• Projektnummer : F 2468
• Projektdurchführung : Bundesanstalt für Arbeitsschutz und Arbeitsmedizin (BAuA)
• Status : Laufendes Projekt
• Geplantes Ende : 31. März 2027

Projektbeschreibung :

Die gesetzlichen Vorgaben zu Chemikaliensicherheit und Arbeitsschutz in Europa verlangen die Bewertung der Gesundheitsrisiken biobeständiger Faserstäube aus Nanomaterialien und anderen Faserwerkstoffen. Voraussetzung dafür sind wissenschaftlich belastbare Daten zur Toxizität, Staubungsneigung und Freisetzungswahrscheinlichkeit von Faserstäuben sowie zur Exposition von Beschäftigten.

Für biobeständige Stäube kornförmiger Partikel kann das Gesundheitsrisiko anhand der in die tiefen Atemwege eingeatmeten Masse beurteilt werden. Grundlage der Bewertung von Faserstäuben ist hingegen die Anzahl von inhalierten Fasern, deren Länge ein kritisches Maß überschreitet.

Die etablierten Nachweisverfahren für Asbestfasern und industriell hergestellte Mineralfasern zählen keine Fasern mit Durchmessern unter 200 Nanometern, da Aufnahme und Auswertung mikroskopischer Bilder für dünnere Fasern bisher für Routinemessungen zu aufwendig sind. Die toxikologische Forschung zu Nanomaterialien des letzten Jahrzehnts hat jedoch ergeben, dass Fasern auch dann ein Gesundheitsrisiko darstellen können, wenn sie wesentlich dünner als diese Durchmessergrenze sind. Um auch ihre Anzahl ermitteln zu können, werden für die Bildauswertung daher dringend softwarebasierte Verfahren benötigt. Diese müssen einen hohen, aber zukünftig unumgänglichen Auswerteaufwand bewältigen und auch sehr dünne Fasern kritischer Länge zuverlässig erkennen.

Vorarbeiten der BAuA zur automatisierten Charakterisierung der Partikel haben ergeben, dass bisherige algorithmische Bilderkennungsverfahren bei dieser Aufgabe an Grenzen stoßen. Im Projekt soll deshalb ein neuer Ansatz entwickelt werden, bei dem Methoden des maschinellen Lernens zum Einsatz kommen.