# ... 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):
- 昏迷吸引子位置: [-2.3, 0.8, 1.2, ...]
- 意识吸引子位置: [1.8, -0.5, 2.1, ...]
- 吸引子间距离: 4.7个标准差
- 最优刺激轨迹: [计算完成]
- 预测唤醒成功率: 87%
Patient DOC-02:
- 昏迷吸引子位置: [-2.1, 0.9, 1.0, ...]
- 意识吸引子位置: [1.9, -0.6, 2.0, ...]
- 吸引子间距离: 4.5个标准差
- 最优刺激轨迹: [计算完成]
- 预测唤醒成功率: 83%
Patient DOC-09:
...
林煜盯着这些数字,心跳得很快。
成功了。
算法不仅能检测意识,还能预测唤醒成功率,甚至能优化刺激方案。
他立刻用这个算法分析了所有十位患者:
已成功唤醒的三位:预测成功率都在80%以上
目前还在治疗的四位:预测成功率60-75%
放弃治疗的三位:预测成功率低于30%
完美吻合!
“CDAS......“林煜给这个系统起了个名字,“意识检测与唤醒系统(Consciousness Detection and Arousal System)。“
第二天早上,林煜把Sarah叫到了实验室。
“我开发了一个新系统。“他直接说。
Sarah看着屏幕上密密麻麻的代码和数学公式,愣了一下:“这是......“
“CDAS,意识检测与唤醒系统。“林煜解释道,“基于非线性动力学理论,可以自动检测患者的意识状态,预测唤醒成功率,并优化刺激方案。“
他演示了一遍算法的工作流程。
Sarah看得目瞪口呆。
“林煜,你知道这意味着什么吗?“她的声音在颤抖。
“
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