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A Cloud-Connected NO2 and Ozone Sensor System for Personalized Pediatric Asthma Research and Management

云计算 计算机科学 可扩展性 空气质量指数 环境科学 实时计算 数据库 气象学 操作系统 物理
作者
Quan Dong,Baichen Li,R. Scott Downen,Nam Tran,Elizabeth Chorvinsky,Dinesh K. Pillai,Mona Zaghloul,Zhenyu Li
出处
期刊:IEEE Sensors Journal [IEEE Sensors Council]
卷期号:20 (24): 15143-15153 被引量:16
标识
DOI:10.1109/jsen.2020.3009911
摘要

This paper presents a cloud-connected indoor air quality sensor system that can be deployed to patients' homes to study personal microenvironmental exposure for asthma research and management. The system consists of multiple compact sensor units that can measure residential NO2, ozone, humidity, and temperature at one-minute resolution and a cloud-based informatic system that acquires, stores, and visualizes the microenvironmental data in real-time. The sensor hardware can measure NO2 as low as 10 ppb and ozone at 15 ppb. The cloud informatic system is implemented using open-source software on Amazon Web Service for easy deployment and scalability. This system was successfully deployed to pediatric asthma patients' homes in a pilot study. In this study, we discovered that some families had short-term NO2 exposure higher than EPA's one-hour exposure limit (100 ppb), and NO2 micro-pollution episodes often arise from natural gas appliance usage such as gas stove burning during cooking. By combining the personalized air pollutant exposure measurements with the physiological responses from monitoring devices, patient diaries, or medical records, this system can potentially enable novel asthma research and personalized asthma management.
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