第一百零五章 潮汐初绘 (第2/3页)
同。监控屏幕上，反映冲突监测和记忆负荷的脑电特征（如P300振幅、额中theta同步化）变得活跃，但他的行为表现开始不稳，错误类型出现混合（遗漏错误和替换错误均有）。他的眼动轨迹也显示出搜索效率下降，注视点更分散。
“注意资源分配可能开始出现问题。”安可儿低声对林婕说。
林婕点头，指了指生理信号：“皮肤电导水平在错误试次后出现异常陡峭的上升，但回落很慢，情绪或挫折反应可能较强。”
冲突抑制任务（Stop-Signal）对陈先生挑战最大。他需要快速反应（按键）于频繁出现的“Go”刺激，但偶尔出现的“Stop”信号（一个特定音调）要求他立刻抑制已准备发起的按键。他的抑制失败率（冲动错误）明显高于常模，尤其是在“Stop”信号延迟出现、反应冲动已经很强的时候。脑电数据显示，在他抑制失败的试次前，前扣带回区域的冲突监测信号（如N2/P3成分）出现异常的“过冲”，随后才是行为抑制的崩溃。这与“冲突监测过冲型”的假设特征高度吻合。
“这里，”安可儿标记下另一个关键数据段，“抑制失败前的神经特征很典型。”
整个评估过程中，陈先生总体配合，但随着任务推进和疲劳累积，他出现了一些细微的烦躁迹象：更频繁地清嗓子，无意识地用脚轻点地面，在休息间隔时话明显变少。安可儿通过通话系统适时给予鼓励，并严格按照计划提供休息时间。
最后的“虚拟日程安排”任务，要求他在有限时间内，为一组虚拟任务安排合理顺序和时间，并处理突发干扰。这考验执行功能和多任务协调。陈先生在此任务中表现出明显的计划困难和时间估计偏差，决策过程犹豫反复，眼动轨迹杂乱。主观报告（任务后简短问卷）显示，他感到“头脑混乱，不知道从哪里下手”。
中午十二点半，所有任务终于完成。陈先生摘下设备时，脸上有明显的疲惫。安可儿向他真诚道谢，并提供了午餐券。
“感觉比上次累多了。”陈先生揉了揉太阳穴，“特别是最后那个安排时间的，简直一团糟。”
“这些任务确实很有挑战性，辛苦您了。您的参与对我们理解这些认知过程非常重要。”安可儿递给他一瓶水，“数据我们会仔细分析。下次预约，我们会进行干预阶段，具体安排研究助理会通知您。”
送走陈先生，安可儿和林婕立刻开始数据备份和初步预处理。几个TB的原始数据被安全传输至服务器，并行启动自动化的伪迹检测和初步分段程序。下午，安可儿一头扎进了数据分析。
她使用“潮汐图”工具包的标准流程，首先对多模态数据进行时间对齐和清理。钟原优化的算法高效地剔除了眼电、肌电等常见伪迹，并校正了因头部微动引起的信号漂移。接着，工具包自动计算了预先定义好的数十个特征指标在不同任务阶段的时间序列：各类脑电频段功率、相干性、事件相关电位成分的潜伏期和振幅；眼动的注视时长、扫视速度、瞳孔直径变化；心率和心率变异性指标；皮肤电导水平及其波动特征；以及行为上的反应时、正确率、错误类型分布等。
当这些特征被提取、归一化、并按照时间轴和任务事件进行对齐标注后，安可儿启动了“潮汐图”可视化引擎。屏幕上，一幅动态的、多维的“认知状态地形图”开始缓缓生成。
首先是全景时间轴视图。横跨三小时的数据被压缩呈现，不同颜色的线条和色块代表不同维度的特征强度。可
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