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第七十九章 实验设计

    遵循纪屿深“聚焦”与“MVP(最小可行性产品)”的建议,安可儿用了整整一周的时间,将原本略显庞杂的研究课题,收敛到了一个具体、可操作的核心验证问题上:在模拟的脑卒中上肢康复场景下,融合运动想象(EEG)信号和表面肌电(sEMG)信号,是否比单独使用任何一种信号,能更早、更稳定地预测出患者的运动意图?

    这个问题剥离了复杂的临床工作流、长期效果评价、医患接受度等因素,直指她最初设想中“多模态数据融合可能提升信息质量”这一最基础的假设。如果这个假设在简化场景下都无法被初步验证,那么后续更宏大的“个性化优化平台”构想也就成了空中楼阁。

    她设计了一个基于公开数据集和有限模拟数据的“计算实验”方案。公开数据来自一个国际脑机接口竞赛提供的、包含少量健康受试者同时记录EEG和sEMG数据的简单运动想象任务数据集。她计划利用这些数据,分别训练基于EEG的单模态分类器、基于sEMG的单模态分类器、以及一个融合两种信号的早期融合(特征层融合)分类器,然后比较它们在有限样本下的分类准确率、稳定性以及随着训练样本增加的学习曲线。

    这只是一个非常初步的、远离真实临床环境的“玩具实验”。但它的价值在于,可以用相对较低的成本和明确的数据,初步检验“融合是否有效”这个根本问题,并为后续可能涉及真实患者数据、更复杂算法的研究,提供方**基础和初步证据。

    她将实验设计方案、选用的数据集、计划采用的算法框架、以及预期的评估指标,整理成一份简洁的技术文档,作为课题下一阶段的核心研究计划,提交给了秦岚和小组,并再次抄送了纪屿深。

    秦岚的反馈很快:“思路清晰,聚焦明确,很好。先从计算验证开始,夯实基础。小组可以提供一些计算资源支持。”

    纪屿深的回复则更简短:“可执行。注意控制变量,确保对比的公平性。结果出来后,不仅要看准确率,更要分析错误案例,看融合模型在哪些情况下优于单模态,哪些情况下没有改善甚至更差。这能揭示融合的有效边界。”

    他的指点再次提升了安可儿思考的维度。不仅要验证“是否有效”,还要探索“何时有效,何时无效”,理解技术的局限性,这比单纯追求一个漂亮的准确率数字更有价值。

    安可儿根据反馈进一步完善了实验设计,特别增加了详细的错误分析计划。然后,她在小组共享的计算平台上申请了资源,开始了代码编写和数据处理工作。

    这对于并非计算机科班出身的她来说,又是一项挑战。她不得不重新捡起一些生疏的Python编程知识,学习使用特定的机器学习库和信号处理工具包。过程磕磕绊绊,bug频出,常常为了一个数据维度对齐的问题调试到深夜。但每解决一个问题,每看到一行代码成功运行,她都感到一种接近纯粹的、解决问题的快乐。

    工作日的白天,她依然是那个高效、专业的项目助理和协调者。只有到了夜晚和周末,她才切换成“研究学徒”模式,沉浸在代码、数据和论文中。林薇约的饭局一推再推,最终安可儿只能满怀歉意地答应下周末一定补上。

    白芳芳打来电话,听出她声音里的沙哑和疲惫,忍不住唠叨:“可儿,工作再忙也要顾身体啊!别像你爸以前那样……”话说一半,又停住了,叹了口气,“算了,你也大了,自己心里有数。妈给你寄了点润喉糖和营养品,记得吃。”

    安可儿心头一暖:“知道了,妈。你也是,注意身体。”

    日子在双重轨道上飞驰。实验进展缓慢但稳步推进。她初步搭建好了数据处理管道,完成了单模态分类器的训练和测试,结果与文献报道基本一致。接下来,就是更具挑战性的特征融合模型。

    这天晚上,她又卡在了一个特征标准化和维度匹配的技术细节上,查阅了几篇文献仍不得要领,烦躁地抓了抓头发。办公室里寂静无声,只有她电脑风扇轻微的嗡鸣。

    她起身走到窗边,望着窗外璀璨却冰冷的城市夜景,试图让混乱的思绪平复下来。就在这时,内网通讯软件上,纪屿深的头像突然跳动起来,发来的是一个文件传输请求,文件名是“多模态特征对齐的几种常用方法简述.pdf”。

    安可儿愣住了。他怎么会知道她卡在这里?是巧合,还是……他一直在关注她的进展,甚至能推断出她可能遇到的困难?

    她立刻接收文件,打开。是一份非常精炼的总结,列举了处理类似EEG和sEMG这种不同物理意义、不同采样率、不同噪声特性信号时,进行特征层融合前常用的对齐、归一化和降维方法,每种方法的优缺点和适用场景都写得清清楚楚,甚至还附带了简单的伪代码示例。

    这简直是雪中送炭!

    她激动地回复:“谢谢纪总!这份资料太及时了!”

    纪屿深:嗯。遇到具体问题,可以记录下来,定期汇总。闭门造车效率低。

    安可儿:好的!我明白了!

    她重新坐回电脑前,如饥似渴地阅读着那份资料。很快,她就找到了适合自己当前问题的方法思路,困扰她许久的障碍迎刃而解。她立刻修改代码,重新运行。

    这一次,程序顺利跑通。融合模型训练完成,初步测试结果显示,在部分受试者和任务上,融合模型的分类准确率确实显著高于最好的单模态模型,并且表现出更好的稳定性。虽然提升幅度不算巨大,而且存在个体差异,但这初步证实了她的核心假设:在特定条件下,多模态融合能够提供更丰富、更鲁棒的信息。

    她强压住兴奋,开始按照计划进行更细致的错误分析,试图找出融合模型表现好与不好的具体模式。

    等她把初步结果和分析整理成一份简要报告时,窗外天色已经蒙蒙亮。她竟然不知不觉工作了一个通宵。

    虽然身体极度疲惫,但精神却异常亢奋。这是她第一次独立设计并执行一个完整的(哪怕是简化版的)研究实验,并且获得了有意义的初步结果。这种亲手验证想法的成就感,是任何阅读或分析报告都无法替代的。

    她将报告发给了秦岚和小组,并在附件中特别感谢了纪屿深提供的参考资料。然后,她关掉电脑,趴在桌子上,决定小憩片刻,再开始新一天的工作。

    闭上眼睛前,她脑中闪过纪屿深夜深发送文件时的平静侧脸。

    他总是这样,在她需要的时候,以最精准、最不打扰的方式,提供最关键的支持。

    不是保姆式的呵护,而是导师般的指引。

    这种指引,让她在独自探索的黑暗中,始终能看到前方若隐若现的微光,并因此充满继续向前的勇气和力量。

    晨光透过百叶窗的缝隙,悄悄洒在桌面上,照亮了那支银灰色的笔,和旁边刚刚完成的、还带着代码余温的实验报告。

    深蓝海域,探索者的孤舟上,第一次自主实验的灯塔已经点亮。

    虽然光亮微弱,照亮的范围有限。

    但它确凿无疑地证明:这片海域,值得探索;这条航路,可以通行。

    而那位远方的领航员,正通过加密的频道,持续发送着修正航向和补充燃料的指令。

    她知道,更复杂的海况和更遥远的彼岸还在前方。

    但此刻,手握初步的航海图,感受着身后坚定而强大的支持,她心中充满了继续远航的渴望与信心。

    天,快要亮了。

    新的航程,即将开始。
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