手部稳定性应该够。
但更稳妥的方案是在算法端加一个呼吸门控补偿。
让算法实时追踪呼吸周期，在呼气末自动锁定坐标并发出操作信号。
这样就不需要他自己去凭感觉捕捉那个窗口了。
人脑判断和算法判断之间的差距，在微米级的尺度下，可能就是成功和失败的分界线。
周六一早，陆晨直接给李森发了消息。
【主任，今天和明天不排手术了，准备下周三的实验。】
李森秒回。
【去吧，这边吴凡和陈可能顶住。】
陆晨走进了急诊外科负责人的那间小办公室，关上了门。
桌上的电脑屏幕还亮着，留着昨晚看的实验方案文档。
他坐下来，先消耗了今天的第一次高级病例回溯模拟。
他没有选择回溯手术案例。
而是选了此前在浙大脑科医院辅助完成的那台脑动脉瘤栓塞手术。
那台手术中，他通过算法实时追踪导管位置并纠正微小偏差的经验，和眼下需要做的呼吸门控补偿在本质上是相通的。
【高级病例回溯模拟完成（第1/3次），神经介入操作术经验+基础值10%。】
陆晨睁开眼睛，拿起笔在纸上记下了几个关键参数。
然后启动了第二次模拟。
这一次他选择了军区总医院的秦远征断臂再植手术。
那台手术中他在显微镜下完成的腓肠神经桥接，精度要求同样在微米级。
他重点回溯了桥接过程中手部的控制节奏和进针角度。
在模拟空间里，他尝试将操作窗口压缩到一秒以内。
结果发现，在一秒的窗口内，他可以稳定完成单次进针和收线。
但窗口缩短到零点八秒的时候，操作精度出现了大约三到四微米的波动。
这个波动还在可接受范围内，但已经逼近了边界。
【高级病例回溯模拟完成（第2/3次），神经外科基础操作经验+基础值10%。】
陆晨在纸上又记下了几组数据。
第三次模拟，他选了前几天凌晨的腹主动脉瘤手术。
重点回溯了在大量出血条件下完成精细血管吻合的操作手感。
他在模拟中反复体会那种极端压力下保持双手稳定的状态。
这种状态不是靠意志力硬撑出来的，而是身体在高强度训练之后形成的一种自然
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