週五晚上，方芷晴的資料發過來了。
【全麻下比格犬俯臥位呼吸運動脊柱位移實測：T12-L1節段，最大位移23微米，平均位移17微米，呼吸週期約4.2秒。】
陸晨看到這組資料的時候，眉頭皺了一下。
最大位移二十三微米。
操作精度要求是二十微米以內。
也就是說，如果在呼吸運動的峰值時刻操作，位移會首接把精度打穿。
這不是可以忽略的變數。
他拿起筆，在紙上畫了一個簡單的呼吸週期曲線。
峰值是吸氣末，谷值是呼氣末。
呼氣末的位移最小，大約在五到八微米的範圍內。
如果他把所有關鍵操作都安排在呼氣末的視窗期進行，位移影響就能被壓到安全線以下。
但呼氣末的視窗期只有大約零點八到一點二秒。
在這麼短的時間內完成微米級對接操作，對手部穩定性和反應速度有極高的要求。
陸晨想了一下，他的手部穩定性應該夠。
但更穩妥的方案是在演算法端加一個呼吸門控補償。
讓演算法即時追蹤呼吸週期，在呼氣末自動鎖定座標併發出操作訊號。
這樣就不需要他自己去憑感覺捕捉那個視窗了。
人腦判斷和演算法判斷之間的差距，在微米級的尺度下，可能就是成功和失敗的分界線。
週六一早，陸晨首接給李森發了訊息。
【主任，今天和明天不排手術了，準備下週三的實驗。】
李森秒回。
【去吧，這邊吳凡和陳可能頂住。】
陸晨走進了急診外科負責人的那間小辦公室，關上了門。
桌上的電腦螢幕還亮著，留著昨晚看的實驗方案文件。
他坐下來，先消耗了今天的第一次高階病例回溯模擬。
他沒有選擇回溯手術案例。
而是選了此前在浙大腦科醫院輔助完成的那臺腦動脈瘤栓塞手術。
那臺手術中，他透過演算法即時追蹤導管位置並糾正微小偏差的經驗，和眼下需要做的呼吸門控補償在本質上是相通的。
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