Analyse des Mikroschlafs mit Methoden der Computergestützten Intelligenz

Die überwiegende Zahl der Verkehrsunfälle ist durch Humanfaktoren bedingt. Hierbei sind extreme Hypovigilanz, plötzliche Aufmerksamkeitsverluste und Mikroschlafepisoden (MSE) besonders gefährlich. Zu ihrer Vermeidung nehmen unter den technischen Gegenmaßnahmen vor allem die automatische Erkennung und die Prognose solcher Spontanzustände eine zentrale Stellung ein. Auf dem Markt aktuell vorliegende Geräte basieren überwiegend auf der kontaktlosen Messung von okulomotorischen Variablen, insbesondere Lidschlagvariablen. Zur Validierung dieser Geräte wird eine Labor-Referenzmethode benötigt. Ziel dieser Arbeit ist deren Entwicklung, Optimierung und Validierung.

Die Auswertung der wissenschaftlichen Literatur der letzten Jahrzehnte zeigt, dass die ThemensteIlung komplex ist und dass eine umfassende Theorie zu den psychophysiologischen Bedingungen und zu den Abläufen noch im Entstehen ist. Es wird begründet, warum sich e1ektrophysiologische Signale, wie das Elektroenzephalogramm (EEG) und das Elektrookulogramm (EOG), als aussichtsreiche Zugänge für die Detektion von MSE erweisen. Die Befundung, das heißt die Begutachtung des Probandenverhaltens, insbesondere vor und während Mikroschlafereignissen, wird in dieser Arbeit durch visuelle Beobachtungen von mehreren Experten ausgeführt. Dabei gehören Video-Nahaufnahmen des Auges und Videoaufnahmen der Fahrtszene zu den wichtigsten Informationsquellen. Es wurden nur evidente Ereignisse und evidente Gegenbeispiele befundet; Episoden mit unsicherer Befundung wurden verworfen.