第76章:论文投稿——Science

    第76章:论文投稿——Science (第1/3页)

    十一月的第一个周一,Sarah召集了核心团队开会。

    会议室里,Sarah、Emily、Robert、林煜,还有两位临床医生和三位资深研究员,围坐在长桌前。

    “我们取得了重大突破。“Sarah开门见山地说,“三例成功唤醒,CDAS系统开发完成。现在,我们要把这些成果发表出去。“

    “发哪个期刊?“Robert问。

    Sarah在白板上写下一个词:Science。

    会议室里安静了一下。

    《科学》(Science)杂志,和《自然》(Nature)并列为全世界最顶级的学术期刊。能在上面发表论文,是每个科学家的梦想。

    “我知道这很有挑战性。“Sarah说,“但我们的成果配得上Science。我们不是在做渐进式的改进,我们在开创一个新领域。“

    “我同意。“Robert点头,“这项工作的影响力,足够上Science。“

    “那论文怎么分工?“Emily问。

    Sarah转向林煜:“林煜,你来写方法学部分。“

    林煜愣了一下:“我?“

    “对。“Sarah说,“CDAS系统是你开发的,非线性动力学理论是你提出的,你最清楚怎么写。而且......“

    她停顿了一下:“你是共同第一作者。“

    林煜的心跳加快了:“第一作者?“

    “对。“Sarah认真地说,“你和Emily并列第一作者。这是你应得的。“

    Emily也点头:“林煜,没有你,这个项目不可能成功。“

    林煜深吸一口气,感到肩上的责任很重。

    Science的论文,每一个字都会被全世界的科学家仔细审阅。

    他不能写得不好。

    “我会尽力。“他说。

    论文的题目很快定了下来:

    “基于非线性动力学的意识障碍患者意识检测与恢复方法“

    Sarah主笔摘要和引言,Emily负责临床数据和病例描述,Robert写讨论部分,林煜负责最核心的方法学和理论推导。

    林煜回到工作站,打开一个空白文档。

    光标在那里闪烁,等待他输入第一个字。

    他想了很久,然后开始打字:

    “Methods

    意识检测方法

    我们开发了一种基于非线性动力学的意识检测方法。该方法的核心思想是将大脑建模为高维动力系统,通过相空间重构技术识别其吸引子结构......“

    写了几段,他停下来,觉得不够清晰。

    删掉,重写。

    “我们首先对128通道脑电数据进行相空间重构(phase space reconstruction)。给定时间序列{x(t)},我们构造延迟向量:

    X(t) = [x(t), x(t-τ), x(t-2τ), ..., x(t-(m-1)τ)]

    其中τ为时间延迟,m为嵌入维度。根据Takens定理,当m足够大时,重构的相空间能够保留原系统的拓扑性质......“

    他写得很慢,每一个公式都要反复推敲,每一句话都要字斟句酌。

    第一天,只写了三页。

    第二天,写了五页,但删掉了两页。

    第三天晚上,他熬夜到凌晨三点,终于把吸引子识别的算法写清楚了。

    姜以夏发来消息:“林煜,这么晚还不睡?“

    “在写论文,马上就好。“

    “别太拼命,要注意身体。“

    “我知道。你也早点睡。“

    关掉聊天窗口,林煜继续写。

    第四天,他开始写最难的部分——唤醒算法的理论基础。

    这部分要解释,为什么用特定的刺激模式,能把大脑从昏迷状态推向意识状态。

    他写道:

    “我们将唤醒过程建模为受控动力系统的轨迹优化问题。设x(t)为大脑状态,u(t)为外部刺激,系统演化遵循:

    dx/dt = f(x) + g(x)u(t)

    其中f(x)描述大脑的自然动力学,g(x)u(t)描述刺激的作用。我们的目标是找到最优刺激u*(t),使得系统从初始状态x₀(昏迷吸引子)到达目标状态xₜ(意识吸引子),同时最小化能量消耗......“

    写到这里,他卡住了。

    怎么用数学语言描述“最小化能量消耗“?

    他想起在清华时韩教授讲的变分法,又想起在NeuroLink学到的最优控制理论。

    两者结合起来......

    他在纸上演算了两个小时,终于推导出了完整的数学形式。

    然后一个字一个字敲进电脑:

    “我们使用变分法求解该优化问题。定义泛函:

    J[u] = ∫₀ᵀ [||x(t) - xₜ||² + λ||u(t)||²] dt

    其中第一项表示状态偏差,第二项表示控制成本,λ为权重系数。通过求解Euler-Lagrange方程,我们得到最优刺激的解析

    （本章未完，请点击下一页继续阅读）