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夜深人靜，實驗室的日光燈將安可兒的影子拉得細長，投在堆滿草稿紙和白板筆跡的牆上。她面前的螢幕上，並列顯示著十幾個資料片段，全部標記為“反饋後惡化”。它們來自不同的受試者，但以mTBI-B的最為典型和劇烈。每一個片段，都像是一段短暫的認知“故障”錄音，等待著被破譯。

她首先將目光鎖定在mTBI-B的案例上。鍾原已經將實時採集的多維特徵資料流打包成時間對齊的矩陣，方便她進行精細的時域分析。她放大每一次“惡化”事件前後二十秒的視窗，像審視犯罪現場照片一樣，逐幀檢查每個特徵維度的變化。

起初，除了明顯的風險指數飆升外，她看到的更多是混亂：theta同步穩定性在惡化前有時會降低，有時反而會短暫升高；gamma分離度也時高時低；生理指標更是嘈雜。試圖找到一個在所有惡化事件中都一致的“前兆特徵”，似乎徒勞無功。

她靠在椅背上，揉了揉發酸的眼眶。或許，單一特徵的絕對水平並不是關鍵，而是多個特徵之間的協同變化關係？就像語言中，單個詞語的含義有限，但詞語按照特定語法組合起來，才能表達複雜的意圖，甚至隱含的情緒。

這個念頭讓她精神一振。她開始嘗試構建一個極簡的“協同變化”指標。例如，同時觀察theta同步穩定性和高頻beta功率（與認知努力和緊張相關）的比值變化；或者，瞳孔直徑變化速率與面板電導水平二階導數的相關性在滑動視窗內的變化。她編寫指令碼，計算這些組合指標在每次惡化事件前後的時間序列。

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