Low cost volume sensors for mechanical ventilators

Authors

  • CAIO ARAUJO DAMASCENO FEDERAL UNIVERSITY OF PIAUI https://orcid.org/0000-0002-4763-1737
  • AYLSON LOPES LEAL Centro De Ensino Unificado Do Piauí
  • GABRYEL FIGUEIREDO SOARES Universidade Federal do Piauí https://orcid.org/0000-0001-7756-3600
  • GUSTAVO RETUCI PINHEIRO Universidade Estadual de Campinas
  • LUAN DA SILVA BEZERRA Universidade Federal Do Piauí
  • MATHEUS DE CASTRO PASSOS PRADO Universidade Federal Do Piauí
  • YASMIN MARTINS PERCI Universidade Federal Do Piauí
  • Miguel Neto Universidade Federal do Piauí

Keywords:

mechanical ventilator, COVID-19, sar

Abstract

This paper presents and compares three volume sensors to be used in mechanical ventilators developed in laboratory: volume sensor based on the Pitot tube, volume sensor based on the Venturi tube and infrared(IR) volume sensor. The three sensors were calibrated and tested with a mechanical ventilator in Pressure-controlled Ventilation (PCV) mode. The maximum pressure changed, keeping \textit{Positive End-Expiratory Pressure} (PEEP) and respiratory rate fixed. For each maximum pressure value: the value measured by the sensor was compared with the reference value, the value informed by the mechanical ventilator. The infrared sensor showed better performance for the specific application in a mechanical ventilator, being the only sensor considered adequate between the tested ones.

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Author Biographies

CAIO ARAUJO DAMASCENO, FEDERAL UNIVERSITY OF PIAUI

Caio Araújo Damasceno, Engenheiro Eletricista pela Universidade Federal do Piauí, Mestre em Sustentabilidade e Eficiência Energética nos Edifícios e na Industria pela Universidade de Jaén, Espanha. Professor de Engenharia Elétrica na Universidade Federal do Piauí (UFPI) e no Centro de Ensino Unificado do Piauí (CEUPI). Ganhador do Prêmio Mercosul de Ciência e Tecnologia com um projeto que integrou as ´áreas de engenharia e saúde por meio do desenvolvimento de próteses 3D de baixo custo. Participou do programa Ciência Sem fronteiras e estudou Engenharia Elétrica na University of Manitoba. Realizou cursos de formação na ´área de Energias Renováveis e Project Management na University of Nis, Sérvia. Campeão estadual e nacional do Desafio Empreendedor Universitário.

AYLSON LOPES LEAL, Centro De Ensino Unificado Do Piauí

Graduado em Ciências da Natureza pela Universidade Federal do Piauí, participante do programa de Iniciação Cientifica na caracterizaçãoo estrutural e isolamento de compostos bioativos de Apodanthera Villosa. Bolsista no LAPETRO (2009). Participante do PIBID. Graduando em Engenharia Elétrica pelo Centro de Ensino Unificado do Piauí - CEUPI. Professor de robótica na escola bilingue Bright Bee e Tron ensino de robótica. Participante de Iniciaçãoo Cientifica no CEUPI, atuando no desenvolvimento e aplicações de redes neurais em uma prótese robótica de baixo custo.

GABRYEL FIGUEIREDO SOARES, Universidade Federal do Piauí

Graduando em Engenharia Elétrica pela Universidade Federal do Piauí. É membro do GRASI (Grupo de Automação e Sistemas Inteligentes) na Universidade Federal do Piauí, desenvolvendo pesquisas nas áreas de IoT, controle digital, desenvolvimento de hardware para monitoramento de sistemas. É bolsista de Iniciação Científica do CNPq com o projeto “Sistema de Aquisição e Condicionamento de Dados da Malha de Umidade da Incubadora Neonatal Conforme a Certificação da Norma IEC-60.601-19”.

GUSTAVO RETUCI PINHEIRO, Universidade Estadual de Campinas

Graduado em Engenharia de Controle e Automação pela Universidade Federal de Itajubá, Mestre em Engenharia Elétrica e Computação pela Universidade Estadual de Campinas e atual aluno de Doutorado, também pela Universidade Estadual de Campinas. Faz parte do MICLab (Medical Image Compute Laboratory) na Faculdade de Engenharia Elétrica e Computação da Universidade Estadual de Campinas, onde trabalha com processamento de imagens e inteligência artificial. Também possui experiencia de mais de 8 anos em desenvolvimento de equipamentos eletrônicos para áreas como instrumentação industrial e aplicações de internet das coisas.

LUAN DA SILVA BEZERRA, Universidade Federal Do Piauí

Graduando em Engenharia Elétrica pela Universidade Federal do Piauí. Faz parte do grupo GRASI (Grupo de Automação de Sistemas Inteligentes) na mesma, realizando estudos em ensino e pesquisas relacionadas a área de Automação, Controle Analógico, Modelagem de Sistemas Dinâmicos e controladores PID. Possui experiência na área de eletrônica com ênfase em prototipagem de circuitos impressos e projetos de desenvolvimento de equipamentos e sistemas eletroeletrônicos empregados na música.

MATHEUS DE CASTRO PASSOS PRADO, Universidade Federal Do Piauí

Graduando em Engenharia Elétrica pela Universidade Federal do Piauí. Faz parte do grupo GRASI (Grupo de Automação de Sistemas Inteligentes) e grupo PET (Programa de Educação Tutorial) realizando atividades com ênfase em controle e Automação, redes neurais, sistemas embarcados e autônomos. Tem experiências com projetos de Eletrônica, modelagem 3D e prototipagem de circuitos impressos. É contratado pelo Colégio Instituto Dom Barreto e um dos responsáveis pelo gerenciamento do Lab. Maker do mesmo.

YASMIN MARTINS PERCI, Universidade Federal Do Piauí

Graduanda em Engenharia Elétrica pela Universidade Federal do Piauí. É membro do GRASI (Grupo de Automação e Sistemas Inteligentes) na Universidade Federal do Piauí, desenvolvendo pesquisas na área de Identificação de Sistemas Dinâmicos. Participante de Iniciação Cientifica na UFPI, com o projeto “Redes Neurais Aplicadas na Identificação da Dinâmica de Temperatura e Umidade em uma Incubadora Neonatal”.

Miguel Neto, Universidade Federal do Piauí

Estudante de graduação em Engenharia Elétrica na Universidade Federal do Piauí (UFPI), campus Ministro Petrônio Portella, desde fevereiro de 2018. Bolsista do PET Engenharia Elétrica da UFPI. Participante de Iniciação Científica em projeto intitulado "Sistema de Arrefecimento de Módulos Fotovoltaicos".

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Published

2021-06-08

How to Cite

ARAUJO DAMASCENO, C., LOPES LEAL, A., FIGUEIREDO SOARES, G., RETUCI PINHEIRO, G., DA SILVA BEZERRA, L., DE CASTRO PASSOS PRADO, M., MARTINS PERCI, Y., & Neto, M. (2021). Low cost volume sensors for mechanical ventilators. IEEE Latin America Transactions, 19(6), 1083–1089. Retrieved from https://latamt.ieeer9.org/index.php/transactions/article/view/4420

Issue

Vol. 19 No. 6 (2021): Special Issue on Fighting Against COVID-19

Section

Special Issue on Fighting against COVID-19