Quantifikation von Tagesschläfrigkeit ist in der schlafmedizinischen Diagnostik und Unfallprävention von Interesse. Neben Schlafmangel können unterschiedliche Erkrankungen Tagesschläfrigkeit hervorrufen. Die Methoden zur Feststellung von Tagesschläfrigkeit unterscheiden sich durch individuelle Stärken und Schwächen. Die Polysomnographie (PSG), welche Elektroenzephalographie mit anderen Messwerten vereint, gilt als Referenzmethode der schlafmedizinischen Diagnostik und wird unter standardisierten Bedingungen durchgeführt. Der Einsatz der PSG im Straßenverkehr wird durch ihre hohe Komplexität limitiert, es kommen daher pragmatische, videobasierte Verfahren zum Einsatz, bei denen eine Aufzeichnung des Auges zur Schläfrigkeitsbestimmung genutzt wird.
Der Einsatz videobasierter Schläfrigkeitsmessung durch augenbezogene Parameter in der Schlafmedizin wurde bei Kratzel et al. 2021 erprobt. Die dort gesammelten Daten werden in der vorliegenden Arbeit einer weiteren Analyse unterzogen. Die Daten stammen von 30 Patientinnen und Patienten, bei denen je vier (insgesamt 120) PSG-Aufzeichnungen mit paralleler videometrischer Augenparameter-Aufzeichnung unter den Bedingungen des Multiplen Wachbleibetests (MWT) erfolgten. In der vorliegenden Arbeit werden der lidschlussabhängige Parameter Mean blink duration (MBD) sowie der Pupillendurchmesser der Patientinnen und Patienten während der PSG-Aufzeichnungen untersucht und es wird geprüft, ob diese geeignet sind, den Einschlafzeitpunkt im Vergleich zur PSG zu bestimmen.
Der Anteil unter der Grenzwertoptimierungskurve für die Erkennung von Schlaf liegt bei dem Parameter MBD bei 85%, ein Grenzwert von 12 Sekunden für das Feststellen von Schlaf ist für diesen Parameter optimal. Mit diesem Grenzwert werden Einschlafereignisse unter Bedingungen des MWT mit einer Sensitivität von 78% und einer Spezifität von 79% erkannt. Die Schlaflatenz (SL), bestimmt durch MBD, ist stark mit der SL, gemessen mit der Referenzmethode PSG, korreliert (mit Rho = 0.78; p<0.05), das 95% Konfidenzintervall der mit MBD gemessenen SL beträgt ±17.1 Minuten. Die Einschlafereignisse sind nicht mit veränderten Pupillenoszillationen assoziiert.
Der lidschlussabhängige Parameter MBD ist ähnlich gut für die Feststellung von Schlaf unter den Bedingungen des MWT geeignet wie der bei Kratzel et al. 2021 dargestellte Parameter Percentage of eyelid closure (PERCLOS). Beide Parameter könnten unterstützend für die Feststellung von Schlaf unter den Bedingungen des MWT eingesetzt werden, sie können die PSG jedoch nicht ersetzen. Die Auswertung von Pupillenoszillationen scheint zur Feststellung von Schlaf unter den Bedingungen des MWT ungeeignet.
The quantification of daytime sleepiness is important for diagnostics in sleep medicine and in the prevention of accidents. Daytime sleepiness can be caused by a lack of sleep or by underlying diseases. Several methods are available for detecting sleepiness, which present individual strengths and weaknesses and can be selected according to the specific requirements of the application. The polysomnography (PSG), combining electroencepalography with other physiological signal, is used as a reference in medical diagnostics and is usually applied under standardised conditions. The high complexity of the PSG limits its use in the prevention of traffic accidents and necessitate the use of other more convenient methods, which rely on videometric, ocular parameters.
The application of videobased sleepiness detection using ocular parameters has been examined in Kratzel et al. 2021. The data recorded in this previous study undergoes further analyses in the current paper. The data was recorded in 30 patients. In each of the patients, four recordings of PSG and videometric recordings of eye signals took place in parallel, under the conditions of the maintenance of wakefulness test (MWT). The current paper focuses on the eyelid-based parameter mean blink duration (MBD) and the analysis of the pupil diameter, and investigates whether these parameters are suitable for the detection of sleep under the conditions of the MWT.
The area under the receiver operator characteristics curve for the detection of sleep is at 85% when considering the parameter MBD, and a cutoff value of 12 seconds for the detection of sleep using MBD was found to be ideal. Using this cutoff value under the condition of the MWT, the occurrence of sleep is correctly detected with a sensitivity of 78% and a specificity of 79%. The sleep latency measured with MBD is highly correlated to the sleep latency with the PSG reference (rho = 0.78; p < 0.05), the 95% confidence interval of the MBD measured sleep latency is ±17.1 minutes. Sleep onset is not linked to the oscillation behaviour of the pupil diameter.
The eyelid-dependent parameter MBD is comparable to the parameter percentage of eyelid closure (PERCLOS) which was investigated in Kratzel et al. 2021. Both parameters can be used in support of the PSG to detect sleep under the conditions of the MWT, but cannot replace the PSG. Pupil diameter oscillations are not suitable for detecting sleep under the conditions of the MWT.
