癫痫作为仅次于脑血管疾病的第二大脑部疾病,不仅对患者的身心造成巨大的伤害,而且对患者所处的家庭和社会也会产生巨大的影响,所以癫痫的诊断和治疗一直是临床医生和神经信息学家特别关注的领域。本文从神经信息工程学的角度,结合癫痫手术中对皮层脑电分析的需要,从癫痫发作的检测、癫痫病灶定位、大脑功能区定位和机制等方面进行了研究,主要包括以下几个方面:首先,提出使用基于递归图的最大熵率方法对癫痫发作进行自动标记,通过对多通道的皮层脑电信号进行相空间分布的信息熵估计,实现对癫痫发作期数据进行自动标记。对具有个体化差异的多名病人的发作间期和发作期的数据进行分析,结果表明该方法可将发作期数据和发作间期数据准确区分出来。这表明该方法可有效的应用到临床,用于癫痫发作的自动标记。其次,提出使用基于谱分解的电流源密度分析方法对癫痫患者的皮层脑电信号进行电流源分析,用于癫痫病灶的检测。结果表明,相对于传统的电流源密度分析方法,基于谱分解的电流源密度分析方法能得到更稳定和更准确的结果,并且可以将结果按照脑电的频率信息进行区分,更好的理解癫痫病灶的放电模式。另外发现发作间期数据和发作期数据得到的结果有较高的一致性,这表明基于谱分解的电流源密度分析方法能不依赖发作期数据即可进行癫痫病灶定位。然后,提出了基于蒙特卡洛的小波相干方法对单任务皮层脑电信号进行时频脑皮层网络构建,用于定位大脑功能区,并根据临床上对于实时性的要求,对该方法使用GPGPU技术进行了大规模并行化设计。结果表明,使用蒙特卡洛小波相干方法可有效的对大脑高级认知功能区进行定位,GPU引入后,蒙特卡洛小波相干方法的计算速度得到了巨大的提升,使得该方法可用于临床上对大脑功能区的实时定位。更进一步,开发了针对于临床医生的癫痫手术辅助工具包。该工具包的核心为大脑三维可视化系统,针对当前临床医生对于手术规划的需要,包含了带有灵活接口的大脑模型显示、颅内电极定位、大脑功能绘图、脑网络连接可视化等功能,并且解决了现有电极定位技术中所存在的位置偏差的问题。工具包具有友好的界面,并且具有较高的执行效率,可适应临床上对软件响应的要求。该工具包可以很好的为临床医生提供手术规划、术中分析、术后评估等功能。最后,提出基于谐小波的幂率分析方法,使用临界理论,对癫痫发展的机制进行了初步的研究。基于皮层脑电,对癫痫患者的癫痫发展过程进行了分析,结果表明,对于大脑系统,癫痫的发作是将大脑系统从一个非稳定状态向稳定状态改变的过程,癫痫发作后的恢复是将大脑系统从一个稳定系统重新调整到非稳定系统的过程,并且在癫痫发作之前,大脑系统的临界状态就会发生改变。临界理论分析是一个新的描述神经信号动态变化的工具,可以很好的用于理解癫痫的发展过程,也可以有效的对癫痫发作进行预测。