呼吸と漏れを測る

Estimation of Respiratory States Based on a Measurement Model of Airflow Characteristics in PAPR Using Differential Pressure and PWM Control Signals: In the Development of a Public-Oriented PAPR as an Alternative to Lockdown Measures
Y. Fujii, A. Takita, S. Hashimoto, K. Amagai — Sensors, Vol.25, No.9, 2939, 2025.
https://doi.org/10.3390/s25092939

位置づけ: 呼吸状態推定

低価格PAPRの給気ユニット（不織布／HEPAフィルター＋ポンプ）と排気フィルターの流量特性をモデル化し、差圧とPWM制御信号から呼吸の状態を推定しました。模擬呼吸装置（手動ピストン）を使って検証しています。

• 給気流量：差圧とPWMのデューティ値の関数としてモデル化。排気流量：差圧の関数。呼吸流量は両者の差として推定。
• 圧力制御の効果：デューティ値を調整する制御により、差圧の標準偏差が 9.0 Pa から 4.9 Pa に（約45%低減）。呼吸と差圧変動の相関（R²）は 0.86 から 0.22 に下がりました。
• 快適性に向けて：呼気時に減圧し吸気時に加圧する圧力制御の考え方を示しました。

使用部品：差圧センサ Sensirion SDP810、マイコン ESP32。

The Real-Time Estimation of Respiratory Flow and Mask Leakage in a PAPR Using a Single Differential-Pressure Sensor and Microcontroller-Based Smartphone Interface in the Development of a Public-Oriented Powered Air-Purifying Respirator as an Alternative to Lockdown Measures
Y. Fujii — Sensors, Vol.25, No.17, 5340, 2025.
https://doi.org/10.3390/s25175340

位置づけ: 呼吸流量・漏れのリアルタイム推定

差圧センサ1個とマイコンだけで呼吸流量を推定し、マスクの漏れを検出して、結果をスマートフォンに表示します。

• 入力は2つだけ：差圧と電池電圧。マイコンは Arduino UNO R4 WiFi。
• 精度：基準流量計との比較で R² = 0.952、平均絶対誤差 15.9 L/min。
• 漏れ検出：わざと隙間を作った試験で約 4.6 L/min（給気量の約1.9%）の漏れを推定し、アプリの表示が「漏れなし」から「漏れあり」に変わりました。
• スマートフォン連携：Bluetooth Low Energy で Android アプリに送信。白＝非装着、青＝漏れなし、赤＝漏れあり。
• 試作機：質量約656 g、連続動作約5時間20分。

検証はマネキンと手動の模擬呼吸装置によるもので、人を対象とした試験はこれからです。判定のしきい値は暫定値です。