第八十六章 裂隙生光
第八十六章 裂隙生光 (第2/3页)
P-07的图表显示出清晰的“早期过度控制-后期波动失控”模式；预实验的图书管理员则在面对突发干扰时，呈现出多个特征指标的短暂“失同步”，随后是缓慢的再同步；抑郁缓解期个体的剖面最令人担忧，显示出“高耗能代偿-快速崩溃-恢复迟缓”的锯齿状模式；钟原则是几乎平坦但维持在高位的“持续监控负荷”线；P-12表现出“反应抑制脆弱”，在需要快速停止的优势反应时，多个指标出现冲突信号；P-19则是在任务切换时，特征转换速度明显滞后。
“我们至少看到了四种有明显区别的个人化模式，以及两种尚不清晰、但肯定不属于上述四类的模式。”安可儿在会议上汇报时，努力让自己的声音保持平稳，尽管内心为这些初步成型的“图案”而震动，“目前的分析还停留在相关描述层面，因果机制和神经基础仍是黑箱。但至少证明，高密度多模态数据结合个体聚焦的分析框架，有能力捕捉到标准化指标平均后丢失的、重要的异质性信号。”
会议室里，每个人都专注地看着投影。秦岚若有所思：“这些剖面，尤其是抑郁缓解期个体的这种‘锯齿模式’，让我联想到临床上的‘精力波纹’现象——患者主观报告精力像波浪一样起伏，无法维持稳态输出。如果我们能量化这种‘锯齿’的幅度和频率，或许能成为评估康复进程的客观指标。”
林婕更关心工程实现：“在线生成这种多特征剖面需要巨大的计算流和实时可视化，对硬件和算法延迟是挑战。但如果我们能先聚焦一两个最具鉴别力的特征，比如‘错误后调整速度’，或许可以建立一个轻量化的实时监测原型。”
纪屿深听完了所有人的发言，手指无意识地在桌面上敲击了两下，这是他陷入深度思考时的习惯动作。“描述差异只是第一步。下一步，我们需要回答：这些不同的个人化模式，在面对梯度变化的认知压力时，其‘崩溃阈值’和‘崩溃模式’有何不同？以及，是否存在某种跨个体的、更底层的共性维度，可以用来定位这些看似各异的模式？”
他调出一张新的示意图，上面是一个三维坐标空间。“假设X轴代表‘认知控制强度’，Y轴代表‘认知灵活性’，Z轴代表‘神经代谢效率’。每个个体，可能在这个空间中占据一个相对稳定的‘基线位置’。而当压力来临时，他们可能会沿着不同的‘脆弱轨迹’移动。P-07可能是沿控制强度轴单向上冲，然后失稳；抑郁缓解个体可能是在效率和灵活性构成的平面上螺旋下滑……我们需要设计新的实验，不是观察他们在单一压力下的反应，而是绘制他们在压力梯度下的状态演变路径。”
这个构想让安可儿倒吸一口凉气。这意味实验设计、数据分析和模型构建的复杂性都将跃升一个数量级。但与此同时，一种更宏大、更深刻的图景也在她面前展开。不再是静态的“分类”，而是动态的“演化”；不再是孤立的“模式”，而是空间中的“轨迹”。
“新的实验范式设计和压力梯度校准，秦老师，麻烦您牵头。”纪屿深部署任务，“钟原和安可儿，你们合作，基于现有数据，尝试用无监督学习方法（比如流形学习或拓扑数据分析）探索一下，六位受试者的多维度特征数据，是否在某个降维后的空间中，自然聚类成不同的‘状态云团’，并计算这些云团的几何特性（如密度、边界清晰度、与压力水平的距离关系）。这可能是我们理解‘脆弱轨迹’的起点。”
“另外，”纪屿深看向安可儿，“徐明会给你一份新的数据访问权限。来自一个合作医院的探索性研究，对象是轻度创伤性脑损伤（mTBI）后三个月、主诉存在‘脑雾’但传统神经心理评估正常的患者队列。数据质量可能更差，环境更不可控。你的任务是，用我们目
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