脑机百科消息(bciwiki.com)，伦敦大学学院大奥蒙德街儿童健康研究所发育神经科学团队的一项预印本于2026年7月24日上传至medRxiv。研究者开发了一种处理多通道发作间期颅内脑电的深度学习架构，以生成致痫区定位线索。模型由Morlet小波时间Transformer编码器和空间注意力编码器组成。
模型使用7个独立中心的50.5小时颅内脑电数据进行评估，覆盖161名患者和17,012个通道。留一中心交叉验证得到汇总AUROC为0.778，95%置信区间为0.748至0.808，各留出中心均保持高于随机水平的区分能力。研究者认为，该方法在跨中心和跨植入方式条件下可达到与既有电生理基线相当的表现，并可支持术前致痫区假设生成，但回顾性设计和缺少结构影像等因素限制了结论，仍需前瞻性验证。该研究为预印本，尚未经过同行评审。