Wow! but how?

Hvordan BioCoherence Teknologi Fungerer

Wow! Men hvordan? Dette er det hovedspørgsmål, nye brugere stiller efter deres første scanning.

Lad mig forklare det i enkle termer. Hvis du foretrækker at gå dybere, er der en mere detaljeret forklaring efter dette.

Hurtig forklaring

Fra Rå Optagelse til Indsigter

BioCoherence starter med en EKG (elektrokardiogram) optagelse, ved hjælp af en medicinsk certificeret sensor. Mens den primært optager hjertets elektriske aktivitet, fanger sensoren også den elektriske aktivitet i hele kroppen, fra venstre finger til højre finger. Disse omfattende data vises som den primære EKG-optagelse, domineret af hjertets rytme, men viser også andre subtile elektriske aktiviteter.

Databehandling og Analyse

Rå Data til Funktioner: Den indledende EKG-optagelse inkluderer både den primære hjerterytme og andre elektriske frekvenser. Automatisk filtrering udelukker problematiske slag (f.eks. på grund af bevægelse), hvilket muliggør nøjagtig analyse.

Multi-Niveau Analyse:

1. Første Ordens Analyse:
• Uddrager primære data fra EKG'et, såsom specifikke frekvenser (VLF, LF, HF) og tidsbaserede intervaller (HRV).
• Bruger omfattende offentliggjort forskning til at udlede akademiske biomarkører.

2. Anden Ordens Analyse:

• Analyserer første ordens data for at afdække nye egenskaber, såsom harmoniske og entropi.
• Beregner yderligere biomarkørinformation, inklusive kvaliteter som opmærksomhed og intention.

3. Tredje Ordens Analyse:

• Identificerer forbindelser og resonanser mellem elementer, hvilket viser energiske relationer (f.eks. mellem organer).
• Bruger komplekse algoritmer til at beregne TCM opskrifter og tilknyttede elementer.

4. Fjerde Ordens Analyse:

• Beregner ressourcer og prioriteter, der angiver hvilke biomarkører der er mest betydningsfulde.
• Integrerer fundene i en sammenhængende oversigt over brugerens sundhed.

Brugerfordele:

• Scan Modul: Giver detaljeret biomarkøranalyse, kropskort og grafer.
• Test Modul: Tilbyder realtids biofeedback og et åbent skabelsessystem.
• Balance Modul: Genererer tilpassede meditationer og rapporter.

Dag-til-Dag Værdi: Fokuserer på information af højere orden (ressourcer, prioriteter), der tilbyder de mest praktiske indsigter for brugerne, samtidig med at der stadig er adgang til alle detaljerede data.

Afslutningsvis bruger BioCoherence avancerede matematiske algoritmer til at transformere rå EKG-data til værdifulde sundhedsindsigter, som tilbyder en multi-niveau analyse, der afslører omfattende information om kroppens elektriske aktivitet. Denne innovative tilgang giver brugerne handlingsorienterede data til at forbedre deres velvære.

Dybtgående forklaring

Lad os dykke dybt... Jeg vil forsøge at svare så grundigt som muligt uden at gå ind på tekniske områder...

I begyndelsen var den rå optagelse

BioCoherence starter med en EKG-optagelse. EKG står for «elektrokardiogram», hvilket betyder, at vi bruger en medicinsk certificeret enhed (vores sensor), der primært er beregnet til at registrere hjertets elektriske aktivitet. Men der er en hake: hjertet er det mest kraftfulde, men det er ikke det eneste organ i kroppen, der har elektrisk aktivitet. Vi ved, at hjernen gør (det vises på et EEG, et elektroencefalogram), men faktisk har hvert organ, hver atom, hvert system en magnetisk og elektrisk aktivitet. Når vi måler fra venstre finger til højre finger, registrerer sensoren meget mere end bare hjertets pulsfrekvens: den registrerer hele kroppens magnetiske og elektriske aktivitet.

Så det første, vi har, er en masse elektrisk information, som viser sig som den primære EKG-optagelse. Dette domineres klart af hjertets hovedrytme, men der er mange ting, der foregår under denne hovedaktivitet, og det viser sig i BioCoherence som den grå linje, der vibrerer omkring hovedbølgen. Her vil vi finde data til at genskabe tusindvis af biomarkørers aktivitet.

Du kan se det på frekvenssiderne: nær bunden af frekvensgrafen har du altid en mørk linje, som er den vigtigste frekvens (pulsfrekvensen), men du kan også se mange andre frekvenser til stede i optagelsen. Denne frekvensgraf er en anden måde at se optagelsesbølgen på, ved at transformere tidsbaseret information til en frekvensbaseret graf; men dette er stadig den samme rå information.

Vi har tilføjet noget automatisk filtrering for at udelukke de slag, der er problematiske (fordi, for eksempel, brugeren bevægede sig, og det elektriske signal var uden for skalaen i et par sekunder), og på det tidspunkt kan vi begynde at analysere denne optagelse for at udtrække funktioner.

Emergerende egenskaber

I systemteori er der et vigtigt koncept kaldet « emergerende egenskaber ». For at være kortfattet siger det, at med hvert nyt niveau af kompleksitet opstår der nye egenskaber, der ikke direkte kan udledes fra egenskaberne på det lavere niveau. For eksempel kan du blande 2 meget brandfarlige gasser (ilt og brint) og få en stabil væske (vand), som har egenskaber, der er umulige at gætte ud fra disse gasser. Det er derfor, vi laver en analyse på flere niveauer, hvor hvert niveau bruger egenskaberne fra det tidligere niveau, og hvert niveau afdækker nye relationer, der ikke kunne eksistere på det tidligere niveau.

Alt dette er lavet udelukkende med matematik. I modsætning til størstedelen af andre « energivurderingsenheder », der hovedsageligt er baseret på tilfældige talgeneratorer, er algoritmerne i BioCoherence udelukkende baseret på matematik, og derfor vil resultaterne altid være præcist de samme for en optagelse. Faktisk bliver hele beregningen lavet igen hver gang du åbner en optagelse.

Så kommer en førsteordensanalyse

Nu vil vores algoritmer udføre en førsteordensanalyse på disse rådata for at udtrække førsteordensinformation. Dette kan for eksempel komme fra specifikke frekvens- eller frekvensområder (som for VLF, LF eller HF) eller tidsbaseret intervalanalyse (som for HRV).

Vi har brugt en masse offentliggjort forskning fra en meget bred vifte af EKG-forskere, der normalt ikke taler sammen, for at komme op med brede lister over informationer, som vi udtræk på dette niveau.

Denne førsteordensanalyse giver os hovedsageligt de akademiske biomarkører, da dette normalt er, hvor officielle undersøgelser stopper. Dette skyldes, at signalbehandling normalt er ret begrænset i medicinsk forskning*, mens jeg anvendte musikalsk signalbehandling, som er langt mere avanceret. Da DSP'er (digitale signalprocessorer) erstattede analog behandling i musik siden 90'erne, er der blevet udført en enorm mængde forskning for at forstå, emulere og behandle digitale optagelser med mange værktøjer som lydeffekter eller forskellige værktøjer til at justere indholdet af digital musik i realtid. Dette er grundlæggende de samme algoritmer, som vi bruger i BioCoherence: avanceret matematik, som lydteknikere kender i musikbehandling, men som ingen bruger i medicinske applikationer.

Det bliver interessant i andenordensanalyse

Når vi har disse førstepartsdata, får vi nye egenskaber, og vi kan udføre flere andenordensanalyser på disse nye egenskaber. For eksempel, som en førstepartsanalyse beregnede vi et spektrum: takket være en matematisk algoritme kaldet en FFT (Fast Fourier Transform), kan vi vise den rå optagelse som frekvenser i stedet for en bølge. Nu, i en andenordensanalyse vil vi beregne et Cepstrum (som er en 2^nd ordens FFT), der gør det muligt for os at udtrække ikke frekvenserne, men harmonikkerne i signalet: med et ord, det udtrækker de frekvenser, der resonnerer harmonisk sammen. Ved at bruge disse resultater, vil vi opnå nogle nye biomarkører.

• Et eksempel på en anden 2^nd ordensanalyse er beregningen af entropi (eller « agitation ») af hver biomarkør. Med et ord, det viser, hvordan en specifik biomarkør er statisk eller agiteret.
• Andre eksempler på 2^nd ordensanalyser er de kvaliteter, vi viser til højre for en biomarkør, såsom opmærksomhed, intention og horisont (egenskaber udtrukket fra deres musikalske kvaliteter), og hovedcykler.

Der er mange 2^nd ordensanalyser udført på signalet, og derfor får vi mange nye biomarkørinformationer. Men vi stopper ikke her, fordi dette nye niveau afslører nogle nye interessante egenskaber, der ikke eksisterede før.

Igen har vi brugt mange offentliggjorte undersøgelser af en meget bred vifte af forskere, nu ikke om EKG-data, men om terapispécifikke data som Ayurveda, TCM, energivurdering eller moderne medicinsk videnskab.

En tredjefaldsanalyse: forbindelser og resonanser

Nu kommer der et nyt niveau af kompleksitet med sine nye vidundere. Ved at bruge alle de 2^nd ordens nye data, vi har, kan vi beregne nye egenskaber, som for eksempel forbindelser mellem elementer. Disse forbindelser vises overalt i appen, som på grafer eller kroppskort; de gør det muligt for os at forstå de primære energiske relationer mellem f.eks. organer: hvis et organ er forbundet med et andet, kan det indikere, at der er en energisk overførsel i gang, og at det ene hjælper eller bliver hjulpet af det andet.

Denne forbindelser beregnes med en ret kompleks multidimensional algoritme, der bruger avanceret vektormatematik til at udtrække almindelige resonanser mellem elementer. Men vi har forsøgt at skjule denne kompleksitet og kun vise resultatet, som er klare forbindelser mellem elementerne.

• Som en del af processen har vi beregnet tonsvis af data, og det viser sig som « forbindelse kvaliteter » og tilknyttede elementer for hver biomarkør.
• Et andet eksempel på 3. orden er beregningen af TCM opskrifter. Vi har omvendt ingeniør TCM opskrifternes logik, der bruger flere akupunkturpunkter til at helbrede specifikke symptomer. Ved at vende det om siger vi: hvis disse punkter er forbundet af disse 3. ordens egenskaber, kan det indikere det tilknyttede symptom i deres gruppe.

Atter engang har vi brugt offentliggjorte forskningsdata om terapispesifikke data. Bortset fra TCM opskrifter kommer forbindelseslogikken fra arbejdet fra mange praktikere, vi har arbejdet med, som prøver at gå op ad den årsagskæde for at finde rodårsager.

Hvorfor ikke gå videre?

OK, mens vi er i gang, lad os fortsætte med disse nye fremtrædende egenskaber, og lave en 4. niveau analyse. Med alle disse nye datapunkter kan vi nu beregne ressourcer og prioriteter. Ressourcer beregnes af en 4. niveau algoritme, der bruger information fra alle nedenstående niveauer til at beregne en enkelt « ressourceværdi », som vist på ressourcesiden (når du klikker på en ressource for at ændre den, hvis det er nødvendigt). Det angiver, hvordan en biomarkør i en given familie er « på toppen af generøsitetskæden ». Ressourceteorien stammer fra Christine Degoys arbejde og er meget mere forklaret i hendes kommende bøger.

Prioriteter er på den anden side på en måde underdogs, de « nederste i fødekæden » dele. De er udvundet fra 3. ordens informationer og derunder, i henhold til energi, agitation eller koherens i en given biomarkørfamilie. Da vi har beregnet energi, agitation og koherens, kan vi nu sætte som prioriteter de for lave energier, for høje energier, for statiske og for agiterede elementer, samt de koherente systemer, der kan indikere, at der foregår noget.

Og nu, lad os danse baglæns

Lad os gå tilbage til vores H2O vand eksempel. Når du først ser vand, analyserer du det ikke ud fra dets gasformige komponenter. Du ser kun de øverste egenskaber: at du kan drikke det; at du kan svømme i det; at det kan blande sig med andre elementer osv. Normalt, når vi ser et komplekst system, ser vi det udefra, og vi ser kun de øverste egenskaber. Og hver gang vi afdækker et yderligere niveau af orden, indser vi, hvor nyttigt det er for daglige brugere. Så i BioCoherence har vi en tendens til at omvende betydningen af informationen og starte med ressourcer (en 4. orden information), prioriteter (en 3. orden information), biomarkør blomst (en 2^nd orden information) og biomarkør kvaliteter (en 3. orden information). Det er stadig muligt at gå ned til den første orden information (bølgen og spektret), men det, der giver mest værdi i hverdagen, er de øverste niveauer.

Kompleksitetsordenerne vises gennem de øverste højre pile på startsiden (de kan klikkes for at gentage matematikken på hvert niveau), men menulogikken (og rapportordenen) er omvendt: den starter med de øverste niveauer (balance: ressourcer, prioriteter og rapport) da dette normalt er den vigtigste information at starte med.

Og det er alt for scanningsdelen.