癫痫外科手术主要是通过去除部分脑组织达到癫痫无发作状态，但并不是术后都能达到理想效果。美国莱斯大学的统计学家开发了一种整合神经影像学数据的技术，可以在术前预测术后癫痫复发的概率。

美国莱斯大学统计学家MarinaVannucci等研究者与加州大学Baylor医学院合作开发一种能整合功能性磁共振成像（fMRI）和正电子发射断层扫描（PET）扫描的数据信息的技术，通过生物标记物更分析患者神经网络以及有可能的病灶区域。

研究者统计2007年至2012年期间，由UCLA癫痫收集51名颞叶患者的PET和平静状态下fMRI扫描的数据，并建立同步模型。研究者对于一些前颞叶切除术后并没有达到无发作的患者进行分析，他们怀疑有可能是其他脑叶的神经网络连接造成的。

前期研究者使用统计学技术来分析癫痫患者和对照组的大脑活动数据，以获得关于大脑中网络活动的新信息。Vannucci指出：“我们一直试图从不同的角度来深入了解颞叶癫痫。我们希望用整合的数据来预测手术后癫痫发作复发的几率。尽管切除了发作起始区，癫痫仍有复发几率可能是由于原先癫痫异常神经网络不去除。”

研究结果发现，有一部分患者由于基础脑部神经网络自身的不同，术后癫痫复发的概率比其他患者增加了5.8倍。他们指出手术急性发作期之后如果还有癫痫发作，可能就说明癫痫仍然存在。这些情况都使得研究者们迫切需要更好地了解产生癫痫的大脑网络基础，并为那些从当前癫痫手术中没有得到很好效果的患者寻找更适合的治疗方法。

Baylor神经病学ZulfiHaneef说：“为什么有些病人在癫痫手术后做得很好，而其他人病情相似却术后效果不同，答案可能在于整个大脑网络的互连。”

现在的这项技术统计方法基于贝叶斯概率，它能增加证据的可信强度。FMRI扫描产生的大脑正常状态网络地图，研究者利用FMRI扫描产生的大脑正常状态网络地图的数据，帮助增加从PET数据中提取的信息量。

Vannucci说：“我们利用建立的数据模型，对患者的数据进行预测。我们想知道是否可以预测患者术后复发概率，这个结果是非常成功的，现在我们需要使用更大量的患者数据库尝试这个方法，看能不能有同样成功的效果。”

美国莱斯大学团队继续与UCLA和Baylor合作开发软件，使得神经科医生可以将正常状态功能磁共振成像与手术前PET扫描结合起来，这将有助于进一步确认病灶区域。