Reviewartikel

Exploratie en analyse van syndroomdifferentiatie van slapeloosheid in de Traditionele Chinese Geneeskunde op basis van millimetergolfradar

62 weergaven

⸱

11 september 2026

 ,  ,  ,  ,  , 
1School of Artificial Intelligence in TCM, Shanghai University of Traditional Chinese Medicine, 2Shanghai Rongtai Health Technology Co., Ltd.

In dit artikel

Samenvatting

Deze studie stelt een contactloos millimetergolf-radarkader voor om vijf traditionele Chinese geneeskunde (TCM) slapeloosheidspatronen objectief te karakteriseren door 15 multidimensionale slaapkenmerken te extraheren uit een tweelaags kader: primaire signalen (ademhaling, hartslag, lichaamsbeweging) en afgeleide parameters (slaaparchitectuur, micro-arousals) geschat via algoritmische modellen die validatie tegen PSG vereisen.

Samenvatting

Om het gebrek aan continue en objectieve nachtelijke tekengegevens bij de differentiatie van TCM-slaaploosheidspatronen aan te pakken, onderzoekt deze studie de objectieve karakteriseringsmethode en het digitaal-intelligente identificatiepad voor slapeloosheidssyndromen op basis van millimetergolfradar. Deze review heeft systematisch gezocht in CNKI, Wanfang, PubMed en Web of Science van januari 2008 tot augustus 2026, waarbij literatuur over TCM-syndroomdifferentiatie en behandeling van slapeloosheid, hartslagvariabiliteit en autonome functies, en contactloze slaap-/ademhalingsmonitoring met behulp van millimetergolfradar is opgenomen. Uitgaande van de TCM-pathogenese van de vijf belangrijkste slapeloosheidssyndromen en met integratie van de moderne slaapfysiologie, is het interne associatiemechanisme "syndroom-autonoom/teken" afgeleid. De door radar vastgelegde contactloze bewegingssignalen worden omgezet in primaire vitale tekenreeksen zoals ademhaling, hartslag en lichaamshouding. Op basis van deze primaire signalen is een set van 15 kwantitatieve indicatoren afgeleid die vier dimensies beslaan: slaaparchitectuur, autonome zenuwfunctie, ademhalingspatroon en lichaamsbewegingsgedrag. Hiervan worden primaire indicatoren verkregen door directe extractie of eenvoudige statistiek, terwijl indicatoren voor slaaparchitectuur, micro-arousals en de apneu-hypopneu-index (AHI) worden geschat via algoritmische modellen en validatie vereisen aan de hand van polysomnografie (PSG). Er is een pathogene-fysiologische mappingsmodel opgezet dat de vijf slapeloosheidssyndromen koppelt aan radarsignaalkenmerken, waardoor een TCM-slaap digitaal representatiesysteem met 15 gestandaardiseerde parameters is ontstaan. Dit biedt een theoretische computationele basis voor het ontkoppelen van de microscopische verschillen tussen syndromen op basis van contactloze signalen. Millimetergolfradar kan dienen als een effectieve uitbreiding van de traditionele vier diagnostische methoden door niet-intrusieve en continue nachtelijke datasuplementen te bieden voor de differentiatie van slapeloosheidssyndromen. Het indicatorsysteem en het theoretische kader dat in deze studie zijn geconstrueerd, leggen een methodologische basis voor daaropvolgende klinische gegevensvalidatie en de ontwikkeling van thuisgebaseerde, digitaal-intelligente TCM-slaapbeoordelingsapparaten.​

Inleiding

Slaapstoornissen zijn een wereldwijd probleem voor de volksgezondheid geworden. In de traditionele Chinese geneeskunde (TCM) wordt slapeloosheid geclassificeerd onder de categorie “Bu Mei” (insomnia). Het systeem van syndroomdifferentiatie en behandeling is gecentreerd rond yin-yang-disharmonie en legt de nadruk op geïndividualiseerde diagnose en behandeling die is afgestemd op iedere persoon. Traditionele TCM-syndroomdifferentiatie is afhankelijk van de ervaring van de arts met de vier diagnostische methoden (observatie, luisteren/ruiken, bevraging en palpatie). Naarmate de modernisering van de TCM vordert, is het gebruik van moderne sensortechnologieën om objectieve acquisitie en kwantitatieve analyse van informatie over syndroomdifferentiatie te bereiken een belangrijke richting geworden in “digitaal-intelligent” TCM klinisch onderzoek1.

Traditionele polysomnografie (PSG) en draagbare apparaten (zoals smartbands, smartwatches en ECG-pleisters) vereisen alle het dragen van sensoren; deze methoden kunnen aanzienlijke slaapverstoringen en een uitgesproken "first-night effect" veroorzaken, waardoor ze ongeschikt zijn voor continue monitoring op de lange termijn in de thuissituatie. Millimetergolfradar kan zonder contact direct twee belangrijke vitale functies detecteren — ademhaling en hartslag — en menselijke bewegingssignalen identificeren via afstand- en snelheidsmetingen. Recente vorderingen hebben de haalbaarheid aangetoond van radargebaseerde slaapstadiëring met een matige tot hoge overeenstemming met PSG2,3. Op soortgelijke wijze is radar-afgeleide hartslagvariabiliteit (HRV) in meerdere studies gevalideerd ten opzichte van elektrocardiografie (ECG), waarbij een aanvaardbare overeenstemming voor parameters in het tijdsdomein en frequentiedomein werd aangetoond4,5. Radargebaseerde detectie van ademhalingsgebeurtenissen en schatting van de apneu-hypopneu-index (AHI) zijn ook onderzocht, waarbij correlaties boven 0,8 ten opzichte van PSG zijn gerapporteerd6,7. Afgeleide parameters zoals slaapstadia, micro-arousal-indices en AHI zijn echter niet direct meetbaar, maar vereisen verdere algoritmische schatting en validatie ten opzichte van PSG. Radargebaseerde detectie van micro-arousals is nog relatief onderontwikkeld in vergelijking met slaapstadiëring en monitoring van ademhalingsgebeurtenissen8.

Op basis van millimetergolf-radarmonitoring van menselijke vitale functies en de theorie van TCM-slaappatroonclassificatie, onderzoekt dit overzicht de diepe integratie van millimetergolf-radartechnologie met TCM-slaappatroondifferentiatie. De doelstellingen zijn om de huidige stand van radargebaseerde slaapmonitoring samen te vatten, de mogelijke koppeling tussen radar-afgeleide fysiologische parameters en veelvoorkomende TCM-insomnia-syndromen te onderzoeken, en de beperkingen en toekomstige richtingen van deze digitale TCM-syndroomdifferentiatiebenadering te bespreken. Door de abstracte concepten van TCM-syndroomdifferentiatie om te zetten in objectieve fysiologische parameters die door radar kunnen worden waargenomen, biedt dit werk een implementeerbare oplossing en een conceptueel kader voor verder onderzoek en klinische praktijk in dit veld.

Review en perspectief

Theoretische mapping tussen millimetergolfradar en TCM-syndroomdifferentiatie

Theoretische basis van de classificatie van slaappatronen volgens de TCM

De Traditionele Chinese Geneeskunde (TCG) classificeert slapeloosheid (Bu Mei) primair in vijf patroontypen: het patroon van Levervuur dat het Hart verstoort, Slijm-Hitte die het Hart hindert, het Hart-Milt deficiëntie patroon, het patroon van gebrek aan interactie tussen Hart en Nieren, en het Hart-Galblaas Qi deficiëntie patroon9. De Lingshu · Kouwen stelt: “Wanneer yang qi is uitgeput en yin qi overvloedig is, sluiten de ogen en treedt slaap op; wanneer yin qi is uitgeput en yang qi overvloedig is, wordt men wakker.” Normale slaap is afhankelijk van het dynamische evenwicht waarin yang qi het yin binnengaat. Wanneer dit evenwicht wordt verstoord — of nu door yang-hyperactiviteit die de toegang tot yin verhindert, of door yin-deficiëntie die yang niet kan beheersen — ontstaan slaapstoornissen. Vanuit het perspectief van de theorie over voedende (Ying) en defensieve (Wei) qi vertoont defensieve qi een circadiaans ritme: “Overdag circuleert het vijfentwintig keer in het yang, en 's nachts circuleert het vijfentwintig keer in het yin”10. De geordende afwisseling van de dag-nachtcirculatie van defensieve qi vormt de fysiologische basis van het slaap-waakritme. Disfunctie van de circulatie van voedende en defensieve qi leidt tot slaapstoornissen. Daarom vormt yin-yang disharmonie de kernpathogenese van slapeloosheid.

Theoretisch kader van radarsignalen en TCM-syndroomdifferentiatie

Emoties, frequentie van lichaamsbeweging en HRV

De nauwe relatie tussen emoties en het autonome zenuwstelsel is een fundamentele consensus in de fysiologische psychologie. "Emotionele onrust" manifesteert zich pathofysiologisch als sympathische excitatie, wat leidt tot toegenomen onwillekeurige ledematenbewegingen en een afname van de hartslagvariabiliteit (HRV)11; radargebaseerde lichaamsbewegingsdetectie en HRV-analyse kunnen deze toestand daarom indirect kwantificeren. Vanuit het perspectief van TCM-syndroomdifferentiatie stelden Zhang et al.12 vast dat de HRV-indices in het tijdsdomein en frequentiedomein bij patiënten met een patroon van leverdepressie met slijm obstructie en een patroon van leverdepressie met qi-stagnatie significant lager waren dan die in de normale controlegroep (P < 0,01).

Ademhaling, ademhalingsfrequentie en ademhalingsvariabiliteit

De bidirectionele relatie tussen ademhalingspatronen en emoties is uitgebreid bevestigd door de moderne psychofysiologie. Zo wezen Jerath et al.13 erop dat respiratory waveform-spectra correleren met emotionele toestanden, en dat de ademhaling emoties bidirectioneel zowel weerspiegelt als reguleert. Vanuit het perspectief van de TCM-theorie combineerden Tian et al.14 de TCM-emotietheorie met ademhalingssignaaldetectie via millimetergolfradar, waarmee systematisch de rationaliteit en haalbaarheid werd aangetoond van het gebruik van de ademhaling als een gedigitaliseerde verzamelindicator voor emoties.

Medicatie voor hartgeest, qi, bloed en slaap

De “hyperarousal”-hypothese van insomnie is de kerntheorie die de pathologische mechanismen van insomnie in de hedendaagse slaapgeneeskunde verklaart. Wang et al.15 stelden vast dat het primaire mechanisme ten grondslag aan het ontstaan en in stand houden van insomnie hyperarousal is, dat zich op drie niveaus manifesteert: corticale arousal, autonome arousal en somatische arousal. Dit vormt de basis voor het in kaart brengen van “hart-geest onrust → verlengde slaaplatentie en frequente micro-arousals”, waarbij dat laatste is afgeleid van hartslag- en lichaamsbewegingssignalen16. Specifiek kan corticale arousal worden gekwantificeerd via elektro-encefalografie, terwijl somatische arousal zich uit als een toename in de frequentie van lichaamsbewegingen17, wat de basis vormt voor deze koppeling. Kuo et al.18 ontdekten dat de EEG beta-power tijdens non-rapid eye movement (NREM)-slaap een significante positieve correlatie vertoont met de ratio van lage frequentie/hoge frequentie (LF/HF), wat de sympathisch-parasympathische balans weerspiegelt (r = 0,40 ± 0,06), en dat deze koppeling zelfs sterker is dan tijdens rapid eye movement (REM)-slaap. Dit impliceert dat micro-arousals gepaard gaan met hartslagschommelingen en transiënte veranderingen in de autonome toestand.

Met betrekking tot de associatie tussen de dimensie “Qi en Bloed” en de hartslag en HRV, merkten Zhang et al.19 op dat hartslagvariabiliteit een belangrijke objectieve indicator is voor het evalueren van de autonome zenuwfunctie, die in staat is de slaapstatus van patiënten met slapeloosheid te weerspiegelen. Dit biedt een basis voor het afleiden van de staat van overvloed of uitputting van qi en bloed via radar-gemonitorde hartslagniveaus en HRV-parameters door middel van het “beoordelen van het binnenste door observatie van het buitenste”20.

Het in kaart brengen van de logica tussen radarsignalen en TCM-syndroomdifferentiatie

Op basis van het kader kan de volgende mapping-logica worden vastgesteld (Tabel 1). De kern van deze mapping-logica is dat de functionele toestanden binnen de dimensies van TCM-syndroomdifferentiatie via millimetergolfradar operationeel kunnen worden vertaald naar parameters op modern fysiologisch niveau.

Bovendien, voortbouwend op de macroscopische mapping vastgesteld in Tabel 1 en specifiek richtend op de vijf belangrijkste patroontypes van slapeloosheid, kan de kernpathogenese van elk patroon verder worden geïntegreerd met moderne pathofysiologische interpretaties om een set differentiërende kenmerken af te leiden die via een radardiagram kunnen worden weergegeven (Tabel 2).

De inhoud in Tabel 2 bestaat echter nog steeds uit kwalitatieve beschrijvingen van kenmerken op patroon-typeniveau en is nog niet omgezet in specifieke numerieke indicatoren die rechtstreeks door een radar-signaalverwerkingspijplijn kunnen worden gegenereerd. Om patroondiscriminatie uit ruwe radardata te automatiseren, moeten deze kenmerken worden omgezet in berekenbare variabelen met gedefinieerde berekeningsmethoden, tijdvensters en TCM-associaties. De volgende paragraaf zal, met dit doel voor ogen, de belangrijkste kenmerken één voor één definiëren en extraheren.

Voordat de pijplijn voor kenmerkextractie in detail wordt beschreven, is het essentieel om de hiërarchische aard van de parameters die in dit raamwerk worden besproken te verduidelijken. We maken onderscheid tussen twee niveaus van signalen: Niveau 1 bestaat uit primaire signalen die rechtstreeks en robuust uit de ruwe millimetergolf-radardata kunnen worden geëxtraheerd via vastgestelde fysische principes (bijv. fase- en afstandsmetingen). Deze omvatten de ademhalingsfrequentie en het ritme, de hartslag en lichaamsbewegingsgebeurtenissen. Niveau 2 bestaat uit secundaire, afgeleide parameters die niet direct kunnen worden gemeten, maar worden geschat op basis van Niveau 1-signalen met behulp van algoritmische modellen. Deze omvatten slaapstadia (N1, N2, N3, REM), micro-arousalindices en de apneu-hypopneu-index (AHI). De schatting van deze parameters vereist geavanceerde signaalverwerking en machine learning-modellen, en hun nauwkeurigheid moet strikt worden gevalideerd aan de hand van PSG-goudstandaardgegevens.

Multidimensionale extractie van slaapkenmerken met behulp van millimetergolfradar en de correlatie hiervan met TCM-patroondifferentiatie

Kenmerken van de slaaparchitectuur

De volgende kenmerken van de slaaparchitectuur (F1–F4, F13) zijn afgeleide parameters verkregen uit een model voor slaapstadiëring dat radargebaseerde cardiorespiratoire signalen en bewegingssignalen als input gebruikt. Recente radargebaseerde studies naar slaapstadiëring hebben Cohen's kappa-waarden gerapporteerd variërend van ongeveer 0,5 tot 0,7 voor stadiëring in vier klassen (Waken, REM, Lichte slaap, Diepe slaap) in vergelijking met PSG21,22. Niettemin hangt de nauwkeurigheid af van de prestaties van het model, de populatiekenmerken en de radarsconfiguratie, en is PSG-validatie in TCM-specifieke cohorten nog steeds vereist.

De slaaplatentie (F1) wordt gedefinieerd als het interval vanaf het doven van de lichten tot de eerste drie opeenvolgende NREM-epochs. Het is een kernindicator die de efficiëntie van "yang die yin betreedt" meet. De Suwen · Zhi Zhen Yao Da Lun stelt: "Alle manische en agitatie-toestanden zijn toe te schrijven aan vuur", en de Jingyue Quanshu stelt: "Wanneer echt yin, essentie en bloed onvoldoende zijn, en yin en yang niet interageren, kan de geest niet vredig rusten in zijn verblijf." Personen met een nieryin-deficiëntie en een vlammend hartvuur keren ook onrustig in bed omdat yin yang niet kan beheersen. De moderne slaapgeneeskunde definieert een slaaplatentie >30 min als moeite met in slaap vallen23, wat zeer consistent is met de belangrijkste klachten van het patroon Levervuur dat het Hart verstoort en de patronen van Niet-interactie tussen Hart en Nier24.

Slaapefficiëntie (F2) is de verhouding tussen de totale slaaptijd en de totale tijd in bed. Verminderde slaapefficiëntie kan worden waargenomen bij alle typen insomnie, maar de mechanismen verschillen: bij het patroon Levervuur verstoort het Hart en bij typen Hartvuur vlamt opwaarts zorgt moeite met inslapen voor een verlenging van de tijd in bed met onvoldoende effectieve slaap25; bij Slijm-Hitte hindert het Hart leidt slaapfragmentatie tot moeite met het in stand houden van de slaap26; bij het patroon Hart-Miltdeficiëntie en Hart-Galblaas Qi-deficiëntie zorgen frequent dromen en gemakkelijk wakker worden voor een ophoping van waakstijd27. Reed28 merkte op dat een slaapefficiëntie onder de 85% een van de kernkenmerken is voor de diagnose van insomnie. Hoewel deze indicator niet specifiek is voor één bepaald patroon, is het een basisparameter voor het evalueren van de algemene slaapkwaliteit.

Het aandeel diepe slaap (F3) wordt geschat als het percentage van de duur van stadium N3 ten opzichte van de totale slaaptijd (TST). In de TCM wordt N3-slaap beschouwd als het moment waarop "yang qi het diepst wordt opgeslagen". De Lingshu · Ying Weis Shenghui stelt: "Wanneer ying qi is uitgeput en wei qi intern aanvalt, is men overdag niet alert en kan men 's nachts niet slapen." Personen met het patroon van Hart-Milt-deficiëntie hebben onvoldoende qi en bloed, waardoor de hart-geest aan voeding tekortkomt en diepe slaap zich niet kan ophopen; bij een gebrek aan interactie tussen Hart en Nieren slaagt yin er niet in om yang te beheersen, en verstoort deficiëntievuur het lichaam intern, waardoor N3 vaak wordt onderbroken. Baglioni et al.29 toonden aan dat patiënten met primaire insomnia slaapcontinuïteitsstoornissen vertonen, met significante reducties in slow-wave slaap (SWS) en REM-slaap30.

Het REM-aandeel (F4) weerspiegelt de integriteit van de rapid eye movement-slaap. De Lei Jing stelt: “De hun is geassocieerd met droomachtige en trance-achtige toestanden,” wat aangeeft dat de REM-slaap nauw verbonden is met de functie van de lever om de hun op te slaan31. Bij een Qi-deficiëntie van het Hart en de Galblaas heeft de geest, als gevolg van de timiditeit van de galblaas-qi en het verlies van besluitvaardigheid, geen meester, waardoor de REM-slaap kan afnemen door een neiging tot schrikken. Baglioni et al.29 bevestigden eveneens een significante afname van de REM-slaap bij patiënten met insomnie. Omdat de associatie tussen het REM-aandeel en de Qi-deficiëntie van het Hart en de Galblaas nog meer klinisch bewijs behoeft, is deze gemarkeerd als “mogelijk verlaagd (↓).” Hoewel Tabel 2 ook een mogelijke REM-reductie vermeldt bij een gebrek aan interactie tussen Hart en Nier, dient dit te worden geïnterpreteerd als een secundair gevolg van yin-deficiëntie met hyperactiviteit van vuur en slaapfragmentatie, in plaats van als een primair onderscheidend kenmerk van dat patroon.

Het aantal slaap-waakovergangen (F13) is de totale frequentie van het terugkeren naar de waaktoestand (W) vanuit elke slaapfase, wat dient als een directe indicator voor de slaapcontinuïteit. De Jingyue Quanshu beschrijft het patroon van Hart-Milt-deficiëntie als "slaap die niet diep is, met frequente dromen en gemakkelijk ontwaken"32, en Hart-Galblaas Qi-deficiëntie als "gevoelig voor schrik en gemakkelijk overprikkeld, met deficiëntie-irritatie en slapeloosheid"33. De International Classification of Sleep Disorders, Third Edition (ICSD-3)23 gebruikt het aantal ontwakingen gedurende de nacht als objectief bewijs voor een slaaponderhoudstoornis. Frequente overgangen naar fase W zijn de digitale representatie van "frequente dromen en gemakkelijk ontwaken" en "gemakkelijk schrikken en ontwaken"34, waardoor het kwalitatieve oordeel van hart-geest rusteloosheid bij TCM-inspectie wordt omgezet in kwantificeerbare temporele gebeurtenissen.

Kenmerken van de autonome functie

Kenmerken van de autonome functie, via kwantitatieve analyse van de hartslag en hartslagvariabiliteit, weerspiegelen de functionele toestanden van "het hart dat het bloed en de vaten beheerst" en "het hart dat de geest bewaart", en dienen als een continue extensie van de informatie over "polsmanifestatie" uit TCM-polspalpatie naar de onbewuste toestand tijdens de nacht35.

De gemiddelde nachtelijke hartslag (F5) is de gemiddelde hartslag gedurende de gehele nacht. De Suwen · Wu Zang Sheng Cheng Pian stelt: "Al het bloed behoort tot het hart." De hartslag, als het fundamentele ritme waarmee het hart-qi de bloedsomloop voortstuwt, weerspiegelt direct de overvloed of het tekort aan qi en bloed, evenals de aanwezigheid van hitte. Shi et al.36 merkten op dat bij leverdepressie die transformeert in vuur en bij Slijm-Hitte die het hart hindert, de functie van het sympathische-adrenomedullaire systeem hyperactief is; bij yin-deficiëntie met vuurhyperactiviteit is de sympathische exciteerbaarheid verhoogd; en bij het patroon van Hart-Miltdeficiëntie vertonen patiënten over het algemeen functionele depressie. Klinische studies hebben aangetoond dat patiënten met slapeloosheid en leverdepressie die transformeert in vuur geneigd zijn sympathische hyperactiviteit te vertonen37. Op basis hiervan hypothetiseren we dat de gemiddelde nachtelijke hartslag bij het patroon Levervuur dat het hart hindert verhoogd kan zijn, wat overeenkomt met de TCM-presentatie van een 'gespannen en snelle pols'. Evenzo kan bij het patroon van Hart-Miltdeficiëntie een tekort aan qi en bloed leiden tot een verzwakte cardiale voortstuwing, waarbij een relatief lage nachtelijke hartslag wordt verondersteld; er is echter een gebrek aan direct radar-gebaseerd bewijs, en deze associatie vereist klinische validatie.

Hartslagvariabiliteit SDNN (F6) is de standaarddeviatie van normale sinus R-R-intervallen, wat de algehele regulatiecapaciteit van het autonome zenuwstelsel weerspiegelt. Verschillende groepen hebben aangetoond dat radar-gebaseerde extractie van R-R-intervallen en de daaropvolgende HRV-analyse in laboratoriumomgevingen nauw overeenstemmen met ECG-afgeleide HRV38,39, wat de haalbaarheid ondersteunt van het gebruik van radar voor continue nachtelijke autonome beoordeling. Eerdere studies hebben een verminderde HRV gerapporteerd bij patiënten met slapeloosheid, in het bijzonder bij patiënten met patronen gerelateerd aan leverdepressie. Door deze bevindingen te extrapoleren naar radar-gebaseerde monitoring, stellen wij voor dat het patroon van Levervuur dat het Hart verstoort geassocieerd kan zijn met een afname van SDNN en RMSSD. Dit is echter een theoretische gevolgtrekking; of radar-afgeleide HRV-parameters deze bevindingen kunnen repliceren in TCM-gedifferentieerde cohorten moet nog worden getest. Een verminderde SDNN-waarde duidt op een afname van de flexibiliteit en aanpassingsvermogen van het autonome zenuwstelsel, wat overeenkomt met de algehele TCM-pathogenese van "yin-yang disharmonie". Chen et al.37 groepeerden patiënten met slapeloosheid op basis van TCM-patroontypes voor HRV-analyse en vonden aanzienlijke verschillen in hartslagvariabiliteit tussen de verschillende patronen. Lin et al.40 gaven aan dat HRV-abnormaliteiten bij patiënten met slapeloosheid zich primair manifesteren als een afname van de parasympathische functie en een hyperactieve sympathische functie.

Hartslagvariabiliteit RMSSD (F7) is de wortel van het gemiddelde kwadraat van opeenvolgende verschillen tussen aangrenzende R-R-intervallen en weerspiegelt voornamelijk parasympathische (vagale) activiteit. De Lingshu · Lun Yong stelt: “De bange persoon... heeft een ontoereikende en slapteverwekkende galblaas.” Bij een Qi-deficiëntie van het Hart en de Galblaas verlaagt de ontoereikende qi van de galblaas de drempel voor stressreacties. De nervus vagus is een kernroute die de schrikreactie reguleert, en een afname van de activiteit hiervan impliceert een verzwakt buffervermogen tegen externe stimuli. Dodds et al.41 gaven in een systematische review aan dat patiënten met slapeloosheid een beperking in de HRV vertonen, waaronder een significant verlaagde RMSSD en pNN50. Daarom kan een afname van de RMSSD worden waargenomen bij het patroon van Qi-deficiëntie van het Hart en de Galblaas, waardoor zelfs geringe verstoringen ontwaken kunnen triggeren.

De trend van de nachtelijke hartslagvariatie (F14) neemt de gemiddelde hartslag tijdens het eerste uur na het begin van de slaap als basislijn, berekent de verandering in de gemiddelde hartslag per uur en bepaalt een lineaire helling. Bij een gezonde slaap, wanneer yang qi yin binnengaat, vertoont de hartslag een natuurlijke dalende trend (dipper-patroon). De Leizheng Zhicai stelt: "Het hart beheerst vuur en de nier beheerst water; alleen vuur kan water beheersen, en alleen water kan vuur beheersen." Bij een gebrekkige interactie tussen hart en nier slaagt deficiënt nierwater er niet in om op te stijgen en het hartvuur te voeden, en deficiënt vuur zweeft intern zonder opgeslagen te worden, wat resulteert in een aanhoudend verhoogde nachtelijke hartslag. Nano et al.42 merkten een abnormale nachtelijke autonome regulatie op bij patiënten met slapeloosheid, waarbij een verhoogde sympathische activiteit en een verminderde vagale activiteit typische manifestaties zijn van autonome dysfunctie bij slapeloosheid. Deze eigenschap transformeert de TCM-pathogenese van "yin-deficiëntie met hyperactiviteit van vuur" naar een objectieve beschrijving van de dynamische trend van de nachtelijke hartslag.

Respiratoire kenmerken

Respiratoire kenmerken, op basis van de drie dimensies frequentie, ritme en abnormale gebeurtenissen, bieden een digitaal instrument voor het beoordelen van de "ademhaling" bij auscultatie in de TCM, en zijn in het bijzonder sterk geassocieerd met het pathologische mechanisme van het patroon waarbij Slijm-Hitte het Hart hindert.

De gemiddelde ademhalingsfrequentie (F8) is het rekenkundig gemiddelde van de ademhalingsfrequentie gedurende de gehele nacht. Jerath et al.13 wezen erop dat er een bidirectioneel pad bestaat tussen het ademhalingsritme en de autonome regulatie, en dat de spectrale kenmerken van ademhalingsgolven nauw verbonden zijn met diverse emotionele toestanden zoals angst, woede en stress. De TCM stelt dat "de long qi beheerst en de ademhaling reguleert", en dat een snelle ademhaling meestal behoort tot hitte- of excesspatronen. De Mai Jing stelt: "Hitte veroorzaakt een snelle ademhaling." Wanneer er intern slijm-hitte zich ophoopt, slaagt de long-qi er niet in om te diffunderen, waardoor een verhoogde ademhalingsfrequentie nodig is om de obstructie van het qi-mechanisme te compenseren; hierdoor kan de gemiddelde ademhalingsfrequentie verhoogd zijn.

De variatiecoëfficiënt van de ademhalingsfrequentie (F9) is de verhouding tussen de standaarddeviatie van de ademhalingsfrequentie en het gemiddelde hiervan, wat de stabiliteit van het ademhalingsritme weerspiegelt. Wanneer slijm-vochtigheid de longen blokkeert en de luchtwegen belemmerd worden, wordt de respons van het ademhalingscentrum op veranderingen in de bloedgassen instabiel, wat zich manifesteert als afwisselend snelle en langzame ademhaling, ritmostoornissen en een verhoogde variatiecoëfficiënt. De Suwen · Bi Lun stelt: “Bij hart-bi zijn de vaten geblokkeerd, met onrust en hartkloppingen onder het hart, plotseling opstijgende qi en hijgen.” Personen met het patroon Levervuur dat het Hart verstoort, kunnen ook kortademigheid en een onregelmatige ademhaling ervaren als gevolg van distensie van de borst en het hypochondrium; daarom kan er ook een verhoogde ademhalingsvariatiecoëfficiënt worden waargenomen.

De apneu-hypopneu-index (F15) is het totale aantal apneu- en hypopneu-episoden per uur. De Suwen · Ni Diao Lun stelt: “Zij die niet plat kunnen liggen en wiens ademhaling luidruchtig is, worden veroorzaakt door het omkeren van Yangming,” wat sterk overeenkomt met het moderne concept van slaapapneu. Bij personen met een interne generatie van slijm-vochtigheid blokkeert slijm de luchtwegen, waardoor luchtstroombeperking waarschijnlijker is tijdens spierontspanning in de nacht; daarom is F15 nauw verbonden met het patroon van Slijm-Hitte die het Hart hindert. Als afgeleide parameter moet de op radar gebaseerde AHI worden berekend met een gevalideerd detectiealgoritme, en de prestaties hiervan moeten worden getoetst aan de via PSG gemeten AHI vóór klinische toepassing. Eén klinische studie met PSG rapporteerde dat patiënten met het obstructieve slaapapneu-hypopneusyndroom (OSAHS), geclassificeerd als het Slijm-Hitte-patroon, een significant hogere AHI en zuurstofdesaturatie-index hadden dan bij andere TCM-patronen. Dit biedt indirecte ondersteuning voor het koppelen van Slijm-Hitte die het Hart hindert aan een verhoogde AHI. Of radar-geschatte AHI deze associatie kan repliceren, is echter nog niet onderzocht en moet prospectief worden gevalideerd43.

Lichaamsbeweging en gedragskenmerken

Lichaamsbeweging en gedragskenmerken transformeren de kwalitatieve observaties van ledemaatrusteloosheid en slaapverstorend woelen en draaien in de TCM- "inspectie van de fysieke vorm" naar automatisch detecteerbare kwantitatieve gebeurtenissen. Het totale aantal lichaamsbewegingen (F10) en de lichaamsbewegingsindex (F11) zijn respectievelijk het totale aantal lichaamsbewegingsgebeurtenissen gedurende de gehele nacht en de frequentie per uur. De Mai Yao Jing Wei Lun stelt: "De vijf zang-organen vormen de basis van de kracht van het lichaam." Rusteloosheid van de ledematen weerspiegelt een interne disharmonie tussen de zang-fu-organen. Bij personen met het patroon Levervuur dat het Hart verstoort, kunnen "irritatie en een neiging tot woede" zich tijdens de slaap manifesteren als hoogfrequente, laag-amplitude trekkingen van de ledematen en het omdraaien44; bij Slijm-Hitte die het Hart lastigvalt, gaat "rusteloos woelen en draaien" gepaard met frequente grootschalige houdingsveranderingen, en de klassieke uitspraak in de Neijing dat "wanneer de maag niet in harmonie is, de slaap rusteloos is" beschrijft precies de toegenomen lichaamsbeweging die bij dit patroon hoort. De American Academy of Sleep Medicine (AASM) heeft klinische praktijkrichtlijnen gepubliceerd45 waarin actigrafie duidelijk wordt gepositioneerd als een effectief instrument voor de objectieve beoordeling van slaapstoornissen. Een lichaamsbewegingsindex >5 events/h duidt op uitgesproken rusteloosheid tijdens de slaap en kan worden beschouwd als de objectieve drempelwaarde voor "slaaprusteloosheid".

De microarousal-index (F12) is gedefinieerd als het aantal korte arousal-gebeurtenissen met een duur van 3–15 s per uur. Microarousals zijn elektrofysiologische markers van corticale arousal; hoewel ze subtiel zijn, volstaan ze om de slaapcontinuïteit te verstoren. Corticale arousal, autonome arousal en somatische arousal vormen samen de fysiologische basis van slapeloosheid17. Verhoogde microarousals zijn gerapporteerd bij patiënten met slapeloosheid15,46. Gebaseerd op de TCM-pathogenese van timiditeit en schrikgevoeligheid, hypothetiseren wij dat de frequentie van microarousals bijzonder verhoogd kan zijn bij een Qi-deficiëntie van het Hart en de Galblaas, maar direct bewijs voor dit specifieke patroon ontbreekt en moet nog worden gevalideerd. De Shen Shi Zun Sheng Shu stelt: “Wanneer het hart en de galblaas angstig en timide zijn, schrikt men gemakkelijk van gebeurtenissen.” Dergelijke patiënten vertonen schrikreacties op zelfs geringe externe stimuli, wat zich manifesteert als een ultra-hoge dichtheid van microarousal-gebeurtenissen en een extreem ondiepe en fragiele slaap. Dit kenmerk transformeert de subjectieve beschrijving van “timiditeit en schrikgevoeligheid” naar kwantificeerbare neurofysiologische gebeurtenissen47,48. Het is echter belangrijk op te merken dat de microarousal-index een afgeleide parameter is die geschat moet worden uit radarsignalen met behulp van specifieke detectiealgoritmen en validatie vereist tegenover arousal-scoring op basis van PSG.

Berekeningsmethoden voor belangrijke TCM-slaapkenmerken op basis van millimetergolfradar

Het ontwerp van multidimensionale slaapkenmerken op basis van millimetergolfradar volgt de deductieve logica van "pathogenese → pathofysiologische mapping → objectieve indicatoren". Elk kenmerk is gedefinieerd volgens fysiologische principes en kan worden gespecificeerd om te voldoen aan de behoeften van TCM-syndroomdifferentiatie. In het vervolg worden de kenmerken per functionele categorie ingedeeld in vier sets — kenmerken van de slaaparchitectuur, kenmerken van de autonome functie, ademhalingskenmerken en kenmerken van lichaamsbeweging en gedrag — en worden hun berekeningsmethoden en verbanden met TCM-syndroomdifferentiatie toegelicht (Tabel 3).

De kenmerken die in Tabel 3 worden vermeld, zijn berekend met de volledige nacht als één statistische periode. Voor gegevens over meerdere nachten die continu van elk subject zijn verzameld, is het, naast het berekenen van kenmerken voor een enkele nacht, ook noodzakelijk om het gemiddelde over meerdere nachten en de variatiecoëfficiënt van nacht tot nacht te berekenen, om zo zowel de stabiele prestaties als de fluctuatiekenmerken van het patroon in de temporele dimensie vast te leggen. Bovendien kunnen sommige kenmerken verder worden afgeleid tot secundaire indicatoren. Zo kan de LF/HF-ratio worden afgeleid uit F6 en F7 (waarbij analyse in het frequentiedomein vereist is), en kan de verhouding tussen diepe slaap en REM-slaap worden afgeleid uit F3 en F4; dit alles biedt een rijkere kenmerkruimte voor het daaropvolgende patroonclassificatiemodel. Het algemene kader voor radar-gebaseerde TCM-syndroomdifferentiatie is samengevat in Figuur 1. De voordelen van deze groepering zijn tweeledig: door kenmerken per functionele categorie te organiseren, komt de extractiepijplijn op natuurlijke wijze overeen met de signaalverwerkingsmodules. Elk kenmerk is expliciet geannoteerd met de richting van de associatie (toename of afname) met de TCM-patroontypen, wat een interpreteerbaar theoretisch kader biedt voor de selectie van invoervariabelen en de analyse van het kenmerkbelang in daaropvolgende machine learning-modellen.

Conclusies

Millimetergolfradar maakt een contactloze, minimaal intrusieve omzetting mogelijk van drie klassieke TCM-diagnostische concepten — het inspecteren van de fysieke vorm, het observeren van de ademhaling en het waarnemen van beweging — naar continue, kwantitatieve fysiologische parameters. Op basis van deze mogelijkheid is een theoretisch diagnostisch traject voorgesteld dat verdere klinische validatie behoeft: van op radar gebaseerde kenmerken naar pathofysiologische mapping en uiteindelijk naar patroonclassificatie. Dit artikel stelt een theoretisch kader voor waarin wordt beschreven hoe vitale functies die door radar zijn vastgelegd, multidimensionaal de kern van de pathogene kenmerken van de vijf belangrijkste slapeloosheidspatronen kunnen weerspiegelen. De voorgestelde associaties tussen kenmerken en patronen zijn echter geen gevalideerde diagnostische drempelwaarden; ze zijn afgeleid van de TCM-pathogenese en de moderne slaapfysiologie en vereisen prospectieve validatie in TCM-specifieke cohorten voordat ze klinisch kunnen worden toegepast. Desalniettemin omvatten de praktische beperkingen van radarmonitoring de gevoeligheid voor omgevingsbewegingen, lichaamshouding en signaalverlies. Deze factoren kunnen de betrouwbaarheid in de praktijk verminderen, wat de noodzaak onderstreept van zorgvuldige signaalverwerking en kwaliteitsborging.

De objectiviteit die ten grondslag ligt aan slaapmonitoring op basis van millimetergolfradar in relatie tot TCM-patroondifferentiatie komt tot uiting in drie kernaspecten. Ten eerste elimineert niet-intrusieve, contactloze gegevensverzameling subjectieve bias en voorkomt het dat de monitoring de proefpersoon hindert. Ten tweede zorgt voor de primaire signalen (ademhaling, hartslag en lichaamsbeweging) de kenmerkberekening, gebaseerd op de fysieke principes van radarafstandmeting en phasediscriminatie, voor standaardisatie en reproduceerbaarheid. Voor afgeleide parameters (slaapstadia, microarousal-index, AHI en gerelateerde metrieken voor de slaaparchitectuur) zijn gestandaardiseerde algoritmen en een strikte validatie tegen PSG vereist vóór klinische interpretatie. Ten derde ondersteunt een multidimensionale kenmerkruimte met 15 parameters probabilistische patroonclassificatie via machine learning, waardoor de willekeur die inherent is aan elke enkele indicator wordt omzeild. Radar kan dus dienen als een aanvullende uitbreiding van de vier TCM-diagnostische methoden tijdens de slaap, maar niet als een op zichzelf staand diagnostisch instrument.

Toekomstig onderzoek zou multicenter klinische validatie in TCM-specifieke cohorten met slapeloosheid, multimodale integratie met tong- en polsdiagnostiek, interpreteerbare machine learning en longitudinale monitoring thuis moeten omvatten. Hoewel radar direct de ademhaling, hartslag en lichaamsbeweging vastlegt, blijven de afgeleide slaapmetrieken geschatte parameters die algoritmische modellering en PSG-validatie vereisen voordat ze kunnen dienen als bewijs voor TCM-syndroomdifferentiatie.

figure-results-1
Figuur 1: Overzicht van het framework voor differentiatie van TCM-slapeloosheidspatronen op basis van millimetergolfradar. Het diagram toont een workflow in drie fasen: Bovenste laag: contactloze radaracquisitie van ademhaling, hartslag en lichaamsbeweging. Frequency-modulated continuous wave (FMCW), een radarsignaaltechnologie die hier bij 60 GHz wordt gebruikt. Middelste laag: extractie van 15 kenmerken over vier domeinen (slaaparchitectuur, autonome functie, ademhalingspatroon, lichaamsbeweging). F4: REM = rapid eye movement, F5: HR = hartslag, F6: SDNN = standaarddeviatie van normal-to-normal intervallen, F7: RMSSD = root mean square van opeenvolgende verschillen, F8: RR = ademhalingsfrequentie, F9: RR-CV = variatiecoëfficiënt van de ademhalingsfrequentie, F15: AHI = apnea-hypopnea index. Onderste laag: mapping van deze kenmerken naar de vijf belangrijkste TCM-slapeloosheidspatronen op basis van de logica van pathogenese-fysiologie-radarsignaal (Tabel 2 en Tabel 3). Klik hier om een grotere versie van deze figuur te bekijken.

Dimensie voor syndroomdifferentiatie in de Traditionele Chinese Geneeskunde (TCM)Radarmetbaarbare parametersMapping-logica
Emotie (Onrust / Kalmte)Frequentie van lichaamsbewegingen, aantal draaiingen, HRVRusteloosheid en agitatie → hoogfrequente lichaamsbewegingen, lage HRV
Ademhaling (grof / fijn / snel / stabiel)Ademhalingsfrequentie, variabiliteit van de ademhalingsdiepteGrof en versnelde ademhalen → hoge ademhalingsfrequentie, hoge variabiliteit
Hart-Geest (Kalm / Verstoord)Slaaplatentie, aantal micro-arousalsOnrust van de hartgeest → verlengde slaaplatentie, frequente micro-arousals
Qi en Bloed (Voldoende / Tekort)Hartslagfrequentie, hartslagvariabiliteit (HRV)Een Qi-deficiëntie kan zich uiten in een gewijzigde HRV; de richting hiervan vereist klinische validatie

Tabel 1: Mappinglogica tussen dimensies van TCM-syndroomdifferentiatie en millimetergolfradar. De tabel definieert hoe vier TCM-dimensies (emotie, ademhaling, hart-geest, qi-bloed) worden vertaald naar radar-meetbare parameters en kwantitatieve mappinglogica, wat de theoretische basis vormt voor contactloze objectieve slaapbeoordeling. HRV = hartslagvariabiliteit.

TCM-patroontypeKernpathogeneseModerne Pathofysiologische MappingOnderscheidende kenmerken in millimetergolfsignalen
Levervuur dat het hart verstoortLeverdepressie die transformeert in vuur; hitte verstoort de hart-geestSympathische excitatie(1) Verlengde slaaplatentie (toegenomen duur van stadium W);
(2) Verhoogde gemiddelde nachtelijke hartslag;
(3) Verminderde hartslagvariabiliteit (HRV), aangetaste autonome regulatie;
(4) Toegenomen frequentie van hoogfrequente lichaamsbewegingen met een lage amplitude; frequente lichaamsbewegingen tijdens stadium W;
Slijm-Hitte die het Hart hindertAccumulatie van slijm-vochtigheid, depressie die omslaat in hitte, waarbij de hart-geest wordt verstoordSlaapfragmentatie(1) Verhoogde micro-arousal index, toegenomen aandeel van stadium N1, uitgesproken slaapfragmentatie;
(2) Onregelmatig ademhalingspatroon, verhoogde variatiecoëfficiënt van de ademhalingsfrequentie;
(3) frequente grootschalige lichaamsbewegingen, toegenomen houdingsveranderingen;
Hart-miltdeficiëntieOvermatige ruminatie, onvoldoende generatie van qi en bloed, hart-geest ontdaan van voedingQi- en bloeddeficiëntie(1) Lage gemiddelde nachtelijke hartslag;
(2) Verhoogde proportie lichte slaap (N1/N2-stadia), verminderde diepe slaap;
(3) Toegenomen aantal overgangen tussen NREM-REM en slaap-waakfasen, wat wijst op door dromen verstoorde en gemakkelijk onderbroken slaap;
Geen interactie tussen hart en nierenNier-yin-deficiëntie, het hartvuur vlamt alleen op, gebrek aan coördinatie tussen hart en nierenYin-deficiëntie met hyperactiviteit van vuur(1) Verlengde slaaplatentie (toegenomen duur van stadium W);
(2) Nachtelijke hartslag bleef op hoge niveaus met aanzienlijke schommelingen, waarbij een non-dipper-patroon zichtbaar was;
(3) Aanzienlijk verminderd aandeel van N3-diepe slaap; het REM-aandeel kan secundair verminderd zijn of variabel zijn;
Qi-deficiëntie van het hart en de galblaasQi-deficiëntie van het hart en de galblaas, verlies van besliskracht, de geest mist een meesterSchuwheid en schrikeit(1) Verhoogde gevoeligheid voor externe omgevingsstoringen, schrikreacties met abrupte schokken, verlaagde arousal-drempel tijdens stadium N1;
(2) frequente micro-arousal-gebeurtenissen, toegenomen intermitterende overgangen van N1 en N2 naar waaktoestand, extreem oppervlakkige en fragiele slaap;
(3) Verlengde waakperiode na het inslapen (WASO), moeite met het terugvallen in slaap na het ontwaken;
(4) Het aandeel REM-slaap kan verminderd zijn;

Tabel 2: Differentiërende kenmerkenset van de vijf TCM-slapeloosheidspatronen op basis van millimetergolfradar.De tabel koppelt elk van de vijf slapeloosheidspatronen aan de kern van de TCM-pathogenese, de moderne pathofysiologische interpretatie en specifieke, uit de radar afgeleide differentiërende kenmerken (slaaplatentie, hartslag/HRV, ademhalingspatroon, lichaamsbewegingen, micro-arousals en slaaparchitectuur). Dit biedt de basis op kenmerkniveau voor objectieve patroonclassificatie. Kenmerken zoals slaaplatentie, slaapstadiumverhoudingen, microarousal-index, slaapfragmentatie en WASO zijn afgeleide/geschatte parameters die gevalideerde algoritmen en PSG-benchmarking vereisen; andere kenmerken zoals hartslag, HRV, ademhalingsfrequentie/patroon en indices voor lichaamsbeweging zijn primaire of eenvoudige statistische kenmerken verkregen uit radarsignalen. Afkortingen (slaapstadiëring volgens de American Academy of Sleep Medicine) zijn gedefinieerd als: W = waaktoestand; N1 = non-rapid eye movement stadium 1; N2 = non-rapid eye movement stadium 2; N3 = non-rapid eye movement stadium 3; REM = rapid eye movement; WASO = wake after sleep onset.

Kenmerk nr.Naam van de functieSignaaltypeBerekeningsmethodeAssociatie voor Syndroomdifferentiatie in de Traditionele Chinese Geneeskunde
F1SlaaplatentieAfgeleidInterval vanaf "lichten uit" naar de eerste drie opeenvolgende NREM-epochsLevervuur dat het hart stoort ↑, geen hart-nierinteractie ↑
F2SlaapefficiëntieAfgeleidTotale slaaptijd / Totale tijd in bed × 100%Kan in alle patronen afnemen
F3Aandeel diepe slaapAfgeleidN3-duur / Totale slaaptijd × 100%Hart-miltdeficiëntie ↓, geen interactie tussen hart en nieren ↓
F4REM-aandeelAfgeleidREM-duur / Totale slaaptijd × 100%een deficiëntie van de Qi van het hart en de galblaas kan ↓ (primair);
 Hart-nier-niet-interactie kan ook ↓ (secundair/niet-specifiek)
F5Gemiddelde nachtelijke hartslagPrimairGemiddelde hartslag over de gehele nacht (bpm)Levervuur dat het Hart perturbeert ↑, Hart-miltdeficiëntie ↓
F6Hartslagvariabiliteit SDNNPrimairStandaarddeviatie van normale sinus R-R-intervallen (ms)Levervuur dat het hart stoort ↓, Hart-Milt-deficiëntie normaal/variabel (niet conclusief)
F7Hartslagvariabiliteit RMSSDPrimairRoot-gemiddelde-kwadraat van opeenvolgende R-R-intervalverschillen (ms)Weerspiegelt parasympathische activiteit; Qi-deficiëntie van het hart en de galblaas ↓
F8Gemiddelde ademhalingsfrequentiePrimairGemiddelde ademhalingsfrequentie over de gehele nacht (ademhalingen/min)Slijm-Hitte die het Hart hindert kan ↑
F9Variatiecoëfficiënt van de ademhalingsfrequentiePrimairStandaarddeviatie van de ademhalingsfrequentie / GemiddeldeSlijm-Hitte die het Hart stoort ↑, Levervuur dat het Hart verstoort ↑
F10Totaal aantal lichaamsbewegingenPrimairTotaal aantal ledemaatbewegingsgebeurtenissen gedurende de nachtLevervuur dat het hart verstoort ↑, Slijm-Hitte die het Hart Verstoort ↑
F11LichaamsbewegingsindexPrimairAantal lichaamsbewegingsgebeurtenissen per uur>5 events/u duidt op slaaponrust
F12Micro-arousal indexAfgeleidAantal micro-arousals per uur (korte arousals van 3–15 seconden)Kan in alle patronen toenemen; vooral prominent bij het patroon van Qi-deficiëntie van het Hart en de Galblaas
F13Aantal slaap-waakovergangenAfgeleidAantal overgangen van elke slaapfase terug naar WaaktoestandHart-miltdeficiëntie ↑, Qi-deficiëntie van het hart en de galblaas ↑
F14Trend van de nachtelijke hartslagvariatiePrimairHartslaghelling van slaapbegin tot ontwakenGeen hart-nier-interactie (nachtelijke hartslag daalt niet)
F15Apneu-hypopneu-index (AHI)AfgeleidAantal apneu- en hypopneu-events per uurSlijm-Hitte die het Hart lastigvalt kan ↑

Tabel 3: Multidimensionale extractie van slaapkenmerken op basis van millimetergolf-radar en de associatie hiermee met TCM-syndroomdifferentiatie.De tabel categoriseert kenmerken in primaire signalen (rechtstreeks uit de radar geëxtraheerd) en afgeleide/geschatte parameters (berekend via algoritmische modellen). Pijlen (↑/↓) geven de verwachte veranderingsrichting aan voor elk kenmerk in het overeenkomstige TCM-patroon. Hierbij geeft „Primair” parameters aan die rechtstreeks uit radarsignalen kunnen worden geëxtraheerd of via eenvoudige statistieken zijn berekend; „Afgeleid” geeft parameters aan die algoritmische modellering vereisen (bijv. slaapstadiëring, eventdetectie) en gevalideerd moeten worden aan de hand van polysomnografie (PSG). NREM = Non-Rapid Eye Movement; R-R = R-golf tot R-golf interval (de tijd tussen opeenvolgende R-golfpieken op het ECG, wat de lengte van de hartcyclus vertegenwoordigt). Voor Hart-Milt-deficiëntie is in de huidige literatuur geen consistent HRV-patroon vastgesteld; SDNN kan binnen het normale bereik blijven of slechts een milde variabiliteit vertonen. Dit label geeft onzekerheid aan.

Openbaarmakingen

De auteurs hebben geen belangenconflicten om te melden.

Dankbetuigingen

Dit werk werd ondersteund door de National Natural Science Foundation of China (General Program, Grant No. 82374576), het Capacity Building Program for Local Colleges and Universities, de Science and Technology Commission of Shanghai Municipality (Grant No. 23010504900), en het samenwerkingsproject met Shanghai Rongtai Health Technology Co., Ltd.: “Design of a Millimeter‑Wave Radar‑Based Vital Sign Acquisition Device and Construction of a Sleep Quality Assessment Model” (Grant No. E4‑H2411399).

Referenties

  1. Chen B, et al. Thoughts on traditional Chinese medicine syndrome differentiation and treatment of sleep disorders based on the “one principle, four aspects” theory. Space Med Med Eng. 2025;36:337–42.
  2. Mohammadjany A, Miar-Naimi H. High-gain Vivaldi-enhanced FMCW radar for robust through-wall human and object detection. Sens Imaging. 2025;26:148.
  3. Qu K, Wei L, Zhang R. Noncontact cardiac activity detection based on single-channel ISM band FMCW radar. Biosensors (Basel). 2023;13(11):982.
  4. Cui R, Cui W, Cai Y, Yan Y. Non-contact reconstruction of ECG signals using FMCW radar and SS-S2SA network. IEICE Trans Commun. 2025;E108-B:208–19.
  5. Toda D, et al. ECG signal reconstruction using FMCW radar and a convolutional neural network for contactless vital-sign sensing. IEICE Trans Commun. 2023;E106-B:65–73.
  6. Yue S, et al. BodyCompass. Proc ACM Interact Mob Wearable Ubiquitous Technol. 2020;4(2):1–25.
  7. Sun L, Wang W, Wang Y, Guo W, Chen Z, Zeng J, Zhang J, Li G, Lei W, Yue H. Validation of a low-load monitoring system based on millimeter-wave radar and pulse oximetry vs. polysomnography for obstructive sleep apnea diagnosis[J]. Sleep Health, 2025; 11(6): 868–876.
  8. Hao Z, et al. mmWave-RM: a respiration monitoring and pattern classification system based on mmWave radar. Sensors (Basel). 2024;24(13):4315.
  9. Li GD, Hu XY, Yuan Y, Meng XJ, Huang YT, Cao HJ. Is traditional Chinese medicine syndrome differentiation important in primary insomnia? An exploratory review with matching recombination indirect comparisons and network meta-analysis[J]. European Journal of Integrative Medicine, 2025.
  10. Li ZH, et al. Traditional Chinese medicine syndrome study of 1,006 patients with early-morning awakening insomnia based on factor analysis and cluster analysis. Chin J Inf Tradit Chin Med. 2026.
  11. Kreibig SD. Autonomic nervous system activity in emotion: a review. Biol Psychol. 2010;84(3):394–421.
  12. Zhang Q, et al. Characteristics of heart rate variability in patients with anxiety and depression of different traditional Chinese medicine syndrome types. J Med Res. 2008;37:77–80.
  13. Jerath R, Beveridge C. Respiratory rhythm, autonomic modulation, and the spectrum of emotions: the future of emotion recognition and modulation. Front Psychol. 2020;11:1980.
  14. Tian Y, et al. Scientific analysis of traditional Chinese medicine emotional data based on millimeter-wave radar. Chin Arch Tradit Chin Med. 2025;43.
  15. Wang R, Tang JY. Research progress on the relationship between insomnia and microarousal. Acta Acad Med Sin. 2021;43(6):945–9.
  16. Zhang C, Xiao LL, Liu DQ, Wang Y. Research progress in traditional Chinese medicine treatment of short-term insomnia from the perspective of heart and spleen. J Hebei North Univ Nat Sci Ed. 2026;42(1):62–4.
  17. Bonnet MH, Arand DL. Hyperarousal and insomnia: state of the science. Sleep Med Rev. 2010;14(1):9–15.
  18. Kuo TBJ, Chen CY, Hsu YC, Yang CCH. EEG beta power and heart rate variability describe the association between cortical and autonomic arousals across sleep. Auton Neurosci. 2016;194:32–7.
  19. Zhang XN, et al. Research progress on insomnia and heart rate variability. J Psychiatry. 2025;38(2):205–8.
  20. Bao F, et al. Effect of Chaihu Longgu Muli Decoction combined with wrist-ankle acupuncture on traditional Chinese medicine syndrome scores, sleep quality, and negative emotions in patients with insomnia of liver depression transforming into fire type. Prog Mod Biomed. 2026;26(5):714–9.
  21. Park J, Yang S, Chung G, et al. Ultra-Wideband Radar-Based Sleep Stage Classification in Smartphone Using an End-to-End Deep Learning[J]. IEEE Access, 2024.
  22. Kwon HB, Choi SH, Lee D, et al. Attention-Based LSTM for Non-Contact Sleep Stage Classification Using IR-UWB Radar[J]. IEEE Journal of Biomedical and Health Informatics, 2021, 25(10): 3844-3853.
  23. Sateia MJ. International classification of sleep disorders, third edition: highlights and modifications. Chest. 2014;146(5):1387–94.
  24. National Key R&D Program Project Group on “New TCM Diagnosis and Treatment Scheme and Mechanism Research for Chronic Insomnia”, et al. Expert consensus on traditional Chinese medicine diagnosis and treatment of adult chronic insomnia. China J Tradit Chin Med Pharm. 2026;41(3):524–8.
  25. Ding HR, et al. Correlation between anxiety, depression, and traditional Chinese medicine constitution in young and middle-aged patients with insomnia. China Med Her. 2026;23(1):45–50.
  26. Wang TS, Xue PL. Discussion on traditional Chinese medicine syndrome differentiation and treatment of insomnia based on endogenous “five pathogenic factors”. Jiangsu J Tradit Chin Med. 2026;58(1):27–30.
  27. Li PH, Ding J, Han Y. Diagnosis, treatment, and management of insomnia from the perspective of traditional Chinese medicine. Shanghai Med J. 2025;48(12):799–802.
  28. Reed DL, Sacco WP. Measuring sleep efficiency: what should the denominator be? J Clin Sleep Med. 2016;12(2):263–6.
  29. Baglioni C, et al. Sleep changes in the disorder of insomnia: a meta-analysis of polysomnographic studies. Sleep Med Rev. 2014;18(3):195–213.
  30. Deng JH, et al. Research progress on traditional Chinese medicine therapies and mechanisms of action for insomnia. J Liaoning Univ Tradit Chin Med. 2025.
  31. Peng B, Xu SJ, Gao Y. Research progress on treatment of insomnia based on traditional Chinese medicine time rhythm. Guid J Tradit Chin Med Pharm. 2025;31(10):114–9.
  32. Liu HX. Effect of comprehensive auricular acupoint therapy combined with traditional Chinese medicine emotional nursing on insomnia in hypertensive patients with liver yang hyperactivity. Chin J Health Care. 2025;43(2):134–7.
  33. Wang S, Yang YC, Ju BZ. Discussion on traditional Chinese medicine pathogenesis and treatment of insomnia based on “yang not entering yin”. J Chronic Dis Integr Tradit Chin West Med. 2025;2(4):44–8.
  34. Liu CH, Yao D, Wang JM, Li TB. Discussion on the relationship of yin-yang and qi-blood between melasma and insomnia and the idea of treating different diseases with the same method based on traditional Chinese medicine theory. World J Sleep Med. 2025;12(6):1669–73.
  35. Yuan Y, et al. Discussion on the “three spirits simultaneous regulation” method for treating heart-spleen deficiency insomnia based on the “body-qi-spirit” theory. J Liaoning Univ Tradit Chin Med. 2026.
  36. Shi HX, Fu WN. The importance of correct syndrome differentiation viewed from the relationship between insomnia syndrome differentiation and autonomic nervous function [conference presentation]. Presented at: 11th Academic Annual Conference of the Psychiatric Disease Committee of the Chinese Association of Integrative Medicine; 2012.
  37. Chen TG, Li HY, Guo CJ, Sun SC. Analysis of heart rate variability differences in insomnia patients with different traditional Chinese medicine syndrome types. World J Sleep Med. 2017;4:202–205.
  38. Lee Y, Lee K, Ahmed S, Cho SH. Feasibility of early assessment for psychological distress: HRV-based evaluation using IR-UWB radar. Sensors (Basel). 2024;24(19):6210.
  39. Yu G, et al. Non-contact seismocardiogram measurement and HRV analysis using cardiac beamforming with FMCW radar. Front Physiol. 2025;16:1733573.
  40. Lin WT, et al. Research progress on heart rate variability and insomnia and its non-pharmacological treatment. Chin J Nerv Ment Dis. 2024;50(2):123–8.
  41. Dodds KL, et al. Heart rate variability in insomnia patients: a critical review of the literature. Sleep Med Rev. 2017;33:88–100.
  42. Nano MM, Fonseca P, Vullings R, Aarts RM. Measures of cardiovascular autonomic activity in insomnia disorder: a systematic review. PLoS One. 2017;12(10):e0186716.
  43. Zhang Y, et al. Clinical characteristics of 180 patients with obstructive sleep apnea hypopnea syndrome. Chin J Integr Med Cardio-Cerebrovasc Dis. 2015;13(5):575–7.
  44. Li ZH, et al. Discussion on Polygala tenuifolia in treating insomnia of kidney failing to store will based on “calming kidney will”. Acta Chin Med Pharmacol. 2026;54(3):39–42.
  45. Smith MT, et al. Use of actigraphy for the evaluation of sleep disorders and circadian rhythm sleep-wake disorders: an American Academy of Sleep Medicine clinical practice guideline. J Clin Sleep Med. 2018;14(7):1231–7.
  46. Ghermezian A, Nami M, Shalbaf R, Khosrowabadi R, Nasehi M, Kamali AM. Sleep micro-macro-structures in psychophysiological insomnia: PSG study[J]. Sleep and Vigilance, 2023:1–9.
  47. Deng DQ, et al. Discussion on construction of the “sleep medicine” specialty system based on experience of treating insomnia from “triple energizer qi transformation”. China Med Her. 2026;23(10):121–7.
  48. Song YW, Zhong GH. Experience of treating insomnia based on “three differentiations in one”. China Mod Dr. 2026;64(1):81–3.

Herprints en machtigingen

Tags

Syndroomdifferentiatie bij slapeloosheidslaaparchitectuurhartslagvariabiliteitautonome zenuwfunctiecontactloze monitoringademhalingspatroonlichaamsbewegingsgedragpolysomnografische validatie
Neem contact met ons op
Aanbevelen aan de bibliotheek

Privacy

Gebruiksvoorwaarden

Beleidsoverzicht

Copyright © 2026 MyJoVE Corporation. Alle rechten voorbehouden.