PneumoWave biyosensörü, göğüs duvarındaki solunumla ilişkili hareketi ivmeölçer verileri üzerinden izlemek üzere tasarlanmış, giyilebilir ve invaziv olmayan bir solunum izleme cihazıdır. Bu çalışma, PneumoWave'ın solunum hızını ve kontrollü olarak oluşturulan solunum durmalarını ölçme performansını hem SimMan ALS yetişkin mankeninde hem de 20 sağlıklı gönüllüde değerlendirmiştir. Solunum hızı 6–30 nefes/dakika (BPM) aralığında; yarı yatar 45°, dik 90° ve sırtüstü 180° pozisyonlarında test edilmiştir. In vitro sonuçlarda sensör ile mankenin ayarlanmış solunum hızı arasında çok yüksek ilişki ve uyum elde edilmiş, bütün 10 saniyelik simüle apne olayları saptanmıştır. In vivo deneylerde sensör ölçümleri ile doğrudan gözlemsel solunum sayımı arasında r yaklaşık 0,99, R² yaklaşık 0,99 ve ICC yaklaşık 0,99 bulunmuş; toplam 600 sensör gözlemindeki simüle apne olaylarının %97,0'si tespit edilmiştir. Bununla birlikte çalışma kontrollü ve statik koşullarda sağlıklı gönüllülerle yürütülmüş, gerçek patolojik apne değerlendirilmemiş ve solunum çevrimleri otomatik bir algoritmayla değil manuel dalga biçimi incelemesiyle belirlenmiştir.

Solunum hızı, klinik kötüleşmeye duyarlı yaşamsal göstergelerden biridir. Bununla birlikte rutin uygulamada solunum sayısının gözle manuel sayılması düzensiz uygulanabilir ve ölçüm hatasına açıktır. Sürekli kullanılabilen giyilebilir sistemler bu boşluğu azaltma potansiyeli taşırken, bir cihazın yalnızca temiz bir dalga biçimi üretmesi yeterli değildir; cihaz çıktısının bilinen referanslarla ne ölçüde uyuştuğunun da doğrulanması gerekir. Bu araştırma bu nedenle yeni bir sinyal işleme algoritması önermek yerine, PneumoWave sisteminin kendi ürettiği birleşik sinyalin kontrollü koşullardaki ölçüm performansını test etmektedir.

Solunum hızının güvenilir ölçümü neden önemlidir?

Solunum hızı; egzersiz, duygu, yorgunluk ve hastalık gibi fizyolojik veya çevresel değişimlere hızla yanıt veren bir yaşamsal bulgudur. Kaynak çalışma, klinik bozulma sırasında solunum hızının erken değişebilen parametrelerden biri olduğunu ve bu nedenle doğru ölçümün kalp yetmezliği, pulmoner emboli, pnömoni, kronik obstrüktif akciğer hastalığı, astım ve sepsis gibi farklı klinik durumlarda önemli olabileceğini vurgulamaktadır.

Klinikte geleneksel yaklaşım, istirahat halindeki kişinin göğüs hareketlerini belirli bir süre gözleyerek solunum sayısını hesaplamaktır. Bu yöntem kolay uygulanabilse de insan gözlemine bağlıdır. Sürekli izleme gereksinimi arttığında giyilebilir sensörlerin önemi ortaya çıkar. Bununla birlikte giyilebilir sistemlerin performansı ölçüm aralığına, vücut pozisyonuna, hareket artefaktlarına ve sinyal işleme yöntemlerine bağlı olarak değişebilir.

PneumoWave biyosensörü solunum hızını nasıl ölçer?

PneumoWave biyosensörü, göğüs duvarındaki solunumla ilişkili hareketi üç eksenli ivmeölçer verisiyle algılar; çalışmada ham x, y ve z eksenlerinden üreticinin tescilli işleme sistemiyle oluşturulan birleşik dalga biçimi kullanılmış ve bu dalga biçimindeki düzenli solunum çevrimleri Manual Average Visual Count (MAVC) yöntemiyle manuel olarak sayılmıştır. Araştırmacılar birleşik sinyale ek filtreleme veya sinyal dönüşümü uygulamamıştır; dolayısıyla çalışma yeni bir otomatik solunum algoritmasının doğrulaması değil, cihaz tarafından üretilen sinyalin kontrollü koşullardaki performans doğrulamasıdır.

Ham ivme sinyalinden solunum ölçümüne

İki PneumoWave PW010 sensörü hem mankende hem gönüllülerde göğsün sol ve sağ üst bölümüne, her klavikulanın orta noktasının yaklaşık 6 cm altına yerleştirilmiştir. Sensörler üç eksenli ivme verisi üretmektedir. Çalışmada bu ham eksenler tek tek analiz edilmek yerine PneumoWave'ın üretici tarafından oluşturulan birleşik ivmeölçer dalga biçimi kullanılmıştır.

Veriler Bluetooth üzerinden Android 11 işletim sistemli bağlantılı bir tablete aktarılmış ve PneumoWave DC v1.0.8 uygulaması kullanılmıştır. Kayıtlar PneumoWave Cloud Investigator Dashboard üzerinden CSV biçiminde dışa aktarılmıştır. Birleşik sinyal MATLAB R2023a içinde görüntülenmiş ve solunum çevrimleri dalga biçimindeki tekrarlayan tepe-tepe örüntülerine göre manuel olarak belirlenmiştir.

Bu nokta çalışmanın yorumunda önemlidir: üreticinin ham x, y ve z ivmeölçer sinyallerini hangi matematiksel işlemle birleşik sinyale dönüştürdüğü açıklanmamıştır. Kaynak bu işlem çerçevesini tescilli ve açıklanmamış olarak tanımlar. Bu nedenle mevcut çalışma PneumoWave'ın iç sinyal işleme algoritmasının yeniden üretilebilir bir algoritmik doğrulamasını sağlamaz; doğrulanan şey, üretici tarafından elde edilen birleşik sinyal üzerinden yapılan solunum ölçüm performansıdır.

Referans ölçümler nasıl oluşturuldu?

In vitro deneyde referans değer, SimMan ALS mankeninin Laerdal ALS sistemi üzerinden ayarlanan solunum hızıdır. In vivo deneyde referans olarak Direct Observation Count (DOC), yani doğrudan gözlemsel sayım kullanılmıştır. Eğitimli araştırmacı üç dakika boyunca görünür göğüs hareketlerini saymış ve toplam değeri üçe bölerek dakikadaki ortalama solunum sayısını hesaplamıştır.

Katılımcıların metronomla belirlenen hedef hıza gerçekten uyup uymadığını değerlendirmek için hedef metronom hızı ile DOC arasındaki ilişki ayrıca incelenmiştir. DOC ile metronom hedefleri arasında tüm pozisyonlarda r = 0,99 ve ICC = 0,99 düzeyinde uyum bulunması, araştırmada kullanılan gözlemsel referansın kontrollü solunum protokolünü yakından takip ettiğini göstermiştir.

Doğruluk tek bir istatistikle değerlendirilmedi

Araştırmacılar performansı yalnız Pearson korelasyon katsayısı ile değerlendirmemiştir. Pearson r, iki ölçümün birlikte ne kadar güçlü değiştiğini; R², ölçümler arasındaki varyans ilişkisinin büyüklüğünü; Intraclass Correlation Coefficient (ICC), ölçümlerin tutarlılık ve mutlak uyumunu; Mean Absolute Error (MAE) ise referans ile ölçüm arasındaki hatanın mutlak büyüklüğünü değerlendirmek için kullanılmıştır.

Bunlara ek olarak Bland–Altman analizi ile ortalama yanlılık ve %95 uyum sınırları incelenmiştir. Bu yaklaşım önemlidir; çünkü yüksek korelasyon iki yöntem arasında güçlü doğrusal ilişki olduğunu gösterebilir ancak tek başına ölçümlerin birbirinin yerine ne kadar yakın kullanılabileceğini göstermez. Çalışmanın ICC, MAE ve Bland–Altman analizlerini birlikte kullanması bu nedenle cihaz performansını farklı istatistiksel açılardan değerlendirmektedir.

±2 BPM kabul eşiği

Solunum hızı doğruluğu için araştırmacılar önceden belirlenmiş ±2 BPM kabul aralığı kullanmıştır. Kaynak çalışmaya göre bu sınır solunum izleme araştırmalarındaki değerlendirme ölçütleriyle ve daha önce yayımlanan PneumoWave çalışmalarındaki yöntemsel yaklaşımla uyumludur.

Vücut pozisyonu PneumoWave'ın ölçüm doğruluğunu etkiledi mi?

Çalışmanın kontrollü koşullarında 45° yarı yatar, 90° dik ve 180° sırtüstü pozisyonlar arasında PneumoWave solunum hızı doğruluğunda istatistiksel olarak anlamlı fark bulunmamıştır (p > 0,05). Sağ ve sol sensörler arasındaki güvenilirlik de bütün pozisyonlarda yüksek kalmış ve ICC değeri en az 0,98 olmuştur; ancak bu sonuçlar hareketli günlük yaşam koşullarına değil statik test pozisyonlarına aittir.

Özellikle 180° sırtüstü pozisyon in vivo ölçümlerde en düşük ortalama mutlak hataların elde edildiği konum olmuştur. Sol sensörde MAE 0,52 ± 0,60 BPM, sağ sensörde 0,51 ± 0,56 BPM olarak raporlanmıştır. ±2 BPM kabul eşiğine göre sırtüstü pozisyondaki ölçümlerin sırasıyla %99'u ve %98'i kabul aralığında yer almıştır.

Bu durum, göğse yerleştirilen ivmeölçer tabanlı bir sistemin yerçekimi vektöründeki değişime rağmen sırtüstü konumda solunum hareketini izleyebildiğini göstermektedir. Bununla birlikte kaynak çalışma bu sonucu gerçek uyku, gece boyunca hareket, yatakta dönme veya klinik uyku apnesi performansının doğrulanması olarak sunmamaktadır.

Sağ ve sol sensör yerleşimi

In vivo deneyde sol ve sağ sensörler arasındaki ortalama solunum hızı farkları bütün pozisyonlarda 0,14 BPM veya daha düşük büyüklükte kalmıştır. Inter-device ICC 45° pozisyonunda 0,98, 90° ve 180° pozisyonlarında 0,99 olarak bildirilmiştir. Bu sonuç kontrollü koşullarda cihazın göğsün sağ ya da sol tarafına yerleştirilmesinin ölçüm performansında büyük bir sistematik fark oluşturmadığını desteklemektedir.

Apne nasıl tanımlandı?

Çalışmada American Academy of Sleep Medicine ölçütlerine dayalı olarak en az 10 saniyelik solunum durması referans alınmıştır. Sensör sinyalinde torasik hareketin en az %90 azalması apneyle uyumlu sinyal kriteri olarak kullanılmıştır.

In vitro deneyde SimMan ALS mankeninin solunum ayarı 10 saniyeliğine 0 BPM'ye getirilmiştir. In vivo deneyde ise gönüllüler 10 saniye boyunca istemli olarak nefeslerini tutmuştur. Bu iki durum yöntemsel olarak aynı değildir: mankende kontrollü mekanik solunum durması oluşturulurken insanda bilinçli nefes tutma sırasında küçük kas hareketleri ve istemli kontrol devam edebilir.

PneumoWave simüle apneyi ne ölçüde saptadı?

PneumoWave, manken deneylerinde bütün 10 saniyelik simüle apne olaylarını saptamış; sağlıklı gönüllülerde iki sensör üzerinden elde edilen toplam 600 apne gözleminin 582'sini, yani %97,0'sini belirlemiştir. Bununla birlikte gönüllülerdeki olaylar gerçek patolojik apne değil istemli nefes tutma olaylarıdır ve algılanan ortalama apne süresi 10 saniyelik referanstan genellikle biraz daha kısa bulunmuştur.

In vivo deneyde ölçülen ortalama apne süreleri sensöre ve vücut pozisyonuna göre yaklaşık 8,58 ile 9,43 saniye arasında değişmiştir. Araştırmacılar bu daha kısa süreleri, nefes tutmanın başlangıcında ve bitiminde oluşabilecek küçük vücut veya göğüs hareketleriyle ilişkilendirmektedir.

Toplam 600 gözlemin 18'i saptanmamıştır. Saptanan 582 olaydan 17'sinin ölçülen süresi 5 saniyenin altında kalmıştır. Böylece toplam gözlemlerin yaklaşık %94'ünde sistem en az 5 saniyelik solunum durması kaydetmiştir. Pozisyonun apne algılama performansı üzerinde anlamlı etkisi bulunmamıştır (p > 0,05).

Çalışmanın güçlü yönleri

• Kontrollü manken doğrulaması ile insan gönüllü doğrulamasını aynı araştırma çerçevesinde birleştirmesi.
• Bradipneden yüksek solunum hızlarına kadar 6–30 BPM aralığını kapsaması.
• 45°, 90° ve 180° olmak üzere üç vücut pozisyonunun değerlendirilmesi.
• Sağ ve sol tarafta iki sensör kullanılarak cihazlar arası güvenilirliğin ölçülmesi.
• Korelasyonun yanında ICC, MAE ve Bland–Altman analizlerinin kullanılması.
• Solunum hızının yanında simüle solunum durmasının da değerlendirilmesi.

Çalışmanın temel sınırlılıkları

Kaynak çalışma dört önemli sınırlılığı açıkça belirtmektedir. Birincisi, deneylerin kontrollü ve statik koşullarda yürütülmesidir. Günlük yaşamda hareket, pozisyon değişikliği ve dış etkiler ivmeölçer tabanlı solunum sinyalini bozabilir; bu araştırma dinamik hareket artefaktlarını test etmemiştir.

İkincisi, in vivo örneklemin yalnız 20 sağlıklı gönüllüden oluşmasıdır. Bu nedenle sonuçlar düzensiz solunumu, değişmiş solunum mekaniği veya yüksek hareket artefaktı riski bulunan hasta gruplarına doğrudan genellenemez. Yaş ve vücut kitle indeksi gibi değişkenler açısından katmanlandırılmış performans analizi de yapılmamıştır.

Üçüncüsü, apnenin spontan veya patolojik değil, istemli nefes tutmayla simüle edilmesidir. Bilinçli nefes tutma gerçek klinik apnenin istemsiz nörofizyolojik dinamiklerini bütünüyle yeniden üretmez.

Dördüncüsü, solunum hızının birleşik dalga biçiminden çıkarılması otomatik değil manuel görsel incelemeye dayanmıştır. İki eğitimli araştırmacı belirsiz bölümleri karşılıklı kontrol etmiş olsa da yöntem gözlemciye bağlı değişkenlik oluşturabilir.

Çalışmanın desteklediği ve desteklemediği sonuçlar

Çalışmanın desteklediği: PneumoWave, incelenen statik ve kontrollü koşullarda 6–30 BPM aralığındaki solunum hızını referans yöntemlerle yüksek uyumla takip etmiş; üç test pozisyonunda benzer performans göstermiş ve kontrollü simüle solunum durmalarının büyük bölümünü saptamıştır.

Çalışmanın desteklemediği: Sonuçlar PneumoWave'ın gerçek klinik apneyi tanısal düzeyde saptadığını, hareketli günlük yaşamda aynı doğruluğu koruduğunu, hastanede kötüleşen hastalarda klinik sonuçları iyileştirdiğini veya COPD, obstrüktif uyku apnesi ya da başka bir solunum hastalığını tek başına teşhis edebildiğini göstermemektedir.

Çalışmanın Yöntemi ve Bulguları

In vitro doğrulama düzeni

İki aynı PneumoWave PW010 biyosensörü SimMan ALS yetişkin mankeninin sol ve sağ üst göğüs bölgesine yerleştirilmiştir. Sensörlerin konumu klavikula orta noktasının yaklaşık 6 cm inferioru olarak belirlenmiştir. Manken Laerdal ALS Software for SimPad v2.0.0.122 ile kontrol edilmiştir.

Önceden tanımlanan solunum hızları 6, 10, 15, 20, 25 ve 30 BPM'dir. Her hız üç dakika kaydedilmiş ve deney beş kez tekrarlanmıştır (n = 5). Ölçümler 45° yarı yatar, 90° dik ve 180° sırtüstü pozisyonlarında gerçekleştirilmiştir. Simüle apne için solunum hızı 10 saniye boyunca 0 BPM olarak ayarlanmıştır.

In vitro solunum hızı sonuçları

Sol ve sağ PneumoWave sensörleri Laerdal ALS referans ayarlarıyla tüm pozisyonlarda yaklaşık r = 0,99 ve R² = 0,99 düzeyinde ilişki göstermiştir. ICC değeri 0,99 olarak bildirilmiştir. Tekrarlı mekanik simülasyonda standart sapmalar sol sensörde 0,15–0,23 BPM, sağ sensörde 0–0,21 BPM aralığında kalmıştır.

Sol sensörde Bland–Altman yüzdesel ortalama yanlılığı pozisyona bağlı olarak yaklaşık %1,06–%1,59; sağ sensörde %0,17–%0,55 aralığındadır. En geniş bildirilen %95 uyum sınırları sol tarafta yaklaşık −%2,11 ile %5,30, sağ tarafta ise −%1,59 ile %2,68 arasındadır.

In vitro simüle apne

6–30 BPM solunum aralığındaki tüm 10 saniyelik simüle apne olayları tespit edilmiştir. Sol sensörün ortalama tespit ettiği süre 45° pozisyonunda 9,97 ± 1,43 saniye, 90° pozisyonunda 9,66 ± 1,01 saniye ve 180° pozisyonunda 10,22 ± 1,37 saniyedir.

In vivo katılımcılar

Çalışmaya 20 sağlıklı gönüllü alınmış ve katılımcıların %50'si kadınlardan oluşmuştur. Kaynakta etnik dağılım White/Caucasian %40, Asian/Asian British %10 ve Other %50 olarak raporlanmıştır.

In vivo solunum protokolü

Katılımcılarda iki sensör aynı anatomik konumlarda bilateral olarak kullanılmıştır. Solunum temposu Metronome Beats v6.10.1 uygulamasından kulaklık aracılığıyla verilmiştir.

Solunum hızları beş kategoriye ayrılmıştır: 6–10 BPM bradipne, 11–16 BPM normal, 17–22 BPM normal/hafif taşipne, 23–28 BPM orta taşipne ve 29–30 BPM ağır taşipne. Her katılımcıya her kategoriden bir hız rastgele atanmış ve böylece katılımcı başına beş farklı hedef solunum hızı değerlendirilmiştir.

Her ölçüm 4 dakika 20 saniye sürmüştür: 20 saniye stabilizasyon, üç dakika hedef hızda metronom kontrollü solunum, 10 saniye istemli nefes tutma ve 50 saniye spontan solunum. Protokol üç pozisyonda tekrarlanmış ve ölçümler arasında 2–5 dakika dinlenme uygulanmıştır.

Deney tek kör düzenlenmiştir. Doğrudan solunum sayımını yapan araştırmacı katılımcıya atanmış metronom hızını bilmemiştir. Apne süresi iki araştırmacı tarafından değerlendirilmiş; bir araştırmacı torasik hareketin durmasını gözlemiş, diğeri senkronize dijital zamanlamayla olay süresini belirlemiştir.

Solunum hızı doğruluğu

DOC ile PneumoWave ölçümleri bütün pozisyonlarda r ≥ 0,99 ve p < 0,001 düzeyinde güçlü ilişki göstermiştir. ICC değerleri bütün pozisyonlarda yaklaşık 0,99 olarak kalmıştır. Yüzdesel Bland–Altman yanlılığı sensör ve pozisyona bağlı olarak yaklaşık −%1,29 ile −%2,54 arasında değişmiştir.

Yüksek r ve ICC değerlerinin yanında Bland–Altman uyum sınırlarının değerlendirilmesi önemlidir. In vivo ölçümlerde yüzdesel alt uyum sınırları yaklaşık −%17,92 ile −%12,91; üst sınırlar %10,34 ile %13,33 arasında değişmiştir. Bu nedenle güçlü grup düzeyi korelasyonu bireysel her ölçümün referansla kusursuz biçimde aynı olduğu şeklinde yorumlanmamalıdır.

Vücut pozisyonu ve cihazlar arası güvenilirlik

Pozisyonun doğruluk üzerinde anlamlı etkisi saptanmamıştır (p > 0,05). Sol ve sağ sensör karşılaştırmasında ICC 0,98–0,99 arasında bulunmuştur. Ortalama cihazlar arası farklar 45° pozisyonunda 0,14 ± 1,19 BPM, 90° pozisyonunda 0,12 ± 0,95 BPM ve 180° pozisyonunda −0,03 ± 0,86 BPM olarak bildirilmiştir.

In vivo simüle apne sonuçları

Sağ ve sol cihazların apne süresi farkı 45° pozisyonunda −0,41 ± 2,76 saniye, 90° pozisyonunda −0,12 ± 2,43 saniye ve 180° pozisyonunda −0,05 ± 2,55 saniye olarak raporlanmıştır.

İstatistiksel analiz

Solunum hızı karşılaştırmalarında Pearson korelasyon katsayısı, belirleme katsayısı R², Bland–Altman analizi, Intraclass Correlation Coefficient ve Mean Absolute Error kullanılmıştır. ICC iki yönlü karma etkili, tek ölçümlü ve mutlak uyum tanımlı model üzerinden hesaplanmıştır. Sürekli değişkenler ortalama ± standart sapma ve %95 güven aralıklarıyla sunulmuş; istatistiksel anlamlılık eşiği p < 0,05 olarak belirlenmiştir. İstatistiksel analizler SPSS 29.0.1.0 ile gerçekleştirilmiştir.

Gelecek doğrulamalar için gerekenler

Kaynak çalışma, kontrollü doğrulamanın ardından gerçek yaşam ortamlarında daha uzun süreli ölçümlerin gerekli olduğunu belirtmektedir. Hastane servisleri ve ev ortamlarında hareket artefaktları, kullanılabilirlik ve uzun dönem sinyal kararlılığı değerlendirilmelidir. COPD, uyku ile ilişkili solunum bozuklukları ve akut solunum problemi bulunan klinik popülasyonlarda ayrı doğrulamalar gereklidir.

Araştırmacılar ayrıca manuel dalga biçimi incelemesine bağımlılığı azaltmak için otomatik solunum çevrimi ve apne belirleme algoritmalarının geliştirilip ayrıca doğrulanmasını önermektedir. Böyle bir sistemin nihai hedefi tamamen gözetimsiz bir tanı mekanizmasından ziyade, ölçeklenebilir ve klinisyen gözetimli yarı otomatik solunum izleme yaklaşımı olarak tanımlanmaktadır.

Kaynak ve Yöntem Notu

Özgün çalışma: Assessment of Respiratory Rate and Simulated Apnea Utilizing the PneumoWave Biosensor: In Vitro and In Vivo Validation.

Yazarlar: Burcu Kolukisa Birgec, Beyza Toprak ve Alexander Balfour Mullen. Burcu Kolukisa Birgec ile Beyza Toprak eş katkılı yazarlardır. Sorumlu yazar Alexander Balfour Mullen'dır.

Kurum: Strathclyde Institute of Pharmacy and Biomedical Sciences, University of Strathclyde, Glasgow, Birleşik Krallık.

Dergi: Biosensors.

Yayınevi: MDPI.

Yıl: 2026.

Cilt ve makale numarası: 16, 256.

DOI: 10.3390/bios16050256.

Yayın tarihi: 1 Mayıs 2026.

Kaynak türü: Hakemli araştırma makalesi.

Lisans: Creative Commons Attribution, CC BY.

Etik: İnsan katılımcılarla yürütülen bölüm University of Strathclyde Ethics Committee tarafından UEC24/91 protokolüyle onaylanmıştır. Kaynakta onay tarihi 12 Şubat 2025 olarak belirtilmektedir. Tüm gönüllülerden yazılı bilgilendirilmiş onam alınmış; veriler anonimleştirilerek GDPR hükümlerine uygun biçimde saklanmıştır.

Finansman: Araştırma, Burcu Kolukisa Birgec ve Beyza Toprak'a Türkiye Cumhuriyeti Millî Eğitim Bakanlığı tarafından verilen doktora öğrencilik burslarıyla finanse edilmiştir; kaynakta YLSY110195 (2018) ve YLSY010596 (2020) numaraları belirtilmektedir.

Veri erişilebilirliği: Kaynak makaleye göre veriler sorumlu yazarla iletişime geçilmesi üzerine talep edilebilir.

Çıkar çatışması: Yazarlar çıkar çatışması olmadığını beyan etmiştir. Finansörlerin çalışma tasarımı, veri toplama, analiz, yorumlama, makale yazımı veya yayımlama kararında rolü olmadığı belirtilmiştir.

Üreticiyle ilişki konusunda kaynak beyanı: Yazarlar PneumoWave teknik ekibine çalışma boyunca sağladıkları destek için teşekkür etmektedir. Bununla birlikte çıkar çatışması bulunmadığını ayrıca beyan etmişlerdir. PneumoWave'ın ham üç eksenli ivmeölçer verisinden birleşik sinyal üretme süreci tescilli ve açıklanmamış bir üretici işleme çerçevesidir; bu nedenle söz konusu algoritmanın ayrıntıları bu makaleden yeniden üretilemez.

Yapay zekâ kullanım beyanı: Yazarlar makalenin hazırlanması sırasında dilin açıklığını iyileştirmek amacıyla Gemini 3 Flash'ın web sürümünden dil düzenleme desteği aldıklarını; çıktıyı kendilerinin gözden geçirip düzenlediklerini ve yayın içeriğinin sorumluluğunu üstlendiklerini bildirmiştir.

Temel yöntemsel sınırlar: Çalışma kontrollü ve statik koşullarda yürütülmüştür; yalnız 20 sağlıklı gönüllüyü içermektedir; apne olayları spontan klinik apne yerine istemli nefes tutmayla simüle edilmiştir; hareket artefaktlarının gerçek yaşam etkileri değerlendirilmemiştir ve solunum çevrimlerinin çıkarımı otomatik değil manuel dalga biçimi incelemesine dayanmaktadır. Dolayısıyla sonuçlar PneumoWave'ın klinik tanı cihazı olarak bütün hasta gruplarında veya gerçek yaşam koşullarında doğrulandığı anlamına gelmez.

Yazar katkıları: Kavramsallaştırma ve yöntem Alexander Balfour Mullen, Burcu Kolukisa Birgec ve Beyza Toprak tarafından yürütülmüştür. Doğrulama ve deneysel araştırma ağırlıklı olarak Burcu Kolukisa Birgec ve Beyza Toprak tarafından gerçekleştirilmiş; formal analiz üç yazar tarafından yapılmıştır. İlk taslak Burcu Kolukisa Birgec ve Alexander Balfour Mullen tarafından hazırlanmış, üç yazar makaleyi gözden geçirip düzenlemiştir. Görselleştirme Burcu Kolukisa Birgec, denetim ve proje yönetimi Alexander Balfour Mullen tarafından yürütülmüştür.