Viel beachteter Fachbeitrag zum Thema Pupillenlichtreflex und Vorhersage des Pupillendurchmessers

Das Online Fachzeitschrift »Scientific Reports« gab bekannt, dass der Fachbeitrag »Deep learning-based pupil model predicts time and spectral dependent light responses« der Autoren Babak Zandi und Prof. Tran Quoc Khanh von der TU Darmstadt 2021 Platz 44 der am meisten heruntergeladenen Beiträge 2021 erreicht hat.

Hintergrund
Seit mehr als 100 Jahren befasst sich die Wissenschaft mit der Natur des Pupillenlichtreflexes und seiner mathematischer Modellierung. Ziel ist es, den menschlichen Pupillendurchmesser als Funktion eines Lichtspektrums oder einer davon abgeleiteten photometrischen Größe vorherzusagen. Bisherige empirische Ansätze zur Vorhersage des Pupillendurchmessers sind zeitinvariant und können erhöhte Vorhersagefehler aufweisen, wie eine Veröffentlichung des Fachgebietes Lichttechnische Systeme und Visuelle Verarbeitung der TU Darmstadt 2020 nachgewiesen hat.

Um dieses Problem zu lösen, haben Babak Zandi und Prof. Tran Quoc Khanh ein innovatives Verfahren auf Basis von neuronalen Netzwerken in dem oben erwähnten Fachartikel vorgestellt. Es ermöglicht die zeitliche Pupillenlichtantwort für ausgewählte polychromatische und chromatische Lichtspektren zu rekonstruieren. Das Modell ist datengetrieben und sein Vorhersagebereich soll in Zukunft mit zunehmender Datenbasis weiter vergrößert werden.

Scientific Reports ist ein multidisziplinäres Open-Access-Online-Journal für begutachtete wissenschaftliche Fachbeiträge der Zeitschrift Nature. Die Plattform veröffentlichte 2021 über 3.460 Fachartikel aus dem Bereich der Neurowissenschaften. Platz 44 der am häufigsten heruntergeladenen Beiträge kann als außerordentlicher Erfolg gewertet werden, der die Bedeutung des Untersuchungsgegenstandes für die Forschungsgemeinschaft hervorhebt.

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