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。”
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