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癫痫的病因非常复杂，发作机制至今也未能彻底阐释清楚，癫痫发作的影响因素、诱因众多。不同的癫痫类型及患者的个体差异都增加了癫痫检测、分析、预测的难度，这些使得已有的癫痫检测、分析、预测方法存在着种种不足。因此，癫痫检测、分析、预测方法在发展和取得进展的同时，也遇到了一些研究者的质疑，目前，癫痫发作检测、分析、预测存在着许多尚待解决的问题。
1、癫痫种类的多样性与个体差异癫痫发作有很多类型
目前，人们所研究的癫痫分析、检测、预测算法主要集中在颞叶癫痫[19]，对其他类型的癫痫发作研究较少。对同一个患者而言，有研究表明，不同的发作可以被检测、预测的时间也不相同，说明癫痫检测、预测的复杂性。
2、头皮脑电和颅内脑电在检测、预测上是否有一致性
皮质脑电信号特异性强、信噪比高，检测、预测的能力强，皮质脑电分析的结果不一定能由头皮脑电得到。在长程脑电检测中，头皮脑电会受到眼动、肌电等干扰，如果能在影响脑电分析最小的情况下去除这些伪迹，这也是癫痫研究面临的重要问题。况且，目前癫痫的研究还处在回顾性研究层面，这些都是亟待解决的问题。
3、前景展望
目前公认的结果是，大脑是一个高度复杂的非线性动力学系统。目前癫痫脑电信号分析、检测、预测多基于数学模型的设计与应用，癫痫发病机制尚未探索清楚。近年来，如动力学互引算法等双变量分析算法已被运用于癫痫预测的研究。已有研究表明，双变量算法在癫痫脑电信号的预测时间和动力学变化的反应上较以往的研究方法更具优势。癫痫预测主要是分析癫痫发作过程中脑电变化并以此为依据去构建癫痫发作过程的数学模型。这个目标的实现需要多个学科的交叉，工作艰巨且复杂。从多学科的角度去分析癫痫发作过程，结合多种方法对癫痫发作过程做出一个较为准确的描述，为癫痫发作机制、检测、预测提供理论依据。
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