Iridologie

Observer un œil, son œil, de très près est un moment assez magique.
C’est ouvrir une fenêtre sur l’intérieur du corps.

Les yeux sont une mine énorme d’informations. Nous pouvons y observer par exemple :

  • Le système nerveux, ses ressources et son équilibre entre activité et récupération
  • Le fonctionnement du système digestif
  • La capacité du corps à éliminer les déchets (acide urique, cholestérol, toxines, radicaux libres, …)
  • La capacité fonctionnelle de chaque organe et glande endocrine
  • La circulation du sang dans les grands et petits vaisseaux

Ces dernières années, plusieurs études scientifiques ont été réalisées à l’aide d’outils informatisés de reconnaissances des signes dans l’iris. Parmi elles, une étude a prouvé le lien entre une constitution que l’on nomme neurogène, certains gènes et la prédisposition à développer de l’hypertension (Um et al., 2005). D’autres ont prouvé les liens entre différents signes dans l’iris et les maladies gastro-intestinales (Ma et al., 2013), le diabète (Samant & Agarwal, 2018), l’hypercholestérolémie (Riaz, 2011) et les maladies pulmonaires (Sivasankar et al., 2012).

Les ponts entre la naturopathie et la médecine classique se créent et l’iridologie se développera probablement ces prochaines années comme méthode d’analyse non invasive.

L’observation de l’iris des yeux offre la possibilité de travailler en prévention. En effet nous pouvons observer un terrain spécifique, des faiblesses héréditaires ou acquises qui ne se manifestent pas encore dans le corps mais que nous pouvons anticiper, accompagner, corriger avant l’apparition des troubles.

Bien que ce qui s’inscrit dans l’œil peine à repartir, nous pouvons tout de même observer l’évolution de certains signes, ce qui nous permet d’évaluer les stratégies mises en place en comparant les photos prises lors des consultations.

Info : La qualité des photos est meilleure sans lentilles de contact.

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Références

Ma, L., Zhang, D., Li, N., Cai, Y., Zuo, W., & Wang, K. (2013). Iris-Based Medical Analysis by Geometric Deformation Features. IEEE Journal of Biomedical and Health Informatics, 17(1), 223‑231. https://doi.org/10.1109/TITB.2012.2222655

Riaz, Z. (2011). Biometric Systems : Design and Applications. BoD – Books on Demand.

Samant, P., & Agarwal, R. (2018). Machine learning techniques for medical diagnosis of diabetes using iris images. Computer Methods and Programs in Biomedicine, 157, 121‑128. https://doi.org/10.1016/j.cmpb.2018.01.004

Sivasankar, K., Sujaritha, M., Pasupathi, P., & Muthukumar, S. (2012). FCM based iris image analysis for tissue imbalance stage identification. 2012 International Conference on Emerging Trends in Science, Engineering and Technology (INCOSET), 210‑215. https://doi.org/10.1109/INCOSET.2012.6513907

Um, J.-Y., An, N.-H., Yang, G.-B., Lee, G.-M., Cho, J.-J., Cho, J.-W., Hwang, W.-J., Chae, H.-J., Kim, H.-R., Hong, S.-H., & Kim, H.-M. (2005). Novel Approach of Molecular Genetic Understanding of Iridology : Relationship Between Iris Constitution and Angiotensin Converting Enzyme Gene Polymorphism. The American Journal of Chinese Medicine, 33(03), 501‑505. https://doi.org/10.1142/S0192415X05003090