皮质类固醇沿着静脉通道缓缓注入患者体内。手术室内的气氛从探索的亢奋，骤然切换至高度警戒的观察模式。仪器屏幕上，生命体征的曲线平稳如常，但所有人的注意力，都聚焦在两个关键的数据流上：目标区及下游网络的电生理活动，以及感知模块反演出的、那条被高亮标记的微弱“亮线”区域。
时间在沉默的监测中缓慢流淌。十分钟，二十分钟。异常高频振荡维持在被抑制后的稳定低水平，下游θ波调制现象依然存在但未增强。患者镇静下的姿势性肌电活动没有反弹。从神经调控的角度看，效果似乎“稳住”了。
然而，那条“亮线”——代表局部组织散射特征变化的信号——却并未如希望的那样迅速消退。它的亮度变化极其细微，在误差阈值边缘徘徊，但趋势分析算法坚持认为，其均值在极缓慢地、却持续地爬升。更令人不安的是，感知模块内置的自检程序未报告任何硬件或温度漂移异常，置信度指标依然维持在85%左右。
“是真实的生物反应？还是我们算法在边界情况下的过度解读？” 远程支持中心内，李维紧盯着数据，额头渗出细汗。他们面对的是信噪比极低的信号，任何结论都如履薄冰。
凌景宿的声音在加密频道中响起，冷静得近乎无情：“我们需要交叉验证。第一，比对患者术前和术中其他未受干预脑区的类似感知数据，确认该‘亮线’模式是否为个体特异性背景噪声。第二，临时微调超声发射的某个非关键参数，观察‘亮线’特征是否随之发生可预测的变化。如果是真实组织反应，可能对能量输入模式敏感；如果是算法噪声，则应无关联。”
这是一个大胆的提议。在观察期主动微调参数，虽是小范围试探，但引入了新的变量。然而，这可能是区分信号与噪声最直接的方法。
沃尔夫医生在手术室内与远程快速商议后，同意了这一方案。“执行最小幅度参数微调，单次，持续时间三十秒。密切监测所有生理反应。”
指令下达。设备参数发生了一个几乎不可察觉的调整。三十秒内，所有人的目光都锁定在感知数据的变化上。
“亮线”区域的散射特征，随着参数调整，出现了同步的、微弱的起伏！而当参数恢复原状后，起伏也随之平复，但基线似乎比调整前又略微抬高了一点点。
“验证了。信号与能量输入相关，不是固定噪声。”凌景宿迅速得出结论，“这是真实的组织界面物理特性变化，很可能是细胞外液成分改变、细胞肿胀初期或蛋白质聚集导致的声阻抗微观变化。皮质类固醇可能尚未起效，或不足以完全阻止这一过程。”
这意味着，他们的干预，尽管在电生理层面取得了积极效果，却可能正在引发轻微的、局部的组织反应。这是一个经典的神经调控困境：疗效与副作用的微妙平衡。
“当前反应程度，是否在可接受的安全边际内？” 沃尔夫医生问出了最关键的问题。
凌景宿沉默了几秒，调出了一组动物长期植入实验的预处理数据。“在猕猴模型中，类似程度的早期散射特征变化，约60%在后续24-48小时内逐渐消退，未导致明显组织学损伤；30%维持稳定；10%逐渐发展并与后期轻微胶质增生相关。但动物模型与人类，尤其是疾病状态下的大脑，不能直接类推。”
没有确切的答案，只有概率和不确定性。
就在手术团队需要基于这模糊的风险概率，决定是否继续维持当前参数、降低能量还是彻底暂停刺激时，外部的“信息雾”再次弥漫而来。