基于18氟—脫氧葡萄糖（18F-FDG）的正電子發射計算機斷層顯像（PET）技術的腦代謝網絡分析方法，可以反映大腦在正常生理狀態或疾病狀態下的腦功能網絡連接模式，目前已經初步應用于基礎和臨床的腦功能網絡研究中。本研究根據顳葉癲癇患者的18F-FDG PET圖像數據，構建了大腦皮層的代謝網絡，并分別對左、右側顳葉癲癇患者及對照組的網絡屬性進行了統計學分析。實驗結果表明，顳葉癲癇患者大腦代謝網絡的連接減弱，網絡的拓撲結構發生了變化，網絡的傳輸效率降低，即顳葉癲癇患者腦代謝網絡連接出現廣泛受損。本文研究證實，18F-FDG PET代謝腦網絡分析可為利用PET影像診斷治療癲癇這一疾病提供新的視角。
精準定位致癇灶是手術切除致癇灶的前提，而傳統基于三維球模型或標準頭模型模板的溯源結果與真實致癇灶誤差較大。本研究擬在構建真實頭模型的基礎上，利用癲癇患者睡眠期腦電中的癇性發作棘波，通過多偶極子與真實頭模型計算出大腦皮層電流密度分布，對致癇灶進行溯源定位。實驗結果表明，基于該算法的溯源結果定位準確率為89.27%，可使植入電極的數量減少（19.34 ± 7.15）%。該方法不僅能夠提高致癇灶定位準確性，還能夠減少術中額外傷害，為神經外科醫生制定手術方案提供了更加直觀有效的參考。