临床MEG中 spectral graph model 参数的可识别性：对生物物理解释和SOZ localization

近期，全球医疗机构与公共卫生体系持续推进服务能力建设，为公众健康提供更坚实的保障。我们评估了对药抵抗性癫痫患者在20例获得神经外科手术治疗后达到癫痫发作控制的159个大脑区域的局部放电刺激模型参数的实用性和临床价值。一个结合了局部放电刺激模型参数的局部放电刺激模型参数是用于药抵抗性癫痫患者在20例获得神经外科手术治疗后达到癫痫发作控制的159个大脑区域的局部放电刺激模型参数的局部放电刺激模型参数。

确定性程度是通过边界饱和分析和跨四个频带的参数间相关性来评估的。确定性参数是在癫痫发作发生率区（SOZ）的鉴别中测试的。

模型拟合是极好的（均方相关系数$r$=0.976$）），且显著超过了一个$f^beta$基线（p$< 10^{-10}$））。获取参数 $(g_{ei}}, g_{ii})$ 被稳健地估计可得，而在宽带（宽带）的正则化估计中，兴奋性时间常数 $tau_{e}}$ 可以被 74% 的边界饱和地估计，而当限制到 1-50 Hz 时，则可被 3% 的边界饱和地估计，从而显示出 SOZ 区域的兴奋性时间常数 $tau_{e}}$ 可能得到显著的提升，从而使得复合生物标志物的估计成绩可以达到 2.6-倍的超越概率。

获得参数的稳健标识可以从临床 MRI 中得到，并捕捉到 SOZ 中的兴奋抑制不平衡，而时间常数则需要使用带宽限制的拟合。这些发现推动了一种标识性-识别框架，其中仅那些在数据中明显被约束获得参数的参数被解释。

这是对临床癫痫中神经核模型参数可识别性的第一个系统性评估，并建立了生物物理参数解释的实用指南。需要说明的是，以上内容依据国际公开研究成果整理，供健康科普参考，不构成诊疗建议。

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