癫痫致痫区的精准定位是癫痫手术治疗成功的关键，而脑电信号中的高频震荡（HFO）是定位致痫区的核心生物标志物。但长期以来，临床中对侵入式脑电信号HFO的检测，一直受困于人工分析的诸多弊端。具体而言，传统HFO检测高度依赖医护人员手动标注海量脑电数据，不仅耗时耗力，还易因人员经验差异导致标注结果一致性差，出现HFO漏检或误将噪声判定为HFO的情况；同时传统检测方法导联数固定，无法适配临床中导联数量、位置可变的侵入式脑电数据，对伪迹的鲁棒性不足，且仅能给出片段级二元结论，无法量化各导联放电概率，严重限制了致痫区的精准定位。

2025年12月30日新获授权的一项发明专利，则凭借全流程自动化与深度学习模型的创新设计，为这一临床难题提供了全新的自动化解决方案，为癫痫诊疗提供了更精准、高效的量化依据。

本申请实施例所提供的一种具体流程示意图

该发明提出的这款检测装置由采集、处理、展示三大设备协同构成，实现了从信号采集到结果输出的全流程自动化处理，彻底消除了人工偏差，大幅提升检测效率。其核心突破性创新在于搭建了两级架构深度学习模型，实现了HFO特征的多维度精准捕捉：

● 一级结构通过时域-频域双分支特征提取与门控融合，精准提取单导联的局部HFO特征，不放过任何细节信号；

● 二级结构通过导联图建模与多头注意力分析，充分挖掘多导联信号的同步特性，有效排除孤立噪声伪迹，显著降低误检、漏检率。

此外，上述装置还通过频带滤波、同步性约束等多维度筛选，对原始脑电信号进行逐步筛选，最终能输出精准的高频震荡放电片段，以及量化的导联级病理性HFO概率，让致痫区定位有了明确的数值参考。

该发明的临床应用潜力显著，不仅为癫痫致痫区定位和手术方案制定提供了客观、量化的科学依据，从而保证检测结果的客观性和一致性，提升癫痫诊疗的整体质量——尤其提升癫痫手术的精准度和成功率，而且其全流程自动化的设计还将大幅减少人工投入，实现技术降本增效。另一方面，该发明还具有极强的临床适配性，能适配临床主流的不同类型侵入式脑电电极（如SEEG、ECoG），兼容临床中多变的导联布局。

未来，该发明的转化落地还有望进一步拓展至其他神经疾病的脑电信号分析领域，为神经科疾病的精准诊断提供新的技术支撑，推动神经电生理诊疗向智能化、精准化方向发展。