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Exploration und Analyse der Syndromdifferenzierung von Schlaflosigkeit in der Traditionellen Chinesischen Medizin auf der Grundlage von Millimeterwellenradar

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11. September 2026

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

In diesem Artikel

Zusammenfassung

Diese Studie schlägt einen berührungslosen Millimeterwellen-Radaransatz vor, um fünf traditionelle chinesische Medizin (TCM)-Schlaflosigkeitsmuster objektiv zu charakterisieren, indem 15 mehrdimensionale Schlafmerkmale aus einem zweischichtigen Rahmen extrahiert werden: primäre Signale (Atmung, Herzfrequenz, Körperbewegung) und abgeleitete Parameter (Schlafarchitektur, Mikro-Arousal), die durch algorithmische Modelle geschätzt werden, deren Validierung gegenüber PSG erforderlich ist.

Zusammenfassung

Um den Mangel an kontinuierlichen und objektiven nächtlichen Zeichen-Daten bei der TCM-Musterdifferenzierung von Schlaflosigkeit zu beheben, untersucht diese Studie eine Methode zur objektiven Charakterisierung und einen digital-intelligenten Identifizierungsweg für Schlaflosigkeits-Syndrome basierend auf Millimeterwellen-Radar. In dieser Übersicht wurden systematisch die Datenbanken CNKI, Wanfang, PubMed und Web of Science von Januar 2008 bis August 2026 durchsucht, wobei Literatur zu TCM-Syndromdifferenzierung und -Behandlung von Schlaflosigkeit, zur Herzfrequenzvariabilität und autonomen Funktion sowie zur berührungslosen Schlaf- und Atemüberwachung mittels Millimeterwellen-Radar einbezogen wurde. Ausgehend von der TCM-Pathogenese der fünf wichtigsten Schlaflosigkeits-Syndrome und unter Einbeziehung moderner Schlafphysiologie wird der interne „Syndrom-autonomes System/Zeichen“-Assoziationsmechanismus abgeleitet. Die berührungslos erfassten Bewegungssignale des Radars werden in primäre Vitalzeichen-Sequenzen wie Atmung, Herzfrequenz und Körperbewegung transformiert. Auf Grundlage dieser primären Signale wird ein Satz von 15 quantitativen Indikatoren abgeleitet, die vier Dimensionen abdecken: Schlafarchitektur, autonome Nervenfunktion, Atemmuster und Körperbewegungsverhalten. Dabei werden primäre Indikatoren durch direkte Extraktion oder einfache Statistiken gewonnen, während Indikatoren für Schlafarchitektur, Mikro-Arousal und Apnoe-Hypopnoe-Index (AHI) durch algorithmische Modelle geschätzt werden und einer Validierung gegenüber der Polysomnographie (PSG) bedürfen. Ein Pathogenese-Physiologie-Abbildungsmodell, das die fünf Schlaflosigkeits-Syndrome mit Radar-Signalmustern verknüpft, wird etabliert und bildet ein standardisiertes TCM-Schlaf-Digital-Darstellungssystem mit 15 Parametern, das eine theoretische rechnerische Grundlage bietet, um mikroskopische Unterschiede zwischen Syndromen aus berührungslosen Signalen zu extrahieren. Millimeterwellen-Radar kann als effektive Erweiterung der traditionellen vier diagnostischen Methoden dienen und nicht-invasive, kontinuierliche nächtliche Daten zur Syndromdifferenzierung bei Schlaflosigkeit liefern. Das in dieser Studie konstruierte Indikatorensystem und der theoretische Rahmen schaffen eine methodologische Grundlage für nachfolgende klinische Datenvalidierungen sowie für die Entwicklung digital-intelligenter, TCM-basierter Schlafbeurteilungsgeräte für den Heimgebrauch.​

Einleitung

Schlafstörungen sind zu einem globalen Problem der öffentlichen Gesundheit geworden. In der Traditionellen Chinesischen Medizin (TCM) wird Schlaflosigkeit der Kategorie „Bu Mei“ (Schlaflosigkeit) zugeordnet. Ihr System der Syndromdifferenzierung und -behandlung basiert auf der Disharmonie von Yin und Yang und betont eine individualisierte Diagnose und Therapie, die auf jeden Einzelnen zugeschnitten ist. Die traditionelle Syndromdifferenzierung in der TCM stützt sich auf die Erfahrung des Arztes mit den vier diagnostischen Methoden (Betrachtung, Hören/Riechen, Befragung und Palpation). Mit dem Fortschritt der Modernisierung der TCM hat die Nutzung moderner Sensortechnologien zur objektiven Erfassung und quantitativen Analyse von Differenzierungsinformationen eine Schlüsselrichtung in der „digital-intelligenten“ klinischen TCM-Forschung dargestellt1.

Die traditionelle Polysomnographie (PSG) und tragbare Geräte (wie Smart-Bänder, Smartwatches und EKG-Patches) erfordern alle das Tragen von Sensoren; diese Methoden können erhebliche Schlafstörungen und einen ausgeprägten „Erstnacht-Effekt“ verursachen und sind daher für eine langfristige kontinuierliche Überwachung zu Hause ungeeignet. Millimeterwellen-Radar kann zwei wichtige Vitalzeichen – Atmung und Herzfrequenz – berührungslos direkt erfassen und menschliche Bewegungssignale durch Entfernungs- und Geschwindigkeitsmessungen identifizieren. Neuere Fortschritte haben die Durchführbarkeit einer radarbasierten Schlafstadienbestimmung mit mäßiger bis hoher Übereinstimmung mit der PSG2,3 gezeigt. Ebenso wurde die aus Radar gewonnene Herzfrequenzvariabilität (HRV) in mehreren Studien mit der Elektrokardiographie (EKG) verglichen und zeigte eine akzeptable Übereinstimmung bei Zeit- und Frequenzbereichsparametern4,5. Die radarbasierte Erkennung von Atemereignissen und die Abschätzung des Apnoe-Hypopnoe-Index (AHI) wurden ebenfalls untersucht und zeigten im Vergleich zur PSG Berichte über Korrelationen von über 0,86,7. Abgeleitete Parameter wie Schlafstadien, Mikroarousal-Indizes und AHI sind jedoch nicht direkt messbar, sondern erfordern eine weitere algorithmische Schätzung und Validierung gegenüber der PSG. Die radarbasierte Erkennung von Mikroarousals ist im Vergleich zur Schlafstadienbestimmung und zur Überwachung von Atemereignissen bisher relativ wenig entwickelt8.

Basierend auf der Millimeterwellen-Radarüberwachung menschlicher Vitalzeichen und der Theorie der TCM-Schlafmusterklassifizierung untersucht dieser Überblick die tiefe Integration der Millimeterwellen-Radartechnologie mit der Differenzierung von TCM-Schlafmustern. Ziel ist es, den aktuellen Stand der radarbasierten Schlafüberwachung zusammenzufassen, die mögliche Zuordnung zwischen aus Radar gewonnenen physiologischen Parametern und gängigen TCM-Insomniesyndromen zu untersuchen und die Grenzen sowie zukünftigen Entwicklungen dieses digitalen Ansatzes zur TCM-Syndromdifferenzierung zu diskutieren. Indem die abstrakten Konzepte der TCM-Syndromdifferenzierung in objektive physiologische Parameter umgewandelt werden, die vom Radar erfasst werden können, liefert diese Arbeit eine umsetzbare Lösung und einen konzeptionellen Rahmen für weitere Forschung und klinische Anwendung in diesem Bereich.

Überprüfung und Perspektive

Theoretische Abbildung zwischen Millimeterwellen-Radar und der TCM-Syndromdifferenzierung

Theoretische Grundlage der TCM-Schlafmusterklassifizierung

Die traditionelle chinesische Medizin (TCM) klassifiziert Schlaflosigkeit (Bu Mei) hauptsächlich in fünf Syndromtypen: Leberfeuer, das das Herz stört, Phlegma-Wärme, die das Herz belästigt, Herz-Milz-Schwäche, Nicht-Interaktion zwischen Herz und Niere sowie Qi-Schwäche von Herz und Gallenblase9. Das Lingshu · Kouwen besagt: „Wenn das Yang-Qi erschöpft ist und das Yin-Qi übermäßig vorhanden ist, schließen sich die Augen und Schlaf tritt ein; wenn das Yin-Qi erschöpft ist und das Yang-Qi übermäßig vorhanden ist, erwacht man.“ Normaler Schlaf hängt von dem dynamischen Gleichgewicht ab, bei dem Yang-Qi in das Yin eindringt. Wird dieses Gleichgewicht gestört – entweder durch überaktives Yang, das dessen Eintritt ins Yin verhindert, oder durch Yin-Schwäche, die nicht in der Lage ist, das Yang zu enthalten –, entstehen Schlafstörungen. Aus der Perspektive der Theorie des Nähr-Qi (Ying) und des Abwehr-Qi (Wei) zeigt das Abwehr-Qi einen circadianen Rhythmus: „Tagsüber zirkuliert es fünfundzwanzigmal im Yang, nachts fünfundzwanzigmal im Yin“10. Der geordnete Wechsel der tag- und nachtzeitlichen Zirkulation des Abwehr-Qi bildet die physiologische Grundlage des Schlaf-Wach-Rhythmus. Eine Funktionsstörung der Zirkulation von Nähr- und Abwehr-Qi führt zu Schlafstörungen. Daher stellt die Disharmonie zwischen Yin und Yang die zentrale Pathogenese der Schlaflosigkeit dar.

Theoretisches Gerüst von Radarsignalen und der TCM-Syndromdifferenzierung

Emotionen, Häufigkeit der Körperbewegung und HRV

Die enge Beziehung zwischen Emotionen und dem autonomen Nervensystem ist ein grundlegendes Konsens in der physiologischen Psychologie. „Emotionale Unruhe“ äußert sich pathophysiologisch als sympathische Erregung, die zu vermehrten unwillkürlichen Gliedmaßenbewegungen und einer verminderten Herzfrequenzvariabilität (HRV)11 führt; die radarbasierte Erfassung von Körperbewegungen und die HRV-Analyse können diesen Zustand daher indirekt quantifizieren. Aus der Sicht der TCM-Syndromdifferenzierung fanden Zhang et al.12, dass die zeitdomänen- und frequenzdomänenbasierten HRV-Parameter bei Patienten mit dem Syndrom der Leberdepression mit Schleim-Obstruktion sowie bei jenen mit Leberdepression und Qi-Stagnation signifikant niedriger waren als in der normalen Kontrollgruppe (P < 0,01).

Atmung, Atemfrequenz und Atemvariabilität

Die bidirektionale Beziehung zwischen Atemmustern und Emotionen wurde durch die moderne psychophysiologische Forschung umfassend bestätigt. Beispielsweise wiesen Jerath et al.13 darauf hin, dass die Spektren der Atemwellenform mit emotionalen Zuständen korrelieren und dass die Atmung Emotionen sowohl widerspiegelt als auch in beidseitiger Weise reguliert. Aus der Sicht der TCM-Theorie kombinierten Tian et al.14 die emotionale Theorie der TCM mit der Detektion von Atemsignalen mittels Millimeterwellen-Radar und demonstrierten damit systematisch die Angemessenheit und Durchführbarkeit der Verwendung der Atmung als digitalisierte Erfassungsgröße für Emotionen.

Herzgeist, Qi, Blut und Schlafmedizin

Die „Hyperarousal“-Hypothese der Insomnie ist die zentrale Theorie zur Erklärung der pathologischen Mechanismen der Insomnie in der modernen Schlafmedizin. Wang et al.15 fanden heraus, dass der primäre Mechanismus für das Entstehen und die Aufrechterhaltung von Insomnie eine Hyperarousal ist, die sich auf drei Ebenen manifestiert: kortikale Aktivierung, autonome Aktivierung und somatische Aktivierung. Dies bildet die Grundlage für die Abbildung von „Herz-Geist-Unruhe → verlängerte Schlafbeginnlatenz und häufige Mikro-Arousale“, wobei letztere aus Herzfrequenz- und Körperbewegungssignalen abgeleitet werden16. Insbesondere lässt sich die kortikale Aktivierung mittels Elektroenzephalographie quantifizieren, während die somatische Aktivierung durch eine erhöhte Frequenz von Körperbewegungen zum Ausdruck kommt17, was die Grundlage für diese Abbildung bildet. Kuo et al.18 entdeckten, dass die EEG-Beta-Leistung während des Nicht-REM-Schlafs (NREM) eine signifikante positive Korrelation mit dem Verhältnis von niederfrequenter zu hochfrequenter Leistung (LF/HF) aufweist, das das Gleichgewicht zwischen sympathischem und parasympathischem Nervensystem widerspiegelt (r = 0,40 ± 0,06), und dass diese Kopplung sogar enger ist als während des REM-Schlafs. Dies deutet darauf hin, dass Mikro-Arousale von Herzfrequenzschwankungen und transienten Veränderungen des autonomen Zustands begleitet werden.

Hinsichtlich der Beziehung zwischen der Dimension „Qi und Blut“ und Herzfrequenz sowie HRV wiesen Zhang et al.19 darauf hin, dass die Herzfrequenzvariabilität ein wichtiger objektiver Indikator zur Beurteilung der autonomen Nervenfunktion darstellt und in der Lage ist, den Schlafzustand von Insomnie-Patienten widerzuspiegeln. Dies liefert eine Grundlage dafür, anhand mittels Radar überwachter Herzfrequenzwerte und HRV-Parameter auf den Zustand der Fülle oder Schwäche von Qi und Blut zu schließen, gemäß dem Prinzip „das Innere durch Beobachtung des Äußeren beurteilen“20.

Zuordnung von Logik zwischen Radarsignalen und der Differenzierung von TCM-Syndromen

Basierend auf dem Rahmen kann die folgende Abbildungslogik etabliert werden (Tabelle 1). Der Kern dieser Abbildungslogik besteht darin, dass die funktionellen Zustände innerhalb der Dimensionen der TCM-Syndromdifferenzierung operativ mithilfe von Millimeterwellen-Radar in Parameter auf moderner physiologischer Ebene übersetzt werden können.

Darüber hinaus lässt sich aufbauend auf der makroskopischen Zuordnung gemäß Tabelle 1 und unter besonderer Berücksichtigung der fünf Haupttypen von Insomnie die zentrale Pathogenese jedes Musters weiter mit modernen pathophysiologischen Interpretationen verbinden, um ein Set differenzierender Merkmale abzuleiten, die mittels eines Radar-Diagramms erfasst werden können (Tabelle 2).

Die in Tabelle 2 dargestellten Inhalte stellen jedoch weiterhin qualitative Merkmalsbeschreibungen auf der Ebene von Mustertypen dar und wurden noch nicht in spezifische numerische Indikatoren umgewandelt, die direkt von einer Radar-Signalverarbeitungspipeline ausgegeben werden können. Um die Mustererkennung aus Roh-Radardaten zu automatisieren, müssen diese Merkmale in berechenbare Variablen mit definierten Berechnungsmethoden, Zeitfenstern und TCM-Zuordnungen umgewandelt werden. Der nächste Abschnitt wird, mit Blick auf dieses Ziel, die Schlüsselmerkmale nacheinander definieren und extrahieren.

Bevor die Merkmalsextraktions-Pipeline im Detail beschrieben wird, ist es entscheidend, die hierarchische Natur der in diesem Rahmen diskutierten Parameter zu klären. Wir unterscheiden zwischen zwei Ebenen von Signalen: Ebene 1 umfasst primäre Signale, die direkt und robust aus den rohen Millimeterwellen-Radardaten mithilfe etablierter physikalischer Prinzipien (z. B. Phasen- und Entfernungsmessungen) extrahiert werden können. Dazu gehören Atemfrequenz und -rhythmus, Herzfrequenz sowie Körperbewegungsereignisse. Ebene 2 umfasst sekundäre, abgeleitete Parameter, die nicht direkt gemessen, sondern aus den Signalen der Ebene 1 mittels algorithmischer Modelle geschätzt werden. Dazu gehören Schlafstadien (N1, N2, N3, REM), Mikro-Arousal-Indizes und der Apnoe-Hypopnoe-Index (AHI). Die Schätzung dieser Parameter erfordert anspruchsvolle Signalverarbeitungs- und maschinelle Lernverfahren, und ihre Genauigkeit muss streng anhand von Goldstandard-PSG-Daten validiert werden.

Mehrdimensionale Schlafmerkmalsextraktion mittels Millimeterwellen-Radar und deren Korrelation mit der TCM-Musterdifferenzierung

Merkmale der Schlafarchitektur

Die folgenden Merkmale der Schlafarchitektur (F1–F4, F13) sind abgeleitete Parameter, die aus einem Schlafstadien-Modell gewonnen werden, das radarbasierte kardiorespiratorische Signale und Bewegungssignale als Eingaben verwendet. Aktuelle, auf Radar basierende Studien zur Schlafstadieneinteilung berichteten über Cohens Kappa-Werte im Bereich von etwa 0,5 bis 0,7 bei einer Vier-Klassen-Einteilung (Wachzustand, REM, leichter Schlaf, tiefer Schlaf) im Vergleich zur PSG21,22. Dennoch hängt ihre Genauigkeit von der Leistung des Modells, den Merkmalen der untersuchten Population und der Radar-Konfiguration ab und erfordert weiterhin eine Validierung mittels PSG in kohortenspezifischen TCM-Gruppen.

Die Einschlafzeit (F1) ist definiert als das Intervall von der Lichtabschaltung bis zum ersten Auftreten von drei aufeinanderfolgenden NREM-Phasen. Sie ist ein zentrales Indikatormerkmal, das die Effizienz des „Yang-Eintritts in Yin“ misst. Das Suwen · Zhi Zhen Yao Da Lun besagt: „Alle manischen und unruhigen Zustände sind auf Feuer zurückzuführen“, und das Jingyue Quanshu erklärt: „Wenn das wahre Yin, die Essenz und das Blut unzureichend sind und Yin und Yang nicht miteinander interagieren, kann der Geist nicht ruhig in seiner Wohnung verweilen.“ Personen mit Nieren-Yin-Mangel und allein aufsteigendem Herzfeuer wälzen und drehen sich ebenfalls, unfähig zu schlafen, weil Yin nicht in der Lage ist, Yang zu kontrollieren. Die moderne Schlafmedizin definiert eine Einschlafzeit von >30 min als Schwierigkeiten beim Einschlafen23, was stark mit den zentralen Hauptsymptomen des Musters der Leberfeuerstörung des Herzens sowie des Mustern der Herz-Niere-Nicht-Interaktion übereinstimmt24.

Die Schlafeffizienz (F2) ist das Verhältnis der gesamten Schlafzeit zur gesamten Zeit im Bett. Eine verminderte Schlafeffizienz kann bei allen Insomnieformen beobachtet werden, wobei sich die Mechanismen unterscheiden: Beim Muster des Leberfeuers, das das Herz stört, und bei den Typen des aufsteigenden Herzfeuers verlängert sich die Zeit im Bett aufgrund von Einschlafschwierigkeiten, während der effektive Schlaf unzureichend bleibt25; bei der Phlegma-Hitze, die das Herz belastet, führt eine fragmentierte Schlafstruktur zu Schwierigkeiten, den Schlaf aufrechtzuerhalten26; beim Herz-Milz-Mangel-Muster und beim Mangel an Qi von Herz und Gallenblase führen häufige Träume und leichtes Erwachen zu einer ansteigenden Wachzeit27. Reed28 wies darauf hin, dass eine Schlafeffizienz unter 85 % eines der zentralen diagnostischen Merkmale der Insomnie darstellt. Obwohl dieser Indikator nicht spezifisch für ein einzelnes Muster ist, handelt es sich um einen grundlegenden Parameter zur Beurteilung der Gesamtschlafqualität.

Der Anteil des Tiefschlafs (F3) wird als Prozentsatz der Dauer der N3-Phase bezogen auf die gesamte Schlafdauer (TST) geschätzt. In der TCM gilt der N3-Schlaf als die Zeit, in der „das Yang-Qi am tiefsten gespeichert ist“. Das Lingshu · Ying Weis Shenghui besagt: „Wenn das Ying-Qi erschöpft ist und das Wei-Qi innerlich angreift, ist man tagsüber nicht wachsam und kann nachts nicht schlafen.“ Bei Personen mit dem Muster der Herz-Milz-Schwäche besteht ein Mangel an Qi und Blut, der Herz-Geist erhält keine ausreichende Ernährung, und der Tiefschlaf kann sich nicht ansammeln; beim Mangel der Interaktion von Herz und Niere kann das Yin das Yang nicht mehr kontrollieren, und ein Defizit-Feuer stört innerlich, wodurch die N3-Phase häufig unterbrochen wird. Baglioni et al.29 zeigten, dass Patienten mit primärer Insomnie eine gestörte Schlafkontinuität aufweisen, mit signifikanten Abnahmen des langsamwelligen Schlafs (SWS) und des REM-Schlafs30.

Der Anteil an REM-Schlaf (F4) spiegelt die Integrität des schnellen Augenbewegungsschlafs wider. Das Lei Jing besagt: „Der hun ist mit traum- und tranceartigen Zuständen verbunden“, was darauf hinweist, dass der REM-Schlaf eng mit der Leberfunktion der Speicherung des hun31 zusammenhängt. Bei einer Qi-Schwäche von Herz und Gallenblase führt die Schwäche des Gallenblasen-Qi und der Verlust der Entschlusskraft dazu, dass der Geist keinen Meister hat, wodurch der REM-Schlaf aufgrund einer erhöhten Schreckhaftigkeit vermindert sein kann. Baglioni et al.29 bestätigten zudem eine signifikante Verringerung des REM-Schlafs bei Patienten mit Schlaflosigkeit. Da der Zusammenhang zwischen dem REM-Anteil und der Qi-Schwäche von Herz und Gallenblase weiterhin zusätzliche klinische Evidenz erfordert, wird dieser als „möglicherweise vermindert (↓)“ gekennzeichnet. Obwohl Tabelle 2 eine mögliche Verringerung des REM-Schlafs auch unter der Nicht-Interaktion von Herz und Niere auflistet, sollte dies als sekundäre Folge einer Yin-Schwäche mit Hyperaktivität des Feuers und einer Fragmentierung des Schlafs verstanden werden und nicht als primäres Differenzierungsmerkmal dieses Syndroms.

Die Anzahl der Übergänge zwischen Schlaf und Wachzustand (F13) ist die Gesamthäufigkeit der Rückkehr zum Wachzustand (W) aus jeder beliebigen Schlafphase und dient als direkter Indikator für die Schlafkontinuität. Das Jingyue Quanshu beschreibt das Muster der Herz-Milz-Schwäche als „Schlaf, der nicht tief ist, mit häufigen Träumen und leichtem Erwachen“32 und das Muster der Herz-Gallenblasen-Qi-Schwäche als „neigung zur Angst und leichtes Erschrecken, mit mangelhafter Unruhe und Schlaflosigkeit“33. Die Internationale Klassifikation von Schlafstörungen, Dritte Auflage (ICSD-3)23 verwendet die Anzahl der nächtlichen Erwachensphasen als objektiven Nachweis einer Schlafaufrechterhaltungsstörung. Häufige Übergänge in die Wachphase sind die digitale Darstellung von „häufigen Träumen und leichtem Erwachen“ sowie „leicht erschreckt und geweckt werden“34 und verwandeln die qualitative Beurteilung der Herz-Geist-Unruhe in der TCM-Untersuchung in quantifizierbare zeitliche Ereignisse.

Merkmale der autonomen Funktion

Die Merkmale der autonomen Funktion, ermittelt durch die quantitative Analyse der Herzfrequenz und der Herzfrequenzvariabilität, spiegeln die Funktionszustände des „Herzens, das das Blut und die Gefäße beherrscht“ und des „Herzens, das den Geist speichert“, wider und stellen eine kontinuierliche Erweiterung der Informationen der „Pulsmanifestation“ aus der TCM-Palpation in den unbewussten Zustand während der Nacht hinein dar35.

Die durchschnittliche nächtliche Herzfrequenz (F5) ist der Mittelwert der Herzfrequenz über die gesamte Nacht. Im Suwen · Wu Zang Sheng Cheng Pian heißt es: „Das gesamte Blut gehört dem Herzen an.“ Die Herzfrequenz als grundlegender Rhythmus, mit dem das Herz-Qi die Blutzirkulation antreibt, spiegelt direkt den Zustand der Fülle oder Schwäche von Qi und Blut sowie das Vorhandensein von Hitze wider. Shi et al.36 stellten fest, dass bei Leberdepression, die sich in Feuer verwandelt, und bei Phlegma-Hitze, die das Herz belästigt, die Funktion des sympathisch-adrenomedullären Systems überaktiv ist; bei Yin-Mangel mit Hyperaktivität des Feuers ist die sympathische Erregbarkeit erhöht; und beim Muster des Herz-Milz-Mangels zeigen Patienten im Allgemeinen eine funktionelle Depression. Klinische Studien haben gezeigt, dass Patienten mit Schlafstörungen und Leberdepression, die sich in Feuer verwandelt, tendenziell eine sympathische Hyperaktivität aufweisen37. Darauf basierend vermuten wir, dass die durchschnittliche nächtliche Herzfrequenz beim Muster des das Herz störenden Leberfeuers erhöht sein könnte, was der TCM-Darstellung eines „straffen und schnellen Pulses“ entspricht. Ebenso könnte beim Muster des Herz-Milz-Mangels ein Mangel an Qi und Blut zu einer geschwächten Herzpumpleistung führen, woraus eine relativ niedrige nächtliche Herzfrequenz abgeleitet wird; direkte, radarbasierte Nachweise fehlen jedoch, und diese Assoziation bedarf einer klinischen Validierung.

Die Herzfrequenzvariabilität SDNN (F6) ist die Standardabweichung der normalen sinusbedingten R-R-Intervalle und spiegelt die gesamte Regulationskapazität des autonomen Nervensystems wider. Mehrere Arbeitsgruppen haben gezeigt, dass die radarbasierte Erfassung von R-R-Intervallen und die anschließende HRV-Analyse in Laborumgebungen eine gute Übereinstimmung mit der aus EKG abgeleiteten HRV erreichen kann38,39, was die Machbarkeit des Einsatzes von Radar zur kontinuierlichen nächtlichen autonomen Beurteilung unterstützt. Frühere Studien berichteten über eine verminderte HRV bei Patienten mit Schlafstörungen, insbesondere bei solchen mit Mustern im Zusammenhang mit Leberdepression. Unter Übertragung dieser Befunde auf die radarbasierte Überwachung schlagen wir vor, dass das Muster „Leberfeuer stört das Herz“ mit verminderten Werten von SDNN und RMSSD assoziiert sein könnte. Dies ist jedoch eine theoretische Schlussfolgerung; ob sich diese Ergebnisse bei mittels Radar abgeleiteten HRV-Parametern in kohortenbasierten TCM-Differenzierungen bestätigen lassen, muss noch überprüft werden. Ein vermindertes SDNN deutet auf eine eingeschränkte Flexibilität und Anpassungsfähigkeit des autonomen Nervensystems hin, was mit der allgemeinen TCM-Krankheitsentstehung der „Yin-Yang-Disharmonie“ übereinstimmt. Chen et al.37 gruppierten Patienten mit Schlafstörungen nach TCM-Mustertypen zur HRV-Analyse und fanden beträchtliche Unterschiede in der Herzfrequenzvariabilität zwischen den verschiedenen Mustern. Lin et al.40 zeigten, dass HRV-Auffälligkeiten bei Patienten mit Schlafstörungen sich hauptsächlich als verminderte parasympathische Funktion und überaktive sympathische Funktion äußern.

Die Herzfrequenzvariabilität RMSSD (F7) ist die quadratische Mittelabweichung aufeinanderfolgender Differenzen benachbarter R-R-Intervalle und spiegelt vorwiegend die parasympathische (vagale) Aktivität wider. Im Lingshu · Lun Yong heißt es: „Die ängstliche Person … hat eine unzureichende und erschlaffte Gallenblase.“ Bei einer Herz-Gallenblasen-Qi-Schwäche führt unzureichendes Gallenblasen-Qi zu einer Absenkung der Schwelle für Stressreaktionen. Der Vagusnerv ist ein zentraler Regulationsweg der Schreckreaktion, und eine verminderte Aktivität deutet auf eine geschwächte Pufferkapazität gegenüber äußeren Reizen hin. Dodds et al.41 zeigten in einer systematischen Übersicht, dass Patienten mit Insomnie eine Beeinträchtigung der HRV aufweisen, einschließlich signifikant reduzierter Werte von RMSSD und pNN50. Daher kann eine Abnahme der RMSSD beim Muster der Herz-Gallenblasen-Qi-Schwäche beobachtet werden, wodurch bereits geringfügige Störungen das Erwachen auslösen können.

Der nächtliche Trend der Herzfrequenzvariabilität (F14) verwendet die mittlere Herzfrequenz in der ersten Stunde nach dem Einschlafen als Basislinie, berechnet die stündliche Veränderung der mittleren Herzfrequenz und ermittelt daraus eine lineare Steigung. Bei gesundem Schlaf zeigt die Herzfrequenz im Verlauf – während das Yang-Qi in das Yin eintritt – einen natürlichen abnehmenden Trend (Dipper-Muster). Im Leizheng Zhicai heißt es: „Das Herz regiert das Feuer, und die Niere regiert das Wasser; nur Feuer kann Wasser kontrollieren, und nur Wasser kann Feuer kontrollieren.“ Bei der Nicht-Interaktion von Herz und Niere versagt das defiziente Nieren-Wasser im Aufsteigen, um das Herz-Feuer zu nähren; zudem schwebt das defizitäre Feuer innen ungestützt und kann nicht gespeichert werden, was zu einer anhaltend erhöhten nächtlichen Herzfrequenz führt. Nano et al.42 beschrieben eine gestörte nächtliche autonome Regulation bei Patienten mit Schlaflosigkeit, wobei eine erhöhte sympathische Aktivität und eine verminderte vagale Aktivität typische Manifestationen einer autonomen Dysfunktion bei Insomnie darstellen. Diese Kenngröße überführt die TCM-Krankheitsentstehung des „Yin-Mangels mit Hyperaktivität des Feuers“ in eine objektive Beschreibung des dynamischen Trends der nächtlichen Herzfrequenz.

Atmungsmerkmale

Atemcharakteristika entlang der drei Dimensionen Frequenz, Rhythmus und abnorme Ereignisse stellen ein digitales Werkzeug zur Beurteilung des „Atems“ in der TCM-Auskultation dar und sind insbesondere stark mit dem pathologischen Mechanismus des Musters „Schleim-Wärme belästigt das Herz“ assoziiert.

Die mittlere Atemfrequenz (F8) ist der arithmetische Mittelwert der Atemfrequenz über die gesamte Nacht hinweg. Jerath et al.13 wiesen darauf hin, dass eine bidirektionale Verbindung zwischen Atemrhythmus und autonomen Regulationsvorgängen besteht und dass die spektralen Eigenschaften von Atemwellenformen eng mit verschiedenen emotionalen Zuständen wie Angst, Wut und Stress verknüpft sind. Die TCM vertritt die Ansicht, dass „die Lunge die Qi-Funktion beherrscht und die Atmung regelt“ und dass schnelles Atmen hauptsächlich zu Hitze- oder Überfüllungsmustern gehört. Das Mai Jing besagt: „Hitze verursacht schnelles Atmen.“ Wenn sich Schleim-Hitze innerlich ansammelt, kann die Lungen-Qi nicht ausbreiten, wodurch eine erhöhte Atemfrequenz erforderlich wird, um die Beeinträchtigung des Qi-Mechanismus auszugleichen; daher kann die mittlere Atemfrequenz erhöht sein.

Der Variationskoeffizient der Atemfrequenz (F9) ist das Verhältnis der Standardabweichung der Atemfrequenz zu ihrem Mittelwert und spiegelt die Stabilität des Atemrhythmus wider. Wenn Phlegma-Feuchtigkeit die Lunge blockiert und die Atemwege behindert sind, wird die Reaktion des Atemzentrums auf Blutgasveränderungen instabil, was sich in wechselnden schnellen und langsamen Atemphasen, Rhythmusstörungen und einem erhöhten Variationskoeffizienten äußert. Das Suwen · Bi Lun besagt: „Bei Herz-Bi sind die Gefäße verstopft, mit Unruhe und Herzklopfen unterhalb des Herzens, plötzlich aufsteigendes Qi und Atemnot.“ Bei Personen mit dem Muster Leberfeuer, das das Herz stört, kann aufgrund von Brust- und Hypochondriumvollgefühl ebenfalls Atemnot und Atemunregelmäßigkeit auftreten; daher kann ebenfalls ein erhöhter Variationskoeffizient der Atemfrequenz beobachtet werden.

Der Apnoe-Hypopnoe-Index (F15) ist die Gesamtanzahl der Apnoe- und Hypopnoe-Ereignisse pro Stunde. Im Suwen · Ni Diao Lun heißt es: „Wer nicht flach liegen kann und keuchend atmet, dessen Zustand wird durch das Aufsteigen des Yangming verursacht“, was in hohem Maße dem modernen Konzept der Schlafapnoe entspricht. Bei Personen mit innerer Bildung von Schleim-Feuchtigkeit verursacht Schleim eine Verengung der Atemwege, und eine Einschränkung des Luftstroms tritt bei nächtlicher Muskelentspannung wahrscheinlicher auf; daher steht F15 in engem Zusammenhang mit dem Syndrommuster „Schleim-Wärme stört das Herz“. Als abgeleiteter Parameter sollte der radarbasierte AHI mithilfe eines validierten Erkennungsalgorithmus berechnet werden, und seine Leistungsfähigkeit muss vor der klinischen Anwendung anhand des mittels Polysomnographie (PSG) gemessenen AHI überprüft werden. Eine klinische Studie, die PSG verwendete, berichtete, dass Patienten mit dem obstruktiven Schlafapnoe-Hypopnoe-Syndrom (OSAHS), die dem Muster Schleim-Wärme zugeordnet wurden, signifikant höhere Werte für AHI und Sauerstoff-Desaturationsindex aufwiesen als andere TCM-Muster. Dies liefert indirekte Hinweise dafür, dass dem Muster „Schleim-Wärme stört das Herz“ ein erhöhter AHI zuzuordnen ist. Ob ein radarbasiert geschätzter AHI diese Assoziation jedoch reproduzieren kann, wurde bisher nicht untersucht und muss prospektiv validiert werden43.

Körperbewegung und Verhaltensmerkmale

Körperbewegungen und Verhaltensmerkmale verwandeln die qualitativen Beobachtungen von Gliedmaßenunruhe und schlafstörendem Hin- und Herwälzen in der TCM-„Inspektion der körperlichen Erscheinung“ in automatisch erfassbare quantitative Ereignisse. Die Gesamtanzahl der Körperbewegungen (F10) und der Körperbewegungsindex (F11) entsprechen der Gesamtzahl der Körperbewegungsereignisse über die gesamte Nacht sowie der Frequenz pro Stunde. Im Mai Yao Jing Wei Lun heißt es: „Die fünf zang-Organe bilden die Grundlage der körperlichen Stärke.“ Gliedmaßenunruhe spiegelt eine innere Disharmonie der zang-fu-Organe wider. Bei Personen mit dem Muster „Leberfeuer, das das Herz stört“, kann sich „Reizbarkeit und Neigung zu Wut“ im Schlaf als hochfrequente, niederamplitudige Zuckungen der Gliedmaßen und häufiges Umdrehen äußern44; beim Muster „Phlegm-Wärme, die das Herz belästigt“, geht „Hin- und Herwälzen ohne Ruhe“ mit häufigen, großräumigen Haltungsänderungen einher, und die klassische Aussage im Neijing, dass „wenn der Magen nicht harmonisch ist, der Schlaf unruhig ist“, beschreibt präzise die erhöhte Körperaktivität, die mit diesem Muster assoziiert ist. Die American Academy of Sleep Medicine (AASM) hat klinische Leitlinien45 veröffentlicht, die die Aktigraphie eindeutig als wirksames Instrument zur objektiven Beurteilung von Schlafstörungen positionieren. Ein Körperbewegungsindex von >5 Ereignissen/h weist auf ausgeprägte Unruhe während des Schlafs hin und kann als objektive Schwelle für „schlafbezogene Unruhe“ angesehen werden.

Der Mikro-Arousal-Index (F12) ist definiert als die Anzahl kurzer Arousal-Ereignisse von 3–15 s Dauer pro Stunde. Mikro-Arousals sind elektrophysiologische Marker kortikaler Aktivierung; obwohl sie subtil sind, reichen sie aus, um die Schlafkontinuität zu stören. Kortikale Aktivierung, autonome Aktivierung und somatische Aktivierung bilden zusammen die physiologische Grundlage der Insomnie17. Bei Patienten mit Insomnie wurde eine erhöhte Zahl an Mikro-Arousals berichtet15,46. Basierend auf der TCM-Krankheitsentstehung von Furchtsamkeit und Neigung zum Erschrecken vermuten wir, dass die Häufigkeit von Mikro-Arousals bei Qi-Mangel des Herz-Gallenblasen-Systems besonders erhöht sein könnte, doch direkte Belege für dieses spezifische Muster fehlen bisher und müssen noch validiert werden. Das Shen Shi Zun Sheng Shu besagt: „Wenn Herz und Gallenblase ängstlich und furchtsam sind, erschrickt man leicht durch äußere Ereignisse.“ Solche Patienten zeigen Arousal-Reaktionen bereits auf geringe externe Reize, was sich in einer extrem hohen Dichte von Mikro-Arousal-Ereignissen sowie in einem äußerst flachen und fragilen Schlaf äußert. Dieses Merkmal wandelt die subjektive Beschreibung „Furchtsamkeit und Neigung zum Erschrecken“ in quantifizierbare neurophysiologische Ereignisse um47,48. Es ist jedoch wichtig anzumerken, dass der Mikro-Arousal-Index ein abgeleiteter Parameter ist, der mithilfe spezifischer Detektionsalgorithmen aus Radarsignalen geschätzt werden muss und gegenüber der mittels PSG basierten Arousal-Bewertung validiert werden sollte.

Berechnungsmethoden für wichtige Schlafmerkmale der traditionellen chinesischen Medizin basierend auf Millimeterwellen-Radar

Die Entwicklung mehrdimensionaler Schlafmerkmale auf der Grundlage von Millimeterwellen-Radar folgt der deduktiven Logik „Krankheitsentstehung → pathophysiologische Abbildung → objektive Indikatoren“. Jedes Merkmal wird gemäß physiologischer Prinzipien definiert und kann spezifisch auf die Anforderungen der TCM-Syndromdifferenzierung zugeschnitten werden. Im Folgenden werden die Merkmale nach Funktionskategorie in vier Gruppen unterteilt – Merkmale der Schlafarchitektur, der autonomen Funktion, der Atmung sowie der Körperbewegung und des Verhaltens – und ihre Berechnungsmethoden sowie Zusammenhänge mit der TCM-Syndromdifferenzierung erläutert (Tabelle 3).

Die in Tabelle 3 aufgeführten Merkmale werden unter Verwendung der gesamten Nacht als ein statistischer Zeitraum berechnet. Bei mehrnächtigen, kontinuierlich von jedem Probanden erfassten Daten ist es zusätzlich zur Berechnung eingenächtiger Merkmale erforderlich, den mehrnächtigen Mittelwert sowie den Nacht-zu-Nacht-Variationskoeffizienten zu ermitteln, um sowohl die stabile Leistung als auch die Schwankungseigenschaften des Musters in der zeitlichen Dimension zu erfassen. Darüber hinaus können einige Merkmale weiter in sekundäre Indikatoren abgeleitet werden. Beispielsweise kann das LF/HF-Verhältnis aus F6 und F7 abgeleitet werden (hierfür ist eine frequenzbereichsbasierte Analyse erforderlich), und das Verhältnis von Tiefschlaf zu REM-Schlaf kann aus F3 und F4 abgeleitet werden; all diese ermöglichen einen umfassenderen Merkmalsraum für das anschließende Musterklassifizierungsmodell. Der gesamte Rahmen der radarbasierten TCM-Syndromdifferenzierung ist in Abbildung 1 zusammengefasst. Die Vorteile dieser Gruppierung sind zweifach: Die Organisation der Merkmale nach Funktionskategorie ermöglicht es, dass die Extraktions-Pipeline natürlicherweise den Signalverarbeitungsmodulen entspricht. Jedes Merkmal ist explizit mit seiner Assoziationsrichtung (Zunahme oder Abnahme) bezüglich der TCM-Mustertypen gekennzeichnet, wodurch ein interpretierbarer theoretischer Rahmen für die Auswahl der Eingabevariablen und die Analyse der Merkmalswichtigkeit in nachfolgenden maschinellen Lernmodellen bereitgestellt wird.

Schlussfolgerungen

Millimeterwellen-Radar ermöglicht eine berührungslose, minimal invasive Umwandlung dreier klassischer TCM-Diagnosekonzepte – Betrachtung der körperlichen Erscheinung, Beobachtung der Atmung und Wahrnehmung der Bewegung – in kontinuierliche, quantitative physiologische Parameter. Auf dieser Grundlage wurde ein theoretischer diagnostischer Ansatz vorgeschlagen, der einer weiteren klinischen Validierung bedarf: von radarbasierten Merkmalen über die pathophysiologische Abbildung bis hin zur Musterklassifizierung. In dieser Arbeit wird ein theoretisches Rahmenkonzept vorgestellt, wie durch Radar erfasste Vitalzeichen die zentralen pathogenetischen Merkmale der fünf wichtigsten Schlafstörungsmuster mehrdimensional widerspiegeln könnten. Die vorgeschlagenen Assoziationen zwischen Merkmalen und Mustern stellen jedoch keine validierten diagnostischen Schwellenwerte dar; sie werden aus der TCM-Pathogenese und der modernen Schlafphysiologie abgeleitet und erfordern eine prospektive Validierung in TCM-spezifischen Kohorten, bevor sie klinisch angewendet werden können. Dennoch bestehen praktische Einschränkungen bei der Radarüberwachung, wie Empfindlichkeit gegenüber Umgebungsaktivität, Körperposition und Signalverlust. Diese Faktoren können die Zuverlässigkeit im praktischen Einsatz beeinträchtigen und unterstreichen die Notwendigkeit einer sorgfältigen Signalverarbeitung und Qualitätssicherung.

Die Objektivität, die der millimeterwellenbasierten Schlafüberwachung im Hinblick auf die TCM-Musterdifferenzierung zugrunde liegt, zeigt sich in drei zentralen Aspekten. Erstens eliminiert die nicht-invasive, kontaktlose Datenerfassung subjektive Verzerrungen und vermeidet Störungen der Überwachung durch Eingriffe am Probanden. Zweitens gewährleistet die auf den physikalischen Prinzipien der Abstandsmessung und Phasendiskriminierung von Radar basierende Berechnung von Merkmalen für die primären Signale (Atmung, Herzfrequenz und Körperbewegung) Standardisierung und Reproduzierbarkeit. Für abgeleitete Parameter (Schlafstadien, Mikro-Arousals-Index, AHI und verwandte Schlafarchitektur-Metriken) sind standardisierte Algorithmen und eine sorgfältige Validierung gegenüber der Polysomnographie (PSG) erforderlich, bevor eine klinische Interpretation erfolgen kann. Drittens ermöglicht ein mehrdimensionaler Merkmalsraum mit 15 Parametern eine probabilistische Musterklassifizierung mittels maschinellen Lernens, wodurch die Beliebigkeit einzelner Indikatoren umgangen wird. Auf diese Weise kann Radar während des Schlafs als ergänzende Erweiterung der vier diagnostischen Methoden der TCM dienen, jedoch nicht als eigenständiges Diagnoseinstrument.

Zukünftige Arbeiten sollten die multizentrische klinische Validierung in TCM-spezifischen Schlafstörungs-Kohorten, die multimodale Integration mit Zungen- und Pulsdiagnose, interpretierbare maschinelle Lernverfahren sowie die longitudinale, zu Hause durchgeführte Überwachung umfassen. Obwohl Radar unmittelbar Atmung, Herzfrequenz und Körperbewegungen erfasst, bleiben die daraus abgeleiteten Schlafmetriken geschätzte Parameter, die einer algorithmischen Modellierung und einer Validierung mittels Polysomnographie bedürfen, bevor sie als Nachweis für die TCM-Syndromdifferenzierung dienen können.

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Abbildung 1: Übersicht über das auf Millimeterwellen-Radar basierende TCM-Insomnie-Musterdifferenzierungs-Framework. Das Diagramm zeigt einen dreistufigen Arbeitsablauf: Oberste Schicht: berührungslose Radar-Erfassung von Atmung, Herzschlag und Körperbewegung. Frequenzmodulierte Dauerstrich-Technologie (FMCW), eine hier bei 60 GHz eingesetzte Radarsignaltechnologie. Mittlere Schicht: Extraktion von 15 Merkmalen aus vier Domänen (Schlafarchitektur, autonome Funktion, Atemmuster, Körperbewegung). F4: REM = schnelle Augenbewegung, F5: HR = Herzfrequenz, F6: SDNN = Standardabweichung der normalen zu normalen Intervalle, F7: RMSSD = quadratischer Mittelwert der aufeinanderfolgenden Differenzen, F8: RR = Atemfrequenz, F9: RR-CV = Variationskoeffizient der Atemfrequenz, F15: AHI = Apnoe-Hypopnoe-Index. Unterste Schicht: Abbildung dieser Merkmale auf die fünf Haupt-TCM-Insomnie-Muster basierend auf der Pathogenese-Physiologie-Radarsignal-Logik (Tabelle 2 und Tabelle 3). Bitte klicken Sie hier, um eine vergrößerte Version dieser Abbildung anzusehen.

TCM-Syndrom-DifferenzierungsdimensionRadar-gemessene ParameterZuordnungslogik
Emotion (Unruhe / Gelassenheit)Körperbewegungshäufigkeit, Anzahl der Drehungen, HRVUnruhe und Erregung → hochfrequente Körperbewegungen, niedrige HRV
Atmung (rau / fein / schnell / stabil)Atemfrequenz, Variabilität der AtemtiefeRaue und schnelle Atmung → hohe Atemfrequenz, hohe Variabilität
Herz-Geist (gefasst / gestört)Schlaflatenz, Anzahl der Mikro-ArousaleUnruhe des Herz-Geistes → verlängerte Schlaflatenz, häufige Mikro-Arousale
Qi und Blut (ausreichend / defizitär)Herzfrequenzniveau, Herzfrequenzvariabilität (HRV)Ein Qi-Defizit kann mit veränderter HRV einhergehen; die Richtung erfordert klinische Validierung

Tabelle 1: Abbildungslogik zwischen den Dimensionen der TCM-Syndromdiagnose und dem Millimeterwellen-Radar. Die Tabelle definiert, wie vier TCM-Dimensionen (Emotion, Atmung, Herz-Geist, Qi-Blut) in radarbasiert messbare Parameter und quantitative Abbildungslogik übersetzt werden und liefert damit die theoretische Grundlage für die berührungslose, objektive Schlafbeurteilung. HRV = Herzfrequenzvariabilität.

TCM-Muster-TypKernpathogeneseModellierung der modernen pathophysiologischen KorrelationUnterscheidungsmerkmale in Millimeterwellensignalen
Leberfeuer stört das HerzLeberdepression verwandelt sich in Feuer; Hitze stört den HerzesgeistSympathische Erregung(1) Verlängerte Einschlafzeit (vermehrte Dauer des W-Stadiums);
(2) Erhöhte durchschnittliche nächtliche Herzfrequenz;
(3) Verminderte Herzfrequenzvariabilität (HRV), gestörte autonome Regulation;
(4) Zunahme hochfrequenter, niederamplitudiger Körperbewegungen; häufige Körperbewegungen im W-Stadium;
Phlegm-Hitze belästigt das HerzPhlegm-Feuchtigkeitsansammlung, Depression verwandelt sich in Hitze, stört den HerzesgeistSchlafzerfall(1) Erhöhter Mikro-Arousal-Index, vermehrter Anteil des N1-Stadiums, deutlicher Schlafzerfall;
(2) Irreguläres Atemmuster, erhöhter Variationskoeffizient der Atemfrequenz;
(3) Häufige großflächige Körperbewegungen, vermehrte Lagewechsel;
Herz-Milz-SchwächeÜbermäßiges Grübeln, unzureichende Bildung von Qi und Blut, Herzesgeist mangelt es an NahrungUnzureichendes Qi und Blut(1) Niedrige durchschnittliche nächtliche Herzfrequenz;
(2) Erhöhter Anteil an leichtem Schlaf (Stadien N1/N2), vermindert tiefer Schlaf;
(3) Erhöhte Anzahl von NREM-REM- und Schlaf-Wach-Phasenübergängen, was einen von Träumen gestörten und leicht unterbrochenen Schlaf widerspiegelt;
Herz-Niere-WechselwirkungsstörungNieren-Yin-Mangel, Herzfeuer brennt isoliert, Herz und Niere können nicht koordiniert werdenYin-Mangel mit Hyperaktivität des Feuers(1) Verlängerte Einschlafzeit (vermehrte Dauer des W-Stadiums);
(2) Nächtliche Herzfrequenz bleibt auf hohem Niveau mit erheblichen Schwankungen, zeigt ein Non-Dipper-Muster;
(3) Deutlich verminderte Anteil an N3-Tiefschlaf; der REM-Anteil kann sekundär vermindert oder variabel sein;
Herz-Gallenblasen-Qi-SchwächeHerz- und Gallenblasen-Qi-Mangel, Verlust der Entschlusskraft, Geist ohne BeherrscherÄngstlichkeit und Neigung zu Schreckreaktionen(1) Erhöhte Empfindlichkeit gegenüber äußeren Umweltstörungen, Schreckreaktionen mit plötzlichen Zuckungen, verminderte Erregungsschwelle im N1-Stadium;
(2) Häufige Mikro-Arousal-Ereignisse, vermehrte intermittierende Übergänge von N1 und N2 zum Wachzustand, extrem flacher und instabiler Schlaf;
(3) Verlängertes Wachsein nach dem Einschlafen (WASO), Schwierigkeiten, nach dem Erwachen wieder einzuschlafen;
(4) Der REM-Anteil kann vermindert sein;

Tabelle 2: Differenzierende Merkmalsausprägungen der fünf TCM-Schlafstörungsmuster basierend auf Millimeterwellen-Radar. Die Tabelle ordnet jedes der fünf Schlafstörungsmuster seiner zentralen TCM-Krankheitsentstehung, einer modernen pathophysiologischen Interpretation sowie spezifischen, aus dem Radar abgeleiteten differenzierenden Merkmalen (Einschlafzeit, Herzfrequenz/HFV, Atemmuster, Körperbewegungen, Mikro-Arousal und Schlafarchitektur) zu. Dies bildet die merkmalsbasierte Grundlage für eine objektive Musterklassifizierung. Merkmale wie Einschlafzeit, Anteile der Schlafstadien, Mikro-Arousal-Index, Schlafzerstückelung und WASO sind abgeleitete bzw. geschätzte Parameter, die validierte Algorithmen und eine Referenzierung an Polysomnographie (PSG) erfordern; andere Merkmale wie Herzfrequenz, HFV, Atemfrequenz/-muster und Indizes der Körperbewegungen sind primäre oder einfache statistische Merkmale, die aus den Radarsignalen gewonnen werden. Abkürzungen (nach der American Academy of Sleep Medicine für die Schlafstadieneinteilung) werden wie folgt definiert: W = Wachheit; N1 = Non-Rapid-Eye-Movement-Phase 1; N2 = Non-Rapid-Eye-Movement-Phase 2; N3 = Non-Rapid-Eye-Movement-Phase 3; REM = Rapid-Eye-Movement-Phase; WASO = Wachzeit nach dem Einschlafen.

MerkmalsnummerMerkmalsnameSignalartBerechnungsmethodeZuordnung zu TCM-Syndromdifferenzierungen
F1Latenz bis zum EinschlafenAbgeleitetZeitintervall von „Licht aus“ bis zum ersten durchgehenden Auftreten von drei NREM-EpochenLeberfeuer stört das Herz ↑, Herz-Niere-Wechselwirkungsstörung ↑
F2SchlafwirksamkeitAbgeleitetGesamtschlafdauer / Gesamtzeit im Bett × 100 %Kann bei allen Mustern abnehmen
F3Anteil des TiefschlafsAbgeleitetDauer der N3-Phase / Gesamtschlafdauer × 100 %Herz-Milz-Schwäche ↓, Herz-Niere-Wechselwirkungsstörung ↓
F4Anteil des REM-SchlafsAbgeleitetDauer des REM-Schlafs / Gesamtschlafdauer × 100 %Herz-Gallenblasen-Qi-Mangel möglicherweise ↓ (primär);
 Herz-Niere-Wechselwirkungsstörung möglicherweise ebenfalls ↓ (sekundär/nicht spezifisch)
F5Mittlere nächtliche HerzfrequenzPrimärMittlere Herzfrequenz über die gesamte Nacht (Schläge/min)Leberfeuer stört das Herz ↑, Herz-Milz-Schwäche ↓
F6Herzfrequenzvariabilität SDNNPrimärStandardabweichung der normalen Sinus-R-R-Intervalle (ms)Leberfeuer stört das Herz ↓, Herz-Milz-Schwäche normal/variabel (nicht schlüssig)
F7Herzfrequenzvariabilität RMSSDPrimärWurzel des mittleren quadratischen Unterschieds aufeinanderfolgender R-R-Intervalle (ms)Spiegelt parasympathische Aktivität wider; Herz-Gallenblasen-Qi-Mangel ↓
F8Mittlere AtemfrequenzPrimärMittlere Atemfrequenz über die gesamte Nacht (Atemzüge/min)Phlegma-Wärme belästigt das Herz möglicherweise ↑
F9Variationskoeffizient der AtemfrequenzPrimärStandardabweichung der Atemfrequenz / MittelwertPhlegma-Wärme belästigt das Herz ↑, Leberfeuer stört das Herz ↑
F10Gesamtanzahl der KörperbewegungenPrimärGesamtanzahl der Extremitätenbewegungsereignisse während der NachtLeberfeuer stört das Herz ↑, Phlegma-Wärme belästigt das Herz ↑
F11BewegungsindexPrimärAnzahl der Körperbewegungsereignisse pro Stunde>5 Ereignisse/h weisen auf unruhigen Schlaf hin
F12Index der Mikro-Arousal-EreignisseAbgeleitetAnzahl der Mikro-Arousal-Ereignisse pro Stunde (kurze Erregungszustände von 3–15 Sekunden)Kann bei allen Mustern zunehmen; besonders ausgeprägt beim Muster des Herz-Gallenblasen-Qi-Mangels
F13Anzahl der Schlaf-Wach-ÜbergängeAbgeleitetAnzahl der Übergänge von einer beliebigen Schlafphase zurück in die WachphaseHerz-Milz-Schwäche ↑, Herz-Gallenblasen-Qi-Mangel ↑
F14Trend der nächtlichen HerzfrequenzvariabilitätPrimärHerzfrequenzanstieg von Schlafbeginn bis zum ErwachenHerz-Niere-Wechselwirkungsstörung (nächtliche Herzfrequenz nimmt nicht ab)
F15Apnoe-Hypopnoe-Index (AHI)AbgeleitetAnzahl der Apnoe- und Hypopnoe-Ereignisse pro StundePhlegma-Wärme belästigt das Herz möglicherweise ↑

Tabelle 3: Extraktion mehrdimensionaler Schlafmerkmale mittels Millimeterwellen-Radar und deren Zusammenhang mit der TCM-Syndromdifferenzierung. Die Tabelle unterteilt die Merkmale in Primärsignale (direkt aus dem Radar extrahiert) und abgeleitete bzw. geschätzte Parameter (berechnet mithilfe algorithmischer Modelle). Pfeile (↑/↓) zeigen die erwartete Änderungsrichtung jedes Merkmals im entsprechenden TCM-Muster an. „Primär“ bezeichnet Parameter, die direkt aus Radarsignalen extrahiert oder mithilfe einfacher statistischer Verfahren berechnet werden können; „Abgeleitet“ bezeichnet Parameter, die algorithmische Modellierung erfordern (z. B. Schlafstadienerkennung, Ereigniserkennung) und gegenüber der Polysomnographie (PSG) validiert werden müssen. NREM = Nicht-Schnell-Augenbewegungs-Schlaf; R-R = R-Welle-zu-R-Welle-Intervall (die Zeit zwischen aufeinanderfolgenden R-Wellen-Gipfeln im EKG, repräsentiert die Dauer des Herzzyklus). Bei Herz-Milz-Schwäche konnte in der aktuellen Literatur kein einheitliches HRV-Muster etabliert werden; SDNN kann im normalen Bereich liegen oder nur geringe Variabilität aufweisen. Diese Kennung weist auf Unsicherheit hin.

Offenlegungen

Die Autoren haben keine Interessenkonflikte offenzulegen.

Danksagungen

Diese Arbeit wurde unterstützt durch die Nationale Naturwissenschaftliche Stiftung Chinas (Allgemeines Programm, Förderkennzeichen Nr. 82374576), das Programm zur Kapazitätsentwicklung für lokale Hochschulen, Wissenschafts- und Technologiekommission der Stadt Shanghai (Förderkennzeichen Nr. 23010504900), sowie durch das Kooperationsprojekt mit der Shanghai Rongtai Health Technology Co., Ltd.: „Entwurf einer auf Millimeterwellen-Radar basierenden Vorrichtung zur Erfassung lebenswichtiger Funktionen und Aufbau eines Modells zur Bewertung der Schlafqualität“ (Förderkennzeichen Nr. E4‑H2411399).

Referenzen

  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.

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