AI总结:以上论文列表主要围绕**磁共振成像（MRI）技术在癫痫及相关神经系统疾病中的应用**展开，涉及了多种医学影像技术和分析方法。整体来看，这些研究聚焦于通过先进的影像学手段识别和定位癫痫的病灶，探索其病理生理机制，并评估相关治疗方法的效果。以下是对这些论文的整体概要总结：--- <strong>摘要</strong>该论文集合深入探讨了磁共振成像（MRI）及其衍生技术在**癫痫诊断、病灶定位及病理机制研究**中的重要作用。其中，重点讨论了**MRI阴性癫痫**患者的影像学特征，结合功能性和结构性成像技术（如FLAIR、T1加权成像、T2-FLAIR等），探索了隐藏病灶的检测方法。此外，研究还引入了**机器学习和人工智能技术**，以提高病灶自动检测和分类的准确性。论文强调了**放射组学特征**在癫痫患者中的潜在价值，尤其是在预测药物抵抗型癫痫和评估手术治疗效果方面。同时，部分研究结合了**多模态影像数据**（如MRI与PET融合），进一步揭示了癫痫发作的网络特性及其与脑功能连接异常的关系。值得注意的是，研究还关注了**海马硬化（hippocampal sclerosis）**等常见癫痫病理改变的影像学表现，并提出了基于临床和影像学特征的综合评估体系。此外，有论文探讨了MRI在其他神经系统疾病（如阿尔茨海默病）中的应用，展示了其在神经退行性疾病中的广泛适用性。总之，这些研究不仅推动了癫痫的精准诊断和个体化治疗，也为理解癫痫的发病机制提供了新的视角。未来，随着技术的进步，MRI及其衍生技术有望在癫痫及其他神经系统疾病的诊疗中发挥更大的作用。--- **关键词**- 磁共振成像（MRI）- 癫痫（epilepsy）- MRI阴性癫痫- 功能性成像- 放射组学特征- 机器学习- 海马硬化- 脑网络异常- 多模态影像- 阿尔茨海默病