DE102005058332A1

DE102005058332A1 - Verfahren zur Ermittlung der Regulationsfähigkeit biologischer Systeme

Info

Publication number: DE102005058332A1
Application number: DE102005058332A
Authority: DE
Inventors: Fritz Albert Popp; Yu Yan; Sophie Cohen; Alexander Popp
Original assignee: Individual
Current assignee: Individual
Priority date: 2005-06-21
Filing date: 2005-12-07
Publication date: 2007-01-04

Abstract

Verfahren zur optimalen Auswertung von Messdaten zur Beurteilung des Regulationsversmögens eines biologischen Systems, die auf der Basis von Widerstandsmessungen, Leitfähigkeitsmessungen oder/und auch Kapazitätsmessungen oder Strahlenmessungen auf der Haut des biologischen Systems – insbesondere des menschlichen Körpers – erhoben werden und neben Mittelwert, Standardabweichung und Momenten höherer Ordnung auch quantifizierte Maße der Abweichung der Häufigkeitsverteilung von der Lognormalverteilung und von der Gaußverteilung, zum Beispiel x²-Werte enthält, unter Einbindung einer oder mehrerer Faktorenanalysen.

Description

Die Erfindung betrifft ein Verfahren zur Ermittlung der Regulationsfähigkeit biologischer Systeme, insbesondere des menschlichen Körpers.

Die Erfindung beruht auf der Erkenntnis, dass die physiologischen Parameter (Pulsfrequenz, Medikamentenverträglichkeit, ..., und auch Hautwiderstandswerte bzw. Hautleitfähigkeit) eines ideal regulierenden biologischen Systems einer logarithmischen Normalverteilung (Lognormalverteilung) folgen, während die physiologischen Messparameter eines regulationslosen chaotischen Systems nach dem Grenzwertsatz der Statistik einer Gaußverteilung (Normalverteilung) folgen [1–3]. Die Übereinstimmung hinreichend vieler und an geeigneten Stellen gemessener physiologischer Parameter eines biologischen Systems mit der best-angepassten Lognormalverteilung und/oder auch entsprechend die Abweichung von der Normalverteilung sind Kriterien oder Maße für die Regulationsfähigkeit des untersuchten lebenden Systems.

Die Erfahrung zeigt, dass nach der Messung der Vergleich zu Normwerten von gesunden Menschen und Abweichungen von den Werten kranker Menschen allein noch kein verlässliches Kriterium zur Beurteilung des Regulationszustandes darstellen und oft auch keine konkreten Schlussfolgerung für gezielte Maßnahmen zulassen, die hilfreich sein könnten.

Aus diesem Grunde ist es mit erheblichen Vorteilen verbunden, eine Methode einzusetzen, die die gesamte Information der Messung aufbereitet, und nicht allein nur die Abweichungen von der Lognormalverteilung. Zur Gesamtinformation gehören auch zum Beispiel der Mittelwert der Leitfähigkeit und die Momente höherer Ordnung wie Standardabweichung, Schiefe und Wölbung, ferner die Abweichungen der Gesamtverteilung von den Verteilungen zwischen linker und rechter Körperhälfte, sowie Links-Rechts-Asymmetrien. Anstelle der Vergleiche der gemessenen Werte mit den entsprechenden berechneten Werten eines hinreichend großen Ensembles von gesunden und erkrankten lebenden Systemen hat die Methode, die Gegenstand des Patentgesuches ist, erhebliche Vorteile gegenüber den allein nur auf Normwerten gestützten Methoden. Eine spezielle Einbindung der Faktorenanalyse erlaubt die Erkennung der Zahl M unabhängiger Vektoren, also die Dimension der gesamten Messung und die Wichtung der Messergebnisse in der Projektion auf die einzelnen Vektoren im M-dimensionalen Raum. Dadurch wird die Interpretation der Meßdaten verbessert und unter Einschluss aller Erfahrungen überhaupt erst möglich.

Das Verfahren besteht nun in der Aufstellung einer Faktorenanalyse mit Hilfe

• der Daten einer Testserie von N geeigneten Probanden, die das Spektrum der möglichen Regulationsabweichungen von der Norm möglichst weitgehend abdecken,
• der entsprechenden Meßdaten des aktuellen Falles.

Für den Fall, dass sich alle M Faktorwerte des Probanden in der Sequenz der bereits aus dem Testensemble bekannten N × M Faktorwerte befinden, liefert die Analyse einen je nach Wahl des Testsatzes geeigneten Vergleich mit bekannten Fällen und damit die Möglichkeit einer hinreichend erschöpfenden Interpretation der Messergebnisse des aktuellen Falles. Für den Fall, dass mindestens einer der Faktorwerte des aktuellen Probanden nicht mehr innerhalb der Grenzwerte der bisherigen N × M Faktorwerte enthalten ist, sondern über die entsprechenden Grenzwerte des Testensembles hinausragen sollte, wird der Proband zum Zweck der Erweiterung des Erfahrungswissens dem Testensemble hinzugefügt. Sein hinzugefügter Faktorwert gilt dann fortan bis zur eventuell weiteren Korrektur als obere oder untere Grenze des betreffenden Faktors. Die Interpretation dieses Wertes läuft so auf den Grenzwert der mit dem Faktor einhergehenden Bedeutung hinaus. Die Methode erlaubt es, das Erfahrungsgut auf bequemste, schnellste und zuverlässigste Weise in die Interpretation der Messdaten einzubauen und das System selbstlernend zu gestalten.

Mit einem Ausführungsbeispiel wird die Methode nachfolgend beschrieben.
Je 500 Widerstandswerte der menschlichen Haut werden nach einem bestimmten Schema (1) gemessen und ausgewertet.

1. Bestimmung der Mittelwerte, Streuungen, Schiefe, Wölbung der Kehrwerte (Leitfähigkeiten) für jede Hand einzeln und für die Gesamtmenge der Daten.
2. Nachfolgende Berechnung der bestangepassten Lognormalverteilung und Normalverteilung aus dem Mittelwert und der Streuung der Meßwerte und Berechnung der x²-Werte zwischen gemessener Verteilung und der aus dem gleichen Mittelwert und der gleichen Streuung ermittelter theoretischer Verteilung (2).
3. Die Datenmatrix aus den berechneten Parametern (x²-Werte, Mittelwerte, Streuungen, Schiefen und Wölbungen) wird Grundlage einer Faktorenanalyse, die bereits die entsprechenden Messparameter einer Serie von N geeigneten Vergleichsprobanden enthält. Diesen Testdaten von N Probanden werden die aktuellen Daten des untersuchten Probanden hinzugefügt, so dass die Faktorenanalyse mit allen Daten nun (N + 1) Fälle enthält.
4. Nach Ausführung der Faktorenanalyse liefert die Lage der Faktorwerte des betreffenden Probanden innerhalb der Darstellungen der Faktorwerte der N Vergleichsprobanden die je nach Auswahl des Testensembles möglicherweise hinreichenden Kriterien für eine zuverlässige Beurteilung des Regulationszustandes des aktuellen Probanden (3).
5. So lässt sich aus den Daten erkennen, dass der Faktorwert des Faktors 1 umso besser dem Regulationszustand gesunder Probanden übereinstimmt, je höher er ist, und umso stärker in den Bereich ernsthafter erkrankter Probanden fällt, je kleiner er ist. So kann die Messung der Interpretation zugeführt werden. Für den Faktorenwert des Faktors 2 gilt, dass dieser Faktor mit dem Leitfähigkeitswert korreliert. Entsprechend ist der Faktor 3 stark mit der Links-Rechts-Asymmetrie der Meßwerte verbunden, wobei eine ausgezeichnete Regulation mit guter Symmetrie verbunden ist. Faktor 4 kennzeichnet unspezifischen Stress des Systems und kann deshalb mit diesem Einfluss in Zusammenhang gebracht werden. Das sind die Ergebnisse der Aufspaltung der Faktoranalyse in 4 Dimensionen mit verschiedenen Gewichten.

Die Methode ist neuartig auf diesem Gebiet. Sie erlaubt die vollautomatische Entwicklung einer Regulationsanalytik, die für die Interpretation des Regulationszustandes biologischer Systeme, insbesondere des menschlichen Körpers, eine nach Lage der Dinge höchstmögliche Verlässlichkeit in der Interpretation der Messergebnisse zu liefern vermag.

[1] Gebelein, H., H.J.Heite: Klin.Wschr.28 (1950), 41.
[2] Popp, F.A. Zur Theorie der Elektroakupunktur. Erfahrungsheilkunde 4 (1990), 240–248.
[3] Zhang, C.L., F.A.Popp: Log-normal Distribution of Physiological Parameters and the Coherence of Biological Systems. Medical Hypotheses 43 (1994), 11–16.

1: Beispiel für die Hautpunkte an der Hand, an denen die Messung der Leitfähigkeit (der Hautwiderstände) erfolgt. Auch eine völlig stochastische Messung führt in der Regel zu verwertbaren Ergebnissen.
2 zeigt ein Beispiel der Meßdaten, die einer späteren Faktorenanalyse unterworfen werden. Die Häufigkeitsverteilung der Leitfähigkeitswerte (im Balkendiagramm links oben) wird mit der theoretischen Lognormalverteilung und Normalverteilung gleichen Mittelwerts und gleicher Streuung verglichen. Die x²-Werte der Abweichungen der gemessenen von den theoretischen Verteilungen werden in Form von A, B, C-Indizes (linke Graphik, unten) dargestellt, wobei der A-Index ein Maß für die Übereinstimmung zur Log-Normalverteilung, der B-Index ein Maß für die Abweichung von der Gaußverteilung und der C-Index ein Maß für das Verhältnis von A/B ist. Im Diagramm auf der rechten Seite oben sind Maße für die Abweichungen der gemessenen von den theoretischen Verteilungen errechnet, ferner die Momente erster bis vierter Ordnung (Mittelwert, Streuung, Schiefe und Wölbung).
3 stellt die Faktorenwerte des Testensembles für den Faktor 1 dar. Der Faktorenwert des aktuellen Probanden ist schraffiert eingezeichnet. So läßt sich die augenblickliche Regulations-Situation des Probanden im Vergleich zu einen Testensemble beurteilen. Das gleiche Vorgehen wird für alle Faktoren durchgeführt. Vier Faktoren sind in der Regel ausreichend.

Claims

Verfahren zur optimalen Auswertung von Messdaten zur Beurteilung des Regulationsversmögens eines biologischen Systems, die auf der Basis von Widerstandsmessungen, Leitfähigkeitsmessungen oder/und auch Kapazitätsmessungen oder Strahlenmessungen auf der Haut des biologischen Systems – insbesondere des menschlichen Körpers – erhoben werden und neben Mittelwert, Standardabweichung und Momenten höherer Ordnung auch quantifizierte Maße der Abweichung der Häufigkeitsverteilung von der Lognormalverteilung und von der Gaußverteilung, zum Beispiel x²-Werte enthält, unter Einbindung einer oder mehrerer Faktorenanalysen.
Methode nach Anspruch 1, dadurch gekennzeichnet, dass aus einem Testensemble von N Probanden Vergleichsdaten ermittelt werden, die die Vielfalt aller möglichen Regulationszustände hinreichend ausführlich widerspiegeln.
Methode nach Anspruch 1 und 2, dadurch gekennzeichnet, dass die Dimension der Faktoren für das Testensemble aus N Probanden bestimmt wird und jedem unabhängigen Vektor (Faktor) eine interpretierbare Bedeutung zugeordnet werden kann.
Methode nach mindestens einer der Ansprüche 1 bis 3, dadurch gekennzeichnet, dass beliebige Transformationen (Rotationen) der Faktorenanalyse zur Interpretation und zur weiteren Verarbeitung der Daten verwendet werden.
Methode nach mindestens einer der Ansprüche 1 bis 4, dadurch gekennzeichnet, dass die Daten des aktuellen Probanden den Testdaten hinzugefügt werden und ihre Interpretation durch Vergleich der Lage seiner aktuellen Faktorenwerte in der Anordnung der Faktorenwerte der bekannten Testprobanden erfolgt.
Methode nach mindestens einer der Ansprüche 1 bis 5, dadurch gekennzeichnet, dass die Daten des aktuellen Probanden zu den Testdaten hinzugefügt werden können, wann immer es vorteilhaft erscheint, den Vergleichsdatensatz zu erweitern. Umgekehrt können Daten des Vergleichsdatensatzes eliminiert werden, wann immer ein Vorteil gegenüber dem bis dahin ausgeführten Verfahren erkennbar ist.
Methode nach mindestens einer der Ansprüche 1 bis 6, dadurch gekennzeichnet, dass der Datensatz des Vergleichsensembles auf einen einzigen Vektor reduziert wird, sobald kein Nachteil gegenüber der Verwendung des N-dimensionalen Vergleichsdatensatzes der Probanden erkennbar ist.
Methode nach mindestens einer der Ansprüche 1 bis 7, dadurch gekennzeichnet, dass natürliche Variationen der Faktorenwerte erfasst und zur Interpretation der Meßwerte herangezogen werden.
Methode nach mindestens einer der Anspräche 1 bis 8, dadurch gekennzeichnet, dass die Meßwerte an einzelnen Punkten ebenso nach dieser Methode ausgewertet werden.