皮質類固醇沿著靜脈通道緩緩注入患者體內。手術室內的氣氛從探索的亢奮，驟然切換至高度警戒的觀察模式。儀器螢幕上，生命體徵的曲線平穩如常，但所有人的注意力，都聚焦在兩個關鍵的資料流上：目標區及下游網路的電生理活動，以及感知模組反演出的、那條被高亮標記的微弱“亮線”區域。
時間在沉默的監測中緩慢流淌。十分鐘，二十分鐘。異常高頻振盪維持在被抑制後的穩定低水平，下游θ波調變現象依然存在但未增強。患者鎮靜下的姿勢性肌電活動沒有反彈。從神經調控的角度看，效果似乎“穩住”了。
然而，那條“亮線”——代表區域性組織散射特徵變化的訊號——卻並未如希望的那樣迅速消退。它的亮度變化極其細微，在誤差閾值邊緣徘徊，但趨勢分析演算法堅持認為，其均值在極緩慢地、卻持續地爬升。更令人不安的是，感知模組內建的自檢程式未報告任何硬體或溫度漂移異常，置信度指標依然維持在85%左右。
“是真實的生物反應？還是我們演算法在邊界情況下的過度解讀？” 遠端支援中心內，李維緊盯著資料，額頭滲出細汗。他們面對的是信噪比極低的訊號，任何結論都如履薄冰。
凌景宿的聲音在加密頻道中響起，冷靜得近乎無情：“我們需要交叉驗證。第一，比對患者術前和術中其他未受干預腦區的類似感知資料，確認該‘亮線’模式是否為個體特異性背景噪聲。第二，臨時微調超聲發射的某個非關鍵引數，觀察‘亮線’特徵是否隨之發生可預測的變化。如果是真實組織反應，可能對能量輸入模式敏感；如果是演算法噪聲，則應無關聯。”
這是一個大膽的提議。在觀察期主動微調引數，雖是小範圍試探，但引入了新的變數。然而，這可能是區分訊號與噪聲最直接的方法。
沃爾夫醫生在手術室內與遠端快速商議後，同意了這一方案。“執行最小幅度引數微調，單次，持續時間三十秒。密切監測所有生理反應。”
指令下達。裝置引數發生了一個幾乎不可察覺的調整。三十秒內，所有人的目光都鎖定在感知資料的變化上。
“亮線”區域的散射特徵，隨著引數調整，出現了同步的、微弱的起伏！而當引數恢復原狀後，起伏也隨之平復，但基線似乎比調整前又略微抬高了一點點。
“驗證了。訊號與能量輸入相關，不是固定噪聲。”凌景宿迅速得出結論，“這是真實的組織介面物理特性變化，很可能是細胞外液成分改變、細胞腫脹初期或蛋白質聚集導致的聲阻抗微觀變化。皮質類固醇可能尚未起效，或不足以完全阻止這一過程。”
這意味著，他們的干預，儘管在電生理層面取得了積極效果，卻可能正在引發輕微的、區域性的組織反應。這是一個經典的神經調控困境：療效與副作用的微妙平衡。
“當前反應程度，是否在可接受的安全邊際內？” 沃爾夫醫生問出了最關鍵的問題。
凌景宿沉默了幾秒，調出了一組動物長期植入實驗的預處理資料。“在獼猴模型中，類似程度的早期散射特徵變化，約60%在後續24-48小時內逐漸消退，未導致明顯組織學損傷；30%維持穩定；10%逐漸發展並與後期輕微膠質增生相關。但動物模型與人類，尤其是疾病狀態下的大腦，不能直接類推。”
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