Wegweisender Fachartikel zum Thema Pupillenlichtmodelle

Der Fachartikel »Prediction accuracy of L- and M-cone based human pupil light models« (Vorhersagegenauigkeit von L- und M-Zapfen-basierten menschlichen Pupillenlichtmodellen) gehörte mit 4.246 Downloads zu den 100 im Jahr 2020 am häufigsten vom Online-Journal Scientific Reports heruntergeladenen neurowissenschaftlichen Fachartikeln. Verfasser sind Babak Zandi, Julian Klabes, und Prof. Tran Quoc Khanh, Fachgebiet Lichttechnik der TU Darmstadt.

Scientific Reports ist ein multidisziplinäres Open-Access-Online-Journal der Herausgeber der Zeitschrift Nature. Die Plattform veröffentlichte 2020 über 1.750 Fachartikel aus dem Bereich der Neurowissenschaften. Platz 52 der am häufigsten heruntergeladenen Beiträge kann als außerordentlicher Erfolg gewertet werden, der zeigt, dass der Untersuchungsgegenstand von großem Wert für die Forschungsgemeinschaft ist. Die LiTG gratuliert den Verfassern.

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