Wow! but how?

कैसे काम करती है BioCoherence तकनीक

वाह! लेकिन कैसे? यह मुख्य प्रश्न है जो नए उपयोगकर्ता अपने पहले स्कैन के बाद पूछते हैं।

आइए इसे सरल शब्दों में समझाते हैं। यदि आप गहराई में जाना पसंद करते हैं, तो इसके बाद एक अधिक गहन व्याख्या है।

संक्षिप्त व्याख्या

कच्चे रिकॉर्डिंग से अंतर्दृष्टि तक

BioCoherence एक ECG (इलेक्ट्रोकार्डियोग्राम) रिकॉर्डिंग के साथ शुरू होता है, जो एक चिकित्सा-प्रमाणित सेंसर का उपयोग करता है। जबकि मुख्य रूप से दिल की विद्युत गतिविधि को रिकॉर्ड करता है, सेंसर पूरे शरीर की विद्युत गतिविधि को भी कैप्चर करता है, बाएं अंगूठे से लेकर दाएं अंगूठे तक। ये व्यापक डेटा मुख्य ECG रिकॉर्डिंग के रूप में दिखाई देता है, जो दिल के ताल द्वारा प्रबलित होता है लेकिन अन्य सूक्ष्म विद्युत गतिविधियों को भी प्रदर्शित करता है।

डेटा प्रसंस्करण और विश्लेषण

कच्चे डेटा से विशेषताएँ: प्रारंभिक ECG रिकॉर्डिंग में मुख्य दिल की ताल और अन्य विद्युत आवृत्तियाँ दोनों शामिल हैं। ऑटोमैटिक फ़िल्टरिंग समस्याग्रस्त बीट्स (जैसे, गति के कारण) को बाहर करता है, जिससे सटीक विश्लेषण की अनुमति मिलती है।

बहु-स्तरीय विश्लेषण:

1. प्रथम-क्रम विश्लेषण:
• ECG से प्राथमिक डेटा निकालता है, जैसे विशिष्ट आवृत्तियाँ (VLF, LF, HF) और समय के आधार पर अंतराल (HRV)।
• शैक्षणिक बायोमार्कर्स निकालने के लिए व्यापक प्रकाशित अनुसंधान का उपयोग करता है।

2. द्वितीय-क्रम विश्लेषण:

• पहली-क्रम डेटा का विश्लेषण करता है ताकि नई विशेषताएँ, जैसे हार्मोनिक्स और एंट्रॉपी, उजागर हो सकें।
• अतिरिक्त बायोमार्कर जानकारी की गणना करता है, जिसमें ध्यान और इरादे जैसी गुण शामिल हैं।

3. तृतीय-क्रम विश्लेषण:

• तत्वों के बीच लिंक और प्रतिध्वनियों की पहचान करता है, जो ऊर्जा संबंधों को दिखाता है (जैसे, अंगों के बीच)।
• TCM व्यंजनों और जुड़े तत्वों की गणना के लिए जटिल एल्गोरिदम का उपयोग करता है।

4. चतुर्थ-क्रम विश्लेषण:

• संसाधनों और प्राथमिकताओं की गणना करता है, यह इंगित करता है कि कौन से बायोमार्कर सबसे महत्वपूर्ण हैं।
• उपयोगकर्ता के स्वास्थ्य का एक संगठित अवलोकन बनाने के लिए निष्कर्ष को एकीकृत करता है।

उपयोगकर्ता के लाभ:

• स्कैन मॉड्यूल: विस्तृत बायोमार्कर विश्लेषण, शरीर के मानचित्र और ग्राफ प्रदान करता है।
• टेस्ट मॉड्यूल: वास्तविक समय में बायोफीडबैक और एक ओपन क्रिएशन सिस्टम प्रदान करता है।
• बैलेंस मॉड्यूल: कस्टम ध्यान और रिपोर्ट उत्पन्न करता है।

दिन-प्रतिदिन का मूल्य: उच्च-क्रम की जानकारी (संसाधन, प्राथमिकताएँ) पर ध्यान केंद्रित करता है जो उपयोगकर्ताओं के लिए सबसे व्यावहारिक अंतर्दृष्टि प्रदान करता है, जबकि सभी विस्तृत डेटा तक पहुंच की अनुमति भी देता है।

अंत में, BioCoherence कच्चे ECG डेटा को मूल्यवान स्वास्थ्य अंतर्दृष्टियों में बदलने के लिए उन्नत गणितीय एल्गोरिदम का उपयोग करता है, जो बहु-स्तरीय विश्लेषण की पेशकश करता है जो शरीर की विद्युत गतिविधि के बारे में व्यापक जानकारी प्रकट करता है। यह नवोन्मेषी दृष्टिकोण उपयोगकर्ताओं को उनके कल्याण को बढ़ाने के लिए कार्रवाई योग्य डेटा प्रदान करता है।

गहराई से व्याख्या

आइए गहराई से खुदाई करें... मैं तकनीकी आधार में प्रवेश किए बिना जितना संभव हो सके गहराई से उत्तर देने की कोशिश करूंगा...

शुरुआत में कच्चा रिकॉर्डिंग था

BioCoherence एक ईसीजी रिकॉर्डिंग के साथ शुरू होता है। ईसीजी का अर्थ है «इलेक्ट्रोकार्डियोग्राम» जिसका मतलब है कि हम एक चिकित्सकीय-प्रमाणित डिवाइस (हमारा सेंसर) का उपयोग करते हैं जो मुख्य रूप से हृदय की विद्युत गतिविधि को रिकॉर्ड करने के लिए बनाया गया है। लेकिन, एक बात है: हृदय सबसे शक्तिशाली है, लेकिन शरीर में केवल एक ही अंग नहीं है जिसमें विद्युत गतिविधि होती है। हम जानते हैं कि मस्तिष्क में भी होती है (यह एक ईईजी, इलेक्ट्रोएन्सेफलोग्राम पर दिखाई देती है), लेकिन वास्तव में, हर अंग, हर परमाणु, हर प्रणाली में एक चुंबकीय और विद्युत गतिविधि होती है। जब हम बाएं अंगूठे से दाएं अंगूठे तक मापते हैं, तो सेंसर केवल हृदय की धड़कन की दर की आवेग को रिकॉर्ड नहीं करता: यह पूरे शरीर की चुंबकीय और विद्युत गतिविधि को रिकॉर्ड करता है।

तो, हमारे पास सबसे पहले बहुत सारी विद्युत जानकारी है, जो मुख्य ईसीजी रिकॉर्डिंग के रूप में दिखती है। यह स्पष्ट रूप से हृदय की धड़कन के मुख्य ताल द्वारा प्रभुत्व में है, लेकिन इस मुख्य गतिविधि के तहत बहुत सारी चीजें चल रही हैं, और यह BioCoherence में मुख्य तरंग के चारों ओर हिलती हुई ग्रे रेखा के रूप में दिखाई देती है। यहीं पर हम हजारों बायोमार्कर की गतिविधि को पुनःनिर्माण के लिए डेटा पाएंगे।

आप इसे आवृत्ति पृष्ठों पर देख सकते हैं: आवृत्ति ग्राफ के नीचे के निकट हमेशा एक गहरी रेखा होती है जो सबसे महत्वपूर्ण आवृत्ति (धड़कन की दर) होती है लेकिन आप रिकॉर्डिंग में कई अन्य आवृत्तियाँ भी देख सकते हैं। यह आवृत्ति ग्राफ रिकॉर्डिंग तरंग को देखने का एक और तरीका है, समय आधारित जानकारी को आवृत्ति आधारित ग्राफ में बदलकर; लेकिन यह अभी भी वही कच्ची जानकारी है।

हमने कुछ स्वचालित फ़िल्टरिंग जोड़ी है ताकि उन धड़कनों को बाहर किया जा सके जो समस्याग्रस्त हैं (क्योंकि, उदाहरण के लिए, उपयोगकर्ता हिला और विद्युत संकेत कुछ सेकंड के लिए चार्ट से बाहर हो गया), और उस बिंदु पर, हम इस रिकॉर्डिंग का विश्लेषण करना शुरू कर सकते हैं ताकि विशेषताएँ निकाली जा सकें।

उद्भव गुण

सिस्टम थ्योरी में एक महत्वपूर्ण अवधारणा है जिसे «उद्भव गुण» कहा जाता है। संक्षेप में, यह बताता है कि, प्रत्येक नए जटिलता के स्तर के साथ नए गुण प्रकट होते हैं जो निचले स्तर के गुणों से सीधे उत्पन्न नहीं होते। उदाहरण के लिए, आप 2 अत्यधिक ज्वलनशील गैसों (ऑक्सीजन और हाइड्रोजन) को मिला सकते हैं और एक स्थिर तरल (पानी) प्राप्त कर सकते हैं जिसके गुण इन गैसों से अनुमानित करना असंभव है। यही कारण है कि हम मल्टी-लेवल-ऑर्डर विश्लेषण करते हैं, प्रत्येक स्तर पिछले स्तर के गुणों का उपयोग करता है, और प्रत्येक स्तर नए संबंधों को उजागर करता है जो पिछले स्तर पर मौजूद नहीं हो सकते थे।

इन सभी को पूरी तरह से गणित के माध्यम से किया जाता है। अधिकांश अन्य «ऊर्जात्मक मूल्यांकन उपकरणों» के विपरीत जो ज्यादातर यादृच्छिक संख्या जनरेटर पर आधारित हैं, BioCoherence में एल्गोरिदम पूरी तरह से गणित पर आधारित हैं, इसलिए परिणाम हमेशा एक रिकॉर्डिंग के लिए बिल्कुल वही होंगे। वास्तव में, हर बार जब आप एक रिकॉर्डिंग खोलते हैं, तो संपूर्ण गणना फिर से की जाती है।

फिर एक पहले क्रम का विश्लेषण आता है

अब, हमारे एल्गोरिदम इस कच्चे डेटा पर पहले क्रम का विश्लेषण करेंगे, ताकि पहले क्रम की जानकारी निकाली जा सके। यह विशेष आवृत्ति या आवृत्तियों की श्रृंखलाओं से आ सकता है (जैसे VLF, LF या HF के लिए) या समय आधारित अंतराल विश्लेषण (जैसे HRV के लिए) से।

हमने बहुत से प्रकाशित शोधों का उपयोग किया है जो ECG शोधकर्ताओं की एक बहुत विस्तृत विविधता द्वारा किए गए हैं, जो आम तौर पर एक साथ बात नहीं करते, ताकि हम इस स्तर पर निकाली गई सूचनाओं की विस्तृत सूचियाँ तैयार कर सकें।

यह पहले क्रम का विश्लेषण मुख्य रूप से शैक्षणिक बायोमार्करों को प्रदान करता है, क्योंकि यह आमतौर पर वहीं पर आधिकारिक शोध समाप्त होते हैं। इसका कारण यह है कि सिग्नल प्रोसेसिंग आमतौर पर चिकित्सा शोध में काफी सीमित होती है*, जबकि मैंने संगीत सिग्नल प्रोसेसिंग लागू की है जो कहीं अधिक उन्नत है। जबसे 90 के दशक में DSPs (डिजिटल सिग्नल प्रोसेसर) ने संगीत में एनालॉग उपचार को प्रतिस्थापित किया है, तब से डिजिटल रिकॉर्डिंग को समझने, अनुकरण करने और प्रोसेस करने के लिए बहुत अधिक शोध किया गया है, जिसमें ध्वनि प्रभाव या विभिन्न उपकरण शामिल हैं जो वास्तविक समय में डिजिटल संगीत सामग्री को समायोजित करने के लिए हैं। ये मूल रूप से वही एल्गोरिदम हैं जो हम BioCoherence में उपयोग करते हैं: उन्नत गणित जो ध्वनि इंजीनियरों को संगीत प्रोसेसिंग में पता है लेकिन किसी ने चिकित्सा अनुप्रयोगों में इसका उपयोग नहीं किया है।

दूसरे क्रम के विश्लेषण में चीजें दिलचस्प होना शुरू होती हैं

जब हमारे पास यह पहले क्रम का डेटा होता है, तो हमें नई विशेषताएँ मिलती हैं और हम इन नई विशेषताओं पर कई दूसरे क्रम के विश्लेषण कर सकते हैं। उदाहरण के लिए, पहले क्रम के विश्लेषण के रूप में हमने एक स्पेक्ट्रम की गणना की: एक गणितीय एल्गोरिदम के लिए धन्यवाद जिसे FFT (फास्ट फूरियर ट्रांसफॉर्म) कहा जाता है, हम कच्ची रिकॉर्डिंग को तरंग के बजाय आवृत्तियों के रूप में प्रदर्शित कर सकते हैं। अब, दूसरे क्रम के विश्लेषण में हम एक सेपस्ट्रम की गणना करेंगे (जो एक 2^रे क्रम का FFT है) जो हमें आवृत्तियों को नहीं, बल्कि सिग्नल में हार्मोनिक्स को निकालने की अनुमति देता है: एक शब्द में, यह उन आवृत्तियों को निकालता है जो सामंजस्यपूर्ण रूप से एक साथ गूंजती हैं। इन परिणामों का उपयोग करते हुए, हम कुछ नए बायोमार्कर प्राप्त करेंगे।

• दूसरे 2^रे क्रम के विश्लेषण का एक उदाहरण प्रत्येक बायोमार्कर की एंट्रॉपी (या « उत्तेजना ») की गणना है। एक शब्द में, यह दिखाता है कि एक विशिष्ट बायोमार्कर स्थिर है या उत्तेजित।
• दूसरे क्रम के विश्लेषण के अन्य उदाहरण बायोमार्कर के दाईं ओर दिखाए गए गुण हैं, जैसे ध्यान, इरादा और क्षितिज (उनकी संगीत गुणों से निकाली गई विशेषताएँ), और मुख्य चक्र।

सिग्नल पर कई 2^रे क्रम के विश्लेषण किए गए हैं, और इसलिए हमें कई नए बायोमार्कर जानकारी मिलती है। लेकिन हम यहाँ नहीं रुकेंगे, क्योंकि यह नया स्तर कुछ नई दिलचस्प विशेषताओं को उजागर करता है जो पहले मौजूद नहीं थीं।

एक बार फिर, हमने बहुत सारे प्रकाशित शोध का उपयोग किया है जो शोधकर्ताओं की बहुत विस्तृत विविधता द्वारा किया गया है, अब ECG डेटा पर नहीं, बल्कि आयुर्वेद, TCM, ऊर्जा मूल्यांकन या आधुनिक चिकित्सा विज्ञान जैसे चिकित्सा-विशिष्ट डेटा पर।

तीसरे क्रम का विश्लेषण: लिंक और संवेग

अब इसकी नई अद्भुतताओं के साथ जटिलता का एक और स्तर आता है। हमारे पास मौजूद सभी 2^nd क्रम के नए डेटा का उपयोग करते हुए, हम नई विशेषताओं की गणना कर सकते हैं, जैसे कि तत्वों के बीच लिंक। ये लिंक ऐप में हर जगह दिखाए जाते हैं, जैसे ग्राफ या शरीर के मानचित्र पर; वे हमें मुख्य ऊर्जा संबंधों को समझने की अनुमति देते हैं, जैसे अंगों के बीच: यदि एक अंग दूसरे से जुड़ा हुआ है, तो यह संकेत कर सकता है कि एक ऊर्जा स्थानांतरण हो रहा है, और एक दूसरे की सहायता कर रहा है या मदद कर रहा है।

ये लिंक एक काफी जटिल बहुआयामी एल्गोरिदम के साथ गणना किए जाते हैं जो तत्वों के बीच सामान्य संवेगों को निकालने के लिए उन्नत वेक्टर गणित का उपयोग करता है। लेकिन हमने इस जटिलता को छिपाने की कोशिश की है और केवल परिणाम को प्रस्तुत किया है, जो तत्वों के बीच स्पष्ट लिंक हैं।

• इस प्रक्रिया के हिस्से के रूप में, हमने डेटा की टन गणना की और यह प्रत्येक बायोमार्कर के लिए « लिंक गुण » और लिंक किए गए तत्वों के रूप में दिखाता है।
• तीसरे क्रम का एक और उदाहरण TCM व्यंजनों की गणना है। हमने TCM व्यंजनों की तर्कशक्ति को उलटा किया, जो विशिष्ट लक्षणों को ठीक करने के लिए कई एक्यूपंक्चर बिंदुओं का उपयोग करता है। इसे उलटने पर, हम कहते हैं: यदि ये बिंदु इन तीसरे क्रम की विशेषताओं द्वारा जुड़े हुए हैं, तो यह उनके समूह के संबंधित लक्षण को संकेत कर सकता है।

एक बार फिर, हमने चिकित्सा-विशिष्ट डेटा पर प्रकाशित शोध का उपयोग किया। TCM व्यंजनों के अलावा, लिंक तर्क उन कई प्रैक्टिशनरों के काम से आता है जिनके साथ हमने काम किया, जो कारण श्रृंखला में ऊपर जाने की कोशिश करते हैं ताकि जड़ कारणों को खोज सकें।

आगे क्यों न बढ़ें?

ठीक है, जब हम इस पर हैं, तो चलिए इन नए उभरते गुणों के साथ आगे बढ़ते हैं, और 4th स्तर का विश्लेषण करते हैं। इन सभी नए डेटा बिंदुओं के साथ, हम अब संसाधनों और प्राथमिकताओं की गणना कर सकते हैं। संसाधनों की गणना एक 4th-स्तरीय एल्गोरिदम द्वारा की जाती है जो नीचे के सभी स्तरों से जानकारी का उपयोग करके एकल « संसाधन मूल्य » की गणना करती है, जैसा कि संसाधनों के पृष्ठ पर दिखाया गया है (जब आप जरूरत पड़ने पर इसे बदलने के लिए किसी संसाधन पर क्लिक करते हैं)। यह दर्शाता है कि एक दिए गए परिवार में एक बायोमार्कर « उदारता श्रृंखला के शीर्ष पर » है। संसाधनों का सिद्धांत क्रिस्टीने डिगॉय के काम से आता है और इसके बारे में उनके आने वाले पुस्तकों में बहुत अधिक व्याख्या की गई है।

प्राथमिकताएँ, दूसरी ओर, कुछ हद तक अंडरडॉग हैं, « खाद्य श्रृंखला के नीचे » के भाग। उन्हें 3rd-आर्डर सूचनाओं और नीचे से निकाला जाता है, ऊर्जा, उत्तेजना या एक दिए गए बायोमार्कर परिवार में सामंजस्य के अनुसार। जैसे ही हमने ऊर्जा, उत्तेजना और सामंजस्य की गणना की, हम अब प्राथमिकताओं के रूप में बहुत कम ऊर्जा, बहुत अधिक ऊर्जा, बहुत स्थिर और बहुत उत्तेजित तत्वों को रख सकते हैं, और साथ ही उन सामंजस्यपूर्ण प्रणालियों को जो यह संकेत दे सकती हैं कि कुछ हो रहा है।

और अब, चलो उल्टा नृत्य करें

चलो हम अपने H2O पानी के उदाहरण पर वापस चलते हैं। जब आप पहली बार पानी देखते हैं, तो आप इसे उसके गैसीय घटकों से विश्लेषित नहीं करते। आप केवल शीर्ष-स्तरीय गुण देखते हैं: कि आप इसे पी सकते हैं; कि आप इसमें तैर सकते हैं; कि यह अन्य तत्वों के साथ मिल सकता है, आदि। आमतौर पर जब हम एक जटिल प्रणाली को देखते हैं, तो हम इसे बाहर से देखते हैं और हम केवल शीर्ष-स्तरीय गुण देखते हैं। और, प्रत्येक बार जब हम एक अतिरिक्त स्तर के क्रम को उजागर करते हैं, तो हम समझते हैं कि यह दैनिक उपयोगकर्ताओं के लिए कितना उपयोगी था। इसलिए, BioCoherence में, हम जानकारी के महत्व को उलटने की प्रवृत्ति रखते हैं और संसाधनों (4th क्रम की जानकारी), प्राथमिकताओं (3rd क्रम की जानकारी), बायोमार्कर फूल (2^nd क्रम की जानकारी) और बायोमार्कर गुणों (3rd क्रम की जानकारी) के साथ शुरू करते हैं। पहले-स्तरीय क्रम की जानकारी (तरंग और स्पेक्ट्रम) पर जाना अभी भी संभव है लेकिन जो सबसे अधिक दिन-प्रतिदिन की मूल्य लाता है, वह उच्च स्तर हैं।

जटिलता के क्रम को होम स्क्रीन पर शीर्ष दाएँ तीरों के माध्यम से दिखाया गया है (उन्हें प्रत्येक स्तर पर गणित को फिर से करने के लिए क्लिक किया जा सकता है), लेकिन मेनू तर्क (और रिपोर्ट क्रम) उलटा है: यह उच्च स्तरों (संतुलन: संसाधन, प्राथमिकताएँ और रिपोर्ट) के साथ शुरू होता है क्योंकि यह आमतौर पर शुरू करने के लिए सबसे महत्वपूर्ण जानकारी होती है।

और स्कैन भाग के लिए इतना ही।