引入L-SFAN卷积神经网络，通过2D滤波器设计捕捉动作和肌电图数据的时空相互作用。改进模型使用定向全局池化层和多头自注意机制，提高慢性下腰痛的分类准确度。实验表明，该方法在减少参数的同时提升性能，并增强模型可解释性，为临床管理提供新见解，展示AI在慢性病医疗中的潜力。