第75章:核心算法突破

    第75章:核心算法突破 (第1/3页)

    John醒来后的两周,NeuroLink又成功唤醒了两位患者。

    一位是DOC-02号,中风后昏迷8个月的45岁男性,醒来后能认出家人,能说简单的句子。

    另一位是DOC-09号,溺水后昏迷18个月的女性,醒来后虽然还不能说话,但眼神清澈,能用眨眼回答问题。

    三例成功,让整个团队都兴奋不已。

    但林煜知道,这还不够。

    十月的某天晚上,他一个人坐在实验室里,盯着三位患者的所有数据。

    脑电记录、刺激参数、药物剂量、康复进程......几十个G的数据,密密麻麻地排列在屏幕上。

    “一定有规律。“他喃喃自语。

    三个人,年龄不同,病因不同,昏迷时间不同,但都醒来了。

    为什么?

    他们有什么共同点?

    林煜开始一遍遍地回放数据,寻找隐藏的模式。

    凌晨两点,他突然看到了什么。

    三位患者在唤醒过程中,脑电波的演化轨迹惊人地相似。

    从混沌无序,到出现微弱节律,再到功能连接增强,最后形成稳定的意识网络——整个过程,就像是大脑在一个特定的“轨道“上运动。

    “吸引子......“林煜的眼睛亮了。

    他想起非线性动力学里的一个核心概念:吸引子(attractor)。

    在复杂系统中,无论初始状态如何,系统最终都会被“吸引“到某些特定的状态。就像水总会往低处流,摆锤最终会停在平衡位置。

    大脑,会不会也是这样?

    昏迷状态,是一个“吸引子“。

    意识状态,是另一个“吸引子“。

    而唤醒的过程,就是把大脑从“昏迷吸引子“推向“意识吸引子“!

    “如果是这样......“林煜激动得站起来。

    如果是这样,那就不需要针对每个患者单独设计方案了。只需要找到这个“推动“的通用规律,就能设计出一套标准化的唤醒系统!

    接下来的一周,林煜几乎住在了实验室。

    他把物理系学到的所有非线性动力学知识都用上了:

    相空间重构、Lyapunov指数、分岔理论、混沌吸引子......

    他把大脑建模成一个高维的动力系统,用脑电数据重建状态空间,然后寻找“意识“和“昏迷“这两个吸引子的位置。

    代码一行行地写,数学推导一页页地算。

    python# 意识检测与唤醒系统 (CDAS - Consciousness Detection and Arousal System)

    # 核心算法:基于非线性动力学的大脑状态空间分析

    import numpy as np

    from scipy.integrate import odeint

    from sklearn.manifold import TSNE

    # 步骤1: 相空间重构

    def phase_space_reconstruction(eeg_data, delay, dimension):

    “““

    从脑电数据重建相空间

    eeg_data: 128通道脑电数据

    delay: 时间延迟

    dimension: 嵌入维度

    “““

    n_channels, n_samples = eeg_data.shape

    # ... 重构算法

    return phase_space

    # 步骤2: 吸引子识别

    def identify_attractor(phase_space):

    “““

    识别大脑状态的吸引子位置

    返回:吸引子中心坐标和吸引域半径

    “““

    # 用聚类算法找吸引子中心

    # ...

    return attractor_center, basin_radius

    # 步骤3: 刺激轨迹优化

    def optimize_stimulation(current_state, target_attractor):

    “““

    计算最优刺激轨迹

    从当前状态推向目标吸引子

    “““

    # 用变分法求解最优控制问题

    # ...

    return optimal_trajectory

    ```

    一周后的凌晨四点,最后一行代码写完了。

    林煜按下回车,程序开始运行。

    屏幕上,三位患者的数据被输入系统,算法自动分析,输出结果:

    ```

    Patient DOC-07 (John):

    - 昏

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