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龙图腾网获悉灵心慧智医学科技(北京)有限公司申请的专利一种基于分层多级门控的心境障碍评估模型的构建方法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：CN120727277B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-09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：202510809366.1，技术领域涉及：G16H50/30；该发明授权一种基于分层多级门控的心境障碍评估模型的构建方法是由王刚;崔洢;任艳萍;赵童;李红敏;赵希希;沙莎;王斌;李珂;张玲;闫宇翔设计研发完成，并于2025-06-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于分层多级门控的心境障碍评估模型的构建方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于分层多级门控的心境障碍评估模型的构建方法，包括：获取多个被试者的脑电信号，标注标签，构建第一训练样本集；利用第一训练样本集进行训练，得到多种脑电参数组合分别对应的时序动态图网络特征提取模型以及相关的时序动态图网络特征；利用第一训练样本集、时序动态图网络特征构建第二训练样本集，对分层多级门控模型进行训练；基于各脑电参数组合对应的时序动态图网络特征提取模型和分层多级门控模型，得到心境障碍评估模型。本发明解决了现有技术中的心境障碍评估模型没有考虑脑区、频带和观测时间长度间不同参数组合与任务的相关性，没有基于任务相关性进行不同参数脑网络的分层筛选，导致评估准确度受限的问题。

本发明授权一种基于分层多级门控的心境障碍评估模型的构建方法在权利要求书中公布了：1.一种基于分层多级门控的心境障碍评估模型的构建方法，其特征在于，包括： 获取多个被试者的脑电信号，提取得到对应的脑电特征，并标注心境障碍相关标签，构建得到第一训练样本集； 初步构建时序动态图网络特征提取模型，利用所述第一训练样本集进行训练，得到多种脑电参数组合分别对应的收敛的时序动态图网络特征提取模型以及提取得到的每种脑电参数组合相关的时序动态图网络特征； 利用所述第一训练样本集、每个样本中每种脑电参数组合相关的时序动态图网络特征以及被试者对应的人口学编码特征构建第二训练样本集； 利用所述第二训练样本集对分层多级门控模型进行训练；所述分层多级门控模型用于筛选得到任务相关的脑电参数组合，利用筛选得到的所述脑电参数组合相关的时序动态图网络特征预测得到心境障碍评估结果；所述分层多级门控模型包括频带门控层、脑区组合门控层、观测时间单元门控层，分别用于筛选任务相关的频带、脑区组合和观测时间单元； 所述分层多级门控模型通过下述方法进行训练： 将所述第二训练样本集中的脑电特征数据按频带进行分组，并与对应的人口学编码特征进行合并，输入频带门控层，预测任务相关频带； 将预测得到的任务相关频带对应的脑电特征数据按脑电参数组合进行分组，并与对应的人口学编码特征进行合并，输入脑区组合门控层，预测任务相关的脑电组合； 将以预测得到的任务相关的频带及脑区组合作为约束得到的脑电特征按观测时间单元长度进行分组，并分别与对应的被试者的人口学编码特征进行拼接，输入观测时间单元门控层，筛选得到任务相关的观测时间单元长度； 基于各门控层的筛选结果得到各门控层对应的多个任务相关的脑电参数组合，基于任务相关的各脑电参数组合为索引得到的时序动态图网络特征分别进行心境障碍评估预测，并分别对各门控层的预测结果与标注标签计算交叉熵损失； 对各门控层的交叉熵损失进行加权融合，得到分层多级门控模型的总损失，利用所述总损失进行迭代优化，得到收敛的多层分级门控模型； 基于训练完成的各脑电参数组合对应的时序动态图网络特征提取模型，以及分层多级门控模型，得到心境障碍评估模型。

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