癫痫（epilepsy）是由于大脑的神经元放电紊乱而导致的脑部疾病，如何对癫痫准确的检测以及病灶的定位是提高癫痫手术治疗效果的关键。传统上有很多技术主要是使用普通脑电图以及大脑皮层的脑电图等对脑电信号通过滤波后，从而提取出癫痫的发作相关特征波形，采用相关性和因果性的分析，从而达到癫痫的检测以及定位。本文采用光遗传技术建立动物实验模型，实现了对癫痫发作后大脑的干预，从而可以研究发现不同脑区在癫痫的发病机制中的作用，通过研究光刺激对癫痫的影响以及光刺激前后大脑信号的变化情况，分析对比了光刺激对脑电信号以及癫痫发作特征波形的影响。为了实现上述目标，采用多种算法对癫痫的检测以及定位进行分析验证，同时提取和分类出一种由单个神经元发放出的动作电位，即峰电位（Spike）。峰电位是大脑神经元向外传递信息的唯一信号，因此，癫痫的特异性信号也就包含在峰电位的信息中。同时峰电位也有干扰信号少、目标性更明确等优点，能对癫痫的检测和病灶定位实现更精确的研究。采用阈值检测和模板匹配的方法对峰电位进行检测，并通过主成分分析和层次聚类分析从而提取分类出癫痫发作相关神经元发出的峰电位信号。提取出的脑电信号，进行一系列的研究，提取出特征波形进行后续的分析。通过提取出高频振荡（HFOs）和峰电位等特征信号进行分析对比，采用数量特性分析、能量特征分析和信号流分析等方式对癫痫发作不同阶段脑电信号进行进一步研究。实验结果表明，相比与脑电图和高频振荡等方面的研究，病灶与大脑皮层之间的峰电位信号在癫痫发作的不同时期表现出更明显的因果相关性，在一些脑电图所不能分辨的领域也能得出很好的结果。而峰电位的研究方法对于研究光刺激对癫痫的影响具有重要的意义，结果表明光刺激有效的降低了癫痫发作的特征波，从而明显的抑制了癫痫的发作。通过研究得出的一系列结论对于癫痫的研究和治疗手段提供了全面而准确的理论依据。