Wow! but how?

Jak działa technologia BioCoherence

Wow! Ale jak? To główne pytanie, jakie zadają nowi użytkownicy po swoim pierwszym skanie.

Pozwól, że wyjaśnię to w prostych słowach. Jeśli wolisz głębsze zrozumienie, po tym znajduje się bardziej szczegółowe wyjaśnienie.

Szybkie wyjaśnienie

Od surowego nagrania do wniosków

BioCoherence zaczyna się od nagrania EKG (elektrokardiogramu) przy użyciu medycznie certyfikowanego czujnika. Chociaż głównie rejestruje aktywność elektryczną serca, czujnik również rejestruje aktywność elektryczną całego ciała, od lewego palca do prawego palca. Te kompleksowe dane pojawiają się jako główne nagranie EKG, dominowane przez rytm serca, ale również pokazujące inne subtelne aktywności elektryczne.

Przetwarzanie i analiza danych

Surowe dane do cech: Początkowe nagranie EKG zawiera zarówno główny rytm serca, jak i inne częstotliwości elektryczne. Automatyczne filtrowanie wyklucza problematyczne uderzenia (np. z powodu ruchu), co pozwala na dokładną analizę.

Analiza wielopoziomowa:

1. Analiza pierwszego rzędu:
• Wyodrębnia dane podstawowe z EKG, takie jak specyficzne częstotliwości (VLF, LF, HF) i interwały czasowe (HRV).
• Wykorzystuje obszerne opublikowane badania do wyprowadzania biomarkerów akademickich.

2. Analiza drugiego rzędu:

• Analizuje dane pierwszego rzędu, aby odkryć nowe właściwości, takie jak harmoniczne i entropia.
• Oblicza dodatkowe informacje o biomarkerach, w tym cechy takie jak uwaga i intencja.

3. Analiza trzeciego rzędu:

• Identyfikuje powiązania i rezonanse między elementami, pokazując energetyczne relacje (np. między narządami).
• Wykorzystuje złożone algorytmy do obliczania przepisów TCM i powiązanych elementów.

4. Analiza czwartego rzędu:

• Oblicza zasoby i priorytety, wskazując, które biomarkery są najważniejsze.
• Integruje wyniki w spójną przegląd zdrowia użytkownika.

Korzyści dla użytkownika:

• Moduł skanowania: Zapewnia szczegółową analizę biomarkerów, mapy ciała i wykresy.
• Moduł testowy: Oferuje feedback biologiczny w czasie rzeczywistym oraz otwarty system tworzenia.
• Moduł równowagi: Generuje niestandardowe medytacje i raporty.

Wartość codzienna: Skupia się na informacjach wyższego rzędu (zasoby, priorytety), które oferują najbardziej praktyczne wnioski dla użytkowników, jednocześnie umożliwiając dostęp do wszystkich szczegółowych danych.

Podsumowując, BioCoherence wykorzystuje zaawansowane algorytmy matematyczne do przekształcania surowych danych EKG w cenne wnioski zdrowotne, oferując analizę wielopoziomową, która ujawnia kompleksowe informacje o aktywności elektrycznej ciała. To innowacyjne podejście dostarcza użytkownikom danych do działania, aby poprawić ich samopoczucie.

Szczegółowe wyjaśnienie

Zagłębmy się w temat... Postaram się odpowiedzieć jak najgłębiej, nie wchodząc w kwestie techniczne...

Na początku było surowe nagranie

BioCoherence zaczyna się od nagrania EKG. EKG oznacza « elektrokardiogram », co oznacza, że używamy urządzenia certyfikowanego medycznie (naszego czujnika), które jest przeznaczone głównie do rejestrowania elektrycznej aktywności serca. Ale jest pewien haczyk: serce jest najpotężniejsze, ale nie jest jedynym organem w ciele, który ma aktywność elektryczną. Wiemy, że mózg ją ma (pokazuje to EEG, czyli elektroencefalogram), ale tak naprawdę każdy organ, każdy atom, każdy system ma aktywność magnetyczną i elektryczną. Mierząc od lewego palca do prawego palca, czujnik rejestruje znacznie więcej niż tylko impuls związany z rytmem bicia serca: rejestruje całą aktywność magnetyczną i elektryczną ciała.

Tak więc pierwszą rzeczą, jaką mamy, jest mnóstwo informacji elektrycznych, które ukazują się jako główne nagranie EKG. Jest to wyraźnie zdominowane przez główny rytm bicia serca, ale pod tym głównym działaniem zachodzi wiele innych rzeczy, co w BioCoherence ukazuje się jako szara linia wibrująca wokół głównej fali. To tutaj znajdziemy dane do odbudowy aktywności tysięcy biomarkerów.

Możesz to zobaczyć na stronach częstotliwości: w pobliżu dolnej części wykresu częstotliwości zawsze masz ciemną linię, która jest najważniejszą częstotliwością (rytmem bicia), ale możesz także zobaczyć wiele innych częstotliwości obecnych w nagraniu. Ten wykres częstotliwości to inny sposób na zobaczenie fali nagrania, poprzez przekształcenie informacji opartej na czasie w wykres oparty na częstotliwości; ale to nadal te same surowe informacje.

Dodaliśmy automatyczne filtrowanie, aby wykluczyć problemy związane z uderzeniami (ponieważ, na przykład, użytkownik się poruszył i sygnał elektryczny przez kilka sekund był poza normą), a w tym momencie możemy zacząć analizować to nagranie, aby wyodrębnić cechy.

Właściwości emergentne

W teorii systemów istnieje ważna koncepcja zwana « właściwościami emergentnymi ». Mówiąc krótko, stwierdza ona, że z każdym nowym poziomem złożoności pojawiają się nowe właściwości, które nie wynikają bezpośrednio z właściwości niższego poziomu. Na przykład, możesz zmieszać 2 wysoce łatwopalne gazy (tlen i wodór) i uzyskać stabilną ciecz (wodę), która ma właściwości niemożliwe do odgadnięcia na podstawie tych gazów. Dlatego przeprowadzamy analizę wielopoziomową, gdzie każdy poziom wykorzystuje właściwości poprzedniego poziomu, a każdy poziom odkrywa nowe relacje, które nie mogły istnieć na poprzednim poziomie.

Wszystko to jest realizowane wyłącznie za pomocą matematyki. W przeciwieństwie do większości innych « urządzeń oceny energetycznej », które są głównie oparte na generatorach liczb losowych, algorytmy w BioCoherence są oparte wyłącznie na matematyce, dlatego wyniki zawsze będą dokładnie takie same dla danego nagrania. W rzeczywistości całe obliczenie jest wykonywane ponownie za każdym razem, gdy otwierasz nagranie.

Następnie przeprowadzana jest analiza pierwszego rzędu

Teraz nasze algorytmy przeprowadzą analizę pierwszego rzędu na tych surowych danych, aby wyodrębnić informacje pierwszego rzędu. Może to pochodzić na przykład z określonych zakresów częstotliwości (takich jak VLF, LF lub HF) lub analizy interwału czasowego (tak jak w przypadku HRV).

Wykorzystaliśmy wiele opublikowanych badań od bardzo szerokiej grupy badaczy EKG, którzy zazwyczaj nie współpracują, aby stworzyć szerokie listy informacji, które wyodrębniliśmy na tym poziomie.

Ta analiza pierwszego rzędu dostarcza nam głównie biomarkerów akademickich, ponieważ zazwyczaj na tym etapie kończą się oficjalne badania. Wynika to z tego, że przetwarzanie sygnałów jest zazwyczaj dość ograniczone w badaniach medycznych*, podczas gdy ja zastosowałem przetwarzanie sygnałów muzycznych, które jest znacznie bardziej zaawansowane. Ponieważ DSP (cyfrowe procesory sygnałowe) zastąpiły analogowe przetwarzanie w muzyce od lat 90., przeprowadzono ogromną ilość badań, aby zrozumieć, emulować i przetwarzać nagrania cyfrowe za pomocą wielu narzędzi, takich jak efekty dźwiękowe czy różne narzędzia do dostosowywania cyfrowej treści muzycznej w czasie rzeczywistym. To są zasadniczo te same algorytmy, które stosujemy w BioCoherence: zaawansowana matematyka, którą znają inżynierowie dźwięku w przetwarzaniu muzyki, ale nikt nie wykorzystuje w zastosowaniach medycznych.

Rzeczy zaczynają być interesujące w analizie drugiego rzędu

Gdy mamy te dane pierwszego rzędu, uzyskujemy nowe właściwości i możemy przeprowadzić kilka analiz drugiego rzędu na tych nowych właściwościach. Na przykład, jako analizę pierwszego rzędu obliczyliśmy widmo: dzięki algorytmowi matematycznemu zwanemu FFT (Szybka Transformata Fouriera), możemy wyświetlić surowe nagranie jako częstotliwości zamiast fali. Teraz, w analizie drugiego rzędu obliczymy cepstrum (które jest 2^nd rzędu FFT), które pozwala nam wydobyć nie częstotliwości, ale harmoniczne w sygnale: jednym słowem, wydobywa częstotliwości, które rezonują harmonicznie razem. Korzystając z tych wyników, uzyskamy nowe biomarkery.

• Przykładem innej analizy 2^nd rzędu jest obliczenie entropii (lub «agitation») każdego biomarkera. Innymi słowy, pokazuje to, jak dany biomarker jest statyczny lub wzburzony.
• Kolejnymi przykładami analizy 2^nd rzędu są cechy, które pokazujemy po prawej stronie biomarkera, takie jak uwaga, intencja i horyzont (właściwości wydobyte z ich jakości muzycznych) oraz główne cykle.

Wykonano wiele analiz 2^nd rzędu na sygnale, dzięki czemu uzyskujemy wiele nowych informacji o biomarkerach. Ale na tym nie poprzestaniemy, ponieważ ten nowy poziom odkrywa nowe interesujące właściwości, które wcześniej nie istniały.

Po raz kolejny korzystaliśmy z wielu opublikowanych badań przeprowadzonych przez bardzo szeroką gamę badaczy, teraz nie na danych EKG, ale na danych specyficznych dla terapii, takich jak Ayurveda, TCM, ocena energetyczna czy nowoczesna nauka medyczna.

Analiza trzeciego rzędu: powiązania i rezonanse

Teraz pojawia się kolejny poziom złożoności z nowymi cudami. Korzystając z wszystkich nowych danych drugiego rzędu, które posiadamy, możemy obliczyć nowe właściwości, takie jak powiązania między elementami. Te powiązania są widoczne wszędzie w aplikacji, na przykład na wykresach czy mapach ciała; pozwalają nam zrozumieć główne energetyczne relacje między, powiedzmy, organami: jeśli organ jest powiązany z innym, może to wskazywać, że zachodzi transfer energetyczny, a jeden pomaga lub wspiera drugi.

Te powiązania są obliczane za pomocą dość skomplikowanego algorytmu wielowymiarowego, który wykorzystuje zaawansowaną matematykę wektorową do wydobywania wspólnych rezonansów między elementami. Ale staraliśmy się ukryć tę złożoność i pokazać tylko wynik, którym są wyraźne powiązania między elementami.

• W ramach tego procesu obliczyliśmy mnóstwo danych, co objawia się jako „jakości powiązań” i powiązane elementy dla każdego biomarkera.
• Kolejnym przykładem trzeciego rzędu jest obliczanie przepisów TCM. Odwróciliśmy logikę przepisów TCM, która wykorzystuje kilka punktów akupunkturowych do leczenia specyficznych objawów. Odwracając to, mówimy: jeśli te punkty są powiązane przez te właściwości trzeciego rzędu, może to wskazywać na związany objaw ich grupy.

Ponownie wykorzystaliśmy opublikowane badania dotyczące danych specyficznych dla terapii. Poza przepisami TCM, logika powiązań pochodzi z pracy wielu praktyków, z którymi współpracowaliśmy, którzy starają się prześledzić łańcuch przyczynowy, aby znaleźć przyczyny źródłowe.

Czemu nie pójść dalej?

Dobrze, skoro już przy tym jesteśmy, kontynuujmy z tymi nowymi właściwościami emergentnymi i przeprowadźmy analizę na 4. poziomie. Przy wszystkich tych nowych punktach danych możemy teraz obliczyć zasoby i priorytety. Zasoby są obliczane przez algorytm 4. poziomu, który wykorzystuje informacje z wszystkich niższych poziomów do obliczenia pojedynczej « wartości zasobu », jak pokazano na stronie zasobów (gdy klikniesz na zasób, aby zmienić go w razie potrzeby). Wskazuje, jak biomarker w danej rodzinie jest « na szczycie łańcucha hojności ». Teoria zasobów pochodzi z pracy Christine Degoy i jest znacznie bardziej wyjaśniona w jej nadchodzących książkach.

Priorytety, z drugiej strony, są w pewnym sensie „słabeuszami”, częściami „na dnie łańcucha pokarmowego”. Są one wydobywane z informacji 3. rzędu i poniżej, zgodnie z energią, pobudzeniem lub koherencją w danej rodzinie biomarkerów. Ponieważ obliczyliśmy energię, pobudzenie i koherencję, możemy teraz ustawić jako priorytety elementy o zbyt niskiej energii, zbyt wysokiej energii, zbyt statyczne i zbyt pobudzone, a także spójne systemy, które mogą wskazywać, że coś się dzieje.

A teraz zatańczmy wstecz

Wróćmy do naszego przykładu wody H2O. Kiedy pierwszy raz widzisz wodę, nie analizujesz jej z jej gazowych składników. Widzi się tylko właściwości najwyższego rzędu: że można ją pić; że można w niej pływać; że może mieszać się z innymi pierwiastkami, itd. Zwykle, gdy widzimy złożony system, postrzegamy go z zewnątrz i widzimy tylko właściwości najwyższego rzędu. I za każdym razem, gdy odkrywaliśmy dodatkowy poziom porządku, zdawaliśmy sobie sprawę, jak przydatny jest on dla codziennych użytkowników. Dlatego w BioCoherence mamy tendencję do odwracania znaczenia informacji i zaczynamy od zasobów (informacja 4. rzędu), priorytetów (informacja 3. rzędu), kwiatu biomarkerów (informacja 2^nd rzędu) oraz cech biomarkerów (informacja 3. rzędu). Wciąż możliwe jest zejście do informacji pierwszego poziomu (fala i spektrum), ale to, co przynosi najwięcej wartości na co dzień, to wyższe poziomy.

Zamówienia złożoności są pokazane za pomocą strzałek w prawym górnym rogu ekranu głównego (można je kliknąć, aby ponownie obliczyć na każdym poziomie), ale logika menu (i kolejność raportu) jest odwrócona: zaczyna się od wyższych poziomów (równowaga: zasoby, priorytety i raport), ponieważ zazwyczaj jest to najważniejsza informacja, od której warto zacząć.

A to wszystko w części skanowania.