Wow! but how?

Kako funkcionira BioCoherence tehnologija

Wow! Ali kako? Ovo je glavno pitanje koje novi korisnici postavljaju nakon svog prvog skeniranja.

Dopustite da objasnim jednostavnim riječima. Ako želite dublje objašnjenje, postoji detaljnije objašnjenje nakon ovoga.

Brzo objašnjenje

Od sirovog snimanja do uvida

BioCoherence započinje snimanjem EKG-a (elektrokardiograma) koristeći medicinski certificirani senzor. Dok primarno snima električnu aktivnost srca, senzor također bilježi električnu aktivnost cijelog tijela, od lijevog prsta do desnog prsta. Ovi sveobuhvatni podaci prikazuju se kao glavno EKG snimanje, dominirajući ritmom srca, ali također prikazuju i druge suptilne električne aktivnosti.

Obrada i analiza podataka

Sirovi podaci u značajke: Početno EKG snimanje uključuje kako glavni ritam srca, tako i druge električne frekvencije. Automatsko filtriranje isključuje problematične otkucaje (npr. zbog pokreta), omogućavajući točnu analizu.

Višerazinska analiza:

1. Prva analiza reda:
• Izvlači primarne podatke iz EKG-a, poput specifičnih frekvencija (VLF, LF, HF) i vremenskih intervala (HRV).
• Koristi opsežna objavljena istraživanja za derivaciju akademskih biomarkera.

2. Druga analiza reda:

• Analizira podatke prve analize kako bi otkrio nove osobine, poput harmonika i entropije.
• Izračunava dodatne informacije o biomarkerima, uključujući kvalitete poput pažnje i namjere.

3. Treća analiza reda:

• Identificira poveznice i rezonancije između elemenata, pokazujući energetske odnose (npr. između organa).
• Koristi složene algoritme za izračunavanje TCM recepata i povezanih elemenata.

4. Četvrta analiza reda:

• Izračunava resurse i prioritete, ukazujući koji su biomarkeri najznačajniji.
• Integrira nalaze u koherentan pregled korisnikova zdravlja.

Prednosti za korisnike:

• Modul za skeniranje: Pruža detaljnu analizu biomarkera, karte tijela i grafikone.
• Modul za testiranje: Nudi biofeedback u stvarnom vremenu i otvoreni sustav kreacije.
• Modul za ravnotežu: Generira prilagođene meditacije i izvještaje.

Vrijednost u svakodnevnom životu: Fokusira se na informacije višeg reda (resursi, prioriteti) koje nude najpraktičnije uvide za korisnike, dok još uvijek omogućuju pristup svim detaljnim podacima.

U zaključku, BioCoherence koristi napredne matematičke algoritme za transformaciju sirovih EKG podataka u vrijedne zdravstvene uvide, nudeći višerazinsku analizu koja otkriva sveobuhvatne informacije o električnoj aktivnosti tijela. Ovaj inovativni pristup pruža korisnicima upotrebljive podatke za poboljšanje njihovog blagostanja.

Detaljno objašnjenje

Idemo duboko... Pokušat ću odgovoriti što dublje moguće bez ulaska u tehničke osnove...

Na početku je bila sirova snimka

BioCoherence započinje sa snimkom EKG-a. EKG označava « elektrokardiogram » što znači da koristimo medicinski certificirani uređaj (naš senzor) koji je primarno namijenjen za snimanje električne aktivnosti srca. No, postoji caka: srce je najmoćnije, ali nije jedini organ u tijelu koji ima električnu aktivnost. Znamo da mozak ima (to se prikazuje na EEG-u, elektroecefalogramu), ali zapravo, svaki organ, svaki atom, svaki sustav ima magnetsku i električnu aktivnost. Dok mjerimo od lijevog prsta do desnog prsta, senzor bilježi mnogo više od samo impulsa otkucaja srca: bilježi cijelu magnetsku i električnu aktivnost tijela.

Dakle, prvo što imamo je mnogo električnih informacija, što se prikazuje kao glavna EKG snimka. Ovo je očito dominirano glavnim ritmom otkucaja srca, ali postoji mnogo stvari koje se događaju ispod ove glavne aktivnosti, a to se u BioCoherence prikazuje kao siva linija koja vibrira oko glavnog vala. Ovdje ćemo pronaći podatke za rekonstrukciju aktivnosti tisuća biomarkera.

Možete to vidjeti na stranicama frekvencija: blizu donjeg dijela grafika frekvencija uvijek imate tamnu liniju koja je najvažnija frekvencija (brzina otkucaja) ali također možete vidjeti mnogo drugih frekvencija prisutnih u snimci. Ovaj graf frekvencija je još jedan način za gledanje snimke vala, pretvarajući vremenski temeljene informacije u graf temeljen na frekvencijama; ali ovo je još uvijek ista sirova informacija.

Dodali smo automatsko filtriranje kako bismo isključili otkucaje koji su problematični (jer, na primjer, korisnik se pomaknuo i električni signal je bio izvan granica nekoliko sekundi), i u tom trenutku možemo početi analizirati ovu snimku kako bismo izdvojili značajke.

Emergentne osobine

U teoriji sustava postoji važan koncept nazvan « emergentne osobine ». Ukratko, to znači da s svakom novom razinom složenosti pojavljuju se nove osobine koje nisu izravno izvedene iz osobina niže razine. Na primjer, možete pomiješati 2 vrlo zapaljiva plina (kisik i vodik) i dobiti stabilnu tekućinu (vodu) koja ima osobine koje je nemoguće pogoditi iz tih plinova. Zato provodimo analizu višerazinskog reda, pri čemu svaka razina koristi osobine prethodne razine, a svaka razina otkriva nove odnose koji nisu mogli postojati na prethodnoj razini.

Sve ovo se radi isključivo matematikom. Za razliku od većine drugih « uređaja za energetsko vrednovanje » koji se većinom temelje na generatorima slučajnih brojeva, algoritmi u BioCoherence isključivo se temelje na matematici, tako da će rezultati uvijek biti točno isti za jedno snimanje. U stvari, cijeli izračun se ponovo provodi svaki put kada otvorite snimanje.

Zatim dolazi analiza prvog reda

Sada će naši algoritmi izvršiti analizu prvog reda na ovim sirovim podacima kako bi izvukli informacije prvog reda. To može doći, na primjer, iz specifičnih frekvencijskih ili frekvencijskih raspona (poput VLF, LF ili HF) ili analize vremenskih intervala (poput HRV).

Iskoristili smo mnogo objavljenih istraživanja raznih istraživača EKG-a koji obično ne komuniciraju kako bismo došli do širokih popisa informacija koje smo izvukli na ovoj razini.

Ova analiza prvog reda daje nam uglavnom akademske biomarkere, jer je to obično mjesto gdje službena istraživanja prestaju. To je zato što je obrada signala obično prilično ograničena u medicinskim istraživanjima*, dok sam ja primijenio obradu glazbenih signala koja je daleko naprednija. Kako su DSP-ovi (digitalni procesori signala) zamijenili analognu obradu u glazbi od 90-ih godina, učinjeno je ogromno istraživanje kako bi se razumjeli, emulirali i obrađivali digitalni zapisi s mnogim alatima poput zvučnih efekata ili raznih alata za prilagodbu digitalnog glazbenog sadržaja u stvarnom vremenu. To su u osnovi isti algoritmi koje koristimo u BioCoherence: napredna matematika koju zvučni inženjeri poznaju u obradi glazbe, ali nitko ne koristi u medicinskim aplikacijama.

Stvari postaju zanimljive u analizi drugog reda

Kada imamo ove podatke prvog reda, dobivamo nove osobine i možemo provesti nekoliko analiza drugog reda na tim novim osobinama. Na primjer, kao analiza prvog reda izračunali smo spektar: zahvaljujući matematičkom algoritmu koji se naziva FFT (Brza Fourierova transformacija), možemo prikazati sirovi zapis kao frekvencije umjesto vala. Sada, u analizi drugog reda izračunat ćemo cepstrum (što je FFT drugog reda) koji nam omogućuje da ne izvučemo frekvencije, već harmonike u signalu: jednim riječima, izvlači frekvencije koje rezoniraju harmonično zajedno. Koristeći ove rezultate, dobit ćemo nove biomarkere.

• Primjer druge analize drugog reda je izračunavanje entropije (ili «uzbuđenja») svakog biomarkera. Drugim riječima, pokazuje koliko je određeni biomarker statičan ili uzbuđen.
• Drugi primjeri analiza drugog reda su kvalitete koje pokazujemo s desne strane biomarkera, poput pažnje, namjere i horizonta (osobine izvučene iz njihovih glazbenih kvaliteta), te glavnih ciklusa.

Postoji mnogo analiza drugog reda provedenih na signalu, i tako dobivamo mnogo novih informacija o biomarkerima. Ali nećemo stati ovdje, jer ova nova razina otkriva neke nove zanimljive osobine koje prije nisu postojale.

Ponovno smo koristili mnogo objavljenih istraživanja vrlo širokog spektra istraživača, sada ne na podacima EKG-a, već na podacima specifičnim za terapiju poput Ayurvede, TCM-a, energetskog procjenjivanja ili moderne medicinske znanosti.

Analiza trećeg reda: veze i rezonancije

Sada dolazi još jedna razina složenosti s novim čudesima. Koristeći sve nove podatke drugog reda koje imamo, možemo izračunati nove osobine, kao što su veze između elemenata. Ove veze prikazane su svuda u aplikaciji, poput grafova ili tjelesnih karata; omogućuju nam razumijevanje glavnih energetskih odnosa između, recimo, organa: ako je organ povezan s drugim, to može značiti da postoji energetski prijenos, a jedan pomaže ili je pomagan od drugog.

Ove veze izračunavaju se prilično složenim višedimenzionalnim algoritmom koji koristi naprednu vektorsku matematiku za ekstrakciju zajedničkih rezonancija između elemenata. No, pokušali smo sakriti ovu složenost i prikazati samo rezultat, a to su jasne veze između elemenata.

• Kao dio procesa, izračunali smo tonu podataka i to se prikazuje kao « kvalitete veza » i povezani elementi za svaki biomarker.
• Još jedan primjer trećeg reda je izračun TCM recepata. Obrnuli smo logiku TCM recepata, koja koristi nekoliko akupunkturnih točaka za liječenje specifičnih simptoma. Obrnuto, kažemo: ako su ove točke povezane ovim osobinama trećeg reda, to može ukazivati na povezani simptom njihove grupe.

Ponovno, koristili smo objavljena istraživanja o terapijski specifičnim podacima. Osim TCM recepata, logika veza dolazi iz rada mnogih praktičara s kojima smo radili, koji pokušavaju ići uz uzročnu lanac kako bi pronašli korijenske uzroke.

Zašto ne ići dalje?

U redu, dok smo već tu, nastavimo s ovim novim emergentnim svojstvima i napravimo analizu 4. razine. S svim tim novim podatkovnim točkama, sada možemo izračunati resurse i prioritete. Resursi se izračunavaju pomoću algoritma 4. razine koji koristi informacije iz svih nižih razina kako bi izračunao jednu «vrijednost resursa», kao što je prikazano na stranici s resursima (kada kliknete na resurs da ga promijenite ako je potrebno). To pokazuje kako je biomarker u određenoj obitelji «na vrhu lanca velikodušnosti». Teorija resursa dolazi iz rada Christine Degoy i mnogo je detaljnije objašnjena u njezinim nadolazećim knjigama.

Prioriteti, s druge strane, su nekako autsajderi, dijelovi «na dnu lanca ishrane». Izvode se iz informacija 3. reda i niže, prema energiji, uzburkanosti ili koherentnosti u određenoj obitelji biomarkera. Kako smo izračunali energiju, uzburkanost i koherentnost, sada možemo staviti kao prioritete elemente s premalom energijom, prevelikom energijom, previše statične i previše uzburkane elemente, kao i koherentne sustave koji bi mogli ukazivati na to da se nešto događa.

A sad, plesimo unatrag

Vratimo se našem primjeru H2O vode. Kada prvi put vidite vodu, ne analizirate je prema njenim plinovitim komponentama. Samo vidite svojstva na najvišoj razini: da je možete piti; da se možete kupati u njoj; da se može miješati s drugim elementima itd. Obično kada vidimo složen sustav, gledamo ga izvana i vidimo samo svojstva na najvišoj razini. I svaki put kada otkrijemo dodatnu razinu reda, shvatimo koliko je to korisno za svakodnevne korisnike. Dakle, u BioCoherence, imamo tendenciju preokrenuti važnost informacija i početi s resursima (informacija 4. reda), prioritetima (informacija 3. reda), cvijetom biomarkera (informacija 2.^nd reda) i kvalitetama biomarkera (informacija 3. reda). I dalje je moguće ići dolje do informacija prve razine (val i spektar) ali ono što donosi najviše svakodnevne vrijednosti su više razine.

Redovi složenosti prikazani su kroz strelice u gornjem desnom kutu na početnom ekranu (mogu se kliknuti za ponavljanje izračuna na svakoj razini), ali logika izbornika (i redoslijed izvještaja) je obrnuta: počinje s višim razinama (ravnoteža: resursi, prioriteti i izvještaj) jer su to obično najvažnije informacije s kojima treba početi.

I to je sve za dio skeniranja.