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难治性局灶性癫痫需手术切除致痫灶（EZ），为精准定位 EZ，研究人员基于 SPECT 影像开展放射组学建模研究。提取发作期及 z-score 图像的体素 / 基于图特征，构建 6 种模型。结果显示联合模型性能优于医师判读，为临床决策提供新支撑。
癫痫是最严重的脑部疾病之一，可通过抗癫痫药物治疗。但对于难治性局灶性癫痫患者，手术切除致痫灶（Epileptogenic Zones, EZ）是实现长期无发作状态的金标准。本研究旨在利用放射组学（Radiomics）构建从 SPECT 图像中定位 EZ 的预测模型。
研究回顾性收集了 20 套发作期（ictal）和发作间期（interictal）SPECT 图像，使用统计参数映射软件（Statistical Parametric Mapping software, SPM12）进行图像预处理，包括 SPECT 数据的归一化、配准以及 z-score 图像计算。研究通过两种方法 —— 基于体素（voxel-based）和基于图（map-based）的方法，从发作期图像和 z-score 图像中提取放射组学特征，随后构建了六种放射组学模型（发作期、z-score 及联合发作期 /z-score 模型各两种提取方法），并将其性能与核医学医师的判读结果进行比较。
结果显示，基于体素的联合模型获得最高灵敏度（0.954±0.044）和 AUC 值（0.918±0.044），其次是基于图的联合模型（AUC=0.895±0.065）。基于体素的发作期模型 AUC 值第三高（0.848±0.052），并具有最高特异性（0.848±0.052）。相比之下，医师判读的灵敏度为 0.679±0.277，特异性为 0.980±0.007。
结论表明，SPECT 图像的放射组学分析在改善癫痫患者 EZ 位置预测方面显示出良好潜力，这些发现提示放射组学模型可有效支持医师的临床决策。
