Wow! but how?

BioCoherence Teknolojisi Nasıl Çalışır

Vay! Ama nasıl? Bu, yeni kullanıcıların ilk taramalarından sonra sorduğu ana sorudur.

Bunu basit terimlerle açıklayayım. Daha derine inmeyi tercih ediyorsanız, bunun ardından daha kapsamlı bir açıklama var.

Hızlı açıklama

Ham Kayıttan İçgörülere

BioCoherence, tıbbi olarak sertifikalı bir sensör kullanarak bir EKG (elektrokardiyogram) kaydı ile başlar. Sensör, öncelikle kalbin elektriksel aktivitesini kaydederken, aynı zamanda sol parmaktan sağ parmağa kadar tüm vücudun elektriksel aktivitesini de yakalar. Bu kapsamlı veri, kalbin ritmi tarafından baskın bir şekilde şekillenen ana EKG kaydı olarak görünür, ancak aynı zamanda diğer ince elektriksel aktiviteleri de gösterir.

Veri İşleme ve Analiz

Ham Veriden Özelliklere: İlk EKG kaydı, hem ana kalp ritmini hem de diğer elektriksel frekansları içerir. Otomatik filtreleme, sorunlu atışları (örneğin, hareket nedeniyle) hariç tutarak doğru analiz yapılmasına olanak tanır.

Çok Düzeyli Analiz:

1. Birinci Derece Analiz:
• EKG'den belirli frekanslar (VLF, LF, HF) ve zaman tabanlı aralıklar (HRV) gibi birincil verileri çıkarır.
• Akademik biyomarkerler elde etmek için kapsamlı yayımlanmış araştırmalardan yararlanır.

2. İkinci Derece Analiz:

• Birinci derece verileri analiz ederek harmonikler ve entropi gibi yeni özellikleri ortaya çıkarır.
• Dikkat ve niyet gibi nitelikler de dahil olmak üzere ek biyomarker bilgilerini hesaplar.

3. Üçüncü Derece Analiz:

• Elemanlar arasındaki bağlantıları ve rezonansları tanımlar, enerjik ilişkileri gösterir (örneğin, organlar arasındaki ilişkiler).
• TCM tariflerini ve bağlantılı elemanları hesaplamak için karmaşık algoritmalar kullanır.

4. Dördüncü Derece Analiz:

• Kaynaklar ve öncelikler hesaplar, hangi biyomarkerlerin en önemli olduğunu gösterir.
• Bulguları kullanıcının sağlığının tutarlı bir genel görünümüne entegre eder.

Kullanıcı Faydaları:

• Taram Modülü: Ayrıntılı biyomarker analizi, vücut haritaları ve grafikler sunar.
• Test Modülü: Gerçek zamanlı biyolojik geri bildirim ve açık bir yaratım sistemi sunar.
• Denge Modülü: Özel meditasyonlar ve raporlar oluşturur.

Günlük Değer: Kullanıcılar için en pratik içgörüleri sunan daha yüksek düzey bilgilerine (kaynaklar, öncelikler) odaklanırken, tüm ayrıntılı verilere erişim sağlar.

Sonuç olarak, BioCoherence, ham EKG verilerini değerli sağlık içgörülerine dönüştürmek için gelişmiş matematiksel algoritmalar kullanır ve vücudun elektriksel aktivitesi hakkında kapsamlı bilgiler sunan çok düzeyli bir analiz sunar. Bu yenilikçi yaklaşım, kullanıcıların refahlarını artırmak için eyleme geçirilebilir veriler sağlamaktadır.

Derinlemesine açıklama

Derinlemesine inceleyelim... Teknik alanlara girmeden mümkün olduğunca derinlemesine cevap vermeye çalışacağım...

Başlangıçta ham kayıt vardı

BioCoherence, bir EKG kaydı ile başlar. EKG, « elektrokardiyogram » anlamına gelir; bu, kalbin elektriksel aktivitesini kaydetmek için öncelikle tıbbi sertifikalı bir cihaz (Sensörümüz) kullandığımız anlamına gelir. Ancak bir sorun var: kalp en güçlü olanıdır, ancak vücutta elektriksel aktiviteye sahip olan tek organ değildir. Beynin de elektriksel aktiviteye sahip olduğunu biliyoruz (bu EEG, elektroensefalogramda gösterir), ancak aslında her organ, her atom, her sistemin manyetik ve elektriksel aktivitesi vardır. Sol parmak ile sağ parmak arasında ölçüm yaptığımızda, sensör sadece kalp atış hızı impulsunu değil, tüm vücudun manyetik ve elektriksel aktivitesini kaydeder.

Yani, ilk olarak sahip olduğumuz şey, ana EKG kaydını gösteren çok fazla elektriksel bilgidir. Bu, açıkça kalp atışlarının ana ritmi tarafından domine edilmektedir, ancak bu ana aktivitenin altında birçok şey gerçekleşmektedir ve BioCoherence'de ana dalga etrafında titreşen gri hat olarak gösterilmektedir. İşte burada, binlerce biyomarkerin aktivitesini yeniden inşa etmek için veriler bulacağız.

Bunu frekans sayfalarında görebilirsiniz: frekans grafiğinin alt kısmında her zaman en önemli frekans olan (atış hızı) koyu bir hat vardır, ancak kayıtta mevcut olan başka birçok frekansı da görebilirsiniz. Bu frekans grafiği, zaman tabanlı bilgiyi frekans tabanlı bir grafiğe dönüştürerek kayıt dalgasını görmenin başka bir yoludur; ancak bu hala aynı ham bilgidir.

Problemli olan atışları hariç tutmak için bazı otomatik filtrelemeler ekledik (çünkü örneğin, kullanıcı hareket etti ve elektriksel sinyal birkaç saniye boyunca aşırıya gitti), ve bu noktada, bu kaydı analiz etmeye başlayabiliriz ve özellikleri çıkartabiliriz.

Ortaya Çıkan Özellikler

Sistem teorisinde, « ortaya çıkan özellikler » adında önemli bir kavram vardır. Kısaca, her yeni karmaşıklık seviyesinde, alt seviyenin özelliklerinden doğrudan türetilmemiş yeni özelliklerin ortaya çıktığını ifade eder. Örneğin, iki yüksek derecede yanıcı gazı (oksijen ve hidrojen) karıştırdığınızda, bu gazlardan tahmin edilmesi imkânsız özelliklere sahip stabil bir sıvı (su) elde edersiniz. Bu nedenle, çok seviyeli bir analiz yapıyoruz; her seviye, önceki seviyenin özelliklerini kullanarak, her seviye yeni ilişkileri ortaya çıkarıyor ki bu ilişkiler önceki seviyede mevcut olamazdı.

Tüm bunlar tamamen matematikle yapılmaktadır. Çoğu « enerjik değerlendirme cihazı » rastgele sayı üreteçlerine dayalıyken, BioCoherence'teki algoritmalar tamamen matematik temellidir, dolayısıyla bir kayıtta sonuçlar her zaman tam olarak aynı olacaktır. Aslında, her seferinde bir kaydı açtığınızda tüm hesaplama yeniden yapılmaktadır.

Öncelikle birinci dereceden bir analiz geliyor

Şimdi, algoritmalarımız bu ham veriler üzerinde birinci dereceden bir analiz yapacak, birinci dereceden bilgileri çıkarmak için. Bu, örneğin, belirli frekans veya frekans aralıklarından (VLF, LF veya HF gibi) veya zaman tabanlı aralık analizinden (HRV gibi) gelebilir.

Bu seviyede çıkardığımız geniş bilgi listelerini oluşturmak için genellikle bir araya gelmeyen çok çeşitli EKG araştırmacılarının yayımlanmış araştırmalarından yararlandık.

Bu birinci dereceden analiz, esasen akademik biyomarkerleri verir, çünkü resmi araştırmalar genelde burada durur. Bunun nedeni, sinyal işleme genellikle tıbbi araştırmalarda oldukça sınırlıdır*, oysa ben müzik sinyal işlemeyi uyguladım ki bu çok daha gelişmiştir. DSP'ler (dijital sinyal işleyicileri) 90'lardan itibaren müzikte analog işleme yerine geçtiğinden beri, dijital kayıtları anlamak, taklit etmek ve işlemek için birçok araçla, ses efektleri veya dijital müzik içeriğini gerçek zamanlı ayarlamak için çeşitli araçlarla çok fazla araştırma yapılmıştır. Bu, BioCoherence'de kullandığımız temel algoritmalardır: müzik işleme konusunda ses mühendislerinin bildiği ileri matematik, ancak kimsenin tıbbi uygulamalarda kullanmadığı bir matematik.

İkinci derece analizde işler ilginçleşmeye başlıyor

Bu birinci derece veriye sahip olduğumuzda, yeni özellikler elde ederiz ve bu yeni özellikler üzerinde birkaç ikinci derece analiz gerçekleştirebiliriz. Örneğin, birinci derece bir analiz olarak bir spektrum hesapladık: FFT (Hızlı Fourier Dönüşümü) adı verilen matematiksel bir algoritma sayesinde, ham kaydı dalga yerine frekanslar olarak görüntüleyebiliriz. Şimdi, ikinci derece bir analizde bir Cepstrum (bu 2^nd derece bir FFT'dir) hesaplayacağız; bu, frekansları değil, sinyaldeki harmonikleri çıkarır: bir kelimeyle, harmonik olarak birlikte rezonansa giren frekansları çıkarır. Bu sonuçları kullanarak, bazı yeni biyomarkerler elde edeceğiz.

• Diğer bir 2^nd derece analiz örneği, her biyomarkerin entropisinin (veya « heyecan ») hesaplanmasıdır. Kısacası, belirli bir biyomarkerin ne kadar statik veya heyecanlı olduğunu gösterir.
• 2^nd derece analizin diğer örnekleri, bir biyomarkerin sağında gösterdiğimiz niteliklerdir; dikkat, niyet ve ufuk (müzikal niteliklerinden çıkarılan özellikler) ve ana döngüler.

Sinyal üzerinde birçok 2^nd derece analiz yapılmıştır, böylece birçok yeni biyomarker bilgisi elde ederiz. Ama burada durmayacağız, çünkü bu yeni seviye daha önce var olmayan bazı ilginç özellikler ortaya çıkarıyor.

Yine, ECG verileri değil, Ayurveda, TCM, enerjik değerlendirme veya modern tıp bilimi gibi terapiye özgü veriler üzerinde çok çeşitli araştırmalar yayınlayan birçok araştırmacıdan yararlandık.

Üçüncü seviye analiz: bağlantılar ve rezonanslar

Şimdi yeni harikalarıyla başka bir karmaşıklık seviyesi geliyor. Elimizdeki tüm 2^nci seviye yeni verileri kullanarak, örneğin, elementler arasındaki bağlantılar gibi yeni özellikler hesaplayabiliriz. Bu bağlantılar uygulamanın her yerinde, grafikler veya vücut haritalarında gösterilmektedir; organlar gibi ana enerjik ilişkileri anlamamıza olanak tanır: eğer bir organ başka bir organa bağlıysa, bu durum enerjik bir transferin mevcut olduğunu gösterebilir ve biri diğerine yardımcı oluyor veya yardım alıyordur.

Bu bağlantılar, elementler arasındaki ortak rezonansları çıkarmak için ileri düzey vektör matematiği kullanan oldukça karmaşık çok boyutlu bir algoritma ile hesaplanır. Ancak bu karmaşıklığı gizlemeye ve yalnızca sonuçları sunmaya çalıştık; bu da elementler arasındaki net bağlantılardır.

• Bu süreç kapsamında, tonlarca veri hesapladık ve bu, her biyomarker için « bağlantı kaliteleri » ve bağlı elementler olarak gösterilmektedir.
• Başka bir üçüncü seviye örnek, TCM tariflerinin hesaplanmasıdır. Belirli semptomları tedavi etmek için çeşitli akupunktur noktalarını kullanan TCM tariflerinin mantığını ters mühendislik ile çözdük. Bunu tersine çevirerek şunu söylüyoruz: eğer bu noktalar bu üçüncü seviye özellikler ile bağlantılıysa, bu gruplarının ilişkili semptomunu gösterebilir.

Yine, terapilere özel verilere dair yayımlanmış araştırmaları kullandık. TCM tarifleri dışında, bağlantı mantığı, kök nedenleri bulmaya çalışarak neden-sonuç zincirinin yukarısına çıkmaya çalışan birçok uygulayıcı ile çalıştığımız çalışmalardan gelmektedir.

Neden daha ileri gitmeyelim?

Tamam, bu konuda devam edelim, bu yeni ortaya çıkan özelliklerle 4. seviye bir analiz yapalım. Tüm bu yeni veri noktalarıyla artık kaynakları ve öncelikleri hesaplayabiliriz. Kaynaklar, alt düzeylerden gelen bilgileri kullanarak tek bir « kaynak değeri » hesaplayan 4. seviye bir algoritma ile hesaplanır; bu değer kaynaklar sayfasında gösterilmektedir (bir kaynağa tıkladığınızda, gerekirse değiştirmek için). Bu, belirli bir ailedeki bir biyomarkerin « cömertlik zincirinin tepe noktasında » olduğunu gösterir. Kaynaklar teorisi, Christine Degoy'un çalışmalarından gelmektedir ve onun yakın zamanda yayımlanacak kitaplarında çok daha fazla açıklanmaktadır.

Öncelikler ise, diğer taraftan, bir nevi zayıf olanlardır, « besin zincirinin altı » kısımlarıdır. Belirli bir biyomarker ailesindeki enerji, agitasyon veya koherans düzeyine göre, 3. dereceden bilgilerden ve altından çıkarılırlar. Enerji, agitasyon ve koheransı hesapladığımız için, şimdi düşük enerji, yüksek enerji, aşırı statik ve aşırı hareketli unsurları öncelikler olarak belirleyebiliriz; ayrıca bir şeylerin olduğunu gösterebilecek koherent sistemleri de dahil edebiliriz.

Ve şimdi, tersine dans edelim

H2O su örneğimize geri dönelim. Suya ilk baktığınızda, onu gaz halindeki bileşenleri üzerinden analiz etmezsiniz. Sadece üst düzey özellikleri görürsünüz: içilebilir olduğu; içinde yüzebileceğiniz; diğer elementlerle karışabileceği vb. Genellikle karmaşık bir sistemi gördüğümüzde, onu dışarıdan görürüz ve yalnızca üst düzey özelliklerini görürüz. Ve, her seferinde ek bir düzen seviyesini ortaya çıkardığımızda, bunun günlük kullanıcılar için ne kadar faydalı olduğunu fark ederiz. Bu nedenle, BioCoherence'de bilgilerin önemini tersine çevirmeye eğilimliyiz ve kaynaklarla (4. düzey bilgi), önceliklerle (3. düzey bilgi), biyomarker çiçeğiyle (2^nd düzey bilgi) ve biyomarker nitelikleriyle (3. düzey bilgi) başlıyoruz. Birinci düzey bilgiye (dalga ve spektrum) inmek hala mümkündür, ancak günlük değer getiren en fazla üst seviyelerdir.

Karmaşıklık seviyeleri ana ekrandaki sağ üst oklarla gösterilmektedir (her seviyede hesaplamayı yeniden yapmak için tıklanabilir), ancak menü mantığı (ve rapor sırası) tersine çevrilmiştir: üst seviyelerle (denge: kaynaklar, öncelikler ve rapor) başlar çünkü bu genellikle başlamak için en önemli bilgidir.

Ve tarama kısmı için her şey bu kadar.