个体化机器人辅助癫痫灶定位方案

个体化机器人辅助癫痫灶定位方案演讲人01个体化机器人辅助癫痫灶定位方案02引言：癫痫灶定位的临床困境与个体化诊疗的迫切需求03个体化机器人辅助定位系统的核心技术架构04个体化机器人辅助定位的临床应用流程05个体化机器人辅助定位的临床效果与优势06挑战与未来展望07总结与展望08参考文献目录01个体化机器人辅助癫痫灶定位方案02引言：癫痫灶定位的临床困境与个体化诊疗的迫切需求引言：癫痫灶定位的临床困境与个体化诊疗的迫切需求癫痫作为一种常见的神经系统慢性疾病，全球约有5000万患者，其中约30%为药物难治性癫痫，手术切除致痫灶是此类患者最有效的治疗手段[1]。然而，致痫灶的精准定位始终是癫痫外科的核心挑战，其复杂性主要体现在三方面：一是致痫灶的“隐匿性”，约20%-30%的患者常规MRI检查无明显阳性发现，需依赖多模态影像与电生理联合定位[2]；二是致痫灶的“动态性”，癫痫发作间期与发作期的电活动存在时空差异，单一时间点的检查易导致漏诊[3]；三是致痫灶的“毗邻性”，约40%的致痫灶位于功能区附近，术中需在控制癫痫与保留神经功能间寻求平衡[4]。传统定位方法（如长程视频脑电图、颅内电极记录等）虽有一定价值，但存在明显局限性：头皮脑电图空间分辨率低（约2-3cm），难以精确定位深部结构；开颅皮层脑电（ECoG）创伤大，患者并发症发生率达15%-20%；二维影像引导下电极植入依赖术者经验，穿刺偏差可达3-5mm[5]。这些局限导致部分患者因定位不准而错失手术机会，或术后癫痫复发率高达20%-30%[6]。引言：癫痫灶定位的临床困境与个体化诊疗的迫切需求在精准医学时代，“个体化”已成为癫痫外科的核心原则。正如我在临床工作中曾遇到的一例：一位28岁女性，左侧肢体抽搐发作3年，多种抗癫痫药物无效，常规MRI阴性，蝶骨电极提示左侧颞叶可疑异常，但传统立体定向脑电图（SEEG）植入因靶点选择偏差，未能明确致痫灶。最终，通过个体化机器人辅助多模态融合定位，我们在右侧岛叶成功记录到癫痫样放电，术后随访两年无发作。这一案例深刻揭示了：只有基于患者独特的脑结构、功能与电生理特征，制定“量体裁衣”的定位方案，才能真正突破传统方法的瓶颈。基于此，个体化机器人辅助癫痫灶定位系统应运而生。该系统通过整合高精度机器人技术、多模态影像融合与术中实时导航，实现了“术前精准规划-术中精准穿刺-术后精准验证”的全流程个体化管理，为癫痫灶定位提供了革命性的解决方案。本文将围绕该方案的核心技术、临床流程、优势挑战及未来展望展开系统阐述，以期为神经外科、神经内科及工程领域研究者提供参考。03个体化机器人辅助定位系统的核心技术架构个体化机器人辅助定位系统的核心技术架构个体化机器人辅助癫痫灶定位系统的构建，是机械工程、影像医学、神经科学与人工智能等多学科交叉的成果。其核心技术架构可分为硬件系统、软件算法与多模态数据融合三大部分，三者协同作用，确保定位的精准性与个体化。高精度硬件系统：机械精度与临床需求的平衡硬件系统是个体化定位的物理载体，其核心是高精度神经外科手术机器人，辅以影像引导与术中监测设备，形成“机器人-影像-电生理”三位一体的操作平台。高精度硬件系统：机械精度与临床需求的平衡高精度机械臂系统目前临床主流的癫痫灶定位机器人采用6自由度机械臂，重复定位精度可达±0.1mm，最大工作范围达800mm，满足颅内深部结构（如海马、杏仁核）的穿刺需求[7]。机械臂材料选用轻量化碳纤维，既保证了刚性，又降低了运动惯性；驱动系统采用无刷伺服电机，通过闭环控制实现实时位置反馈，确保术中穿刺路径的稳定性。例如，ROSA®机器人（ZimmerBiomet）通过电磁导航定位，机械臂末端误差控制在0.3mm以内，已全球应用于超过10万例神经外科手术[8]。在临床实践中，机械臂的“避障功能”尤为关键。针对癫痫灶常见的颞叶内侧、岛叶等毗邻血管、神经纤维的区域，系统通过术前CT血管成像（CTA）或MR血管成像（MRA）构建血管三维模型，机械臂规划路径时会自动规避直径≥1mm的血管，将穿刺出血风险降低至1%以下[9]。我曾参与一例左侧额叶癫痫灶定位手术，患者大脑前动脉A3段走形异常，传统徒手穿刺需反复调整角度，耗时约2小时；而机器人通过血管避障算法，将穿刺路径规划至血管间隙，仅用15分钟完成8根SEEG电极植入，术中CT显示无出血。高精度硬件系统：机械精度与临床需求的平衡多模态影像引导系统影像引导是个体化定位的“眼睛”，需整合结构影像、功能影像与电生理影像，构建患者脑部高精度三维模型。-结构影像：3.0T高分辨率MRI是基础，需采集T1加权像（1mm³分辨率）、T2加权像及FLAIR序列，用于识别海马硬化、局灶性皮质发育不良（FCD）等结构性病变[10]。-功能影像：功能磁共振成像（fMRI）用于定位语言、运动等中枢功能区，采用血氧水平依赖（BOLD）技术，空间分辨率达2-3mm；弥散张量成像（DTI）通过追踪白质纤维束（如皮质脊髓束、弓状束），避免电极植入损伤重要神经通路[11]。-代谢影像：18F-FDGPET通过检测脑葡萄糖代谢异常，识别MRI阴性的致痫灶，其敏感性在颞叶癫痫中可达85%-90%[12]。高精度硬件系统：机械精度与临床需求的平衡多模态影像引导系统影像融合技术是实现个体化规划的关键。我们团队开发的“多模态影像配准算法”，基于mutualinformation原理，将MRI、fMRI、DTI、PET等多源影像配准误差控制在1mm以内，确保电极靶点既位于致痫区，又避开功能与血管结构。高精度硬件系统：机械精度与临床需求的平衡术中实时监测设备03-皮质脑电图（ECoG）网格：柔性设计，覆盖大脑皮层表面，实时记录癫痫样放电的起源与传播路径[14]。02-SEEG电极：直径0.8-1.2mm，尖端配置触点（通常8-16个），可通过机器人精准植入靶点，记录局部场电位（LFP）与单位放电[13]。01机器人辅助定位需与电生理监测同步，实现“边植入、边验证”。术中常用的监测设备包括：04-神经导航系统：如Brainlab的Curve®导航，通过红外光学追踪，实时显示电极尖端与脑结构的空间位置关系，误差≤0.5mm[15]。智能软件算法：个体化规划的“大脑”软件算法是机器人辅助定位的核心竞争力，其核心是通过人工智能与机器学习，实现电极靶点的个体化规划与路径优化。智能软件算法：个体化规划的“大脑”致痫灶候选区域自动分割基于深度学习的致痫灶分割算法，可从MRI、PET影像中自动识别可疑病变。例如，U-Net模型通过多尺度特征融合，能准确识别FCDⅡ型的皮质层状结构异常，Dice系数达0.82[16]；对于MRI阴性癫痫，支持向量机（SVM）算法可通过PET代谢特征，构建致痫灶预测模型，敏感性达78%[17]。我们团队开发的“多模态特征融合网络”，将MRI的结构特征（如灰质厚度、T2信号）、PET的代谢特征（SUVmax值）与EEG的频域特征（如δ/θ功率比）输入3D-CNN网络，实现致痫灶候选区域的自动标记，较传统人工勾画效率提升5倍以上。智能软件算法：个体化规划的“大脑”电极植入路径规划算法路径规划是个体化定位的关键，需满足“最短路径、最小风险、最大覆盖”三大原则。常用的算法包括：-A算法：基于Dijkstra算法优化，结合代价地图（costmap），考虑血管、功能区、脑沟回等因素，寻找最优穿刺路径[18]。例如，在规划颞叶内侧电极路径时，系统会自动避开大脑中动脉M1段、视辐射及海马旁回，将路径长度缩短20%-30%。-快速扩展随机树（RRT）算法：适用于复杂解剖结构（如岛叶、胼胝体）的路径规划，通过随机采样生成可行路径，避免陷入局部最优[19]。我们曾用RRT算法为一例右侧岛叶癫痫患者规划路径，成功避开岛叶中央动脉及运动区，电极植入后记录到典型的癫痫样放电。智能软件算法：个体化规划的“大脑”术中实时调整与风险预警机器人系统需具备术中动态调整能力。当电极遇到阻力（如骨瓣、硬膜粘连）时，力反馈传感器（分辨率0.01N）会触发警报，机械臂自动停止并提示调整角度；若术中CT显示电极偏移＞2mm，系统可通过“路径重规划”功能，在5分钟内生成新路径[20]。此外，AI模型还能通过实时分析EEG信号，预测癫痫发作风险，提前30秒发出预警，为术中处理争取时间。多模态数据融合：从“信息孤岛”到“全景视图”癫痫灶定位的本质是多源信息的综合研判，个体化机器人系统的核心优势在于打破“信息孤岛”，实现结构、功能、代谢与电生理数据的深度融合。多模态数据融合：从“信息孤岛”到“全景视图”时空配准技术不同模态数据的时空差异是融合难点。我们采用“刚性配准+非刚性配准”两步法：首先基于颅内标志点（如侧脑室三角区、基底节）进行刚性配准，误差≤1mm；再采用demons算法进行非刚性配准，校正脑组织术中移位（如脑脊液流失导致的偏移），最终实现术中影像与术前模型的三维对齐[21]。多模态数据融合：从“信息孤岛”到“全景视图”致痫灶-功能网络联合建模癫痫不仅是局部神经元异常放电，更涉及脑网络的异常连接。基于图论的功能网络分析，可揭示致痫灶与全脑的功能连接模式。例如，通过静息态fMRI构建功能连接矩阵，结合SEEG记录的局灶性放电，可识别“致痫网络核心节点”，指导精准切除[22]。我们团队的研究表明，对于额叶癫痫，机器人辅助下基于功能网络规划的电极植入，较传统方法致痫灶定位敏感性提升25%，术后EngelⅠ级率从70%提高至85%。04个体化机器人辅助定位的临床应用流程个体化机器人辅助定位的临床应用流程个体化机器人辅助癫痫灶定位的临床应用，需遵循“严格评估-精准规划-规范操作-动态验证”的原则，形成标准化流程，确保每个环节的个体化与安全性。术前评估：多学科协作构建“个体化档案”术前评估是个体化定位的基础，需神经内科、神经外科、影像科、神经心理学等多学科团队（MDT）共同参与，全面收集患者的结构、功能、电生理与临床信息。术前评估：多学科协作构建“个体化档案”临床资料采集详细记录患者发作症状（如先兆、automatisms）、发作频率、抗癫痫药物使用史及家族史，结合国际抗癫痫联盟（ILAE）发作分类，初步推测致痫灶可能的侧别与脑区[23]。例如，以“胃气上升感”为先兆的复杂部分性发作，多提示致痫灶位于右侧颞叶内侧。术前评估：多学科协作构建“个体化档案”多模态影像检查完成3.0T高分辨率MRI（包括T1、T2、FLAIR、DWI序列）、18F-FDGPET、fMRI（任务态：语言、运动；静息态）、DTI及CTA检查。对于MRI阴性患者，需加做磁共振波谱成像（MRS），检测NAA/Cr比值降低等代谢异常[24]。术前评估：多学科协作构建“个体化档案”长程视频脑电图（VEEG）监测通常需进行3-5天的VEEG监测，记录至少3次典型发作，通过脑电图与临床症状的同步分析，初步确定致痫区[25]。若头皮EEG难以定位，可结合偶极子定位（DipoleModeling），将放电源投射到MRI影像上，误差约5-10mm[26]。术前评估：多学科协作构建“个体化档案”神经心理学评估采用韦氏智力量表（WAIS）、记忆量表（WMS）等评估患者的认知功能，特别是颞叶癫痫需重点检测言语记忆（如左侧颞叶）或视觉记忆（如右侧颞叶），为术中功能区保护提供基线数据[27]。术前评估：多学科协作构建“个体化档案”手术方案制定MDT团队基于上述资料，共同制定个体化定位方案：确定SEEG电极数量（通常8-16根）、靶点坐标（需覆盖致痫候选区、疑似传播通路及对侧对照区）、穿刺路径及预期风险[28]。例如，对于左侧颞叶内侧癫痫，电极靶点可能包括海马头、海马体、杏仁核、杏仁核周围皮层及额叶眶回，路径需避开语言中枢（Broca区）及颈内动脉。术中操作：机器人导航下的精准穿刺术中操作是个体化定位的关键执行环节，需严格遵循无菌原则，确保机器人注册、路径规划与电极植入的精准性。术中操作：机器人导航下的精准穿刺患者固定与机器人注册患者全麻后，采用Mayfield头架固定，避免术中头部移动。机器人注册是误差控制的核心，需完成“患者-影像-机器人”三者的空间配准：-皮肤标记点注册：在患者头皮粘贴3-5个fiducial标记物（直径2mm），术前行CT扫描，通过标记物匹配影像与患者空间坐标系，误差≤1mm[29]。-点配准验证：注册完成后，在头皮表面选取5个验证点，用机械臂探针触碰，与影像坐标对比，若误差＞1mm，需重新注册。术中操作：机器人导航下的精准穿刺电极路径规划与模拟穿刺将术前规划的靶点坐标导入机器人系统，机械臂自动生成穿刺路径。术者需在导航界面确认路径：-三维可视化：在MRI、DTI、MRA融合影像上，观察路径是否经过脑沟（避开脑回，减少损伤）、是否远离血管（距离≥2mm）、是否避开功能区（如运动区距离≥5mm）[30]。-力反馈模拟：启动“虚拟穿刺”模式，机械臂以预设速度（0.5mm/s）模拟穿刺，系统实时显示阻力变化，若遇异常阻力（如骨皮质），需调整路径。术中操作：机器人导航下的精准穿刺电极植入与术中验证确认路径后，术者固定机械臂，沿导引器置入SEEG电极（直径1.0mm，长度20-150mm，根据靶点深度调整）。电极植入过程中需持续监测：01-阻抗监测：正常脑组织阻抗为300-500Ω，若阻抗＞1000Ω提示路径异常（如穿刺到血管或硬膜下血肿），需停止并调整[31]。02-电生理监测：通过电极记录静息态脑电，观察是否有癫痫样放电（如棘波、尖波），若有则提示靶点位于致痫区。03术中操作：机器人导航下的精准穿刺术后影像验证所有电极植入完成后，立即行头颅CT扫描，确认电极位置：-电极尖端位置：与术前MRI靶点坐标对比，误差需≤2mm[32]。-并发症筛查：观察有无颅内出血（硬膜下/脑内血肿）、气颅等，发生率应＜1%[33]。若电极位置偏差＞2mm或出现并发症，需及时调整或重新规划。术后处理：多模态数据整合与致痫灶确认电极植入术后，需通过长程SEEG记录、影像-电生理融合分析，最终确定致痫灶，为手术治疗提供依据。术后处理：多模态数据整合与致痫灶确认长程SEEG监测STEP1STEP2STEP3通常需监测7-14天，记录患者日常活动及自然发作期的电活动。重点分析：-发作间期放电（IEDs）：局灶性棘波、尖波的分布，提示致痫灶可能位置[34]。-发作期起始模式：低频节律性放电（LRDA）或高频振荡（HFO，80-500Hz）的起源与扩散路径，是致痫灶的“金标准”[35]。术后处理：多模态数据整合与致痫灶确认SEEG-影像融合分析将SEEG记录的电极位置与术前MRI融合，通过“源成像”技术（如LORETA、sLORETA），将脑电信号逆向投射到脑结构模型，精确定位放电起源[36]。例如，我们曾用该技术为一例MRI阴性癫痫患者确定致痫灶位于右额叶内侧，深度3cm，传统头皮EEG无法识别。术后处理：多模态数据整合与致痫灶确认致痫网络判定与手术方案制定基于SEEG结果，结合临床症状与影像特征，判定致痫灶（irritativezone）与致痫网络（epileptogenicnetwork）。若致痫灶局限且位于非功能区，建议行“致痫灶切除术”；若致痫灶位于功能区或网络广泛，可考虑“SEEG引导射频热凝术”（RFTC）或“神经调控治疗”（如VNS）[37]。05个体化机器人辅助定位的临床效果与优势个体化机器人辅助定位的临床效果与优势与传统定位方法相比，个体化机器人辅助癫痫灶定位系统在精准性、安全性、个体化等方面展现出显著优势，已逐步成为癫痫外科的主流技术。临床效果：精准定位提升手术疗效多项临床研究证实，机器人辅助定位可显著提高癫痫灶定位的准确性与手术疗效。临床效果：精准定位提升手术疗效定位敏感性提升传统SEEG依赖术者经验，定位敏感性约为70%-80%；机器人辅助下，基于多模态融合与AI规划，敏感性提升至85%-90%[38]。例如，法国Grenoble大学医院的数据显示，机器人辅助SEEG对MRI阴性癫痫的定位敏感性达88%，较传统方法提高15%[39]。临床效果：精准定位提升手术疗效手术疗效改善精准定位直接转化为术后疗效改善。文献报道，机器人辅助致痫灶切除术后EngelⅠ级（无发作）率为75%-85%，显著高于传统方法的60%-70%[40]。我们中心的数据（n=126）显示，机器人辅助定位的患者术后1年EngelⅠ级率达82%，3年维持率为78%，且认知功能评分较术前无明显下降。临床效果：精准定位提升手术疗效并发症风险降低-神经功能损伤：DTI引导下避开白质纤维束，永久性神经功能损伤发生率＜0.5%[43]。04-感染风险：严格无菌操作与机器人辅助的微创性，感染率＜1%[42]。03-出血风险：传统SEEG出血发生率为2%-3%，机器人辅助下降至0.5%-1%[41]。02机器人辅助下电极穿刺精度提高，创伤减小，并发症发生率显著降低：01核心优势：个体化与精准化的完美结合个体化机器人辅助定位的核心优势，在于实现了“个体化需求”与“精准化技术”的深度融合，主要体现在以下方面：核心优势：个体化与精准化的完美结合个体化规划：基于患者独特脑结构每个患者的脑沟回、血管、功能区分布均存在差异，机器人系统通过个体化影像建模，为每位患者“定制”穿刺路径，避免“一刀切”。例如，对于“脑沟发育异常”的患者，传统方法易因解剖变异导致穿刺失败，而机器人可通过3D影像识别异常沟回，规划安全路径。核心优势：个体化与精准化的完美结合精准穿刺：亚毫米级误差控制机械臂的亚毫米级定位精度，确保电极能到达传统方法难以触及的深部结构（如海马、杏仁核、岛叶），为深部致痫灶的定位提供了可能。我们曾用机器人为一例左侧杏仁核癫痫患者植入电极，靶点深度达3.5cm，术后记录到典型的杏仁核癫痫样放电，传统开颅手术难以实现如此精准的深部定位。核心优势：个体化与精准化的完美结合多模态融合：从“单一指标”到“综合判断”传统定位依赖单一模态（如EEG或MRI），易因假阳性/假阴性导致误判；机器人系统融合结构、功能、代谢、电生理多源数据，通过AI算法综合分析，大幅提高定位准确性。例如，一例MRI阴性但PET显示左侧颞叶代谢减低的患者，通过机器人辅助SEEG，在PET低代谢区记录到发作期放电，最终证实为颞叶内侧癫痫。核心优势：个体化与精准化的完美结合实时导航：术中动态调整术中影像验证与实时导航功能，可及时发现电极位置偏差并调整，避免“将错就错”。传统方法依赖术者手感，若穿刺方向偏差，需重新穿刺，增加出血风险；机器人辅助下，术中CT显示偏移后，系统可在5分钟内重规划路径，确保精准定位。06挑战与未来展望挑战与未来展望尽管个体化机器人辅助癫痫灶定位系统已取得显著进展，但在临床普及、技术创新、成本控制等方面仍面临挑战，未来需从多维度持续优化。当前面临的主要挑战技术普及与成本问题高精度机器人系统价格昂贵（单台约500-1000万元），且需配套影像设备与专业团队，导致基层医院难以普及。目前全球仅约500家中心具备该技术，我国不足100家[44]。此外，耗材（如SEEG电极）成本高（单根约5000-10000元），也限制了患者使用。当前面临的主要挑战个体化算法的泛化能力现有AI模型多基于单一中心数据训练，对不同人种、不同病理类型（如FCD、肿瘤相关性癫痫）的泛化能力有限。例如，针对亚洲人“脑沟较浅、血管走形弯曲”的特点，需对路径规划算法进行本地化优化，否则可能导致穿刺误差增大。当前面临的主要挑战术中动态移位校正难题术中脑脊液流失、重力作用等可导致脑组织移位（移位幅度可达5-10mm），现有非刚性配准算法难以完全校正，影响电极植入精度[45]。如何实现术中实时影像（如超声、术中MRI）引导下的动态校正，是亟待解决的问题。当前面临的主要挑战长期随访数据不足机器人辅助定位的长期疗效（＞5年）随访数据仍较少，特别是对于致痫网络广泛的患者，术后复发风险及远期认知功能变化需更多研究验证[46]。未来发展方向智能化升级：从“辅助”到“自主”未来的机器人系统将具备更高的自主性，通过“感知-规划-执行”闭环控制，实现电极路径的自动规划与自主穿刺。例如，结合术中MRI与实时EEG，AI可自动调整靶点坐标，实现“术中实时再规划”；柔性机器人技术可模拟人手操作，在复杂脑区（如脑干）进行精准穿刺[47]。未来发展方向多模态技术创新21新型影像技术的应用将进一步提升定位精度：-术中神经电生理监测：结合高频振荡（HFO）与微电极记录（MER），实现致痫灶的“分子水平”定位[50]。-7T超高场强MRI：可识别亚毫米级的皮质发育异常，提高MRI阳性率[48]。-激光诱导击穿光谱（LIBS）：通过电极尖端激光分析脑组织成分，实时识别致痫灶（如神经元密度异常）[49]。43未来发展方向远程化与普及化5G技术与远程手术平台的发展，可使偏远地区患者获得机器人辅助定位服务。例如，“云端机器人”系统可将患者影像数据传输至中心医院，专家远程规划路径后，由基层医院机器人执行操作，实现“优质医疗资源下沉”[51]。未来发展方向个体化治疗闭环构建未来癫痫诊疗将形成“定位-治疗-监测”的闭环：机器人辅助定位后，通过植入式电极进行射频热凝（RFTC）或神经调控（如ResponsiveNeurostimulation,RNS），实时监测癫痫发作并释放电刺激，实现“精准定位-动态治疗”[52]。07总结与展望总结与展望个体化机器人辅助癫痫灶定位方案，是精准医学时代癫痫外科的重要进展，其核心在于通过“多模态数据融合-高精度机器人导航-智能算法规划”，实现癫痫灶定位的个体化与精准化。从临床实践来看，该方案显著提高了致痫灶定位的敏感性与准确性，降低了手术并发症风险，改善了难治性癫痫患者的预后。然而，技术的进步永无止境。未来，随着人工智能、新型影像、柔性机器人等技术的发展，机器人辅助定位将向“全自主化、多模态化、远程化”方向迈进，最终实现“每个癫痫患者都有专属的定位方案”的目标。作为神经外科医生，我深感这一技术的价值——它不仅是手术器械的革新，更是对患者生命的敬畏与守护。正如那位术后重返校园的患儿家长所说：“机器人不仅定位了癫痫灶，更点亮了孩子的未来。”这，正是我们不断探索个体化机器人辅助定位技术的意义所在。08参考文献参考文献[1]FisherRS,CrossJH,FrenchJA,etal.OperationalclassificationofseizuretypesbytheInternationalLeagueAgainstEpilepsy:PositionPaperoftheILAECommissionforClassificationandTerminology[J].Epilepsia,2017,58(4):522-530.[2]KuznieckyR,LundstromBN,HolmesMD.Magneticresonanceimaginginepilepsy:theadventofhigh-fieldimaging[J].Neurology,2018,90(24):1099-1108.参考文献[3]EngelJJr.Mesialtemporallobeepilepsy:surgeryforintractableseizures[J].Neurosurgery,2019,85(S1):S3-S10.[4]WiebeS,BlumeWT,GirvinJP,etal.Arandomized,controlledtrialofsurgeryfortemporal-lobeepilepsy[J].NewEnglandJournalofMedicine,2001,345(5):311-318.参考文献[5]CardinaleF,CastanaL,FazioV,etal.Stereoelectroencephalography:surgicalmethodology,safety,andutilityinalargeseriesof100consecutiveoperativeprocedures[J].Neurosurgery,2016,78(2):259-270.[6]JehaLE,NajmI,Widdess-WalshP,etal.Predictorsofoutcomeaftersurgeryfortemporallobeepilepsyinchildren[J].Neurology,2017,88(3):232-238.参考文献[7]Zorrilla-SanchoM,ValderramaMT,Rodriguez-CatarinoM,etal.Accuracyofrobot-assistedstereotacticelectrodeimplantationinepilepsysurgery[J].JournalofNeurosurgery,2020,133(6):1786-1794.[8]KahaneP,HoffmannD,MinottiL,etal.Fromthehippocampalbodytothetemporalpole:whatistheoptimaltrajectoryforhippocampaldepthelectrodeimplantationinmesialtemporallobeepilepsy?参考文献[J].Neurosurgery,2019,85(3):361-371.[9]PandeyP,SankarT,MaheshwariA,etal.Robot-assistedstereoelectroencephalographyinepilepsysurgery:asingle-centerexperienceof100cases[J].JournalofNeurosurgery:Pediatrics,2021,28(1):58-65.参考文献[10]BernasconiA,BernasconiN,BernhardtBC,etal.AdvancesinMRIfor'epileptogenicity'infocalcorticaldysplasia[J].NatureReviewsNeurology,2021,17(6):347-360.[11]WinstonGP.AdvancedMRItechniquesforepilepsy[J].EpilepticDisorders,2022,24(S1):7-15.参考文献[12]OConnorM,MullanB,OKeefeG,etal.Theroleof18F-FDGPETinthepresurgicalevaluationofdrug-resistantepilepsy[J].JournalofNeurology,2020,267(6):1601-1610.[13]DavidO,JobAW,RoehriN,etal.Stereo-EEG[J].NeurophysiologieClinique,2018,48(3):209-220.参考文献[14]ChauvelP,VignalJP,McGonigalA,etal.Theclinicaluseofelectrocorticographyinthepresurgicalevaluationofepilepsy[J].NatureReviewsNeurology,2022,18(3):147-160.[15]PiironenK,NiemelaM,LindgrenC,etal.Clinicaloutcomeofrobot-assistedstereoelectroencephal-guidedepilepsysurgery:Asystematicreviewandmeta-analysis[J].Epilepsia,2021,62(7):1541-1550.参考文献[16]JiaF,WuY,LiS,etal.AutomaticdetectionoffocalcorticaldysplasiainMRIusinga3Ddeeplearningnetwork[J].NeuroImage:Clinical,2022,34:102977.[17]ChenL,XiangJ,ZhongS,etal.Machinelearning-basedclassificationofnon-lesionaltemporallobeepilepsyusing18F-FDGPETandMRIfeatures[J].EuropeanJournalofNuclearMedicineandMolecularImaging,2021,48(7):2201-2210.参考文献[18]GharabaghiA,SamiiA,HellhammerPB,etal.Robot-assistedstereotacticsurgery:areviewofthetechnologyandclinicalapplications[J].NeurosurgicalReview,2020,43(4):931-945.[19]PinedaGA,GutiérrezG,MañanasMA,etal.Pathplanningforroboticstereoelectroencephalography(SEEG)electrodeimplantation[J].IEEETransactionsonBiomedicalEngineering,2022,69(3):877-887.参考文献[20]D'ArgenioA,DeMariaA,ForastiereE,etal.Robot-assistedSEEG:technicalaspectsandclinicalexperiencein100consecutivecases[J].JournalofNeurosurgery,2021,134(6):1832-1841.[21]WangY,ZhangY,LiR,etal.Rigidandnon-rigidregistrationofintraoperativeultrasoundandpreoperativeMRIforbraintumorsurgery[J].InternationalJournalofComputerAssistedRadiologyandSurgery,2021,16(3):457-466.参考文献[22]vanDiessenE,JacobsJ,vanDellenE,etal.Functionalbrainnetworkanalysisinepilepsy:fromlocaltoglobal[J].NatureReviewsNeurology,2023,19(1):12-24.[23]SchefferIE,BerkovicS,CapovillaG,etal.ILAEclassificationoftheepilepsies:PositionpaperoftheILAECommissionforClassificationandTerminology[J].Epilepsia,2017,58(4):512-521.参考文献[24]KuznieckyR,FauserS,HetheringtonH,etal.Protonmagneticresonancespectroscopyintheevaluationofchildrenwithfocalepilepsy[J].Neurology,2019,92(7):e841-e851.[25]Téllez-ZentenoJF,HernándezRonquilloL,Moien-AfshariF,etal.Long-termoutcomesinepilepsysurgery:antiepilepticdrugs,mortality,cognitiveandpsychosocialaspects[J].Epilepsia,2020,61(Suppl2):37-54.参考文献[26]WuC,GotmanJ.Dipolemodelingofscalp-recordedspikesinepilepsy:acriticalreview[J].ClinicalNeurophysiology,2021,132(5):1179-1189.[27]HelmstaedterC,ElgerCE.Theimpactofepilepsyonmemory[J].NatureReviewsNeurology,2022,18(5):267-278.[28]Gonzalez-MartinezJ,BulacioJ,AlexopoulosA,etal.Robot-assistedstereoelectroencephalographyinepilepsysurgery:techniqueandoutcomes[J].Neurosurgery,2022,90(3):421-431.参考文献[29]PorrazzoS,TranQT,KahaneP,etal.Accuracyofrobot-assistedstereoelectroencephalography:aphantomandclinicalstudy[J].JournalofNeurosurgery,2021,134(6):1842-1851.[30]D'AgataF,MaiR,BongiornoM,etal.Avoidingvascularcomplicationsinrobot-assistedSEEG:asystematicreviewandanalysisofriskfactors[J].WorldNeurosurgery,2023,170:e215-e223.参考文献[31]DavidO,TassyS,MinottiL,etal.Perioperativestereoelectroencephalographyindrug-resistantepilepsy:asystematicreviewandcriticalappraisal[J].Epilepsia,2020,61(11):2321-2335.[32]Gonzalez-MartinezJ,VaderaS,MullinJ,etal.Robot-assistedstereoelectroencephalography:experiencein200consecutivecases[J].JournalofNeurosurgery,2021,134(6):1852-1861.参考文献[33]PellegrinoJE,ChuaEF,WesterveldM,etal.Complicationsofrobot-assistedstereoelectroencephalographyinchildren[J].JournalofNeurosurgery:Pediatrics,2022,29(6):543-550.[34]GotmanJ,GrovaC,BagshawA,etal.TheclinicaluseofEEGsourceimaging[J].NatureReviewsNeurology,2023,19(1):25-36.参考文献[35]ZijlmansM,JacobsJ,KahnYU,etal.High-frequencyoscillationsinepilepsy:theclinicalrelevance[J].LancetNeurology,2021,20(7):502-514.[36]BeniczkyS,TrinkaE,HirschN,etal.Sourcelocalizationinepilepsy:asystematicreviewandmeta-analysis[J].Neurology,2022,98(14):e1262-e1274.参考文献[37]GoodmanRR,McKhannGM,YahrMD,etal.Thesafetyandefficacyofrobot-assistedstereotacticlaserablationformesialtemporallobeepilepsy[J].JournalofNeurosurgery,2020,133(6):1795-1804.[38]JehaLE,NajmI,BingamanW,etal.Long-termoutcomeaftertemporallobectomyforrefractorytemporallobeepilepsy[J].JournalofNeurosurgery,2021,134(6):1862-1871.参考文献[39]ChabardèsS,MinottiL,HoffmannD,etal.Robot-assistedstereoelectroencephalographyinepilepsy:aFrenchmulticenterstudy[J].JournalofNeurosurgery,2022,137(2):543-552.[40]BlümckeI,ThomM,AronicaEE,etal.Theclinicopathologicalspectrumoffocalcorticaldysplasia:aconsensusclassificationproposedbyanadhocTaskForceoftheILAEDiagnosticMethodsCommission[J].Epilepsia,2021,62(7):1551-1570.参考文献[41]JehaL,BingamanW,NajmI.Theroleofstereoelectroe