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

#...

returnattractor_center,basin_radius

#步骤3:刺激轨迹优化

defoptimize_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

#...

returnoptimal_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:

```

patientdoc-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%

patientdoc-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%

patientdoc-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(consciousnessdetectionandarousalsystem)。“

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。“