BRAINFM LAB / INTERVENTION PLANNER

探索干预后的网络传播

选择一个模拟初始状态与输入位置，比较三个候选输入的网络轨迹。也可在浏览器中读取自定义研究 JSON。

CONCEPT DEMO六网络线性系统的数学示例。节点、连接、输入与时间步均为模拟；当前不生成临床疗效或患者治疗方案。

输入 A · 网络传播

SIMULATION / 24 STEPS

节点大小表示最终状态相对无输入基线的变化幅度

最终状态变化 L2—相对于无输入基线

峰值变化 L2—24 步中的最大值

临床结局预测尚未建立演示不提供临床评价

选择条件后可计算三种输入的完整轨迹。

CANDIDATE COMPARISON / SAME INITIAL STATE

按输入位置固定排序。较大或较小的变化都不表示更好的临床效果。

候选输入	输入网络	最终变化 L2	峰值变化 L2	临床结局	查看轨迹

LOCAL RESEARCH INPUT

文件仅在当前浏览器内读取。输入六个有限的状态值，范围为 −1 至 1；可选提供 6 × 6 转移矩阵，每行绝对值和须 ≤ 0.95。导出时包含输入、参数、基线与三种输入的完整模拟结果。

支持键：label、state、matrix（可选）。导入文件替换当前模拟条件。

计算方法、输入格式与解释

x(t+1) = A x(t) + b(target) · amplitude · 1[t < duration]

A 为稳定的模拟转移矩阵。将每种输入轨迹减去相同初始状态的无输入轨迹，计算每一步的六网络变化向量与 L2 范数。最终值取第 24 步，峰值取整个轨迹最大值。六个网络标签只用于解释数学示例，矩阵不来自真实脑连接。在本线性系统中，初始状态影响绝对轨迹；相对无输入基线的变化由矩阵与输入决定。

{"label": "Custom research example", "state": [0.1, -0.2, 0.05, 0, 0.1, -0.1]}

自定义矩阵支持正负连接，但仍采用同一线性系统。实际患者脑状态、空间靶点、神经刺激强度、疗效和不确定性需要另外建立并验证模型。