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龙图腾网获悉深圳大学申请的专利脑电疼痛定位装置、训练方法及设备获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN121730846B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-28发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202610226338.1，技术领域涉及：A61B5/372；该发明授权脑电疼痛定位装置、训练方法及设备是由王毅;李坚强;王佳溪;马涛;彭微微设计研发完成，并于2026-02-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本脑电疼痛定位装置、训练方法及设备在说明书摘要公布了：本申请提出一种脑电疼痛定位装置、训练方法及设备，构建了包括预处理模块、双分支时空编码骨干网络、混合专家‑权重分解低秩适配模块及检测头的脑电疼痛定位装置，双分支时空编码骨干网络包括：用于对脑电图信号提取低频全局特征的粗粒度分支，以及用于对脑电图信号提取高频瞬态细节特征的细粒度分支，这样，能够同时捕捉急性痛的瞬态高频特征和慢性痛的持续低频振荡特征，解决了单一尺度网络无法兼顾不同疼痛类型动态特性的问题。

本发明授权脑电疼痛定位装置、训练方法及设备在权利要求书中公布了：1.一种脑电疼痛定位装置，其特征在于，包括： 预处理模块，用于对脑电图信号进行预处理； 双分支时空编码骨干网络，用于对预处理后的脑电图信号进行特征提取，得到初始特征向量； 混合专家-权重分解低秩适配模块，用于对所述初始特征向量进行分割，得到若干子空间特征块，采用子空间专家处理模块对对应的所述子空间特征块进行微调，得到微调后子空间特征，并利用非竞争性门控权重对所述微调后子空间特征进行加权融合，得到次级特征向量；以及， 检测头，用于对所述次级特征向量进行处理，得到检测结果， 其中，所述双分支时空编码骨干网络包括： 粗粒度分支，用于对所述脑电图信号提取低频全局特征； 细粒度分支，用于对所述脑电图信号提取高频瞬态细节特征； 跨分支注意力融合模块，用于对所述低频全局特征及所述高频瞬态细节特征采用多头注意力机制进行融合，得到融合特征； 特征输出模块，用于对所述低频全局特征与所述融合特征进行拼接，得到所述初始特征向量；以及， 预训练头，用于基于所述初始特征向量进行预训练检测， 所述混合专家-权重分解低秩适配模块包括： 上下文压缩模块，用于由所述初始特征向量生成全局上下文向量； 特征分割模块，用于将所述初始特征向量均匀分割成若干所述子空间特征块； 子空间专家处理模块，用于以所述全局上下文向量与对应的所述子空间特征块拼接而成的输入特征块作为输入，对所述输入特征块进行动态特征重加权及权重分解低秩适配处理，得到所述微调后子空间特征； 门控网络，用于生成所述非竞争性门控权重；以及， 权重融合层，用于利用所述非竞争性门控权重对所述微调后子空间特征进行加权融合，得到所述次级特征向量， 所述子空间专家处理模块包括： 批次均值计算单元，用于计算所述输入特征块的均值； 多层感知机层，用于基于所述均值生成重加权门控权重；以及， 权重分解低秩适配单元，用于对重加权后的所述输入特征块进行权重分解低秩适配处理，得到所述微调后子空间特征，其中，所述权重分解低秩适配处理将权重矩阵分解为幅度分量和方向分量， 所述粗粒度分支包括依次连接的： 第一TSE模块、第二TSE模块、第一最大池化层、第三TSE模块、第二最大池化层以及第一Transformer编码器，TSE模块包括依次连接的：时间卷积层、归一化层、高斯误差线性单元激活层、空间注意力层以及随机失活层， 所述细粒度分支包括依次连接的：第四TSE模块、第五TSE模块、第三最大池化层、第六TSE模块、第七TSE模块、第四最大池化层以及第二Transformer编码器， 所述预处理模块具体用于：对所述脑电图信号进行滤波、降采样、重参考、经验模态分解、通道展开与张量重构处理。

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