在于对癫痫的准确检测和诊断。目前，临床首选的脑电图（EEG）检测技术存在局限性：无创EEG的阳性率较低（25%-56%），而有创的颅内脑电图虽更准确，却不适合常规检查。其他如CT、MRI等影像学技术，也难以提供实时的、功能性的床边监测。

因此，临床亟需一种无创、无辐射、可实时监测的新技术，来攻克癫痫灶精准定位的难题。脑电阻抗断层成像（EIT）技术，因其便携、低成本和实时成像的优势，被视为极具潜力的解决方案。

科研创新：永川助力，多参数融合，解锁EIT癫痫检测新能力

本次研究由杭州永川科技提供EIT设备EH-300硬件系统，通过同步EEG-EIT监测系统，在海人酸（KA）诱导的癫痫大鼠模型上，同步记录了癫痫发作期的脑电和阻抗数据。研究团队创新性地从阻抗变化序列中提取了5个特征参数，包括线性的平均阻抗（Mean）、波动指数（FI），以及非线性的Higuchi分形维数（HFD）、样本熵（SampEn）和多尺度熵（MSE）。

随后，研究利用支持向量机（SVM）模型，评估了这些参数在区分癫痫状态和正常状态时的有效性。

实验验证：识别准确率高达98.5%

研究结果令人振奋，不仅验证了EIT捕捉致痫区局部阻抗变化的能力，更展示了多参数融合的巨大潜力。

• 关键发现：在癫痫发作期间，感兴趣区域（ROI）的阻抗会显著下降。研究通过HE染色验证，发现EIT图像上识别出的低阻抗区域与大鼠海马组织受损的实际损伤区域高度吻合，证明了EIT定位致痫区的可行性。

• 单参数表现：在5个特征参数中，“平均阻抗”的单项识别效果最佳，准确率、灵敏度和特异性分别达到 88.7%、97.4% 和 77.5%。

• 多参数融合：将“平均阻抗（Mean）”、“波动指数（FI）”和“样本熵（SampEn）”三者结合后，癫痫识别性能得到飞跃式提升，准确率高达98.5%，灵敏度98.3%，特异性98.8%。

研究意义：为EIT技术应用于癫痫检测奠定基础

本次研究通过同步脑电（EEG）和电阻抗断层成像（EIT）监测，揭示了癫痫发作期间的脑阻抗动态特征，证明了EIT技术用于定位癫痫灶的可行性。它不仅系统性地提出了可用于癫痫识别的阻抗特征参数，为EIT癫痫检测提供了量化的客观指标，更以极高的识别准确率，有力证明了EIT作为一种无创、实时、床旁监测工具在癫痫发作检测和癫痫灶定位方面的巨大潜力。