基于定量头模适配评估与预测模型的N95?过滤式面罩呼吸器优选策略研究

为优化呼吸防护装备适配性选择难题，研究人员通过12种战略国家储备N95?呼吸器在5种头模上的540次定量适配测试，发现4款型号可实现全头型适配。结合美国国家职业安全卫生研究所（NIOSH）2003年人体测量数据开发的多项逻辑回归预测模型，准确率达85%，改进后的多头型预测模型更将精度提升至98%。该研究为提升呼吸防护装备适配效率提供重要技术支撑。

　　

在呼吸防护装备适配性研究领域，一项突破性工作系统评估了12款战略国家储备(Strategic National Stockpile)分发的N95^?过滤式面罩呼吸器(FFR)在5种代表美国劳工头型尺寸的头模(headform)上的适配表现。通过540组定量适配测试发现，不同呼吸器型号与头模组合的适配因子(fit factor)存在显著差异，其中4款型号成功通过所有头型尺寸的适配标准。

研究团队创新性地引入预测建模技术，通过比对个体面部尺寸与标准头模的匹配度，建立N95呼吸器优选方案。基于美国国家职业安全卫生研究所(NIOSH)2003年人体测量调查数据训练的多项逻辑回归(multinomial logistic regression)模型，初始预测准确率达到85%。针对单头型预测可能存在的风险，改进后的多头型预测模型将准确率显著提升至98%。

这项研究为呼吸防护领域带来重要突破：通过量化适配评估与智能预测相结合，有望大幅提升适配测试效率，减轻传统测试负担，最终帮助使用者选择适配效果更优的呼吸器，为职业健康防护提供可靠保障。研究采用的标准化头模测试体系与机器学习预测方法，为呼吸防护装备的个性化选择开辟了新途径。