Principles of respiratory function detection system using flexible sensors and applications

Cover Page

Cite item

Abstract

this paper introduces a wearable respiratory spectrometer using dynamic humidity sensing technology to monitor lung function. Traditional tests measure airflow and pressure changes during breathing via mechanical sensors (e.g., differential pressure or turbine sensors), assessing parameters like Peak Expiratory Flow (PEF) and Forced Vital Capacity (FVC). The spectrometer, based on Darcy’s law, links gas flow rate to pressure difference, establishing a quantitative relationship between PEF, FVC, and sensor signal changes. Results show a linear correlation between humidity changes and PEF, with PEF errors below 10%, adjacent test errors under 5%, and frequency response errors below 12%, meeting industry standards. Compared to traditional spirometers, the spectrometer achieves significantly lower errors for PEF (0.35%) and FVC (0.23%). Even under free-breathing conditions (PEF 12-24 L/min, FVC 0.5-0.7 L), it maintains a linear relationship between signal changes and breathing volume, enabling continuous, real-time lung function monitoring and remote respiratory disease management. In summary, the wearable spectrometer offers accurate, real-time lung function monitoring with minimal error, suitable for remote respiratory care.

About the authors

Yingqi Yang

Xiamen University, China

Yihua Lin

The First Affiliated Hospital of Xiamen University, China

Baosong Xie

Fujian Provincial Hospital, China

Yang Liu Xiang

Xiamen University, China

E. I Demikhov

Physical Institute named after P.N. Lebedev of Russian Academy of Sciences

Email: edemikhov@gmail.com

References

  1. Инь П., Ван Л., Лю С., Лю Я., Лю Дж., Ю Дж., Цзэн С., Чжоу М., Бремя хронической обструктивной болезни легких среди людей в возрасте старше 15 лет в 1990 и 2010 годах в Китае // Китайский журнал профилактической медицины. 2015. Т. 49. № 4. С. 334.
  2. Соде Б.Ф., Даль М., Нордестгаард Б.Г. Инфаркт миокарда и другие сопутствующие заболевания у пациентов с хронической обструктивной болезнью легких: датское общенациональное исследование с участием 7,4 миллиона человек // Европейский кардиологический журнал. 2011. Т. 32. № 19. С. 2365 – 2375.
  3. Риз Дж.Т., Блау Х., Казираги Е., Бергквист Т., Лумба Дж.Дж., Каллахан Т.Дж., Ларауэй Б., Антонеску К., Коулман Б., Гаргано М., Уилкинс К. Дж., Каппеллетти Л., Фонтана Т., Аммар Н., Антони Б., Мурали Т. М., Кофилд Дж.Х., Карлебах Г., МакМюррей Дж.А., Уильямс А., Моффитт Р., Банерджи Дж., Соломонидес А.Е., Дэвис Х., Костка К., Валентини Г., Санер Д., Чут К. Г., Мэдлок-Браун К., Хаэндель М. А., Робинсон П. Н., Консорциум НК, Консорциум Р. Консорциум N3C; Консорциум по ВОССТАНОВЛЕНИЮ. Поддающиеся обобщению долгосрочные подтипы COVID: результаты программ NIH N3C и RECOVER // Эбиомедицина. 2023. № 87. С. 104413.
  4. Линь Н., Лю С.Я. Корреляция между иерархической структурой кристаллических сетей и макроскопическими характеристиками мезоскопических мягких материалов и инженерными принципами // Обзоры химического общества. 2015. Т. 44. № 21. С. 7881 – 7913.
  5. Моин А., Чжоу А., Рахими А., Менон А., Бенатти С., Александров Г., Тамакло С., Тинг Дж., Ямамото Н., Хан Я., Бургхардт Ф., Бенини Л., Ариас А.К., Рабей Дж. М. Носимая биосенсорная система с адаптивным машинным обучением внутри сенсора для распознавания жестов рук // Природная электроника. 2021. Т. 4. № 1. С. 54 – 63.
  6. Ху Ф., Ли В., Цзоу М., Ли Я., Чэнь Ф., Линь Н., Го В., Лю С. Я. Подкожная передача энергии/сигнала на основе шелкового фиброина с ап-конверсионным фотонным усилением // АСН Нано. 2020. Т. 15. № 6. С. 9559.
  7. Ма Л., Ву Р., Патил А., Чжу С., Мэн З., Мэн Х., Хоу Ц., Чжан Я., Лю Ц., Ю Р., Ван Дж., Линь Н., Лю С. Я. Полностью текстильный беспроводной гибкий датчик влажности для физиологического мониторинга человека // Передовые функциональные материалы. 2019. Т. 29. № 43. С. 45 – 49.
  8. Лу Ч.-Ш., Цзян Ц.-Ж., Ван С., Ли К.-И., Линь Г.-Я., Ян И.-Ц., Линь И.-Х., Чжэн Г.-И., Се Б.-С., Лю С.-Я. Носимая система определения функции дыхания на основе динамического измерения влажности: принцип и экспериментальное сравнение определения функции легких // Acta Physica Sinica. 2024. Т. 73. № 3. С. 25.
  9. Хаяши Т., Сано Я., Шигемацу Х., Сугимото Р., Сакао Н., Сакауэ Т. Корреляция между фактическим значением измерения после резекции доли легкого и прогнозируемым значением объема форсированного выдоха за 1 секунду // Журнал торакальной онкологии. 2019. Т. 14. № 10. С. 601.
  10. Феттер К. У. Прикладная гидрогеология. М.: Мир, 2001. 616 с. Цзя С.-Я., Ван С.-Ж., Цзян Я.-Я., Ань М.-Ц., Пэй Д.-Ц., Ли Ц.-П., Чжоу Ц.-Х. Минерва // Анестезиология. 2023. Т. 89. № 9. С. 762.
  11. Цзя X.-Y., Ван X.-R., Цзян Y.-Y., Ань M.-Z., Пэй D.-Q., Ли Z.-P., Чжоу Q.-H. Влияние интраоперационного низкого по сравнению с обычным дыхательным объемом на частоту послеоперационного острого повреждения почек после несердечной операции: двухцентровое рандомизированное клиническое исследование // Minerva Anestesiologica. 2023. Т. 89. № 9. С. 762.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML

Согласие на обработку персональных данных

 

Используя сайт https://journals.rcsi.science, я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных») даю согласие на обработку персональных данных на этом сайте (текст Согласия) и на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика» (текст Согласия).