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遵循紀嶼深“聚焦”與“MVP（最小可行性產品）”的建議，安可兒用了整整一週的時間，將原本略顯龐雜的研究課題，收斂到了一個具體、可操作的核心驗證問題上：在模擬的腦卒中上肢康復場景下，融合運動想象（EEG）訊號和表面肌電（sEMG）訊號，是否比單獨使用任何一種訊號，能更早、更穩定地預測出患者的運動意圖？

這個問題剝離了複雜的臨床工作流、長期效果評價、醫患接受度等因素，直指她最初設想中“多模態資料融合可能提升資訊質量”這一最基礎的假設。如果這個假設在簡化場景下都無法被初步驗證，那麼後續更宏大的“個性化最佳化平臺”構想也就成了空中樓閣。

她設計了一個基於公開資料集和有限模擬資料的“計算實驗”方案。公開資料來自一個國際腦機介面競賽提供的、包含少量健康受試者同時記錄EEG和sEMG資料的簡單運動想象任務資料集。她計劃利用這些資料，分別訓練基於EEG的單模態分類器、基於sEMG的單模態分類器、以及一個融合兩種訊號的早期融合（特徵層融合）分類器，然後比較它們在有限樣本下的分類準確率、穩定性以及隨著訓練樣本增加的學習曲線。

這只是一個非常初步的、遠離真實臨床環境的“玩具實驗”。但它的價值在於，可以用相對較低的成本和明確的資料，初步檢驗“融合是否有效”這個根本問題，併為後續可能涉及真實患者資料、更復雜演算法的研究，提供方**基礎和初步證據。

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