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夜深人静，实验室的日光灯将安可儿的影子拉得细长，投在堆满草稿纸和白板笔迹的墙上。她面前的屏幕上，并列显示着十几个数据片段，全部标记为“反馈后恶化”。它们来自不同的受试者，但以mTBI-B的最为典型和剧烈。每一个片段，都像是一段短暂的认知“故障”录音，等待着被破译。

她首先将目光锁定在mTBI-B的案例上。钟原已经将实时采集的多维特征数据流打包成时间对齐的矩阵，方便她进行精细的时域分析。她放大每一次“恶化”事件前后二十秒的窗口，像审视犯罪现场照片一样，逐帧检查每个特征维度的变化。

起初，除了明显的风险指数飙升外，她看到的更多是混乱：theta同步稳定性在恶化前有时会降低，有时反而会短暂升高；gamma分离度也时高时低；生理指标更是嘈杂。试图找到一个在所有恶化事件中都一致的“前兆特征”，似乎徒劳无功。

她靠在椅背上，揉了揉发酸的眼眶。或许，单一特征的绝对水平并不是关键，而是多个特征之间的协同变化关系？就像语言中，单个词语的含义有限，但词语按照特定语法组合起来，才能表达复杂的意图，甚至隐含的情绪。

这个念头让她精神一振。她开始尝试构建一个极简的“协同变化”指标。例如，同时观察theta同步稳定性和高频beta功率（与认知努力和紧张相关）的比值变化；或者，瞳孔直径变化速率与皮肤电导水平二阶导数的相关性在滑动窗口内的变化。她编写脚本，计算这些组合指标在每次恶化事件前后的时间序列。

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