In der Bildgebung eröffnet das Magnetresonanz-Fingerprinting (MRF) schnellere und sensitivere Möglichkeiten zur Darstellung von Hirngewebe, wodurch epileptoforme von nicht-epileptoformen Malformationen unterschieden werden können. Die 7-Tesla-MRT zeigte in pädiatrischen Kohorten im Vergleich zur 3-T-MRT eine höhere Läsionsdetektionsrate, was klinische Entscheidungen beeinflussen kann. Auch bezüglich des Verständnisses des Status epilepticus gibt es Fortschritte: Periiktale MRT-Abnormalitäten korrelieren mit Hirnregionen mit intensivem Stoffwechsel, hoher Rezeptordichte und Glutamat-Signalling. Die Fluor-Desoxyglukose-Positronen-Emissions-Tomographie (FDG-PET) trägt zur Identifizierung fokaler, kortikaler Dysplasien bei. Arterial Spin Labeling (ASL) erlaubt die quantitative Messung der zerebralen Durchblutung ohne Radionukleotide und könnte gegebenenfalls die Single-Photon Emission Computed Tomography (SPECT) teilweise ersetzen.

In der Neurophysiologie bleibt das EEG zentral, wobei das quantitative EEG (qEEG) zunehmend eine schnellere Erkennung von Auffälligkeiten sowie Monitoring von Burst-Suppression-Mustern ermöglicht. Zusätzlich kann es Hinweise auf anoxische Enzephalopathien oder verzögerte zerebrale Ischämien geben. Stereo-EEG kann Verbindungen zwischen Thalamus und kortikalen Regionen im epileptischen Netzwerk aufzeigen. Künstliche Intelligenz spielt in der Neurophysiologie eine immer größere Rolle – gerade bei unklaren EEG-Mustern könnte KI hilfreich sein und es könnten in kürzerer Zeit Diagnosen auf Expert:innen-Niveau gestellt werden.