John醒来后的两周，NeuroLink又成功唤醒了两位患者。
一位是DOC-02号，中风后昏迷8个月的45岁男性，醒来后能认出家人，能说简单的句子。
另一位是DOC-09号，溺水后昏迷18个月的女性，醒来后虽然还不能说话，但眼神清澈，能用眨眼回答问题。
三例成功，让整个团队都兴奋不已。
但林煜知道，这还不够。
十月的某天晚上，他一个人坐在实验室里，盯着三位患者的所有数据。
脑电记录、刺激参数、药物剂量、康复进程。。。。。。几十个G的数据，密密麻麻地排列在屏幕上。
“一定有规律。“他喃喃自语。
三个人，年龄不同，病因不同，昏迷时间不同，但都醒来了。
为什么?
他们有什么共同点?
林煜开始一遍遍地回放数据，寻找隐藏的模式。
凌晨两点，他突然看到了什么。
三位患者在唤醒过程中，脑电波的演化轨迹惊人地相似。
从混沌无序，到出现微弱节律，再到功能连接增强，最后形成稳定的意识网络——整个过程，就像是大脑在一个特定的“轨道“上运动。
“吸引子。。。。。。“林煜的眼睛亮了。
他想起非线性动力学里的一个核心概念:吸引子。
在复杂系统中，无论初始状态如何，系统最终都会被“吸引“到某些特定的状态。就像水总会往低处流，摆锤最终会停在平衡位置。
大脑，会不会也是这样?
昏迷状态，是一个“吸引子“。
意识状态，是另一个“吸引子“。
而唤醒的过程，就是把大脑从“昏迷吸引子“推向“意识吸引子“!
“如果是这样。。。。。。“林煜激动得站起来。
如果是这样，那就不需要针对每个患者单独设计方案了。只需要找到这个“推动“的通用规律，就能设计出一套标准化的唤醒系统!
接下来的一周，林煜几乎住在了实验室。
他把物理系学到的所有非线性动力学知识都用上了:
相空间重构、Lyapunov指数、分岔理论、混沌吸引子。。。。。。
他把大脑建模成一个高维的动力系统，用脑电数据重建状态空间，然后寻找“意识“和“昏迷“这两个吸引子的位置。
代码一行行地写，数学推导一页页地算。
python#意识检测与唤醒系统
#核心算法:基于非线性动力学的大脑状态空间分析
importnumpyasnp
fromscipy。ieimportodeint
fromsklearn。manifoldimportTSNE
#步骤1:相空间重构
defphase_space_restru:
“““
从脑电数据重建相空间