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Mobiles Headset erkennt Schädel-Hirn-Traumata

03. 09. 2025
Verfasst von: Marcel Schepelmann, Hür Özbek

Mobiles Headset erkennt Schädel-Hirn-Traumata

Ein Fußballspieler springt zum Ball hoch und trifft ihn mit dem Kopf. Er scheint dabei mit einem gegnerischen Fußballspieler in der Luft zusammenzustoßen. © Thomas31, Pixabay
Beim Sport treten Kopfverletzungen häufig auf. Die Diagnose Schädel-Hirn-Traumata kann nur von medizinischem Personal gestellt werden. Mit Hilfe einer App soll künftig eine schnelle und unkomplizierte Ersteinschätzung von Kopfverletzungen erfolgen.

Gehirnerschütterungen kommen beim Sport häufig vor, doch Kopfverletzungen ohne sichtbare Schäden werden meist unterschätzt. Bei einem Schädel-Hirn-Trauma kann es im schlimmsten Fall zu langfristigen Folgen führen. Für ein schnelles erstes Screening entwickelt ein hannoversches Forschungsteam der Leibniz Universität zusammen mit der Medizinischen Hochschule ein mobiles Headset. Es analysiert den Pupillenlichtreflex mithilfe von KI. Auch ungeschultes Personal kann den Test durchführen.

Neuronales Netz analysiert den Pupillenlichtreflex

Kopfverletzungen haben im Sport an Aufmerksamkeit gewonnen – gerade auch durch die Debatten um Kopfbälle im Kinderfußball. Im Frühjahr 2023 wurde das Protokoll für Kopfverletzungen von der 1. und 2. Bundesliga der Männer angenommen, im Februar 2024 vom Frauenfußball. Damit verpflichten sich die Vereine zu einem neurologischen Baseline-Screening aller Spieler und Spielerinnen. Sollte Verdacht auf eine Kopfverletzung bestehen, kann ein Spiel für maximal drei Minuten unterbrochen werden. Für eine adäquate ärztliche Untersuchung wird das Sport Concussion Assessment Tool 5 (SCAT5) empfohlen. Allerdings sollte nur geschultes medizinisches Personal SCAT5 anwenden und die Durchführung dauert mindestens zehn Minuten.

Kopfverletzungen schneller einschätzen

Ein interdisziplinäres Forschungsteam der Leibniz Universität Hannover und der Medizinischen Hochschule entwickelt zusammen ein mobiles Headset, mit dem auch ungeschultes Personal Kopfverletzungen schneller einschätzen kann. Das Messsystem analysiert den Pupillenlichtreflex mithilfe künstlicher Intelligenz, um eine erste Diagnose zu ermöglichen. „Es gibt aktuell noch keinen Goldstandard, um Schädel-Hirn-Traumata zu erkennen. Bei Personen mit einer Gehirnerschütterung ist jedoch meist ein trägerer Pupillenlichtreflex zu beobachten als bei gesunden Personen“, erklärt Projektleiter Marcel Schepelmann. Das Headset ähnelt dabei einer Virtual-Reality-Brille und kann über eine USB-C-Schnittstelle mit einem Smartphone verbunden werden.

Das Smartphone-Display zeigt die Aufnahme eines Auges, den zeitlichen Verlauf des Pupillendurchmessers, während der Pupillenlichtreflex durch einen kurzen Lichtimpuls ausgelöst wird sowie physikalische Werte. © Marcel Schepelmann
In Kombination mit einem Headset filmt eine Smartphone-App die Reaktion des Auges auf kurze Lichtimpulse. Ein neuronales Netz wertet den Pupillenlichtreflex aus und gibt erste Hinweise auf eine mögliche Gehirnerschütterung.

Biomarker für automatisierte Diagnose gesucht

Über eine Smartphone-App wird dann eine Videoaufnahme der Augen gestartet. Während der Aufnahme wird in dem Headset ein kurzer Lichtimpuls aktiviert, um den Pupillenlichtreflex auszulösen. „Anschließend wird jedes einzelne Bild an ein neuronales Netz übergeben, um die Veränderung der Pupillengröße im Verhältnis zurzeit zu berechnen“, erläutert Marcel Schepelmann. Das Forschungsteam plant aktuell eine Patientenstudie, um geeignete Biomarker für eine automatisierte Diagnose von Schädel-Hirn-Traumata zu identifizieren. Denkbar sind da Verzögerungen beim Pupillenlichtreflex sowie die Geschwindigkeit und Weite bei Verengung und Ausdehnung der Pupille in Abhängigkeit von der Helligkeit und Dauer unterschiedlicher Lichtimpulse.

 

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Redaktioneller Hinweis: Dieser Text steht unter der CC BY 3.0 DE-Lizenz
Zitation: Schepelmann, M., & Özbek, H. (2025). Mobiles Headset erkennt Schädel-Hirn-Traumata. Wissen Hoch N. https://doi.org/10.60479/7TN9-Q632
M. Sc. Marcel Schepelmann
Adresse
Leibniz Universität Hannover
Fachgebiet Computational Health Informatics
M. Sc. Marcel Schepelmann
Adresse
Leibniz Universität Hannover
Fachgebiet Computational Health Informatics
Hür Özbek
Adresse
Medizinische Hochschule Hannover
Klinik für Unfallchirurgie
Hür Özbek
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Medizinische Hochschule Hannover
Klinik für Unfallchirurgie
Leibniz Universität Hannover, uni transfer
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