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龙图腾网恭喜西安电子科技大学申请的专利基于Batchformer的疼痛表情评估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：CN117197868B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-16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：202311130360.9，技术领域涉及：G06V40/16；该发明授权基于Batchformer的疼痛表情评估方法是由毛莎莎;何婧洁;齐梦男;缑水平;焦李成设计研发完成，并于2023-09-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于Batchformer的疼痛表情评估方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于Batchformer的疼痛表情评估方法，主要解决现有技术在设计疼痛评估神经网络上过于复杂和训练疼痛评估神经网络的数据集存在数据不平衡的问题。本发明在不改变传统疼痛评估神经网络特征提取器和分类器网络结构的情况下，通过在特征提取器与分类器之间加入Batchformer模块处理不平衡问题。本发明利用batchformer模块计算每批次不同样本的加权结合特征，输出该批次的样本关系特征，使得同一批次内多数类样本也有助于少数类样本的学习，克服了现有技术对少数类样本学习不充分而导致的评估性能较差的问题，提高了面部疼痛评估的准确率。

本发明授权基于Batchformer的疼痛表情评估方法在权利要求书中公布了：1.一种基于Batchformer的疼痛表情评估方法，其特征在于，利用batchformer模块学习同一批次内不同样本的局部特征，利用加权结合特征训练神经网络；该评估方法的步骤包括如下：步骤1，生成训练集：将至少25位受试者的人脸图像构成的无痛、轻度疼痛、中度疼痛、重度疼痛共四种疼痛表情组成样本集；对样本集中的每张图像进行归一化处理，将归一化后所有样本及其对应的疼痛表情标签组成训练集；步骤2，搭建一个由特征提取器、Batchformer模块、疼痛等级分类器依次串联组成的神经网络并设置网络的参数；步骤3，对神经网络进行人脸表情图像的疼痛特征学习与训练：将训练集的样本图像依次按照批次输入到神经网络中，经特征提取器输出分割后每个图像块的局部特征；经batchformer模块计算每批次不同样本的加权结合特征，输出该批次的样本关系特征；经疼痛等级分类器输出每个批次中每个样本图像的预分类结果与其预测标签，计算交叉熵损失函数并进行反向传播，使用Adam优化器优化训练网络，迭代更新网络参数，直至网络损失函数收敛为止，得到训练好的神经网络；步骤4，对人脸图像进行疼痛表情评估：采用与步骤1相同的方法，对待评估的人脸图像进行归一化处理，将归一化后的图像输入到训练好的神经网络中，输出每张人脸图像对应的疼痛等级。

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