Masques protections coronavirus

masques ffp2 Mesure à faible coût de l’efficacité du masque pour filtrer les gouttelettes expulsées pendant la parole

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résumé

Les mandats de port de masques en public lors de la récente pandémie de coronavirus 2019 (COVID-19), exacerbés par les pénuries mondiales de fournitures commerciales, ont conduit à l’utilisation généralisée de masques faits maison et de masques alternatifs. L’utilisation de tels masques est censée réduire la probabilité qu’une personne infectée propage la maladie, mais bon nombre de ces modèles de masques n’ont pas été testés dans la pratique. Nous avons démontré une méthode de mesure optique simple pour évaluer l’efficacité des masques pour réduire la transmission des gouttelettes respiratoires lors d’un discours régulier. Dans les études de preuve de principe, nous avons comparé une variété de types de masques couramment disponibles et avons constaté que certains types de masques se rapprochent des performances des masques chirurgicaux standard, tandis que certaines alternatives de masques, comme les protège-nuques ou les bandanas, offrent très peu protection. Notre configuration de mesure est peu coûteuse et peut être construite et utilisée par des non-experts, ce qui permet une évaluation rapide des performances du masque pendant la parole, les éternuements ou la toux.

INTRODUCTION

La propagation mondiale de la maladie à coronavirus 2019 (COVID-19) au début de 2020 a considérablement augmenté la demande de masques faciaux dans le monde tout en stimulant la recherche sur leur efficacité. Ici, nous adaptons une approche d’imagerie optique récemment démontrée (une, deux) et mettent en évidence les différences marquées dans l’efficacité des différents masques et alternatives de masques pour supprimer la propagation des gouttelettes respiratoires lors d’un discours régulier.

En général, le terme «masque facial» régit une large gamme d’équipements de protection dont la fonction principale est de réduire la transmission de particules ou de gouttelettes. L’application la plus courante en médecine moderne est de fournir une protection à l’utilisateur (par exemple, le personnel de premiers soins), mais les masques chirurgicaux ont été initialement introduits pour protéger les personnes autour de l’utilisateur, comme la protection des patients avec des plaies ouvertes contre agents infectieux de l’équipe chirurgicale. (3) ou les personnes autour d’un patient tuberculeux de contracter la maladie par des gouttelettes en suspension dans l’air (4). Cette dernière fonction a été adoptée par divers gouvernements et agences de régulation (5), car les patients COVID-19 peuvent être asymptomatiques mais contagieux pendant plusieurs jours (6). Le principe de la protection des personnes infectées avec un masque est simple: le port d’un masque facial réduira la propagation des gouttelettes respiratoires contenant des virus. Des études récentes suggèrent que l’utilisation de masques réduit la propagation du COVID-19 au niveau de la population et, par conséquent, réduit la croissance de la courbe épidémique (7, 8). Pourtant, déterminer l’efficacité du masque est une question complexe qui reste un domaine de recherche actif.[voirparexemple([voirparexemple([verporejemplo([seeforexample(9)], rendu encore plus compliqué parce que les voies d’infection COVID-19 ne sont pas encore entièrement comprises et sont compliquées par de nombreux facteurs, tels que la voie de transmission, l’ajustement et l’utilisation appropriés des masques et les variables environnementales. Du point de vue des politiques publiques, la pénurie de masques chirurgicaux et de respirateurs N95, ainsi que les préoccupations concernant leurs effets secondaires et l’inconfort d’une utilisation à long terme (dix), ont conduit à l’utilisation publique d’une variété de solutions généralement moins contraignantes (comme les masques en coton ou les mouchoirs faits maison), mais généralement d’une efficacité inconnue. Bien que certains textiles utilisés pour la fabrication de masques aient été caractérisés (Onze), la performance de vrais masques doit être considérée dans un environnement pratique. Le travail que nous rapportons ici décrit une méthode de mesure qui peut être utilisée pour améliorer l’évaluation afin de guider la sélection des masques et les décisions d’achat.

Une image schématique et de démonstration est présentée dans la figure 1. En bref, un opérateur porte un masque facial et parle dans la direction d’un faisceau laser étendu dans une pièce sombre. Gouttes qui se propagent à travers la lumière de diffusion du faisceau laser, qui est enregistrée par une caméra de téléphone portable. Un algorithme informatique simple est utilisé pour compter les gouttes dans la vidéo. Le matériel nécessaire à ces mesures est couramment disponible; Des lasers et des optiques appropriés sont disponibles dans des centaines de laboratoires de recherche ou peuvent être achetés pour moins de 200 $, et une caméra de téléphone portable standard peut servir de dispositif d’enregistrement. La configuration expérimentale est simple et peut être facilement construite et exploitée par des non-experts.

Figure 1 Schéma de la configuration expérimentale.

Un faisceau laser est réparti verticalement à travers une lentille cylindrique et éclairé à travers les fentes de l’enceinte. La caméra est située à l’arrière du boîtier, avec un trou pour le haut-parleur à l’avant. L’encart montre la dispersion des particules d’eau d’un vaporisateur sans l’avant de la boîte. Crédit photo: Martin Fischer, Duke University.

Dans ce qui suit, nous décrivons la méthode de mesure et démontrons ses capacités pour les tests de masque. Dans cette application, nous n’essayons pas de mener une étude complète de toutes les conceptions de masque possibles ou une étude systématique de tous les cas d’utilisation. Nous avons simplement démontré notre méthode sur une variété de masques et d’alternatives de masques couramment disponibles avec un seul haut-parleur, et un sous-ensemble de ces masques a été testé avec quatre haut-parleurs. Même à partir de ces études de démonstration limitées, des caractéristiques générales importantes peuvent être tirées en comparant les différents masques faciaux et leur transmission par gouttelettes.

RÉSULTATS

Nous avons testé 14 masques faciaux ou alternatives de masque facial couramment disponibles, un patch de matériau de masque et un masque N95 testé par des professionnels (voir la figure 2 et le tableau 1 pour plus de détails). Pour référence, nous avons enregistré des essais de contrôle dans lesquels le locuteur ne portait pas de masque de protection ou de couverture. Chaque test a été réalisé avec le même protocole. La caméra a été utilisée pour enregistrer une vidéo d’une durée d’environ 40 s afin d’enregistrer les gouttes émises en parlant. Les 10 premières secondes de la vidéo servent de référence. Au cours des 10 s suivantes, le porteur du masque a répété la phrase «Restez en bonne santé, les gens» cinq fois (en parlant), après quoi la caméra a continué à enregistrer pendant 20 s supplémentaires (observation). Pour chaque masque et pour le test témoin, ce protocole a été répété 10 fois. Nous utilisons un algorithme informatique (voir Matériels et méthodes) pour compter le nombre de particules dans chaque vidéo.

Figure 2 Images de masques sous enquête.

Nous avons testé 14 masques ou alternatives de masque différents et un matériau de masque. Crédit photo: Emma Fischer, Duke University. Pour voir les photos montrant les masques réellement utilisés, voir fig. S8 (Matériaux supplémentaires).

Tableau 1 Masques faciaux sous enquête.

Ce tableau répertorie les masques faciaux étudiés, les alternatives de masque et le matériau du masque (les masques sont illustrés à la figure 2). Les masques marqués d’un astérisque (*) ont été testés par quatre locuteurs; tous les autres ont été testés par un orateur.

Les résultats de notre étude de masque sont présentés sur la figure 3A, où nous montrons le nombre de gouttes relatif pour chaque masque testé. Les données affichées avec des points pleins représentent le résultat du même orateur essayant tous les masques; les points d’erreur et les barres représentent respectivement la valeur moyenne et la distribution SD du nombre total de gouttes normalisé au test de contrôle (sans masque). Pour le test de contrôle de ce haut-parleur, le nombre absolu de gouttes était d’environ 960. Sur la Fig. 1, vous pouvez trouver un graphique avec une échelle logarithmique correspondante. S1. Les données de la figure 3A montrées avec un cercle creux représentent une moyenne de quatre locuteurs différents portant le même type de masques (chirurgical, coton5 et bandana); les valeurs et les barres d’erreur représentent la valeur moyenne et l’écart-type du nombre de gouttes relatif moyen des quatre haut-parleurs. Le nombre de lignes de base des haut-parleurs supplémentaires pour le test de contrôle (sans masque) était d’environ 200, avec une variation fractionnaire similaire à celle du haut-parleur principal (voir la figure S2 pour plus de détails).

Fig. 3 Transmission de gouttelettes à travers les masques faciaux.

(ONGLE) Transmission relative des gouttelettes à travers le masque correspondant. Chaque point de données solide représente la moyenne et l’écart type de 10 essais pour le même masque, normalisés à l’essai témoin (sans masque) et testés par un locuteur. Les points de données creux sont la moyenne et l’écart type des comptages relatifs dans quatre locuteurs. En figue. Un graphique avec une échelle logarithmique s’affiche. S1. Les numéros sur les étiquettes de l’axe des x correspondent aux numéros de masque de la figure 2 et du tableau 1. (Oui) Le temps d’évolution du nombre de gouttes (axe gauche) est indiqué à titre d’exemples représentatifs, marqué de la couleur correspondante en (A): pas de masque (vert), bandana (rouge), masque de coton (orange) et chirurgical (bleu) , non visible à cette échelle). Le nombre de gouttes cumulées pour ces cas est également affiché (axe de droite). t, heure.

Nous avons mesuré une fraction de transmission de gouttelettes allant de moins de 0,1% (masque N95 ajusté) à 110% (cache-cou, voir la discussion ci-dessous) par rapport aux essais témoins. Sur la figure 3B, l’évolution dans le temps des gouttes détectées est représentée pour quatre exemples représentatifs (chirurgical, coton5, bandana et test témoin) testés par le premier locuteur; les données pour tous les masques testés sont présentées à la fig. S3. Les courbes pleines indiquent le taux de transmission des gouttelettes au fil du temps. Pour le test de contrôle (courbe verte), les cinq pics distincts correspondent aux cinq répétitions de l’opérateur parlant. Dans le cas de la parole à travers un masque, il existe une barrière physique, entraînant une réduction des gouttelettes transmises et un retard important entre la parole et la détection des particules. En effet, le masque agit comme un filtre passe-bas temporaire, lissant le taux de gouttelettes au fil du temps et réduisant la transmission globale. Pour le mouchoir (courbe rouge), le taux de chute est simplement réduit d’un facteur 2, et les répétitions de discours sont toujours perceptibles. L’effet du masque en coton (courbe orange) est beaucoup plus fort. Le modèle de parole n’est plus reconnaissable et la plupart des gouttelettes sont éliminées, par rapport au test de contrôle. La courbe du masque chirurgical n’est pas visible sur cette échelle. Les zones ombrées de toutes les courbes montrent le nombre cumulé de particules au fil du temps: plus la courbe est basse, plus le masque bloque de gouttelettes. La figure 3B montre le nombre de gouttes des quatre masques mesuré par un haut-parleur; figure. S4 affiche les données des quatre haut-parleurs en utilisant des masques identiques.

Nous avons noté que parler à travers certains masques (en particulier le protège-nuque) semblait disperser les plus grosses gouttelettes dans une multitude de gouttelettes plus petites (voir fig. S5), ce qui explique l’augmentation apparente du nombre de gouttelettes par rapport au pas de masque dans ce cas. Étant donné que les particules plus petites sont dans l’air plus longtemps que les grosses gouttelettes (les plus grosses gouttelettes coulent plus rapidement), le port d’un tel masque pourrait être contre-productif. En outre, les performances du masque N95 à valve sont susceptibles d’être affectées par la valve d’expiration, qui s’ouvre pour un fort flux d’air vers l’extérieur. Bien que la valve ne compromet pas la protection de l’utilisateur, elle peut diminuer la protection des personnes autour de l’utilisateur. En comparaison, les performances du masque N95 sans valve ajustée étaient bien supérieures.

DISCUSSION

La configuration expérimentale est très simple à mettre en œuvre, et le matériel et les logiciels nécessaires sont omniprésents ou faciles à acquérir. Cependant, cette simplicité s’accompagne de certaines limitations qui sont discutées ici, ainsi que des pistes pour des améliorations possibles et des études futures. Encore une fois, nous tenons à souligner que les tests cutanés effectués ici (un haut-parleur pour toutes les peaux et quatre haut-parleurs pour les peaux sélectionnées) ne doivent servir qu’à titre de démonstration. Des variations entre les sujets sont attendues, par exemple en raison de différences de physiologie, d’ajustement du masque, de position de la tête, de discours, etc.

Une première limitation est que notre implémentation expérimentale n’échantillonne qu’une petite partie de l’enceinte, et donc certaines gouttelettes qui sont transmises à travers les masques pourraient ne pas s’inscrire dans le faisceau laser. De même, la face du haut-parleur est positionnée par rapport au trou du haut-parleur en alignant le front et le menton avec le boîtier. La physiologie de chaque locuteur est différente, ce qui entraîne des variations de la position de la bouche par rapport à la nappe lumineuse. Par conséquent, le nombre de gouttes ne reflète qu’une partie de toutes les gouttes, mais lorsque nous exécutons l’expérience avec les mêmes conditions initiales pour tous les masques, les performances relatives des masques peuvent être comparées. Un trou de haut-parleur scellé autour du visage empêcherait la fuite non détectée de particules et faciliterait la comparaison des différentes enceintes.

Deuxièmement, l’utilisation d’une caméra de téléphone portable présente certaines limitations de sensibilité de détection, c’est-à-dire la plus petite taille de gouttelette reconnaissable. Pour estimer la sensibilité, nous considérons la lumière diffusée par les gouttelettes traversant le faisceau laser. La quantité de lumière diffusée dans la direction de la caméra dépend de la longueur d’onde de la lumière, de l’indice de réfraction de la gouttelette et de sa taille (et de sa forme). Pour estimer la diffusion lumineuse des gouttes dans la chambre en fonction de leur diamètre, nous utilisons le package Python PyMieScatt (12), qui est une implémentation de la théorie de Lorenz-Mie[regarder([voir([ver([see(13) pour un examen]. Le résultat est visualisé sur la figure 4. La figure 4A montre un exemple de la distribution de diffusion pour une lumière de 532 nm diffusée à partir d’une gouttelette de 5 μm de diamètre et un indice de réfraction de l’eau (Nord = 1,33). Dans cet exemple, la taille des particules est sensiblement supérieure à la longueur d’onde de la lumière (le régime dit de Mie). Presque toute la lumière est diffusée dans la direction avant (0 °) et très peu dans la direction de la caméra (indiquée par le cône ombré vert autour de 90 °). Pour l’angle d’acceptation de la caméra donné, nous montrons sur la figure 4B le nombre estimé de photons par image diffusés dans l’ouverture de la caméra du téléphone portable en fonction du diamètre des particules. En éclairant la caméra directement avec un faisceau laser atténué de puissance connue, on détermine la sensibilité de détection. Un minimum d’environ 75 photons (dans un seul pixel de caméra) ou environ 960 photons (répartis sur plusieurs pixels) était nécessaire par image pour que la caméra détecte une gouttelette (pour plus de détails sur la caractérisation de la détection, voir Matériaux supplémentaire). Les deux seuils de détection sont indiqués par des lignes noires horizontales et la zone ombrée rouge sur la figure 4B. Le seuil de détection le plus conservateur correspond à une taille de gouttelette détectable minimale de 0,5 μm. La principale limitation est la faible efficacité de collecte de notre petite ouverture de chambre; nous ne capturons actuellement que 0,01% de l’angle solide complet. Une plus grande efficacité de récolte est possible avec une lentille relais plus grande devant la caméra, mais cela se ferait au prix d’un champ de vision réduit.

Figure 4 Propriétés de diffusion de la lumière.

(ONGLE) Distribution angulaire (fonction de phase de diffusion) pour la lumière diffusée par une goutte d’eau de 5 μm de diamètre pour un éclairage avec une lumière laser verte. Notez l’échelle radiale logarithmique. 0 ° est la direction avant et 180 ° est la direction inverse. La caméra enregistre à environ 90 °, indiqué par le segment vert (pas à l’échelle). (Oui) Nombre calculé de photons enregistrés par la caméra dans un cadre en fonction du diamètre de la goutte. La zone ombrée rouge et les deux lignes pleines indiquent les seuils de détection de la caméra. Pour des conditions idéales (tous les photons atteignent un seul pixel), la caméra nécessite au moins environ 75 photons par image correspondant à un diamètre de gouttelette de 0,1 µm; pour les photons répartis sur plusieurs pixels, le seuil est d’environ 960 photons et correspond à un diamètre de 0,5 µm.

Troisièmement, l’utilisation d’une seule caméra de téléphone portable limite également la résolution de taille réalisable (actuellement 120 μm par pixel), étant donné le grand champ de vision nécessaire pour imager autant de gouttelettes que possible. Cela rend impossible de mesurer directement la taille des petites gouttelettes (aérosol) dans notre configuration. Cependant, bien que nous ne puissions pas mesurer la taille des gouttelettes à ou en dessous de la résolution des pixels, nous pouvons détecter et compter les plus petites gouttelettes, jusqu’à la limite de sensibilité décrite ci-dessus. Pour les très grosses particules, la plage dynamique limitée de la caméra pose également un défi pour déterminer la taille, car les pixels se saturent facilement et déforment ainsi la forme de la gouttelette enregistrée. Nous tenons à souligner que ni la résolution limitée des pixels ni la saturation n’affectent le nombre de particules présenté sur la figure 3. Le choix d’une caméra de meilleure qualité et d’un champ de vision plus petit, combiné à une configuration en entonnoir pour guider les gouttelettes vers la zone de l’image réduirait la taille minimale observable, de même que les approches utilisant des matrices de caméras pour améliorer la résolution sans sacrifier la sensibilité ou le champ de vision (14). Compte tenu de ces limitations de taille, nous pouvons encore estimer la distribution de taille pour les plus grosses gouttelettes (voir Fig. S5 pour un graphique de taille qualitative), qui présente quelques observations intéressantes telles que la performance du protège-nuque mentionné ci-dessus.

Il convient de noter que nos expériences diffèrent à plusieurs égards des méthodes traditionnelles de validation de masque, telles que l’efficacité de filtration des particules de latex. Comme le montre l’étude des jambières, la filtration des liquides (et la réduction subséquente de la taille des particules) est plus pertinente que la filtration des solides. De plus, notre méthode pourrait éclairer les tentatives d’amélioration de la formation sur l’utilisation appropriée des masques et aider à valider les approches pour rendre les masques existants réutilisables.

En résumé, nos mesures fournissent un moyen rapide et rentable d’estimer l’efficacité des masques à retenir les gouttelettes émises pendant la parole pour des tailles de gouttelettes supérieures à 0,5 μm. Nos expériences de démonstration de principe n’ont impliqué qu’un petit nombre de haut-parleurs, mais notre configuration peut servir de base à de futures études avec une plus grande cohorte de haut-parleurs et des vérifications des performances du masque dans diverses conditions qui affectent le taux d’émission. gouttes, telles que différents haut-parleurs, le volume de la parole (quinze), types de discours (seize) et d’autres effets. Cette méthode peut également tester les masques dans d’autres conditions, telles que la toux ou les éternuements. Les améliorations des paramètres peuvent augmenter la sensibilité, cependant, l’efficacité des tests pendant la respiration régulière nécessitera probablement de compléter les mesures avec un compteur de particules conventionnel. Un autre domaine d’intérêt est la comparaison des performances du masque entre particules solides et gouttelettes, motivée par la dégradation observée de la gouttelette de liquide sur le protège-nuque et la saturation du masque par des gouttelettes, qui nécessite un échange en pratique. clinique habituelle.

MATÉRIAUX ET MÉTHODES

La configuration optique que nous avons utilisée a été récemment utilisée pour démontrer l’expulsion de gouttelettes de liquide lors de la parole et pour la caractérisation des temps de séjour des gouttelettes dans l’air (une, deux). Un schéma de la configuration est illustré à la Fig.1. En bref, une feuille de lumière a été éclairée à travers une enceinte, où la diffusion de la lumière des particules passant à travers la feuille de lumière a été détectée avec la caméra. Pour former la nappe de lumière, une lentille cylindrique transformait un faisceau laser vert en un profil elliptique, qui était dirigé à travers l’enceinte. La source laser était une bombe laser scientifique (Millennia, Spectra-Physics; puissance 2 W; longueur d’onde 532 nm), mais des lasers verts appropriés de puissances similaires sont disponibles pour moins de 100 USD; Les lasers scientifiques ont de meilleures spécifications (pointage du faisceau et stabilité de l’intensité plus élevés, meilleur profil de faisceau), mais ces avantages ne sont pas pertinents dans cette application. La nappe lumineuse au centre de l’enceinte avait une épaisseur de 4,4 mm et une taille verticale de 78 mm (Gaussian 1 / edeux largeur des faisceaux d’intensité). L’enceinte (longueur par largeur par hauteur: 30 cm sur 30 cm sur 35 cm) a été construite (ou doublée de) matériau noir pour minimiser la lumière parasite. Les côtés de la boîte avaient des fentes pour l’entrée et la sortie de la nappe lumineuse. L’avant de la boîte avait un trou de 18 cm de diamètre pour le haut-parleur, assez grand pour qu’une personne portant un masque puisse parler à l’intérieur de la boîte, mais suffisamment petit pour empêcher le visage (ou le masque) d’atteindre à la nappe de lumière. Pour éliminer les gouttelettes de la boîte entre les expériences, l’air laminaire d’un filtre à air particulaire à haute efficacité (HEPA) a été alimenté en continu dans la boîte par le haut à travers un conduit avec une section transversale de 25 cm sur 25 cm. L’air fourni était expulsé par les fentes de la nappe lumineuse et le trou du haut-parleur. Une légère pression positive sur la boîte a éliminé les gouttelettes et a empêché la poussière de pénétrer dans la boîte de l’extérieur. Au dos de la boîte, un téléphone portable (Samsung Galaxy S9) a été monté à une distance de 20 cm de la nappe lumineuse. Avec l’application Android “Open Camera”, la taille du cadre a été réglée à 1920 × 1080 pixels, la distance focale a été réglée à 20 cm, le temps d’exposition a été réglé à 1/50 s et la fréquence d’images a été réglée à 30 / s. . A cette distance focale, chaque pixel de la caméra a enregistré une zone de 120 µm sur 120 µm à la position de la nappe de lumière.

Pour chaque test, la caméra a enregistré la lumière diffusée par les particules dans le faisceau laser avant la parole (~ 10 s), pendant la parole (~ 10 s) et pendant une période d’élimination des gouttelettes (~ 20 s). Le discours consistait en cinq répétitions de la phrase «Restez en bonne santé, les gens», prononcée par une personne testée de sexe masculin avec une voix forte mais sans crier. Chaque test a été répété 10 fois et l’orateur a bu une gorgée d’eau pour éviter la déshydratation. De plus, pour les masques qui présentaient des quantités substantielles de particules détectées (tissu, coton, cache-cou et bandana), nous avons effectué des tests supplémentaires en inhalant à plusieurs reprises l’air d’une ampoule à travers les masques, plutôt que le discours d’un expérimentateur. Ces tests de contrôle avec des bouffées d’air ont confirmé que nous avons enregistré les gouttelettes émises par le haut-parleur, et non la poussière des masques.

L’objectif de l’analyse est de comparer l’efficacité de différents masques en estimant le nombre total de gouttes transmises. Pour cela, il faut identifier les gouttes dans la vidéo et faire la distinction entre les gouttes et le fond ou le bruit. Pour plus de commodité, l’analyse des vidéos a été faite avec «Mathematica» (Wolfram Research), mais l’utilisation d’un package commercial ne présente aucune restriction générale, puisque presque tous les langages de programmation de haut niveau (par exemple Python) offrent la même fonctionnalité. De toutes les vidéos, nous avons supprimé un arrière-plan pâle qui provenait de la nappe de lumière elle-même et de la lumière parasite et des reflets diffus du visage de l’expérimentateur. Ensuite, nous binarisons toutes les trames avec un seuil commun qui fait la distinction entre la lumière diffusée des gouttes et le signal et / ou le bruit de fond. Un algorithme de détection de caractéristiques est ensuite appliqué à chaque image, qui renvoie les positions du centre de gravité et la longueur du grand axe et du petit axe de l’ellipse la mieux ajustée pour chaque goutte. Notez que les axes majeurs et mineurs renvoyés par l’algorithme ne sont pas une mesure directe de la taille des gouttelettes, mais une mesure de la quantité de lumière diffusée par la particule à l’ouverture de la chambre (diamètre binaire). De plus, la longueur de l’axe principal augmente en raison du mouvement des particules pendant le temps d’exposition de la caméra. En raison de la faible plage dynamique de la caméra (8 bits), la plupart des gouttelettes saturent la caméra. Cependant, les longueurs d’axe renvoyées par l’algorithme peuvent encore être utilisées pour une estimation qualitative de la taille des gouttelettes: une plus grosse gouttelette diffuse plus de lumière qu’une petite gouttelette. Cette idée est importante pour interpréter le résultat de la guêtre. Le protège-nuque a une transmission plus élevée (110%; voir Fig. 3A) que le test de contrôle. Nous attribuons cette augmentation au protège-nuque dispersant les plus grosses gouttes en plusieurs petites gouttes, augmentant ainsi le nombre de gouttes. L’histogramme du diamètre binaire de la guêtre soutient cette théorie (voir Fig. S5).

Si une goutte traverse la nappe de lumière dans un temps plus court que la fréquence d’images inversée, elle n’apparaîtra que dans une seule image vidéo. Cependant, si la goutte passe plus de temps sur la nappe de lumière, la goutte apparaîtra dans plusieurs images. Pour éviter le double comptage des gouttes dans des images consécutives, nous utilisons un algorithme de base pour faire la distinction entre les particules à une seule image et les trajectoires à plusieurs images. L’algorithme compare la distance entre les gouttelettes dans des trames consécutives et attribue deux gouttelettes à un chemin si leur distance est inférieure à une valeur de seuil ou les compte comme des gouttelettes individuelles si leur distance est supérieure au seuil. La valeur seuil a été choisie empiriquement à 40 pixels. Un exemple de résultat d’algorithme est illustré à la fig. S6, montrant une projection de 10 images consécutives. Chaque goutte reconnue par l’algorithme est mise en évidence par un ellipsoïde, étiqueté avec le numéro de trame. Les gouttelettes appartenant au même chemin sont mises en évidence avec la même couleur.

RÉFÉRENCES ET NOTES

  1. Conseils sur l’utilisation des masques dans le contexte du COVID-19, numéro de référence de l’OMS: WHO / 2019-nCov / IPC_Masks / 2020.4 (Organisation mondiale de la Santé, 2020).

  2. G. Gouesbet, G. Gréhan, Théories de Lorenz-Mie généralisées (Springer International Publishing, éd.2, 2017).

  3. L. Zhong, P. Konda, M. Harfouche, R. Horstmeyer, Imagerie et optique appliquée (Société optique d’Amérique, 2019).

Expressions de gratitude: Nous remercions Mathias Fischer d’avoir fourni le croquis de la figure 1 et S. Eriksson et J. Lindale pour des discussions utiles. Argent: Ce projet a été rendu possible en partie grâce à la subvention DAF numéro 2019-198099 de Chan Zuckerberg Initiative, un fonds conseillé de la Silicon Valley Community Foundation, et un financement interne de l’Université Duke grâce à l’installation de Imagerie et spectroscopie avancées de la lumière (ALIS). Contributions d’auteur: M.C.F. et E.P.F. a effectué les expériences, D.G. a effectué l’analyse des données, I.H. et E.W. a acquis les masques et W.S.W. expérience fournie. M.C.F a supervisé le projet. Tous les auteurs ont participé à l’interprétation des données et à la préparation du manuscrit. Conflit d’intérêts: Duke University a déposé une demande de brevet provisoire aux États-Unis le 12 juin 2020. Les auteurs du manuscrit actuel sont identiques aux inventeurs de la demande de brevet. Les informations sur les brevets sont les suivantes: Titre: “Méthode optique pour tester l’efficacité des masques”; Inventeurs: M.C.F., E.P.F., D.G., W.S.W., I.H. et E.W.; numéro de demande: 63/038331. Les auteurs déclarent n’avoir aucun autre intérêt concurrent. Disponibilité des données et du matériel: Toutes les données nécessaires pour évaluer les conclusions de l’article sont présentes dans l’article et / ou dans les documents complémentaires. Des données supplémentaires relatives à cet article peuvent être demandées aux auteurs. Tous les fichiers de films bruts sont disponibles gratuitement dans le référentiel de données de Duke Research à l’adresse https://doi.org/10.7924/r4ww7dx6q.

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