据世界卫生组织统计,癫痫是第二大神经系统高发病,发作在临床表现上具有突发性、短暂性和反复性等特征。局灶性癫痫是最常见的癫痫类型之一,其异常放电具有复杂的时间和空间尺度。正是因为多个尺度的存在,对局灶性癫痫产生、传播及终止的机制理解是比较困难的。本文首先从宏观和微观两个角度探究了局灶性癫痫的异常放电的共有机制,然后在宏观层次研究了网络拓扑结构对局灶性癫痫发作的影响。主要结果如下:首先,利用前人发展的宏观癫痫振子模型,我们研究了介电系数的随机浮动对模型产生痫状放电的影响,并发现一定强度的介电系数噪声的引入能够使该模型产生更类似于癫痫患者发作时的放电模式。此外,我们发现介电系数的随机浮动对局灶性癫痫发作有着负的影响,且当致痫因子处于非致癫痫区时介电系数的波动仍然能引起局灶性癫痫发作。这些结果揭示,自发局灶性癫痫的反复发作可能是由于异常的介电系数波动导致的。第二,通过建立耦合神经元网络模型,我们在微观层次进一步考察局灶性癫痫发作的机制,证实该神经元网络模型在一定程度上与宏观癫痫振子具有相似的放电行为和动力学性质。但相比于癫痫振子模型,耦合神经元网络模型的平均发作时间对噪声强度更敏感,强噪声能够诱导模型放电从发作期向发作间歇期转换,这为局灶性癫痫终止机制的研究提供了理论支持。第三,我们建立了随机癫痫振子耦合模型,并利用该模型研究了局灶性癫痫放电传播动力学。通过遍历连接概率,我们发现一定连接概率密度下,网络整体的癫痫发作程度最强。此外,网络尺度的大小对癫痫传播也有重要的影响。当网络连接密度较低时,癫痫发作强度随网络尺度增长而变强;当网络连接密度较高时,癫痫发作强度随网络尺度增长而减弱。这些结果为今后进一步研究局灶癫痫的传播提供了参考。综上所述,利用局灶性癫痫的计算模型,我们发现介电系数、噪声、致痫因子等在局灶性癫痫异常放电中起着重要的作用,并且网络的拓扑结构对局灶性癫痫的传播有着重要的影响。这些结果对探索局灶性癫痫的神经机制研究具有重要的理论参考价值。