論文の概要: A Low-Power Wearable Respiratory Sensor for Non-Invasive Stress Monitoring

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2608.05697v1
• Date: Thu, 06 Aug 2026 07:41:34 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-08-07 15:25:20.842505
• Title: A Low-Power Wearable Respiratory Sensor for Non-Invasive Stress Monitoring
• Title（参考訳）: 非侵襲応力モニタリングのための低出力ウェアラブル型呼吸センサ
• Authors: Mohammad Hosseini, Hamed Khatounabadi, Mohammad Fakharzadeh,
• Abstract要約: 腹部ベルトに埋め込まれた感圧抵抗をベースとした,コンパクトな非侵襲的呼吸センシングシステムを提案する。 複数の呼吸パターンと身体位置をまたいだ完全なセンシングパイプラインの評価を行った。 提案プラットフォームは,多様な日常生活シナリオを対象としたリアルタイム呼吸モニタリングを実現する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.5416422382471174
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Respiration provides a continuously available window into physiological state and behavior. However, monitoring it outside controlled settings remains challenging because a wearable system must capture small body deformations while remaining comfortable, low power, and robust to changes in posture and motion. We present a compact non-invasive respiratory sensing system based on a force-sensitive resistor (FSR) embedded in an abdominal belt and integrated with a custom Bluetooth Low Energy acquisition board. The system combines a simple piezoresistive readout with a mechanical holder designed to transfer abdominal expansion to the sensor without analog amplification. We evaluate the complete sensing pipeline across multiple breathing patterns and body positions. In stationary settings, the recorded signals exhibit consistent amplitude changes and recurring peak-to-peak timing across breathing maneuvers; under light movement, these variations remain visible despite motion-induced baseline shifts. We further design a five-phase stress-induction protocol and collect respiratory recordings from 12 participants. Using interpretable time-domain features and standard classifiers, we examine whether the acquired signals distinguish relaxation from stress-induction phases. In this preliminary experiment, the best-performing model achieves 88.0% test accuracy, indicating that the extracted respiratory features distinguish stress-induced phases from relaxation phases in this dataset. Overall, our results show that the proposed platform enables real-time respiratory monitoring across diverse daily-life scenarios and captures respiratory changes that distinguish stress-induction from relaxation phases, supporting its potential for affective-computing applications.
• Abstract（参考訳）: 呼吸は生理状態と行動に継続的に利用可能な窓を提供する。 しかし、ウェアラブルシステムは、快適で低消費電力で姿勢や動きの変化に頑健なまま、小さな身体の変形を捉えなければならないため、制御された設定外での監視は依然として困難である。 腹部ベルトに埋め込まれた力覚抵抗器(FSR)を応用し,Bluetooth Low Energy を内蔵した小型な非侵襲型呼吸センサシステムを提案する。 このシステムは、単純なピエゾ抵抗式読み出しと、アナログ増幅なしで腹部拡張をセンサーに転送するように設計された機械式ホルダーを組み合わせる。 複数の呼吸パターンと身体位置をまたいだ完全なセンシングパイプラインの評価を行った。 静止した環境では、記録された信号は一貫した振幅変化を示し、呼吸操作を通してピークからピークまでのタイミングを繰り返す。 さらに5段階のストレス注入プロトコルを設計し,12人の被験者から呼吸記録を収集した。 解釈可能な時間領域特徴と標準分類器を用いて、得られた信号がストレス誘導位相と緩和を区別するかどうかを検討する。 この予備実験では、最適性能モデルが88.0%の精度を達成し、抽出された呼吸特性が、このデータセットの緩和相と応力誘起相を区別することを示す。 以上の結果から,本プラットフォームは,様々な日常生活シナリオにおけるリアルタイム呼吸モニタリングを可能にし,ストレス誘発と緩和段階を区別した呼吸変化を捉え,情動計算への応用の可能性を支持することが示唆された。

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