癫痫(Epilepsy)是因脑部神经元突发性异常放电所导致的大脑出现短暂功能障碍的一种慢性疾病。除80%癫痫患者可利用抗癫痫药物进行治疗外,还有20%难治性癫痫患者利用外科手术治疗。临床通过寻找癫痫病灶区并对其进行手术切除来治疗该疾病,因此癫痫病灶定位具有非常重要的研究价值。传统的癫痫病灶定位方法是对头皮脑电图(EEG)或颅内脑电图(iEEG)进行分析,而随着医学影像学的发展,现阶段对癫痫的研究都是利用多种模态的影像数据共同分析,最终对辅助临床实现病灶定位提供帮助。本课题就是利用多模态影像数据对癫痫患者进行病灶区定位研究,因此具有一定的实际意义。本文采用临床测得的癫痫患者CT图像、结构性磁共振成像(MRI)、多通道颅内脑电(iEEG)、弥散张量成像(DTI)等多种模态的影像或者信号进行病灶定位研究,主要工作有以下三方面:首先,利用术前的MRI和术后的CT图像进行配准,以精确显示大脑中电极的位置;其次,利用格兰杰、PSI、转移熵等多种因果性分析算法对多通道iEEG进行因果性分析来实现癫痫病灶区定位,并给出这三种算法的适用条件以及在应用于病灶定位时各算法应选取的时间长度;最后,通过采集癫痫患者和正常被试的大脑DTI数据,以各向异性、纤维根数和脑区体积等参数构建大脑结构网络,并对该网络矩阵进行全局和节点特性分析,以验证癫痫病灶区位置的正确性。在对癫痫患者进行多通道iEEG因果性分析并定位病灶区域时,格兰杰因果选取的时间长度为4秒,发现无法准确定位病灶区域,且1例分析结果出现假阳性,从而验证了格兰杰因果对输入信号具有平稳性要求;PSI因果选取的时间长度为1分钟,发现利用发作前期的iEEG进行因果性分析能够辅助病灶区定位;转移熵因果由于对短时长脑电信号敏感,因此选取的时间长度为1秒内,发现可以准确定位病灶区。在利用DTI数据构建大脑结构网络后,分析了该网络的小世界特性,并对病灶及其周边相关区域进行节点中心度分析,验证了癫痫病灶区位置。综上所述,本课题为癫痫在脑电、弥散张量成像等研究领域寻找到了有效的分析方法,为辅助临床实现病灶区定位提供了参考。