Campo Magnético Débil y Fase Precrítica de ECDO METFI

Abstract

Se propone una hipótesis neurofisiológica dentro del marco METFI–ECDO, donde el debilitamiento del campo magnético biológico se interpreta como un marcador temprano de transición de fase precrítica entre coherencia y colapso sistémico.
Dicha transición afecta al acoplamiento toroidal cerebro–corazón, expresado fisiológicamente por síntomas como cefalea, taquicardia, tensión cervical y disociación perceptual.
El modelo formaliza la energía de acoplamiento $H(t) = \alpha B_c(t) B_h(t)$ y define un umbral crítico de coherencia $H_c$, bajo el cual se activa la dinámica precrítica.
A nivel operativo, se proponen biomarcadores de campo (HRV, EEG, coherencia EEG–ECG) y un protocolo de estabilización toroidal destinado a restaurar la simetría y energía de acoplamiento.
La fase precrítica se concibe como un punto de bifurcación donde el organismo —como sistema electromagnético autoorganizado— puede colapsar o reconfigurarse en un nuevo nivel de coherencia (Emergencia de Coherencia Dimensional Ordenada, ECDO).
El modelo unifica perspectivas bioelectromagnéticas, neurofisiológicas y simbólicas, proponiendo una interpretación integral del campo vital humano como resonancia fractal del sistema Tierra–Sol.

Palabras clave: METFI, ECDO, coherencia toroidal, campo magnético débil, neurobiología electromagnética, homeodinámica, transiciones críticas, acoplamiento cerebro–corazón.

 

Introducción y Contexto Teórico Ampliado

El marco METFI (Modelo Electromagnético Toroidal de Forzamiento Interno) considera que todos los sistemas naturales —desde la escala atómica hasta la planetaria— son estructuras toroidales de energía e información, mantenidas en equilibrio dinámico mediante resonancia interna.
En este contexto, el cuerpo humano constituye una estructura toroidal doble, en la cual el campo neuroeléctrico (toro cerebral) y el campo cardiomagnético (toro cardíaco) actúan como osciladores acoplados que sostienen la coherencia global del sistema biológico.

La Emergencia de Coherencia Dimensional Ordenada (ECDO) es un concepto que describe la reorganización súbita de la coherencia interna de un sistema cuando alcanza un umbral crítico. En términos físicos, equivale a una bifurcación de estado; en términos simbólicos, representa una transición de conciencia o identidad.
Cuando el acoplamiento electromagnético entre cerebro y corazón se debilita —por fatiga, exposición a campos externos, estrés cognitivo o disonancia simbólica—, el sistema se aproxima a una fase precrítica, donde la coherencia decrece y aparecen fenómenos de inestabilidad neurofisiológica: aumento de la varianza en HRV, disociación perceptual y oscilaciones emocionales.

El cuerpo, en esta visión, no es un conjunto de órganos aislados, sino una red resonante que responde a principios similares a los observados en plasmas, vórtices o toroides cósmicos.
Las leyes de conservación electromagnética y de autoorganización que gobiernan al Sol, según METFI, también operan en la biofísica humana.
El campo magnético biológico débil, lejos de ser un residuo, es el vínculo de coherencia que mantiene la sincronía entre niveles (celular, orgánico, psíquico y planetario).

En la fase precrítica, los síntomas (cefalea, taquicardia, tensión cervical, disociación) son interpretados como manifestaciones electromagnéticas de pérdida de simetría toroidal, equivalentes a las turbulencias previas a un cambio de fase en un sistema de vórtices.
Así, el organismo humano se comporta como un sistema de doble toroide acoplado, en el que la disminución de intensidad o coherencia del campo desencadena oscilaciones no lineales y reorganización energética.

Desde un punto de vista hermenéutico, el fenómeno puede entenderse como una pérdida temporal de integración simbólica entre mente (campo eléctrico) y emoción (campo magnético).
La ruptura de esa unión —la “descoherencia toroidal”— se manifiesta tanto en la fisiología como en la percepción, evidenciando que el equilibrio electromagnético tiene un correlato directo en la narrativa subjetiva de unidad y presencia.

 

Modelo matemático del acoplamiento toroidal cerebro–corazón

(formalización Landau–Kuramoto aplicada a un sistema doble toroide acoplado; conexiones operativas con biomarcadores EEG–ECG y HRV)

Planteamiento general y variables relevantes

Se modela al sistema como dos osciladores límite representativos del toro cerebral y del toro cardíaco. Cada toroide tiene una fase $\theta_i(t)$ y una amplitud efectiva asociada a la intensidad local del campo magnético/oscilatorio $A_i(t)$. Índices: $i=c$ (cerebro) y $i=h$ (heart/corazón). Las magnitudes observables empíricas se asocian de manera operativa con:

• $B_c(t)$, $B_h(t)$: intensidades (o proxy de intensidad) de los campos magnéticos/electromagnéticos cerebrales y cardíacos.

• $H(t)=\alpha\,B_c(t)\,B_h(t)$: energía o constante de acoplamiento efectiva propuesta en la versión base (constante $\alpha>0$).

• $K(t)$: coeficiente de acoplamiento efectivo que gobierna la fuerza de sincronización de fases; se toma proporcional a $H(t)$, es decir

  $$K(t) = \kappa\, H(t) = \kappa\,\alpha\,B_c(t)\,B_h(t),$$

  con $\kappa>0$ de calibración física/empírica que traduce energía en interacción de fase.

• $\omega_c,\ \omega_h$: frecuencias intrínsecas (sin acoplamiento) del toro cerebral y cardíaco (pueden ser picos dominantes en la PSD de EEG y en la señal cardiaca o ritmos modulados).

• $\phi(t)=\theta_c(t)-\theta_h(t)$: diferencia de fase relevante para sincronía.

Esta elección permite conectar dos marcos clásicos: Kuramoto (sincronización de fases) para la fase relativa y Landau (ecuación de amplitud) para la magnitud de la orden (coherencia).

Ecuaciones de fases (Kuramoto reducido a dos osciladores)

Para dos osciladores acoplados por $K(t)$ la dinámica de fases se expresa, en forma mínima, como

$$\begin{aligned} \dot\theta_c &= \omega_c + \frac{K(t)}{2}\sin(\theta_h-\theta_c) + \xi_c(t),\\[4pt] \dot\theta_h &= \omega_h + \frac{K(t)}{2}\sin(\theta_c-\theta_h) + \xi_h(t), \end{aligned}$$

donde $\xi_i(t)$ son términos ruidosos (ruido estocástico, modelando fluctuaciones endógenas/exógenas). De aquí se obtiene la ecuación para la diferencia de fase $\phi=\theta_c-\theta_h$:

$$\dot\phi = \Delta\omega - K(t)\,\sin\phi + \Xi(t), \qquad \Delta\omega \equiv \omega_c-\omega_h,\quad \Xi(t)\equiv \xi_c(t)-\xi_h(t).$$

Estados estacionarios de sincronía (fase bloqueada) cumplen $\dot\phi=0$ en promedio, lo que conduce a

$$\sin\phi^* = \frac{\Delta\omega}{K}.$$

Por tanto, sincronización de fase estable existe si y solo si

$$|\Delta\omega| \le K.$$

En nuestro mapeo: $K=\kappa\alpha B_c B_h$. Esto da un umbral crítico de acoplamiento en términos de $H$:

$$H_c \;=\; \frac{|\Delta\omega|}{\kappa} \quad\Longrightarrow\quad \begin{cases} H>H_c & \text{fase sincronizada (coherencia)}\\ H<H_c & \text{fase no sincronizada (posible régimen precrítico)} \end{cases}$$

La condición anterior ofrece una conexión directa entre: diferencias de frecuencia observables (p. ej. pico dominante en EEG vs. espectro cardiaco o ritmos moduladores), la energía acoplante $H$ (proxiable por medidas cruzadas EEG–ECG/HRV) y la existencia de bloqueo de fase.

Ecuación de amplitud (Landau) y parámetro de orden

Definimos un parámetro de orden complejo $R(t)=r(t) e^{i\psi(t)}$ que mide la coherencia global cerebro–corazón. Operativamente, la magnitud $r(t)\in[0,1]$ puede mapearse a índices empíricos: coherencia cross-spectral, PLV EEG–ECG o medidas normalizadas de sincronía. Un modelo de Landau para la dinámica de $r$ es

$$\dot r = \mu\, r - \beta\, r^3 + \eta(t),$$

con $\mu$ controlando la estabilidad del estado $r=0$ y $\beta>0$ evitando crecimiento indefinido; $\eta(t)$ es ruido aditivo. Relacionamos $\mu$ con el acoplamiento efectivo:

$$\mu = a\,(K - K_c) = a\big(\kappa\alpha B_c B_h - K_c\big),$$

donde $a>0$ es constante de conversión y $K_c$ es el valor crítico de acoplamiento que hace $\mu=0$. De este modo:

• Para $\mu<0$ (es decir $K<K_c$ o $H<H_c$) el estado $r=0$ (no coherencia) es estable.

• Para $\mu>0$ aparece un estado estable con $r^*=\sqrt{\mu/\beta}$ (coherencia macroscópica).

Esto es la bifurcación de pitchfork (supercrítica) típica del formalismo Landau, adaptada a nuestro contexto.

Dinámica precrítica: predictores cuantitativos

Cerca de la bifurcación ($\mu\to 0$) emergen varios fenómenos operativos observables: critical slowing down, aumento de la varianza, aumento de la autocorrelación y flickering. Podemos extraer predicciones cuantitativas simplificadas linealizando alrededor del equilibrio.

Tomemos la variable de desviación $x(t)=r(t)-r^*$. Para $|x|$ pequeño y ruido $\eta$ aproximado como ruido blanco con varianza $D$, la dinámica linealizada es:

$$\dot x = -\lambda\, x + \eta(t), \qquad \lambda \approx |\mu| \quad(\text{constante de relajación}).$$

Para este Ornstein–Uhlenbeck (OU) simple se conocen resultados cerrados:

• Tiempo de correlación/autocorrección:

  $$\tau \;=\; \frac{1}{\lambda} \;\approx\; \frac{1}{|\mu|}.$$

  Así, a medida que $\mu\to 0$ (acercamiento a la crítica) $\tau\to\infty$ (recuperación lenta tras perturbaciones → critical slowing down).

• Varianza estacionaria:

  $$\operatorname{Var}[x] \;=\; \frac{D}{2\lambda} \;\propto\; \frac{1}{|\mu|}.$$

  Por tanto, la varianza de series temporales fisiológicas (HRV instantáneo, potencia alfa instantánea, etc.) debe aumentar conforme el sistema se aproxima al umbral.

• Autocorrelación en retardo 1 (AR(1) coefficient):

  $$\rho(\Delta t) \approx e^{-\Delta t/\tau} \;\approx\; 1 - \frac{\Delta t}{\tau} \quad(\text{para }\Delta t\ll\tau).$$

  En la práctica se puede estimar el coeficiente AR(1) de una serie; si AR(1) crece hacia 1, es señal de acercamiento crítico.

Estas relaciones proporcionan predictores operativos: aumento de varianza, aumento del coeficiente AR(1), incremento del tiempo de autocorrelación y desaceleración en la recuperación tras perturbaciones menores.

Flickering y tasas de conmutación (Kramers)

Si el sistema posee dos estados metaestables (coherencia parcial vs. incoherencia), con un potencial efectivo aproximado $U(r) = -\tfrac{1}{2}\mu r^2 + \tfrac{1}{4}\beta r^4$, la altura de la barrera entre pozos es

$$\Delta U \sim \frac{\mu^2}{4\beta}.$$

La tasa de transiciones ruidosas (flickering) entre estados puede aproximarse por la ley de Kramers:

$$\Gamma \propto \exp\!\Big(-\frac{\Delta U}{D}\Big) \;=\; \exp\!\Big(-\frac{\mu^2}{4\beta D}\Big).$$

Así, en presencia de ruido suficiente y $\mu$ pequeño, la tasa de flickering aumenta exponencialmente: alternancia rápida entre microestados de coherencia parcial y estados incoherentes — un marcador clínico esperado de precrisis.

Mapeo a observables EEG–ECG–HRV (operacionalización)

Para llevar el modelo a mediciones prácticas proponemos los mapeos siguientes:

• Orden $r$ ↔ coherencia EEG–ECG medida por PLV o coherencia cross-spectral integrada en banda alfa/theta; alternativamente $r^2$ ↔ potencia coherente normalizada.

• $K$ (o $H$) ↔ indicador combinado derivado de: (i) producto de índices de amplitud/energía (p. ej. potencia EEG en banda alfa × amplitud de campo cardiomagnético o proxies HRV), (ii) medidas cruzadas como coherencia espectral normalizada. En ausencia de magnetometría directa, se estima $H$ por un estadístico ad-hoc:

  $$\widehat H(t)\;=\;\widehat\alpha\;\big(\text{EEG\_amp}(t)\big)\;\big(\text{HRV\_amp}(t)\big),$$

  con $\widehat\alpha$ calibrado por regresión a datos de sincronía (ver sección experimental).

• $\Delta\omega$ ↔ diferencia entre frecuencias dominantes o ritmos moduladores; por ejemplo, con análisis de frecuencia puede estimarse el desplazamiento entre picos de envolventes o bandas moduladoras.

• Predictores tempranos (medibles): incremento de la varianza de la serie $r(t)$, incremento del coeficiente AR(1) en ventanas deslizantes, aumento de la tasa de flickering (cuentas de conmutaciones microestados por unidad de tiempo), y descenso de $K$ estimado por $\widehat H$ por debajo de $\widehat H_c$.

Estimación de parámetros y procedimiento empírico

Para uso piloto (N pequeño) recomendamos el siguiente pipeline para estimación de parámetros del modelo:

1. Adquirir señales: ECG (≥250 Hz), EEG (≥256 Hz, al menos 8 canales), respiración (belt o pleth), y si es posible magnetometría local (SQUID/optomecánico).

2. Preprocesado: filtrado banda (EEG 1–40 Hz), eliminación de artefactos (ICA), resampling uniformado y cálculo de envolventes (Hilbert) para bandas relevantes (alpha/theta).

3. Estimación de fases $\theta_c(t)$, $\theta_h(t)$ (Hilbert sobre envolventes o sobre señales portadoras) → calcular $\phi(t)$ y su derivada $\dot\phi(t)$. Estimar $\Delta\omega$ como media de $\dot\phi$ en régimen baseline.

4. Calibración de $K(t)$: usar regresión entre índices empíricos de sincronía (PLV, coherencia) y el producto EEG_amp·HRV_amp para obtener $\widehat\kappa\widehat\alpha$.

5. Estimar $\mu(t)=a(\widehat K(t)-\widehat K_c)$ y monitorizar su evolución; evaluar $\operatorname{Var}[r]$, coeficiente AR(1) y tiempo de autocorrelación $\tau$ en ventanas deslizantes.

6. Detectar señales tempranas: tendencias persistentes (p. ej. aumento de Var y AR(1) durante varias ventanas consecutivas) y episodios de flickering (conteo de cambios abruptos de PLV por unidad de tiempo).

Predicciones empíricas y señales de alarma desde el modelo

• Predicción A (umbral sincronización): si $\widehat H(t) < \widehat H_c$ y $|\Delta\omega|>\widehat K(t)$ entonces esperar descenso de coherencia EEG–ECG y manifestaciones clínicas (cefalea, aumento tono simpático).

• Predicción B (slowing down / varianza): tendencia creciente en la varianza y en AR(1) en ventanas de 60–300 s es indicador de aproximación a fase precrítica.

• Predicción C (flickering): aparición de alternancias rápidas en PLV/coherencia en escalas de 10–120 s sugiere barreras de energía bajas y tasa de conmutación alta — riesgo de transición abrupta (ECDO).

• Predicción D (recuperación por intervención): acciones que aumenten $B_c$ o $B_h$ (o que aumenten su coherencia mutua) incrementan $K$ y $\mu$; por tanto, según el modelo, deben reducir $\tau$ (recuperación más rápida) y disminuir varianza — esto es verificable con HRV y coherencia EEG–ECG pre/post intervención.

Comentarios finales sobre el modelo y sus limitaciones

1. Simplicidad deliberada: el esquema Landau–Kuramoto aplicado aquí es una reducción intencionada: captura la física esencial de acoplamiento y bifurcación, pero omite multitud de grados de libertad (redes neuronales, heterogeneidad espacio-temporal del corazón, acoplamientos cross-frequency).

2. Ruido y no linealidades: la presencia de ruido no es un mero artefacto sino un agente dinámico (puede inducir flickering o facilitar saltos entre estados). La cuantificación del término $D$ en la práctica es crítica para predicciones de rates.

3. Identificabilidad de parámetros: estimar $\alpha,\kappa,a,\beta,K_c$ exige datos ricos y diseños experimentales (crossover, perturbaciones controladas) — ver Anexo matemático para estrategias de ajuste numérico.

4. Traducción a proxies clínicos: la falta de magnetometría directa obliga a proxies (producto de envolventes, HRV, coherencia). El modelo declara explícitamente esta limitación y la incorpora al proponer estrategias de calibración empírica.

Resumen  — puntos operativos rápidos:

• El umbral crítico puede expresarse como $H_c = |\Delta\omega|/\kappa$; sincronía existe si $H>H_c$.

• La dinámica de la coherencia sigue una ecuación Landau con parámetro $\mu\propto(K-K_c)$.

• Predictores tempranos métricos: $\operatorname{Var}[r]\propto 1/|\mu|$, $\tau\approx 1/|\mu|$, aumento de AR(1) y flickering con tasa $\Gamma\propto\exp(-\mu^2/(4\beta D))$.

• Mapeos prácticos: $r$ ↔ PLV/coherencia EEG–ECG; $H$ ↔ producto EEG_amp·HRV_amp calibrado.

 

Dinámica Precrítica y Predictores Tempranos Aplicados

En la teoría de sistemas dinámicos, una fase precrítica se caracteriza por la ralentización crítica (critical slowing down), la aumentada varianza y la persistencia temporal de las oscilaciones.
Estos efectos, cuando son observados en sistemas biológicos, indican la proximidad a una bifurcación de estabilidad, donde el sistema pierde capacidad de amortiguación y pequeñas perturbaciones pueden inducir una transición de fase.

Aplicado al acoplamiento toroidal cerebro–corazón, esto significa que, antes de un colapso de coherencia electromagnética (ECDO), el sistema biológico manifiesta patrones cuantificables de inestabilidad que pueden medirse mediante análisis de series temporales EEG y HRV.

Modelo general de osciladores acoplados

Recordemos que el modelo básico propuesto para el acoplamiento es:

$$\begin{cases} \dot{B}_c = -\gamma_c B_c + \omega_c + \alpha B_h \sin(\theta_h - \theta_c) + \xi_c(t) \\ \dot{B}_h = -\gamma_h B_h + \omega_h + \alpha B_c \sin(\theta_c - \theta_h) + \xi_h(t) \end{cases}$$

donde:

• $B_c, B_h$: amplitudes instantáneas de los campos cerebral y cardíaco.

• $\theta_c, \theta_h$: fases relativas de los osciladores.

• $\alpha$: coeficiente de acoplamiento electromagnético.

• $\gamma_c, \gamma_h$: coeficientes de disipación.

• $\xi(t)$: ruido fisiológico estocástico (ruido blanco o rosa).

La estabilidad del sistema se evalúa mediante el orden de coherencia global:

$$r(t) = \frac{1}{N} \left| \sum_{k=1}^N e^{i\theta_k(t)} \right|$$

En el caso de dos osciladores principales ($N=2$), $r(t)$ se reduce a:

$$r(t) = \cos(\Delta \theta(t)/2)$$

donde $\Delta \theta = \theta_c - \theta_h$.
El sistema entra en fase precrítica cuando $r(t)$ muestra una tendencia decreciente sostenida acompañada de un aumento en su varianza temporal:

$$\text{Var}[r(t)]\uparrow ,\text{Media}[r(t)]\downarrow$$

Predictores tempranos (Early-Warning Indicators, EWI)

A partir del formalismo de Landau–Kuramoto, los predictores más robustos del paso a fase precrítica son:

(a) Aumento de varianza (σ²)

El debilitamiento del acoplamiento reduce la amortiguación del sistema, amplificando las oscilaciones naturales.

$$\sigma^2 = \frac{1}{T} \sum_{t=1}^T (r(t) - \bar{r})^2$$

Incrementos sostenidos de σ² en ventanas deslizantes de 30–120 s son marcadores de pérdida de estabilidad.

(b) Autocorrelación a lag-1 (AR(1))

Cuando el sistema pierde rigidez, las fluctuaciones actuales predicen más fuertemente las futuras.

$$AR(1) = \frac{\text{Cov}(r_t, r_{t-1})}{\text{Var}(r_t)}$$

Un aumento de $AR(1) \rightarrow 1$ indica ralentización crítica, típico de sistemas cercanos a bifurcación.

Aplicación práctica:

• Calcular $AR(1)$ en ventanas de 60 s (EEG canal frontal medio y HRV interbeat).

• Un incremento de +0.05 en AR(1) durante 5 min consecutivos indica acercamiento al umbral $H_c$.

(c) Análisis de fluctuaciones detrendadas (DFA – Detrended Fluctuation Analysis)

El DFA estima la autoafinidad temporal de las series de coherencia.
El exponente de escalamiento $α_{DFA}$ aumenta con la persistencia de las correlaciones.

$$F(s) \sim s^{\alpha_{DFA}}$$

Donde $s$ es el tamaño de ventana (entre 5 s y 60 s).
Valores típicos:

• $α_{DFA} \approx 0.5$: ruido blanco (sistema estable).

• $α_{DFA} > 0.8$: alta autocorrelación (sistema precrítico).

Interpretación:
Un aumento de $α_{DFA}$ indica que el sistema retiene memoria temporal, síntoma de pérdida de resiliencia.

(d) Índices de coherencia y acoplamiento de fase (PLV – Phase Locking Value)

El PLV mide la estabilidad de la fase entre EEG y ECG:

$$PLV = \frac{1}{T} \left| \sum_{t=1}^{T} e^{i(\theta_c(t) - \theta_h(t))} \right|$$

• $PLV ≈ 1$: coherencia plena.

• $PLV < 0.5$: desacoplamiento crítico.

Ventanas recomendadas:

• $T = 10\text{–}60\ \text{s}$ para dinámica rápida (respiración, ondas alfa).

• $T = 300\text{–}600\ \text{s}$ para dinámica lenta (ritmo cardíaco y ondas theta).

(e) Coherencia espectral (Coh)

A partir de las transformadas de Fourier cruzadas de EEG y ECG:

$$Coh(f) = \frac{|S_{ch}(f)|^2}{S_{cc}(f) S_{hh}(f)}$$

donde $S_{ch}$ es la densidad espectral cruzada.
Los picos de coherencia en bandas 0.1 Hz (HRV) y 8–12 Hz (EEG alfa) son indicadores de sincronización toroidal óptima.
Su desaparición o desplazamiento anuncia discoherencia precrítica.

Esquema práctico de análisis de series

Parámetro	Técnica	Ventana típica	Indicador de inestabilidad	Interpretación METFI
σ²	Varianza local	60 s	↑	Pérdida de amortiguación
AR(1)	Autocorrelación	60–120 s	→1	Ralentización crítica
α_DFA	DFA	5–60 s	>0.8	Memoria temporal alta
PLV	Fase EEG–ECG	30–300 s	↓	Desacoplamiento toroidal
Coh(f)	Espectral	0.1–12 Hz	↓	Pérdida de resonancia armónica

Dinámica precrítica y transición a ECDO

El paso de un sistema biológico a estado ECDO puede describirse por la dinámica de Landau–Stuart modificada:

$$\frac{dA}{dt} = (\mu - |A|^2)A + \eta(t)$$

donde:

• $A$ es la amplitud compleja del campo coherente,

• $\mu$ es el parámetro de control (equivalente al acoplamiento α),

• $\eta(t)$ representa perturbaciones estocásticas.

Cuando $\mu \to 0^+$, el sistema entra en fase precrítica: las oscilaciones crecen y la energía electromagnética se redistribuye.
Si el sistema logra restablecer $\mu > 0$, se produce una recoherencia toroidal (sincronización).
Si $\mu < 0$, se desencadena una transición ECDO, caracterizada por un colapso de simetría seguido de reestructuración de fase.

 

Correspondencia Fisiológica y Simbólica

La fase precrítica del acoplamiento toroidal no solo genera fluctuaciones medibles en EEG y HRV, sino que también se manifiesta en experiencias perceptuales, estados cognitivos y patrones corporales que pueden interpretarse como signaturas simbólicas de reorganización.
La interpretación METFI–ECDO permite vincular las métricas de coherencia con fenómenos observables y arquetípicos, generando un lenguaje común entre neurofisiología, dinámica de sistemas complejos y bioinformación simbólica.

Relación entre indicadores cuantitativos y manifestaciones fisiológicas

Indicador	Cambio precrítico	Manifestación fisiológica	Interpretación energética METFI
AR(1) ↑	Ralentización crítica	Lento retorno de pulsos cardíacos y EEG a baseline	Pérdida temporal de amortiguación toroidal → incremento de inercia energética
σ² ↑	Varianza aumentada	Fluctuaciones de presión arterial, HRV, espasmos musculares	Oscilaciones locales de energía, redistribución toroidal
α_DFA ↑	Auto-correlación extendida	Sensación de “retención temporal” de emociones, pensamientos repetitivos	Persistencia de patrones de flujo energético; memoria dinámica ampliada
PLV ↓	Desacoplamiento fase EEG–ECG	Desorientación, disociación perceptual, dificultad de concentración	Fragmentación de flujo toroidal interno; menor coherencia cerebro–corazón
Coh(f) ↓	Pérdida de resonancia espectral	Cefalea, migraña, tensión muscular, fatiga visual	Ruptura de resonancia armónica con el entorno electromagnético → inestabilidad sistémica

Interpretación: Los indicadores cuantitativos son ventanas a la dinámica energética y toroidal del organismo, que se expresan simultáneamente en fenómenos corporales y experiencias perceptuales.

Correspondencia con fenómenos perceptuales y arquetípicos

La fase precrítica puede interpretarse simbólicamente como un “umbral de transición” donde la conciencia y el cuerpo perciben la inestabilidad energética. Algunas correspondencias son:

Fenómeno perceptual / arquetípico	Indicador asociado	Significado simbólico METFI
Sensación de separación o disociación	PLV ↓, Coh ↓	Fragmentación del self; experiencia de “flotar” entre estados de coherencia y decoherencia
Visiones o flashes mentales	α_DFA ↑	Microestados de reorganización; apertura a información latente en la dinámica toroidal
Tensión muscular y dolor localizado	σ² ↑	Acumulación de energía “no canalizada” en anclajes miofasciales; amortiguadores físicos del eje toroidal
Palpitaciones / taquicardia	AR(1) ↑, σ² ↑	Intento compensatorio del corazón para restablecer flujo coherente; puente entre sistemas eléctrico y mecánico
Alteraciones de sueño o patrones de sueño fragmentado	AR(1) ↑, PLV ↓	Redistribución de la energía toroidal; ajuste circadiano y resonancia con campos externos (solar/terrestre)

Interpretación METFI–ECDO: Estas manifestaciones no son meramente “patológicas”, sino expresiones visibles de la transición de fase toroidal. La conciencia puede registrarlas como advertencias o experiencias simbólicas de reorganización.

Integración de planos neurofisiológico, energético y simbólico

1. Neurofisiológico:

   • Mediciones de EEG y HRV cuantifican la pérdida de coherencia y la aparición de predictores tempranos (AR(1), PLV, Coh).

   • Los microestados corticales y la variabilidad cardíaca reflejan el desacoplamiento interno.

2. Energético (METFI):

   • La disminución de la constante de acoplamiento α y de la amplitud de los toros (B_c, B_h) indica redistribución de energía toroidal.

   • La fase precrítica corresponde a un estado de fragilidad sistémica, análogo a un colapso parcial reversible.

3. Simbólico / arquetípico:

   • Experiencias perceptuales (desacoplamiento, tensión, visiones) son “resonancias conscientes” de la dinámica toroidal.

   • El cuerpo y la mente funcionan como transductores simbólico-energéticos, alertando sobre la necesidad de intervención (coherencia toroidal, grounding, respiración, vectorización intencional).

Visualización integrativa

Podemos conceptualizar el sistema como un toro cerebro–corazón acoplado a campo externo:

   [Conciencia / Simbólico]
            ↑
   [EEG / HRV - indicadores]
            ↑
 [Toro cerebral ↔ Toro cardíaco]
            ↑
      α (acoplamiento)
            ↑
  Campos Terrestres / Solares

• l flujo ascendente traduce inestabilidad física en percepción simbólica.

• El flujo descendente (protocolos de estabilización) permite recoherencia toroidal, que se refleja en mejora de HRV, PLV y Coh, y en sensaciones de bienestar y centrado.

Ejemplo aplicado

Un sujeto en fase precrítica presenta:

• AR(1) = 0.93 (baseline 0.82)

• PLV alfa/theta = 0.42 (baseline 0.61)

• Coh(f) 0.1–0.2 Hz = 0.35 (baseline 0.72)

Interpretación METFI–ECDO:

• Alta ralentización crítica → sistema cerca del umbral.

• Coherencia toroidal disminuida → sensaciones de disociación.

• Redistribución de energía → tensión cervical y trapecio.

Intervención propuesta:

1. Respiración isócrona 5:5:5 durante 15 min.

2. Liberación miofascial cervical/trapecio.

3. Vectorización toroidal: manos sobre corazón y nuca, visualizando sincronización.

4. Grounding y exposición solar controlada.

Resultado esperado tras 1 sesión: incremento PLV ≥ 0.55, reducción σ² en HRV, sensación de centrado y reequilibrio energético.

 

Protocolo de Intervención Experimental Integrado

Objetivo General

Restaurar la coherencia toroidal cerebro–corazón y maximizar la resiliencia dinámica del sistema, reduciendo las señales de fase precrítica y promoviendo experiencias perceptuales y simbólicas coherentes con la recuperación energética.

Diseño Experimental

• Tipo de estudio: Ensayo piloto controlado, crossover.

• Participantes: N = 20 adultos con síntomas de fase precrítica (cefalea, migraña, dolor cervical/trapecio/espalda, disociación perceptual, taquicardia).

• Fases:

  1. Baseline (7 días): Registro de HRV, EEG, coherencia PLV/Coh, DFA, bitácora de sensaciones y estímulos ambientales.

  2. Intervención METFI (14 días): Protocolo diario de estabilización integrado.

  3. Washout (7 días): Sin intervención, observación natural de recuperación o recaída.

  4. Control activo: Técnicas de relajación estándar (respiración consciente + estiramiento suave).

Procedimiento Diario

Cada sesión dura 30–45 minutos, con dos bloques de intervención:

Bloque A – Restauración de coherencia toroidal (15–20 min)

1. Reducción de ruido exógeno:

   • Entorno tranquilo, baja iluminación, minimizar campos EM locales.

2. Respiración isócrona 5:5:5:

   • 6 ciclos → 10–15 min.

   • Objetivo: incremento de RMSSD, estabilización PLV alfa/theta.

3. Liberación miofascial y estiramiento progresivo:

   • Cuello, trapecio, espalda.

   • Contracciones isométricas cortas + respiración sincronizada.

Bloque B – Vectorización intencional y grounding (15–20 min)

1. Vectorización somato-cardio-encefálica:

   • Manos sobre corazón y nuca/frente.

   • Visualización de sincronización de toros cerebral y cardíaco.

   • Enfoque en intención simple: “restaurar flujo toroidal”.

2. Conexión con campo natural:

   • Grounding (suelo/naturaleza) 10–20 min.

   • Exposición solar controlada (10–20 min).

Registro subjetivo y fisiológico

• HRV pre/post sesión.

• Coherencia EEG–ECG breve (5–10 min).

• Bitácora de sensaciones, disociación, tensión y experiencias simbólicas.

Medidas Cuantitativas y Predictores

Indicador	Métrica	Ventana	Objetivo post-intervención
HRV	RMSSD, SDNN	1–5 min	↑ RMSSD ≥15%, SDNN estable
AR(1)	EEG / HRV	60–120 s	↓ AR(1) hacia baseline, reflejo de amortiguación restaurada
σ²	HRV / EEG	60 s	↓ varianza local, reducción de fluctuaciones críticas
α_DFA	EEG / HRV	5–60 s	↓ persistencia excesiva, retorno a memoria dinámica equilibrada
PLV	Fase EEG–ECG	30–300 s	↑ coherencia ≥0.55–0.6
Coh(f)	Bandas alfa/theta y 0.1–0.2 Hz HRV	30–300 s	↑ resonancia toroidal con campo interno y externo

Evaluación de correlatos simbólicos

1. Escala de disociación perceptual: Likert 0–10, evaluación diaria.

2. Registro de experiencias arquetípicas: microvisiones, flashes mentales, sensaciones de expansión o contracción toroidal.

3. Escala de tensión muscular y dolor: VAS 0–10 para cuello, trapecio y espalda.

Integración: correlacionar aumentos de coherencia (PLV, Coh) con disminución de disociación y tensión muscular.

Análisis de series temporales y predictores precríticos

• Ventanas deslizantes: 30–120 s para HRV y EEG, 10–60 s para PLV y Coh.

• Estimadores:

  • AR(1) para critical slowing down.

  • DFA α exponent para memoria temporal.

  • Varianza y kurtosis para fluctuaciones extremas.

• Criterios de transición a fase precrítica:

  • AR(1) ≥ 0.9

  • PLV ≤ 0.5

  • Coh(f) ≤ 0.4

  • α_DFA ≥ 0.8

Evaluación: aplicar análisis de diferencias-in-diferencias entre baseline, intervención y control. Validar correlación estadística entre indicadores fisiológicos y experiencias simbólicas.

Criterios de éxito del protocolo

1. Cuantitativos:

   • ↑ RMSSD ≥15% respecto baseline.

   • ↑ PLV y Coh ≥ 0.55.

   • ↓ varianza y autocorrelación (AR(1) → baseline).

2. Subjetivos / simbólicos:

   • Reducción de disociación ≥30% en escala Likert.

   • Mejoría de tensión muscular ≥20% VAS.

   • Registro de experiencias de integración o centrado.

3. Sistémicos:

   • Mayor estabilidad de flujo toroidal cerebro–corazón.

   • Indicadores tempranos precríticos amortiguados.

   • Resiliencia frente a fluctuaciones ambientales (EM, luz, estrés).

Consideraciones éticas y de seguridad

• Consentimiento informado obligatorio.

• Supervisión médica si hay arritmias, migrañas severas o dolor torácico.

• Evitar uso de TMS, tDCS o VNS sin control clínico.

• Registro de experiencias simbólicas de forma confidencial y sin estigmatización

 

Resultados Esperados y Análisis Integrativo

Gráficos de coherencia toroidal y predictores precríticos

En un ensayo piloto con N = 20 sujetos, se espera observar patrones característicos de fase precrítica y recoherencia tras intervención METFI:

1. Curvas de coherencia PLV/EEG–ECG

   • Fase precrítica: PLV en alfa/theta cae por debajo de 0.5; oscilaciones irregulares y flickering entre microestados.

   • Post-intervención: PLV ≥ 0.55–0.6, reflejando restauración parcial de sincronía cerebro–corazón.

   • Visualización: gráfico temporal de PLV con ventana de 30–300 s, mostrando descenso durante precrisis y ascenso tras protocolo.

2. Varianza y AR(1) en HRV y EEG

   • Fase precrítica: aumento de varianza local (σ²) y AR(1) → 0.9–0.95.

   • Post-intervención: descenso de σ² y AR(1) hacia valores baseline (~0.8), indicando amortiguación restaurada.

   • Visualización: plot de líneas superpuestas para HRV y EEG; sombreado de ventanas precríticas.

3. DFA α exponent

   • Fase precrítica: α_DFA > 0.8, alta persistencia temporal.

   • Post-intervención: α_DFA vuelve a 0.6–0.7, sugiriendo normalización de memoria dinámica.

4. Coherencia espectral (Coh(f))

   • Desplazamiento de picos de coherencia en bandas alfa/theta y 0.1–0.2 Hz HRV durante precrisis.

   • Reajuste y aumento de coherencia post-intervención, indicando restauración del acoplamiento toroidal con el entorno electromagnético.

Correspondencia con correlatos simbólicos y perceptuales

Se espera que las métricas fisiológicas se correlacionen con experiencias subjetivas:

Indicador cuantitativo	Fenómeno subjetivo esperado	Interpretación METFI–ECDO
PLV ↓	Disociación perceptual, sensación de “flotar” o desconexión	Desacoplamiento toroidal; fragmentación del self
AR(1) ↑	Lentitud mental, percepción de “tiempo expandido”	Ralentización crítica; pérdida de amortiguación dinámica
σ² ↑	Espasmos musculares, tensión cervical	Oscilaciones locales de energía toroidal
α_DFA ↑	Recurrencia de pensamientos/emociones, micro-visions	Persistencia de patrones de flujo energético; apertura a información latente
Coh(f) ↓	Cefalea, migraña, fatiga	Ruptura de resonancia armónica con campo interno/externo

Integración:

• La recuperación de coherencia (PLV ↑, Coh ↑) debe coincidir con reducción de disociación, alivio de tensión y sensación de centrado.

• Se puede generar un mapa temporal integrativo donde cada ventana de análisis cuantitativo se superpone con registro subjetivo, mostrando la correspondencia entre dinámicas toroidales y experiencias simbólicas.

Modelo de validación piloto METFI–ECDO

Se propone un modelo conceptual de validación, integrando datos de HRV, EEG, coherencia toroidal y correlatos simbólicos:

$$\text{ECDO}_{\text{indice}}(t) = w_1 \cdot (1 - PLV(t)) + w_2 \cdot (AR(1)_\text{HRV}(t) - AR_\text{baseline}) + w_3 \cdot \sigma^2(t) + w_4 \cdot \alpha_\text{DFA}(t) + w_5 \cdot (1 - Coh(f))$$

• $w_i$ son pesos asignados según sensibilidad de cada indicador.

• Valores altos del índice → fase precrítica intensa; valores bajos → reestablecimiento de coherencia toroidal.

• Superposición con bitácora subjetiva permite correlación cuantitativo–simbólica.

Interpretación práctica:

• Identificar ventanas temporales de riesgo de ECDO.

• Validar eficacia del protocolo METFI en tiempo real.

• Ajustar intervención según dinámica individual (biofeedback).

Visualización integrativa

1. Gráfico 3D temporal:

   • Eje X: tiempo (minutos de sesión)

   • Eje Y: indicadores cuantitativos (PLV, AR(1), σ²)

   • Eje Z: puntuación subjetiva de disociación/tensión

   • Resultado: nube de puntos mostrando correlación directa entre decoherencia y experiencias simbólicas.

2. Curva de umbral crítico:

   • Línea horizontal: PLV/Coh de referencia (~0.6).

   • Sombreado: zonas de fase precrítica (PLV < 0.5, AR(1) > 0.9).

   • Superposición: registro subjetivo (disociación) para validar correspondencia.

Resultados esperados resumidos

• Restauración de coherencia toroidal (PLV/Coh ↑) tras protocolo METFI.

• Reducción de predictores precríticos (AR(1), σ², α_DFA ↓).

• Disminución de síntomas somáticos y cognitivos: cefalea, tensión muscular, disociación.

• Correlación positiva entre recuperación de indicadores cuantitativos y experiencias simbólicas de integración.

• Validación de protocolo diario de intervención como estrategia operativa para fase precrítica METFI–ECDO.

 

Discusión y Perspectivas

Síntesis crítica del modelo METFI–ECDO

El marco METFI–ECDO propone que la coherencia toroidal cerebro–corazón actúa como un indicador temprano de fragilidad sistémica, análogo a la fase precrítica de sistemas complejos acoplados.

Fortalezas del modelo:

• Integra datos cuantitativos (HRV, EEG, PLV, Coh, DFA, AR(1)) con experiencias perceptuales y simbólicas, generando un enfoque transdisciplinario.

• Permite la detección temprana de inestabilidad antes de la manifestación clínica severa.

• Ofrece un marco operativo para intervención, incluyendo respiración, liberación miofascial, vectorización intencional y grounding.

• Es escalable: puede aplicarse desde el nivel individual hasta dinámicas colectivas (interacciones humanas y entornos electromagnéticos).

Limitaciones:

• Basado en hipótesis especulativa; requiere validación empírica rigurosa.

• Magnetometría avanzada no siempre disponible; se depende de proxies (HRV + EEG).

• La interpretación simbólica, aunque valiosa para integración holística, introduce subjetividad difícil de cuantificar.

Comparación con sistemas complejos naturales

El modelo METFI–ECDO puede relacionarse con fenómenos observados en sistemas naturales no lineales:

Sistema complejo	Fenómeno precrítico	Analogía METFI–ECDO
Magnetosfera terrestre	Incremento de fluctuaciones antes de inversión magnética	AR(1), σ² ↑; desacoplamiento toroidal temporal
Ciclo solar	Mayor variabilidad solar y tormentas geomagnéticas	Correspondencia con Coh(f) ↓ y flickering toroidal humano
Ecosistemas	Pérdida de resiliencia antes de colapso	Fragmentación de coherencia; aumento de microestados críticos
Redes neuronales	Critical slowing down antes de transición de estado	PLV ↓, AR(1) ↑; microestados EEG alternando

nterpretación:

• La fase precrítica en METFI–ECDO es análogo funcional a las transiciones críticas en sistemas naturales, donde pequeñas perturbaciones se amplifican por pérdida de amortiguación y coherencia.

• El cuerpo humano, en su acoplamiento toroidal con el entorno electromagnético, funciona como un “microcosmos de sistemas complejos planetarios”, reflejando dinámicas de reorganización y resiliencia.

Implicaciones de la fase precrítica en la dinámica humana

1. Neurofisiología y bienestar:

   • Identificación temprana de incoherencia toroidal permite intervenir antes de la aparición de cefaleas, migrañas o disociación perceptual.

   • El manejo consciente (respiración, vectorización, grounding) puede prevenir colapsos funcionales locales.

2. Dinámica energética y simbólica:

   • La fase precrítica genera experiencias subjetivas como alertas simbólicas, ofreciendo oportunidades para integración y reorganización consciente.

   • La recuperación de coherencia toroidal correlaciona con sentimientos de centrado, expansión perceptual y resiliencia psicoemocional.

3. Transdisciplinariedad:

   • Permite conectar neurobiología, teoría de sistemas complejos, bioinformática simbólica y fenómenos electromagnéticos en un lenguaje unificado de transición crítica.

Implicaciones a escala planetaria

• Si extrapolamos la analogía, el sistema Tierra puede ser visto como un toro electromagnético global, donde perturbaciones externas (tormentas solares, EM antropogénico) podrían inducir fases precríticas colectivas.

• La fase precrítica individual puede resonar con fluctuaciones planetarias, generando experiencias y dinámicas sociales sincronizadas con cambios de coherencia global.

• Esto sugiere la importancia de estrategias de resiliencia toroidal colectiva, combinando conciencia individual, regulación energética y mitigación de interferencias externas.

Perspectivas de investigación y aplicación

1. Validación empírica:

   • Ensayos controlados con HRV, EEG y correlatos subjetivos, evaluando reproducibilidad y robustez del índice METFI–ECDO.

2. Optimización de protocolos:

   • Ajuste individualizado de respiración, liberación miofascial y vectorización para maximizar coherencia toroidal.

3. Aplicaciones transdisciplinares:

   • Biofeedback avanzado, entrenamiento de resiliencia energética y diseño de entornos con menor interferencia electromagnética.

   • Exploración de coherencia colectiva en grupos sincronizados (meditación, prácticas corporales, entornos laborales o educativos).

4. Integración simbólica:

   • Desarrollo de métodos para mapear experiencias subjetivas a fluctuaciones dinámicas, promoviendo autoconocimiento y regulación consciente de transiciones críticas.

 

Conclusiones y Síntesis Final

Conclusiones generales

• La fase precrítica METFI–ECDO representa un estado de fragilidad dinámica del acoplamiento toroidal cerebro–corazón, observable antes de síntomas clínicos severos.

• Los síntomas neuromusculares, cognitivos y somáticos (cefalea, migraña, disociación, tensión cervical/trapecio/espalda, taquicardia) pueden interpretarse como alertas de pérdida de coherencia toroidal.

• La integración de indicadores cuantitativos (HRV, EEG, PLV, Coh, DFA, AR(1)) con experiencias simbólicas y perceptuales permite un abordaje transdisciplinario y holístico de la fase precrítica.

• La intervención experimental integrada (respiración isócrona, liberación miofascial, vectorización intencional y grounding) puede restaurar coherencia toroidal y reducir predictores precríticos.

Indicadores, predictores y correlatos

• Indicadores cuantitativos:

  • HRV: RMSSD, SDNN, LF/HF, entropía multiescala.

  • EEG: potencia espectral alfa/theta, coherencia interhemisférica, PLV cerebro–corazón.

  • Coherencia espectral (Coh(f)) entre HRV y EEG.

• Predictores precríticos:

  • AR(1) elevado → critical slowing down.

  • Varianza (σ²) ↑ → fluctuaciones críticas.

  • DFA α exponent ↑ → persistencia excesiva de memoria dinámica.

  • Flickering → alternancia rápida de microestados de coherencia parcial.

• Correlatos subjetivos y simbólicos:

  • Disociación perceptual, sensación de “desacoplamiento interno”.

  • Tensión muscular, dolor cervical/trapecio/espalda.

  • Microvisiones, flashes mentales y experiencias arquetípicas de integración.

• Criterios de éxito de intervención:

  • ↑ RMSSD ≥15%

  • ↑ PLV y Coh ≥0.55

  • ↓ AR(1), σ², α_DFA hacia baseline

  • Reducción de disociación perceptual ≥30%

  • Alivio de tensión muscular ≥20% VAS

  • Restauración de experiencia simbólica de centrado/flujo toroidal

Observaciones operativas

• La fase precrítica puede ser anticipada y modulada mediante protocolos de coherencia toroidal, antes de la aparición de síntomas severos o colapsos funcionales.

• La monitorización diaria (HRV, EEG breve, bitácora de experiencias) es suficiente para validar dinámica individual sin necesidad de magnetometría avanzada.

• La integración de planos simbólico y neurofisiológico permite un abordaje holístico que considera la percepción subjetiva como información funcional del sistema toroidal.

• El modelo piloto establece un marco escalable, con aplicaciones potenciales a nivel colectivo, sincronización social y resiliencia energética planetaria.

Síntesis operativa final

1. Identificar síntomas de fase precrítica: cefalea, migraña, disociación, taquicardia, tensión muscular.

2. Medir indicadores fisiológicos: HRV, EEG, PLV/Coh, DFA, AR(1).

3. Detectar predictores precríticos: aumento de varianza, critical slowing down, flickering.

4. Aplicar protocolo METFI–ECDO: respiración isócrona, liberación miofascial, vectorización intencional, grounding.

5. Registrar correlatos subjetivos y simbólicos: disociación, microvisiones, tensión muscular.

6. Evaluar restauración de coherencia: aumento RMSSD, PLV, Coh; reducción de predictores.

7. Validar correspondencia entre indicadores cuantitativos y experiencias simbólicas.

8. Ajustar intervención individual y extrapolar estrategias colectivas o ambientales según dinámica toroidal observada.

Anexo A: Visualización y Formalización Matemática del Modelo METFI–ECDO

Esquema de acoplamiento toroidal cerebro–corazón

$$H(t) = \alpha \cdot B_c(t) \cdot B_h(t)$$

• $B_c(t)$ → intensidad del campo cerebral (EEG, PLV).

• $B_h(t)$ → intensidad del campo cardíaco (HRV, Coh).

• $\alpha$ → constante de acoplamiento toroidal.

• Fase precrítica: $H(t) < H_\text{umbral}$ → alta varianza, critical slowing down, flickering.

Visualización sugerida:

• Eje X: tiempo

• Eje Y: $B_c(t)$, $B_h(t)$ y $H(t)$ superpuestos

• Sombreado: zona de fase precrítica (H < H_umbral)

Predictores precríticos

1. Autocorrelación AR(1)

$$x_{t} = \phi x_{t-1} + \epsilon_t, \quad \phi \to 1 \text{ indica slowing down}$$

• Aplicable a HRV o potencia alfa/theta EEG.

• Gráfico: línea de AR(1) por ventana de 30–60 s, indicando aumento hacia precrisis.

2. DFA α exponent

$$F(s) \sim s^\alpha$$

• α > 0.8 → persistencia temporal elevada; α ~ 0.6–0.7 → estado restaurado.

• Visualización: plot α(t) vs tiempo con marcación de fases.

3. Varianza local y flickering

$$\sigma^2_\text{local} = \frac{1}{N} \sum_{i=1}^N (x_i - \bar{x})^2$$

• Incremento de σ² y aparición de microoscilaciones rápidas indican transición crítica.

• Visualización: heatmap temporal de σ² y densidad de microestados EEG/HRV.

Coherencia toroidal

Cálculo de PLV (Phase Locking Value):

$$PLV = \left| \frac{1}{N} \sum_{k=1}^{N} e^{i (\phi_c(t_k) - \phi_h(t_k))} \right|$$

• PLV ↓ → decoherencia precrítica; PLV ↑ → restauración.

• Gráfico sugerido: PLV(t) vs tiempo con líneas de referencia (0.5 precrítica, 0.6 restauración).

Coherencia espectral EEG–HRV (Coh(f)):

$$Coh(f) = \frac{|S_{xy}(f)|^2}{S_{xx}(f) S_{yy}(f)}$$

• Picos desplazados o reducidos en bandas alfa/theta y 0.1–0.2 Hz HRV indican fase precrítica.

• Visualización: mapa 2D frecuencia vs tiempo, con intensidad de coherencia codificada en color.

Mapa integrativo cuantitativo–simbólico

Tiempo	H(t)	PLV	AR(1)	σ²	α_DFA	Experiencia simbólica
t0	0.68	0.48	0.92	0.024	0.82	Disociación ligera
t5	0.62	0.50	0.93	0.026	0.85	Tensión cervical
t10	0.58	0.52	0.91	0.022	0.81	Sensación de “flotar”
t15	0.66	0.55	0.88	0.019	0.75	Integración somática
t20	0.70	0.60	0.85	0.017	0.70	Centrado, coherente

Visualización sugerida:

• Gráfico 3D: Eje X = tiempo, Eje Y = indicadores cuantitativos (PLV, AR(1), σ²), Eje Z = puntuación simbólica (0–1)

• Permite correlacionar dinámicas fisiológicas con experiencias perceptuales en tiempo real.

Diagrama de flujo del protocolo METFI–ECDO

1. Detección: Identificar fase precrítica mediante HRV + EEG + bitácora.

2. Intervención:

   • Respiración isócrona 5:5:5

   • Liberación miofascial progresiva

   • Vectorización intencional (mano corazón/nuca)

   • Grounding y exposición solar controlada

3. Registro y análisis: HRV, EEG, PLV, Coh(f), AR(1), α_DFA; correlatos simbólicos.

4. Evaluación de restauración: H(t) > H_umbral, PLV/Coh ≥ 0.55, reducción de predictores precríticos, integración simbólica.

Visualización sugerida:

• Diagrama de flujo con bloques de “detección → intervención → registro → evaluación”, indicando puntos de medición y feedback.

 

 

 

 

Hipótesis Neurofisiológica y Sistémica

Autor: Javi/GPT
Marco: METFI (Modelo Electromagnético Toroidal de Forzamiento Interno)
Versión 1.1 – Documento de trabajo con formalización matemática