オベロン４の特徴

 

オベロンで使われている、非線形システム分析（NLS）と呼ばれる技術は過去数十年間にわたって開発されてきました。この技術は量子エントロピー理論を元にしています。この技術は宇宙で宇宙飛行士の健康状態を評価するツールとしても利用されました。

現代のNLS技術が一般の人に使われ出したのは、ここ最近のことです。エンジニアのチームによって発明された 技術は、ロシアからウクライナを経由して世界中に広まりました。この技術を世界にもたらす上で重要な役割を果たしたのは、スヴィヤトスフ・ネステロフ博士と彼の甥であるウラジミール・ネステロフ教授とアナトリー・ヴィコヴァネツです。

彼らが解散したあと、現在元の技術にアクセスできる会社は２社あります。ネステロフ家はメタトロンの製品名を、アナトリー・ヴィコヴァネツ氏はオベロンの製品名を使いました。

装置の品質と信頼性を確保するために元のNLS開発者の一人であるアナトリー・ヴィコヴァネツと直接協力して製品化したのがオベロンバイオフィードバックです。

原子核と電子の距離感は、東京ドームの中のパチンコ玉、芦ノ湖の湖畔をまわっているりんご、東京から遠く離れた熱海にあるサッカーボールなどと、いろいろなたとえで表現されています。共通していえることは、教科書のイラストとは距離感が違い過ぎるということです。ですから、こんなに離れている原子核と電子の間には何もありません。なんと原子の99・９％以上は何もない空洞です。

波動は素粒子の波
Oberon波動器は、身体の状態を「聞き」、個々の細胞の振動を分子構造に至るまで測定する、並外れた非侵襲性のNLSデバイスです。 次に、機械は測定結果を保存された広範なデータベースと比較し、組織、細胞、臓器の異常を最大 90% の精度で明らかにします。

2010年にロシアで行われた試験では、OBERON と従来の診断方法を比較し、OBERON の方が優れたパフォーマンス結果を示したことが判明しました。

Oberon測定器の起源は、シベリアのオムスク大学医学部内で開発されたロシアの宇宙計画にあります。 Oberonは、特定の器官に対応する正常な個人の周波数応答パターンに基づいて、多くのチームによって行われた 20 年間にわたる基礎研究に基づいています。 彼らはまた、各臓器の男性または女性の被験者の特定の年齢に対する正常な周波数応答がどのようになるかを割り出すこともできました。 Oberonは構造ではなく臓器の機能を評価するために使用されるため、MRI、CT、または超音波スキャンとは似ていませんが、結果はモニターで確認することができます。

では具体的にどのように臓器の情報を処理しているのでしょうか？
例えば、心臓の状態を分析するプログラムを完全にここで説明することはできませんが、基本的な構造やアルゴリズムについての一部の例を示します。以下は、心拍データの仮想的な処理と解析を行うプログラムの例で、オベロンもパスカル言語を使って書かれています。

program HeartRateAnalysis;

const
MAX_HEART_RATE = 220; // 最大心拍数
MIN_HEART_RATE = 40; // 最小心拍数

type
HeartBeatData = array[1..1000] of Integer; // 心拍データ

var
HeartData: HeartBeatData;
DataLength: Integer;
AverageHeartRate: Real;

// データの読み込み
procedure ReadHeartData;
var
i: Integer;
begin
// 心拍データを仮想的に読み込む
// 実際のアプリケーションではセンサーやデバイスからデータを取得する
DataLength := 100; // 仮のデータ長
for i := 1 to DataLength do
HeartData[i] := Random(180) + 40; // ランダムな心拍数を生成
end;

// 心拍数の平均値を計算
procedure CalculateAverageHeartRate;
var
i: Integer;
Sum: Integer;
begin
Sum := 0;
for i := 1 to DataLength do
Sum := Sum + HeartData[i];
AverageHeartRate := Sum / DataLength;
end;

// 心臓の状態を判定
procedure AnalyzeHeartCondition;
begin
// 心拍数が異常に高い場合
if AverageHeartRate > MAX_HEART_RATE then
writeln(‘心臓が過剰に働いています。’)
// 心拍数が異常に低い場合
else if AverageHeartRate < MIN_HEART_RATE then
writeln(‘心臓の動作が低下しています。’)
// 正常な範囲の心拍数の場合
else
writeln(‘心臓の状態は正常です。’);
end;

begin
// 心拍データの読み込み
ReadHeartData;

// 心拍数の平均値を計算
CalculateAverageHeartRate;

// 心臓の状態を判定
AnalyzeHeartCondition;
end.

このプログラムは、バイオフィードバックから得た心拍データを生成し、そのデータから平均心拍数を計算して心臓の状態を判定しています。実際のアプリケーションでは、センサーデータからリアルタイムで心拍データを取得し、より高度な解析や判定を行っています。

これをPythonでもできるか実験してみました。問題なく動きます。

import random

MAX_HEART_RATE = 220 # 最大心拍数
MIN_HEART_RATE = 40 # 最小心拍数
DATA_LENGTH = 1000 # 心拍データの長さ

# 心拍データを読み込む関数
def read_heart_data(length):
return [random.randint(40, 220) for _ in range(length)]

# 平均心拍数を計算する関数
def calculate_average_heart_rate(data):
return sum(data) / len(data)

# 心臓の状態を判定する関数
def analyze_heart_condition(average_heart_rate):
if average_heart_rate > MAX_HEART_RATE:
print(“心臓が過剰に働いています。”)
elif average_heart_rate < MIN_HEART_RATE:
print(“心臓の動作が低下しています。”)
else:
print(“心臓の状態は正常です。”)

def main():
# 心拍データの読み込み
heart_data = read_heart_data(DATA_LENGTH)

# 平均心拍数の計算
average_heart_rate = calculate_average_heart_rate(heart_data)

# 心臓の状態を判定
analyze_heart_condition(average_heart_rate)

if __name__ == “__main__”:
main()