Bestimmung der Beanspruchung bei mentalen Bildschirmtätigkeiten anhand physiologischer und physischer Parameter

Um Maßnahmen zur Gesunderhaltung Arbeitstätiger zu initiieren, gilt es alle Belastungs- und Beanspruchungsfaktoren am Bildschirmarbeitsplatz zu ermitteln. Bislang kann Belastung gut durch objektive Messparameter quantifiziert werden. Jedoch ist die Quantifizierung der Beanspruchung herausfordernder, da sie einer subjektiven Wahrnehmung und Bewertung unterliegt. Ziel dieser Arbeit ist, subjektiv und objektive Parameter auf einen Zusammenhang bei Bildschirmtätigkeiten zu überprüfen, um Beanspruchung durch geeignete objektive Parameter am Bildschirmarbeitsplatz quantifizieren zu können. Hierzu wurde die muskuläre Aktivität bei Bildschirmtätigkeiten untersucht. Es wurde gezeigt, dass die muskuläre Aktivität gering ausfällt, und obwohl es zu Co-Aktivität nicht direkt zur Bewegung beitragender Muskeln kommt, ist unklar, inwiefern sie auch die mentale Beanspruchung mitbeeinflusst. Da die mentale Belastung am Bildschirmarbeitsplatz in den letzten Jahren jedoch stark angestiegen ist, wurde eine weitere Untersuchung unter Laborbedingungen durchgeführt, mit dem Ziel den Zusammenhang zwischen mentaler und physischer Beanspruchung anhand des subjektiven Anstrengungsempfindens mithilfe der CR 10-Skala nach Borg und den physiologischen Parametern der Herzfrequenz und des tonischen Hautleitwertes zu überprüfen. Dabei konnte über ein Regressionsmodel eine signifikante Assoziation zwischen CR 10-Skala und Hautleitwert belegt werden. Demnach kommt es zu einem sukzessiven Anstieg des Hautleitwertes, wenn das Anstrengungsempfinden durch sukzessiv ansteigende moderate mentale Belastungen am Bildschirmarbeitsplatz ausgelöst wird. Zur Validierung der objektiv erfassbaren Parameter bedarf es weiterer Untersuchungen, die zusätzliche Parameter wie die Herzratenvariabilität einbinden und miteinander kombinieren. Zur Ableitung für Handlungsempfehlungen sollten Untersuchungen am Arbeitsplatz und individuelle Datenanalysen durchgeführt werden, um die tatsächliche Beanspruchung abzubilden

Validierung der automatischen Analyse periodischer Beinbewegungen in der Polysomnographie

Einleitung Periodische Beinbewegungen im Schlaf, sowie deren Pathologie in Form von PLMD, kennzeichnen eine bis dato unterdiagnostizierte Störung des Schlafenden, die durch simultanes Auftreten mit einer Schlafstörung, die Lebensqualität der Betroffenen stark einschränken kann. Es handelt sich zwar meist um unbewusste Bewegungen im Schlaf, assoziierte Komorbiditäten und Differenzialdiagnosen werden jedoch oftmals zur subjektiven Belastung. Das Vorkommen in den Fachbereichen der Pädiatrie als auch Neurologie, hebt die weitreichenden Auswirkungen hervor, die Personen jeden Alters betreffen. Die gesellschaftliche Entwicklung unter Berücksichtigung des demographischen Wandels, unterstreicht die Relevanz der Thematik in Hinsicht auf die Zukunft. Fragestellung Automatische Verfahren, die derzeitig in der Analyse periodischer Beinbewegungen Anwendung finden, weisen zum Teil Ungenauigkeiten auf, deren Ergebnisse zu fehlerhafter Ergebnisinterpretation führen kann. Mit der Frage, ob dieses Problem tatsächlich auf die Software zurückzuführen ist, wurde diese Arbeit erstellt. Es sollte geforscht und geprüft werden, worin etwaige Fehler begründet liegen. Die Forschungsarbeit soll der Optimierung der Validität der automatischen Software dienlich sein. Methode Zu diesem Zweck wurden 20 Patienten mit periodischen Beinbewegungen retrospektiv untersucht. Die Biosignale wurden auf 2-fache Weise bewertet und im Anschluss vergleichend gegenübergestellt. Die Analyse der Daten erfolgte zunächst mithilfe automatischer Algorithmen des Software-Programmes. Im Anschluss daran wurden die periodischen Beinbewegungen erneut durch geschultes Personal gemäß Kriterien der AASM erfasst. Nach detailliertem Vergleich der beiden Analysemethoden mit kritischem Blick auf das regelrechte Erkennen der Bewegungen, konnten Stärken und Schwächen der automatischen Analyse hervorgehoben werden. Ergebnisse Die exakte Gegenüberstellung zeigte eine deutliche Tendenz in Richtung falsch positiver Ergebnisse der automatischen Analyse. In Summe erkannte die automatische Software 16.271 Ereignisse, wohingegen nur 11.091 Ereignisse nach kritischer Re-Analyse den AASM-Kriterien entsprachen. Demzufolge lassen sich 6.461 Bewegungs-Ereignisse der 20 Patienten als falsch positiv bewertet bezeichnen. In der statistischen Auswertung spiegeln sich die falsch positiven Ergebnisse in Form einer niedrigen Präzision mit erheblicher Streuung (47-72%) wider. So deutet ebenso der F1-Score als Repräsentant der Genauigkeit des Messverfahrens mit 71% auf genannte Defizite hin. Bei guter Erfassung der Ereignisse generell, ließ sich eine hohe Sensitivität mit geringer Streuung (82-92%) vermerken. Die Analyse der Methoden im Detail ließ systematische Fehler erkennen, deren Behebung eine Optimierung und gleichzeitig verbesserte Validität der automatischen Analyse in Aussicht stellen kann. Diskussion und Ausblick Mit dem Hintergrund und der Absicht, eine PSG als Suchtest auf PLMD zu nutzen, kann deren validierte Analyse mit Verdacht auf PLMD die Zuordnung der Bewegungsstörung nach individuellem Beschwerdebild erleichtern. Unter Einbezug eventueller Begleiterkrankungen wird ein angemessener Therapiebeginn ermöglicht. Fehlgeleitete und demnach nicht zweckdienliche Therapien können durch validierte Diagnostik vermieden werden. In der Bewertung von periodischen Beinbewegungen im Schlaf, sowie Schlafstörungen im Allgemeinen, findet eine vielseitige Diagnostik statt, die subjektive Fragebögen, eine genaue Beschwerde-Anamnese, sowie validierte Messmethoden umfasst. Erst ein Zusammenfinden der diagnostischen Aspekte vermag es, Pathologien des Schlafenden in diesem sonderbaren Zustand zielgerichtet zu erforschen

Verbesserung des SNR bei mehrkanaligen EEG-Ableitungen

The main problem in measurements of the focal VEP (Visual Evoked Potential) is its weak SNR (Signal-to-Noise Ratio). The most common methodfor enhancement of the SNR is the Stimulus synchronized averaging. For study ofsingle responses other ways in SNR improvement are needed. In this contribution a new method based on space-time selective measurement is introduced, which can be interpreted äs beaming a Signal source. Since the anatomical structures of sources generating the focal VEP are known in general and if the electrode positions are of sufficient density over the visual cortex, a source beamer can be realized by controlling the channels' delays