Wow! but how?

Hogyan működik a BioCoherence technológia

Wow! De hogyan? Ez a fő kérdés, amit az új felhasználók feltesznek az első vizsgálat után.

Engedje meg, hogy egyszerűen elmagyarázzam. Ha mélyebben szeretne belemenni, egy részletesebb magyarázatot talál a következő részben.

Gyors magyarázat

A nyers rögzítéstől az észlelésekig

A BioCoherence egy EKG (elektrokardiogram) rögzítéssel kezdődik, orvosilag tanúsított érzékelő segítségével. Miközben elsősorban a szív elektromos aktivitását rögzíti, az érzékelő a test egészének elektromos aktivitását is rögzíti, a bal ujjától a jobb ujjáig. Ez az átfogó adat a fő EKG rögzítésként jelenik meg, amelyet a szív ritmusának dominanciája jellemez, de egyéb finom elektromos aktivitásokat is megjelenít.

Adatfeldolgozás és elemzés

Nyers adatokból jellemzők: Az elsődleges EKG rögzítés tartalmazza a fő szívritmust és egyéb elektromos frekvenciákat. Az automatikus szűrés kizárja a problémás ütemeket (pl. mozgás miatt), lehetővé téve a pontos elemzést.

Multi-szintű elemzés:

1. Elsőrendű elemzés:
• Elsődleges adatokat von ki az EKG-ból, például specifikus frekvenciákat (VLF, LF, HF) és időalapú intervallumokat (HRV).
• Kiterjedt publikált kutatásokat használ az akadémiai biomarkerek deriválásához.

2. Másodrendű elemzés:

• Elemzi az elsőrendű adatokat, hogy új tulajdonságokat tárjon fel, mint például harmonikusok és entrópia.
• További biomarker információkat számít ki, beleértve olyan tulajdonságokat, mint a figyelem és a szándék.

3. Harmadrendű elemzés:

• Az elemek közötti kapcsolatokat és rezonanciákat azonosítja, megmutatva az energetikai kapcsolatokat (pl. szervek között).
• Összetett algoritmusokat használ a TCM receptek és kapcsolódó elemek kiszámítására.

4. Negyedrendű elemzés:

• Számolja a forrásokat és a prioritásokat, jelezve, hogy mely biomarkerek a legjelentősebbek.
• Integrálja a megállapításokat a felhasználó egészségéről alkotott koherens áttekintésbe.

Felhasználói előnyök:

• Vizsgálati modul: Részletes biomarker elemzést, testtérképeket és grafikonokat biztosít.
• Teszt modul: Valós idejű biofeedbacket és nyílt létrehozási rendszert kínál.
• Egyensúly modul: Egyedi meditációkat és jelentéseket generál.

Napi hasznosság: A magasabb rendű információkra (források, prioritások) összpontosít, amelyek a legpraktikusabb betekintést nyújtják a felhasználók számára, miközben lehetővé teszik az összes részletes adat elérését.

Összegzésképpen, a BioCoherence fejlett matematikai algoritmusokat használ a nyers EKG adatok értékes egészségügyi betekintésekké történő átalakítására, több szintű elemzést kínálva, amely átfogó információkat tár fel a test elektromos aktivitásáról. Ez az innovatív megközelítés cselekvésre ösztönző adatokat biztosít a felhasználóknak a jólétük javítása érdekében.

Részletes magyarázat

Merüljünk el mélyebben... Megpróbálok minél mélyebben válaszolni anélkül, hogy technikai területekre lépnék...

Az elején a nyers felvétel állt

A BioCoherence egy EKG felvétellel kezdődik. Az EKG az « elektrokardiogram » rövidítése, ami azt jelenti, hogy egy orvosi tanúsítvánnyal rendelkező eszközt (szenzorunkat) használunk, amely elsősorban a szív elektromos aktivitásának rögzítésére szolgál. De van egy csapda: a szív a legnagyobb erejű, de nem az egyetlen szerv a testben, amelynek elektromos aktivitása van. Tudjuk, hogy az agynak is van (ez EEG-n, az elektroecefalográfián látható), de valójában minden szerv, minden atom, minden rendszer rendelkezik mágneses és elektromos aktivitással. Amikor a bal ujjból a jobb ujjba mérünk, a szenzor sokkal többet rögzít, mint a szív pulzusszámának impulzusát: rögzíti az egész test mágneses és elektromos aktivitását.

Tehát az első dolog, amink van, rengeteg elektromos információ, amely a fő EKG felvételként jelenik meg. Ez nyilvánvalóan a szívverés fő ritmusának uralma alatt áll, de sok dolog történik ezen a fő aktivitáson belül, és ez a BioCoherence-ben a fő hullám körüli szürke vonalként jelenik meg. Itt találjuk meg az adatokat, hogy újjáépítsük a biomarkerek ezreinek aktivitását.

Láthatja a frekvencia oldalakon: a frekvenciagrafikon alján mindig van egy sötét vonal, amely a legfontosabb frekvencia (a pulzusszám), de számos egyéb frekvenciát is láthat a felvételben. Ez a frekvenciagrafikon egy másik módja a felvételi hullám látásának, amely az időalapú információt frekvenciaalapú grafikonná alakítja; de ez még mindig ugyanaz a nyers információ.

Automatikus szűréseket adtunk hozzá, hogy kizárjuk azokat a problémás ütemeket (mert például a felhasználó mozgott, és az elektromos jel néhány másodpercig elment a skáláról), és ezután elkezdhetjük elemezni ezt a felvételt, hogy kiemeljük a jellemzőket.

Emergens tulajdonságok

A rendszertanban fontos fogalom az « emergens tulajdonságok ». Röviden szólva, azt állítja, hogy minden új bonyolultsági szinttel új tulajdonságok jelennek meg, amelyek nem közvetlenül származnak az alacsonyabb szint tulajdonságaiból. Például keverhetsz 2 erősen gyúlékony gázt (oxigén és hidrogén), és egy stabil folyadékot (vizet) kapsz, amelynek tulajdonságai nem találhatók ki ezekből a gázokból. Ezért végezünk többszintű elemzést, ahol minden szint az előző szint tulajdonságait használja, és minden szint új kapcsolatokat tár fel, amelyek nem létezhettek az előző szinten.

Mindez tisztán matematikával történik. Ellentétben a többi « energetikai értékelő eszközzel », amelyek nagyrészt véletlenszám-generátorokra épülnek, a BioCoherence algoritmusai tisztán matematikai alapúak, így az eredmények mindig pontosan ugyanazok lesznek egy felvétel esetén. Valójában a teljes számítás minden alkalommal újra elvégzésre kerül, amikor megnyitsz egy felvételt.

Ezután egy elsőrendű elemzés következik

Most algoritmusaink egy elsőrendű elemzést végeznek ezen a nyers adaton, hogy elsőrendű információkat nyerjenek ki. Ez származhat például specifikus frekvenciák vagy frekvenciatartományokból (mint a VLF, LF vagy HF) vagy időbeli intervallum-elemzésből (mint a HRV esetében).

Sok közzétett kutatást használtunk fel, különféle EKG-kutatóktól, akik általában nem beszélnek egymással, hogy széles információs listákat állítsunk össze, amelyeket ezen a szinten nyertünk ki.

Ez az elsőrendű elemzés főként az akadémiai biomarkereket adja meg, mivel általában itt állnak meg a hivatalos kutatások. Ennek az az oka, hogy a jel-feldolgozás általában meglehetősen korlátozott az orvosi kutatásokban*, míg én zenei jel-feldolgozást alkalmaztam, amely sokkal fejlettebb. Mivel a DSP-k (digitális jelfeldolgozók) a 90-es évektől kezdve felváltották az analóg kezelést a zenében, hatalmas mennyiségű kutatást végeztek a digitális felvételek megértésére, emulálására és feldolgozására, számos eszközzel, mint például hanghatások vagy különféle eszközök a digitális zenei tartalom valós idejű beállításához. Ezek gyakorlatilag ugyanazok az algoritmusok, amelyeket a BioCoherence-ben használunk: fejlett matematikai módszerek, amelyeket a hangmérnökök ismernek a zenei feldolgozásban, de senki sem használja orvosi alkalmazásokban.

A másodrendű elemzés izgalmasabbá válik

Miután megkaptuk ezt az elsőrendű adatot, új tulajdonságokat nyerünk, és több másodrendű elemzést végezhetünk ezekre az új tulajdonságokra. Például, mint elsőrendű elemzés, kiszámoltunk egy spektrumot: egy FFT (Gyors Fourier-transzformáció) nevű matematikai algoritmusnak köszönhetően a nyers felvételt frekvenciáként tudjuk megjeleníteni, nem pedig hullámként. Most, egy másodrendű elemzés során kiszámítjuk a Cepstrumot (ami egy 2^nd rendű FFT), amely lehetővé teszi számunkra, hogy ne a frekvenciákat, hanem a harmonikusokat vonjuk ki a jelből: egy szóval, a harmonikusan rezonáló frekvenciákat vonja ki. Ezeknek az eredményeknek a felhasználásával új biomarkereket fogunk nyerni.

• Az egyik példája egy másik 2^nd rendű elemzésnek a biomarker minden egyes entropiájának (vagy „izgágaságának”) kiszámítása. Egy szóval, megmutatja, hogy egy adott biomarker mennyire statikus vagy izgatott.
• Más példák a 2^nd rendű elemzésre a biomarker jobb oldalán megjelenő tulajdonságok, mint a figyelem, szándék és horizont (a zenei tulajdonságaikból kinyert tulajdonságok), valamint a fő ciklusok.

Sok 2^nd rendű elemzést végeztek a jeleken, így sok új biomarker információt nyerünk. De nem állunk meg itt, mert ez az új szint új, érdekes tulajdonságokat tár fel, amelyek korábban nem léteztek.

Ismételten sok publikált kutatást használtunk, nagyon széleskörű kutatók által, most nem EKG adatokra, hanem terápiára specifikus adatokra, mint Ayurveda, TCM, energetikai értékelés vagy modern orvostudomány.

Egy harmadik rendű elemzés: kapcsolatok és rezonanciák

Most egy újabb szintű összetettség következik új csodáival. Az összes 2^nd rendű új adatunk felhasználásával új tulajdonságokat számíthatunk ki, mint például a elemek közötti kapcsolatok. Ezek a kapcsolatok mindenhol láthatók az alkalmazásban, például grafikonokon vagy testtérképeken; lehetővé teszik, hogy megértsük a fő energetikai kapcsolatokat, mondjuk, szervek között: ha egy szerv összekapcsolódik egy másikkal, az jelezheti, hogy energetikai transzfer zajlik, és az egyik segít vagy segít a másiknak.

Ezeket a kapcsolatokat egy meglehetősen összetett, multidimenzionális algoritmus számítja ki, amely fejlett vektormatematikát használ a közös rezonanciák kiemelésére az elemek között. De próbáltuk ezt az összetettséget elrejteni, és csak az eredményt megjeleníteni, amelyek a világos kapcsolatokat mutatják az elemek között.

• A folyamat részeként rengeteg adatot számoltunk ki, és ez „kapcsolati minőségek” és kapcsolódó elemek formájában jelenik meg minden biomarker esetén.
• Egy másik 3. rendű példa a TCM receptek számítása. Visszafejtettük a TCM receptek logikáját, amely több akupunktúrás pontot használ a specifikus tünetek gyógyítására. Azáltal, hogy visszafordítjuk, azt mondjuk: ha ezek a pontok összekapcsolódnak ezekkel a 3. rendű tulajdonságokkal, az jelezheti a csoportjukhoz tartozó tünetet.

Ismét, publikált kutatásokat használtunk a terápiás specifikus adatokon. A TCM recepteken kívül a kapcsolatok logikája sok gyakorló munkájából származik, akikkel dolgoztunk, akik próbálnak feljebb lépni a kauzális láncban, hogy megtalálják a gyökérokokat.

Miért ne menjünk tovább?

OK, míg itt vagyunk, folytassuk ezeket az új megjelenő tulajdonságokat, és végezzünk el egy 4. szintű elemzést. Mindezekkel az új adatpontokkal most már kiszámíthatjuk az erőforrásokat és prioritásokat. Az erőforrásokat egy 4. szintű algoritmus számítja ki, amely az alacsonyabb szintekről származó információkat használja egyetlen « erőforrás érték » kiszámításához, ahogy az az erőforrások oldalán látható (amikor rákattint egy erőforrásra, hogy szükség esetén megváltoztassa). Ez azt jelzi, hogy egy biomarker egy adott családban « a nagylelkűség láncának csúcsán » áll. Az erőforráselmélet Christine Degoy munkájából származik, és sokkal részletesebben kifejtésre kerül a közelgő könyveiben.

A prioritások viszont valahol az alulértékelt tényezők, a « tápláléklánc alján » lévő részek. Ezeket a 3. rendű információkból és az alatta lévőkből vonják le, az energia, izgalom vagy koherencia szerint egy adott biomarker családban. Mivel kiszámítottuk az energiát, izgalmat és koherenciát, most már prioritásként kezelhetjük a túl alacsony energiájú, túl magas energiájú, túl statikus és túl izgatott elemeket, valamint a koherens rendszereket, amelyek jelezhetik, hogy valami történik.

És most, táncoljunk visszafelé

Térjünk vissza a H2O víz példánkhoz. Amikor először látod a vizet, nem elemezed a gáznemű összetevőit. Csak a legfelsőbb szintű tulajdonságokat látod: hogy ihatod; hogy úszni tudsz benne; hogy keveredhet más elemekkel, stb. Általában, amikor egy komplex rendszert látunk, kívülről nézzük, és csak a legfelsőbb szintű tulajdonságokat látjuk. És minden alkalommal, amikor felfedtünk egy újabb rendet, rájöttünk, mennyire hasznos volt ez a napi felhasználók számára. Tehát a BioCoherence-ban hajlamosak vagyunk megfordítani az információk fontosságát, és a forrásokkal (4. rendű információ), prioritásokkal (3. rendű információ), biomarker virággal (2^nd rendű információ) és biomarker tulajdonságokkal (3. rendű információ) kezdeni. Még mindig lehetséges, hogy eljussunk az első szintű rendű információkhoz (a hullám és spektrum), de ami a legnagyobb napi értéket hozza, azok a felső szintek.

A komplexitás rendjei a főképernyő jobb felső sarkában látható nyilak által vannak bemutatva (ezekre kattintva újra elvégezheted a számítást minden szinten), de a menü logikája (és a jelentés rendje) megfordított: a felső szintekkel kezdődik (egyensúly: források, prioritások és jelentés), mivel ez általában a legfontosabb információ, amivel kezdeni lehet.

És ennyi a vizsgálati részről.