败案例进行深度分析，试图在软件层面找到进一步优化的可能。“无形钢流”的翅膀，终于在强电磁风暴的边缘，找到了稳定挥舞的可能。
一个寻常的下午，林卫国带着一位气质儒雅、面带忧色的中年男子走进了陈默的实验室。来人名叫苏明远，是本市医科大学附属康复医院的神经内科主任，也是林卫国的老同学。
“陈工，冒昧打扰。老林说您这儿可能有‘宝贝，能帮帮我们。”苏主任开门见山，递过来一份病历摘要。
患者是一位17岁的中风偏瘫少年（小宇），左侧肢体运动功能严重受损，康复训练进展缓慢，情绪低落。传统的运动想象疗法（Mental Imagery）效果不佳，医生难以量化评估其神经激活程度和训练效果。
“我们一直在寻找一种能客观监测患者运动想象激活状态，并给予实时反馈的设备，激励患者，也指导我们调整训练方案。”苏主任眼中带着恳切，“老林提到你们在做的那个‘读脑波的头盔… 不知…”
陈默瞬间明白了。他拿出为陈雪做的“灵犀”个人版（专注/放松训练型）：“苏主任，您说的是类似这个吗？但它目前只能做很基础的专注度和放松度反馈，精度和功能都远不如军用版。”
苏主任仔细端详，眼神越来越亮：“基础反馈就够了！我们需要的就是这种客观的生物反馈信号！ 用它来捕捉患者在进行特定运动想象（比如‘想动左手）时，大脑对应运动皮层的激活程度变化。精度不需要军用级，稳定、可用、能出趋势图就行！”
陈默和周斌对视一眼。这简直是“灵犀”BCI技术最直接、最现实的民用切入点——康复医疗领域的运动想象反馈训练！
“技术上完全可行！”陈默肯定地说，“‘灵犀的核心算法（CSP特征提取、基础模式识别）可以直接迁移。我们可以快速开发一个简化、低成本、针对康复场景优化的版本：”
硬件简化： 使用更经济的干电极（48导联足够），终端集成到平板电脑。
算法定制： 训练识别模型专注于运动想象相关节律（如μ波、β波）的功率变化，而非精确指令识别。输出简单的“激活强度”指数（0100%）和趋势图。
交互优化： 设计友好的康复训练软件界面，患者能看到自己“想象”的强度，配合虚拟场景（如控制小球移动距离）进行游戏化训练。
快速验证： 先在实验室健康志愿者身上测试基础功能，然后尽快在医院小范围试用。
“太好了！陈工！这简直是雪中送炭！”苏主任激动不已，“设备成本我们医院可以承担！伦理审批我去跑！只要能帮到小宇这样的孩子…”
林卫国拍了拍老同学的肩膀，对陈默说：“陈默，这是好事！‘灵犀能用到治病救人上，是它的大功德！技术上你们有底，流程上我帮苏主任协调，确保合规。”
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第119章 破茧“无形”，静水微澜 上[2/2页]