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龙图腾网获悉浙江大学申请的专利一种基于大语言模型的EEG智能体自动分析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：CN120804603B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-20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：202511271176.5，技术领域涉及：G06F18/20；该发明授权一种基于大语言模型的EEG智能体自动分析方法是由赵莎;彭明翼;李石坚;潘纲设计研发完成，并于2025-09-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于大语言模型的EEG智能体自动分析方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于大语言模型的EEG智能体自动分析方法，以大语言模型为策略引擎，自主理解用户分析意图并进行任务的智能分解，进而动态调度与协同集成包括传统特征工程、多样化深度学习模型及外部知识库在内的分析资源。本发明可实现从信号预处理、特征提取、事件定位，到分类诊断、情绪识别、睡眠分期等复杂EEG分析任务的端到端自动化协调与执行，突破了单一检测或分类任务的局限，通过上下文感知与灵活的时空分析能力，赋能对复杂EEG数据进行多任务、连续性的深度推理与解读。本发明将大语言模型的通用规划与推理能力，同EEG领域的专用分析模型深度融合，显著提升了EEG分析的自动化水平、灵活性与临床应用潜力。

本发明授权一种基于大语言模型的EEG智能体自动分析方法在权利要求书中公布了：1.一种基于大语言模型的EEG智能体自动分析方法，其特征在于，包括如下步骤： 1获取脑电数据集，其中每条EEG数据包含对受试者采集的多通道EEG信号； 2对所述EEG数据进行预处理后将整个脑电数据集划分为训练集和测试集； 3构建深度神经网络分类模型并利用训练集对模型进行训练，所述深度神经网络分类模型包括： 全时段分类神经网络，以EEG数据整个时长的全通道EEG信号作为输入，以窗口作为基本特征分析单元，经过多层卷积网络提取各个窗口的特征，然后经过自注意力网络融合各个窗口特征得到EEG数据整体特征并进行临床语义相关分类； 窗口段分类神经网络，以EEG数据窗口段的全通道EEG信号作为输入，计算输入数据的短时傅里叶变换的频谱图特征，然后经过多层卷积网络和自注意力网络得到窗口特征并进行临床语义相关分类； 单秒段分类神经网络，以EEG数据单秒段的单通道EEG信号作为输入，经过多层卷积神经网络和自注意力网络得到单通道EEG信号的特征并进行临床语义相关分类； 4收集与EEG相关的临床知识文本； 5部署大语言模型和嵌入模型，前者支持自然语言对话，后者支持EEG相关临床知识的存储与检索； 6构建脑电自动分析智能体，其包括： 工具模块，其基于训练完成的深度神经网络分类模型用以分析EEG的高级语义和低级语义； 检索增强生成模块，用于将收集到与EEG相关的临床知识文本通过嵌入模型转换为向量形式，并存储到知识向量数据库中；当用户发布任务时，根据任务要求从向量数据库中找出最相似的若干知识文本对应的向量加入到对话上下文； 思考、规划和执行模块，根据用户指定的任务、所处数据环境、对话上下文、知识向量数据库利用大语言模型对用户指定的任务进行分析，规划得到解决任务的流程方法并执行； 7根据用户指定的任务以及提供的EEG数据利用脑电自动分析智能体进行EEG的自动分析和总结。

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