脑磁图在癫痫领域的前沿科研方向（上）
本篇开始我们将介绍脑磁图（MEG）在癫痫领域的前沿研究方向，分享最新研究进展。
MEG+AI实现癫痫棘波自动检测
棘波的准确检测是致痫灶准确定位的基础，也是整个致痫灶定位中工作量最大的部分。目前，棘波检测主要依靠医生视觉检查和人工标注，医生之间难以形成统一的标准，而且还会投入巨大的时间成本。为了提升棘波检测的准确性和效率，有研究开始使用最新的人工智能技术进行棘波的智能检测，研究采用传统的SE-ResNet网络实现了对MEG数据的棘波检测和定位，其检测棘波性能与临床医生相当，甚至可以检测到临床医生没有检测到的棘波[1]。
对癫痫潜在生物标志物（HFO）
进行探索
MEG可以非侵入式地直接测量神经元活动，其空间分辨率高于脑电图。与其他侵入式的生理信号采集技术相比，MEG可以无创的记录全脑活动。因此，MEG可以提供更好的致痫区范围，并且为研究癫痫生物标志物提供非侵入式的便捷、有利的方法。MEG已用于探究癫痫潜在生物标志物高频振荡（HFO）对癫痫患者致痫灶定位以及手术结果预测的作用[2]。
探究癫痫与其他认知损伤共病的
神经机制
癫痫致痫灶通常位于与高级认知功能相关的脑区，随着病程的增加会进一步削弱记忆、语言等高级认知功能，这种癫痫和认知障碍的共病严重影响患者日常生活和工作学习。MEG是探究癫痫与认知损伤神经机制的非侵入式、高时间与高空间分辨率的便捷工具。关于利用MEG探究阿尔兹海默症与癫痫共病患者脑网络异常活动的研究发现，共病患者脑网络同步活动存在异常，可用于区分共病与非共病患者[3]。
结论
综上，MEG为癫痫诊断和基础神经机制研究开辟了新途径，并在癫痫诊疗领域显示出巨大潜力。昆迈医疗将在下篇文章中带您继续了解脑磁图（MEG）在癫痫领域的前沿研究，欢迎持续关注~
[1] Hirano R., Emura T., Nakata O., et al. Fully-Automated Spike Detection and Dipole Analysis of Epileptic MEG Using Deep Learning [J]. IEEE Trans Med Imaging, 2022, 41(10): 2879-2890.
[2] Velmurugan J., Nagarajan S. S., Mariyappa N., et al. Magnetoencephalography imaging of high frequency oscillations strengthens presurgical localization and outcome prediction [J]. Brain, 2019, 142(11): 3514-3529.
[3] Ranasinghe K. G., Kudo K., Hinkley L., et al. Neuronal synchrony abnormalities associated with subclinical epileptiform activity in early-onset Alzheimer's disease [J]. Brain, 2022, 145(2): 744-753.
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北京昆迈医疗科技有限公司
北京昆迈医疗科技有限公司是北京市在医药健康领域重点引导落地的科技创新型企业，公司以新一代脑功能影像高端设备开发为核心业务，专注于为临床及科研用户提供脑功能成像—体化解决方案。昆迈医疗以自主研发的新一代原子磁强计（OPM）为核心，在精密弱磁探测、高效磁屏蔽、高分辨磁反演等技术领域上均已取得颠覆性突破成果，拥有数十项知识产权保护，相关技术水平处于国际前列，并在中关村国际前沿科技大赛、HICOOL全球创业大赛、中国国际“互联网+”创新创业大赛等多项大赛中取得优异成绩。公司拥有来自北大、清华等知名高校以及世界500强企业高管组成的强大团队，目前已实现无液氦量子脑磁图系统的原创研发与生产，拥有完整的研发、生产、安装、服务产业链，产品可应用于脑科学研究、脑疾病诊断以及脑机接口等前沿领域。
