【手続補正書】
【提出日】平成29年3月10日(2017.3.10)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
第１の端部および第２の端部を有する排液管を有する患者において、少なくとも１つの患者パラメータを判定するための方法であって、前記第１の端部は、前記患者の胸腔の中に嵌合され、第２の端部は、収集容器と流体連通し、前記収集容器および前記排液管のうちの少なくとも１つは、（ｉ）前記収集容器の近位の場所における前記排液管および（ｉｉ）前記収集容器のうちの少なくとも１つ内の圧力を感知する、第１の圧力センサと、前記収集容器の遠位の場所における前記排液管内の圧力を感知する、第２の圧力センサとを有し、
前記方法は、
ａ．前記第１の圧力センサからの少なくとも第１の圧力値および前記第２の圧力センサからの少なくとも１つの第２の圧力値、ならびに、前記第１の圧力センサおよび前記第２の圧力センサからの連続圧力値を得るステップと、
ｂ．前記圧力値を時系列圧力データとしてコンピュータメモリ内に記憶するステップと、
ｃ．非線形方程式を使用する非線形ソルバを通して、前記時系列圧力データによって少なくとも１つの患者パラメータをコンピュータを用いて計算するステップと、
ｄ．前記排液管を一掃するために、前記患者パラメータに応答して管ライン一掃デバイスをアクティブ化するステップと
を含む、方法。
【請求項２】
前記少なくとも１つの第１の圧力値は、複数の圧力値を含む、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記複数の圧力値を含む圧力値は、タイミングが図られた間隔において得られる、請求項２に記載の方法。
【請求項４】
前記圧力値は、弁ステータス、時間、患者吸入ステータス、および管ステータスから成る群から選択される、１つまたは複数の事象、ステータス、または値と関連付けられる、請求項２−３のいずれかに記載の方法。
【請求項５】
前記非線形方程式は、サポートベクトルマシンアプローチ、人工神経ネットワーク、遺伝子アルゴリズム、および遺伝子プログラミングから成る群から選択される、１つまたは複数のアプローチにおいて実装される、請求項１に記載の方法。
【請求項６】
前記非線形方程式は、以下の線形回帰仮説、
【化１】
2016514496.tif 000001
であり、
Ｔ＝代表的現在の時間（ｔ＝０）、すなわち、データ後の固定時間点であり、
ｔ＝整数時間サンプルであり、０は、最新であり、Ｎ−は、最も古く、
ｆ（ｘ，ｙ）＝ｘおよびｙに依存する未知の関数であり、
ｈ（Ｔ）＝流体キャニスタ内の流体の体積であり、
Ｐｖ（ｔ）＝通気時の時間の関数としての圧力であり、
Ｐｃ（ｔ）＝時間の関数として患者のＣＤＵ側における圧力であり、
Ｎ＝計算のために要求される時間サンプル数であり、
Ｔｈｅｔａ＝以下に列挙される全Ｔｈｅｔａのセットであり、
Ｔｈｅｔａｂｉａｓ＝仮説のための任意のＤＣバイアス定数であり、
Ｔｈｅｔａｃ，ｔ＝時間ｔ時のＣＤＵ圧力に関する任意のパラメータ係数であり、
Ｔｈｅｔａｖ，ｔ＝時間ｔ時の通気圧力に関する任意のパラメータ係数である、
請求項１に記載の方法。
【請求項７】
前記線形回帰方程式は、以下
【化２】
2016514496.tif 000002
のように表される、「ｍ」値の訓練セットを用いて表される、コスト関数Ｊを有する、請求項６に記載の方法。
【請求項８】
未知の「Ｔｈｅｔａ」値は、以下
【化３】
2016514496.tif 000003
のように、「ｍ」個のアイテムの訓練セットを用いて判定される、請求項７に記載の方法。
【請求項９】
前記非線形方程式およびその導関数は、勾配降下法、粒子群最適化、および人工蜂コロニーから成る群から選定される、１つまたは複数の最適化アルゴリズムによって解かれる、請求項８に記載の方法。
【請求項１０】
Ｔｈｅｔａは、以下
【化４】
2016514496.tif 000004
のように導出され、Ｘｘを伴うＪ（Ｔｈｅｔａ）に関する偏導関数は、以下
【化５】
2016514496.tif 000005
のように表される、Ｔｈｅｔａｘと関連付けられたＢｉａｓ、Ｐｖ、またはＰｃパラメータである、請求項７に記載の方法。
【請求項１１】
前記非線形方程式は、以下
【化６】
2016514496.tif 000006
のように表され、
式中、
Ｔ＝代表的現在の時間（ｔ＝０）、すなわち、データ後の固定時間点であり、
ｔ＝整数時間サンプルであり、０は、最新であり、Ｎ−は、最も古く、
ｆ（ｘ，ｙ）＝ｘおよびｙに依存する未知の関数であり、
ｈ（Ｔ）＝流体キャニスタ内の流体の体積であり、
Ｐｖ（ｔ）＝通気時の時間の関数としての圧力であり、
Ｐｃ（ｔ）＝時間の関数として患者のＣＤＵ側における圧力であり、
Ｎ＝計算のために要求される時間サンプル数であり、
Ｔｈｅｔａ＝以下に列挙される全Ｔｈｅｔａのセットであり、
Ｔｈｅｔａｂｉａｓ＝仮説のための任意のＤＣバイアス定数であり、
Ｔｈｅｔａｃ，ｔ＝時間ｔ時のＣＤＵ圧力に関する任意のパラメータ係数であり、
Ｔｈｅｔａｖ，ｔ＝時間ｔ時の通気圧力に関する任意のパラメータ係数である、
請求項１に記載の方法。
【請求項１２】
少なくとも１つの患者パラメータを判定するためのデバイスであって、前記デバイスは、
収集容器と、
第１の端部および第２の端部を有する排液管であって、前記第１の端部は、前記患者の胸腔の中に嵌合され、かつ前記患者の胸腔と流体連通を確立するように構成され、第２の端部は、前記収集容器内に受容される、排液管と、
（ｉ）前記収集容器の近位の場所における排液管および（ｉｉ）前記収集容器のうちの少なくとも１つ内の圧力を感知するように構築および配列される、第１の圧力センサと、
前記収集容器の遠位の場所における前記排液管内の圧力を感知するように構築および配列される、第２の圧力センサと
を備え、
前記第１の圧力センサおよび前記第２の圧力センサは、メモリを有するコンピューティング手段と信号通信するために構築および配列され、前記コンピューティング手段は、
ｉ．前記第１の圧力センサからの第１の圧力値および前記第２の圧力センサからの第１の圧力値、ならびに、前記第１の圧力センサおよび前記第２の圧力センサからの連続圧力値を得ることと、
ｉｉ．前記圧力値を時系列圧力データとして前記メモリ内に記憶することと、
ｉｉｉ．非線形方程式を使用する非線形ソルバを通して、前記圧力値によって少なくとも１つの患者パラメータを計算することと
ｉｖ．前記排液管を一掃するために、前記患者パラメータに応答して管ライン一掃デバイスをアクティブ化すること
を行うために構成されている、デバイス。
【請求項１３】
前記少なくとも１つの第１の圧力値は、複数の圧力値を含む、請求項１２に記載のデバイス。
【請求項１４】
前記複数の圧力値は、タイミングが図られた間隔で作成される、請求項１３に記載のデバイス。
【手続補正２】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００２４
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００２４】
これらならびに他の特徴および利点は、以下に概略される図を閲覧し、以下の発明を実施するための形態を検証することによって、当業者に明白となるであろう。
本発明は、例えば、以下を提供する。
（項目１）
第１の端部および第２の端部を有する排液管を有する患者において、少なくとも１つの患者パラメータを判定するための方法であって、前記第１の端部は、前記患者の胸腔の中に嵌合され、第２の端部は、収集容器と流体連通し、前記収集容器および前記排液管のうちの少なくとも１つは、（ｉ）前記収集容器の近位の場所における前記排液管および（ｉｉ）前記収集容器のうちの少なくとも１つ内の圧力を感知する、第１の圧力センサと、前記収集容器の遠位の場所における前記排液管内の圧力を感知する、第２の圧力センサとを有し、
前記方法は、
ａ．前記第１の圧力センサからの少なくとも第１の圧力値および前記第２の圧力センサからの少なくとも１つの第１の圧力値を得るステップと、
ｂ．非線形ソルバを通して、前記圧力値によって少なくとも１つの患者パラメータを計算するステップと、
を含む、方法。
（項目２）
前記少なくとも１つの第１の圧力値は、複数の圧力値を含む、項目１に記載の方法。
（項目３）
前記複数の圧力値を含む圧力値は、タイミングが図られた間隔におけるものである、項目２に記載の方法。
（項目４）
前記圧力値は、弁ステータス、時間、患者吸入ステータス、および管ステータスから成る群から選択される、１つまたはそれを上回る事象、ステータス、または値と関連付けられる、項目２−３のいずれかに記載の方法。
（項目５）
前記第１の圧力値および連続圧力値は、コンピュータメモリ内に記憶される、項目２−４のいずれかに記載の方法。
（項目６）
前記少なくとも１つの患者パラメータを計算するステップは、コンピュータによって行われる、項目１−５のいずれかに記載の方法。
（項目７）
前記少なくとも１つの患者パラメータを計算するステップは、コンピュータ手段によって行われる、項目１−６のいずれかに記載の方法。
（項目８）
前記コンピュータ手段は、前記少なくとも１つの患者パラメータを表示する出力を生成する、項目７のいずれかに記載の方法。
（項目９）
前記コンピュータ手段は、非線形方程式によって、前記少なくとも１つの患者パラメータを計算する、項目７−８のいずれかに記載の方法。
（項目１０）
前記非線形方程式は、サポートベクトルマシンアプローチ、人工神経ネットワーク、遺伝子アルゴリズム、および遺伝子プログラミングから成る群から選択される、１つまたはそれを上回るアプローチにおいて実装される、項目９に記載の方法。
（項目１１）
前記非線形方程式は、以下の線形回帰仮説、
【化１】
2016514496.tif 000007
であり、
Ｔ＝代表的現在の時間（ｔ＝０）、すなわち、データ後の固定時間点であり、
ｔ＝整数時間サンプルであり、０は、最新であり、Ｎ−は、最も古く、
ｆ（ｘ，ｙ）＝ｘおよびｙに依存する未知の関数であり、
ｈ（Ｔ）＝流体キャニスタ内の流体の体積であり、
Ｐｖ（ｔ）＝通気時の時間の関数としての圧力であり、
Ｐｃ（ｔ）＝時間の関数として患者のＣＤＵ側における圧力であり、
Ｎ＝計算のために要求される時間サンプル数であり、
Ｔｈｅｔａ＝以下に列挙される全Ｔｈｅｔａのセットであり、
Ｔｈｅｔａｂｉａｓ＝仮説のための任意のＤＣバイアス定数であり、
Ｔｈｅｔａｃ，ｔ＝時間ｔ時のＣＤＵ圧力に関する任意のパラメータ係数であり、
Ｔｈｅｔａｖ，ｔ＝時間ｔ時の通気圧力に関する任意のパラメータ係数である、
項目９に記載の方法。
（項目１２）
前記線形回帰方程式は、以下
【化２】
2016514496.tif 000008
のように表される、「ｍ」値の訓練セットを用いて表される、コスト関数Ｊを有する、項目１１に記載の方法。
（項目１３）
未知の「Ｔｈｅｔａ」値は、以下
【化３】
2016514496.tif 000009
のように、「ｍ」個のアイテムの訓練セットを用いて判定される、項目１２に記載の方法。
（項目１４）
前記非線形方程式およびその導関数は、勾配降下法、粒子群最適化、および人工蜂コロニーから成る群から選定される、１つまたはそれを上回る最適化アルゴリズムによって解かれる、項目１３に記載の方法。
（項目１５）
Ｔｈｅｔａは、以下
【化４】
2016514496.tif 000010
のように導出され、Ｘｘを伴うＪ（Ｔｈｅｔａ）に関する偏導関数は、以下
【化５】
2016514496.tif 000011
のように表される、Ｔｈｅｔａｘと関連付けられたＢｉａｓ、Ｐｖ、またはＰｃパラメータである、項目１２に記載の方法。
（項目１６）
前記非線形方程式は、以下
【化６】
2016514496.tif 000012
のように表され、
式中、
Ｔ＝代表的現在の時間（ｔ＝０）、すなわち、データ後の固定時間点であり、
ｔ＝整数時間サンプルであり、０は、最新であり、Ｎ−は、最も古く、
ｆ（ｘ，ｙ）＝ｘおよびｙに依存する未知の関数であり、
ｈ（Ｔ）＝流体キャニスタ内の流体の体積であり、
Ｐｖ（ｔ）＝通気時の時間の関数としての圧力であり、
Ｐｃ（ｔ）＝時間の関数として患者のＣＤＵ側における圧力であり、
Ｎ＝計算のために要求される時間サンプル数であり、
Ｔｈｅｔａ＝以下に列挙される全Ｔｈｅｔａのセットであり、
Ｔｈｅｔａｂｉａｓ＝仮説のための任意のＤＣバイアス定数であり、
Ｔｈｅｔａｃ，ｔ＝時間ｔ時のＣＤＵ圧力に関する任意のパラメータ係数であり、
Ｔｈｅｔａｖ，ｔ＝時間ｔ時の通気圧力に関する任意のパラメータ係数である、
項目９に記載の方法。
（項目１７）
前記流体は、ガス、水、血清、血液、血漿、リンパ液、膿、治療用注入流体、およびそれらの混合物から成る群のうちの任意の１つを含む、生物学的流体である、項目１−１６のいずれかに記載の方法。
（項目１８）
第１の端部および第２の端部を有する排液管を有する患者において、少なくとも１つの患者パラメータを判定するためのコンピュータ可読プログラムであって、前記第１の端部は、患者の胸腔の中に嵌合される、および／またはそれと流体連通を確立し、第２の端部は、収集容器と流体連通を確立し、前記収集容器および前記排液管のうちの少なくとも１つは、（ｉ）前記収集容器の近位の場所における前記排液管および（ｉｉ）前記収集容器うちの少なくとも１つ内の圧力を感知する第１の圧力センサと、前記収集容器の遠位の場所における前記排液管内の圧力を感知する、第２の圧力センサとを有し、前記コンピュータ可読プログラムは、
ａ．前記第１の圧力センサからの第１の圧力値および前記第２の圧力センサからの第１の圧力値を得ることと、
ｂ．非線形ソルバを通して、前記圧力値によって少なくとも１つの患者パラメータを計算することと
を行うために、メモリを有するコンピュータ手段のための命令を備える、コンピュータ可読プログラム。
（項目１９）
前記少なくとも１つの第１の圧力値は、経時的な複数の圧力値を含む、項目１８に記載のコンピュータ可読プログラム。
（項目２０）
前記複数の圧力値は、タイミングが図られた間隔で作成される、項目１９に記載のコンピュータ可読プログラム。
（項目２１）
前記複数の圧力値は、コンピュータメモリ内に記憶される、項目１９に記載のコンピュータ可読プログラム。
（項目２２）
前記少なくとも１つの患者パラメータを計算するステップは、コンピュータ手段によって行われる、項目１８−２１のいずれかに記載のコンピュータ可読プログラム。
（項目２３）
前記コンピュータ手段は、前記少なくとも１つの患者パラメータを表示する出力を生成する、項目２２のいずれかに記載のコンピュータ可読プログラム。
（項目２４）
前記コンピュータ手段は、非線形方程式によって、前記少なくとも１つの患者パラメータを計算する、項目２３のいずれかに記載のコンピュータ可読プログラム。
（項目２５）
前記非線形方程式は、サポートベクトルマシンアプローチ、人工神経ネットワーク、遺伝子アルゴリズム、および遺伝子プログラミングから成る群から選択される、１つまたはそれを上回るアプローチにおいて実装される、項目２４に記載のコンピュータ可読プログラム。
（項目２６）
前記非線形方程式は、以下の線形回帰仮説
【化７】
2016514496.tif 000013
であり、
Ｔ＝代表的現在の時間（ｔ＝０）、すなわち、データ後の固定時間点であり、
ｔ＝整数時間サンプルであり、０は、最新であり、Ｎ−は、最も古く、
ｆ（ｘ，ｙ）＝ｘおよびｙに依存する未知の関数であり、
ｈ（Ｔ）＝流体キャニスタ内の流体の体積であり、
Ｐｖ（ｔ）＝通気時の時間の関数としての圧力であり、
Ｐｃ（ｔ）＝時間の関数として患者のＣＤＵ側における圧力であり、
Ｎ＝計算のために要求される時間サンプル数であり、
Ｔｈｅｔａ＝以下に列挙される全Ｔｈｅｔａのセットであり、
Ｔｈｅｔａｂｉａｓ＝仮説のための任意のＤＣバイアス定数であり、
Ｔｈｅｔａｃ，ｔ＝時間ｔ時のＣＤＵ圧力に関する任意のパラメータ係数であり、
Ｔｈｅｔａｖ，ｔ＝時間ｔ時の通気圧力に関する任意のパラメータ係数である、
項目２４に記載のコンピュータ可読プログラム。
（項目２７）
前記線形回帰方程式は、以下
【化８】
2016514496.tif 000014
のように表される、「ｍ」値の訓練セットを用いて表される、コスト関数Ｊを有する、項目２６に記載のコンピュータ可読プログラム。
（項目２８）
未知の「Ｔｈｅｔａ」値は、以下
【化９】
2016514496.tif 000015
のように、「ｍ」個のアイテムの訓練セットを用いて判定される、項目２７に記載のコンピュータ可読プログラム。
（項目２９）
前記非線形方程式およびその導関数は、勾配降下法、粒子群最適化、および人工蜂コロニーアプローチによって解かれる、項目２６に記載のコンピュータ可読プログラム。
（項目３０）
Ｔｈｅｔａは、以下
【化１０】
2016514496.tif 000016
のように導出され、
Ｘｘを伴うＪ（Ｔｈｅｔａ）に関する偏導関数は、以下
【化１１】
2016514496.tif 000017
のように表される、Ｔｈｅｔａｘと関連付けられたＢｉａｓ、Ｐｖ、またはＰｃパラメータである、項目２７に記載のコンピュータ可読プログラム。
（項目３１）
前記非線形方程式は、以下
【化１２】
2016514496.tif 000018
のように表され、式中、
Ｔ＝代表的現在の時間（ｔ＝０）、すなわち、データ後の固定時間点であり、
ｔ＝整数時間サンプルであり、０は、最新であり、Ｎ−は、最も古く、
ｆ（ｘ，ｙ）＝ｘおよびｙに依存する未知の関数であり、
ｈ（Ｔ）＝流体キャニスタ内の流体の体積であり、
Ｐｖ（ｔ）＝通気時の時間の関数としての圧力であり、
Ｐｃ（ｔ）＝時間の関数として患者のＣＤＵ側における圧力であり、
Ｎ＝計算のために要求される時間サンプル数であり、
Ｔｈｅｔａ＝以下に列挙される全Ｔｈｅｔａのセットであり、
Ｔｈｅｔａｂｉａｓ＝仮説のための任意のＤＣバイアス定数であり、
Ｔｈｅｔａｃ，ｔ＝時間ｔ時のＣＤＵ圧力に関する任意のパラメータ係数であり、
Ｔｈｅｔａｖ，ｔ＝時間ｔ時の通気圧力に関する任意のパラメータ係数である、
項目２４に記載のコンピュータ可読プログラム。
（項目３２）
前記流体は、ガス、水、血清、血液、血漿、リンパ液、膿、治療用注入流体、およびそれらの混合物から成る群のうちの任意の１つを含む、生物学的流体である、項目１８−３１のいずれかに記載のコンピュータ可読プログラム。
（項目３３）
第１の端部および第２の端部を有する排液管を有する患者において、少なくとも１つの患者パラメータを判定するためのデバイスであって、前記第１の端部は、前記患者の胸腔の中に嵌合される、および／またはそれと流体連通を確立し、第２の端部は、収集容器内に受容され、前記デバイスは、
ａ．（ｉ）前記収集容器の近位の場所における排液管および（ｉｉ）前記収集容器のうちの少なくとも１つ内の圧力を感知するように構築および配列される、第１の圧力センサと、
ｂ．前記収集容器の遠位の場所における前記排液管内の圧力を感知するように構築および配列される、第２の圧力センサと、
を備え、
ｃ．前記第１の圧力センサおよび前記第２の圧力センサは、
ｉ．前記第１の圧力センサからの第１の圧力値および前記第２の圧力センサからの第１の圧力値を得ることと、
ｉｉ．非線形ソルバを通して、前記圧力値によって少なくとも１つの患者パラメータを計算することと
を行うために、メモリを有するコンピューティング手段と信号通信するために構築および配列される、デバイス。
（項目３４）
前記少なくとも１つの第１の圧力値は、複数の圧力値を含む、項目３３に記載のデバイス。
（項目３５）
前記複数の圧力値は、タイミングが図られた間隔で作成される、項目３４に記載のデバイス。
（項目３６）
メモリを有するコンピュータ手段をさらに備える、項目３３−３５のいずれかに記載のデバイス。
（項目３７）
前記複数の圧力値は、コンピュータメモリ内に記憶される、項目３４−３６のいずれかに記載のデバイス。
（項目３８）
前記コンピュータ手段は、前記少なくとも１つの患者パラメータを表示する出力を生成する、項目３６−３７のいずれかに記載のデバイス。
（項目３９）
前記コンピュータ手段は、非線形方程式によって、前記少なくとも１つの患者パラメータを計算する、項目３６−３８のいずれかに記載のデバイス。
（項目４０）
前記非線形方程式は、サポートベクトルマシンアプローチ、人工神経ネットワーク、遺伝子アルゴリズム、および遺伝子プログラミングから成る群から選択される、１つまたはそれを上回るアプローチにおいて実装される、項目３９に記載のデバイス。
（項目４１）
前記非線形方程式は、以下の線形回帰仮説
【化１３】
2016514496.tif 000019
であり、
Ｔ＝代表的現在の時間（ｔ＝０）、すなわち、データ後の固定時間点であり、
ｔ＝整数時間サンプルであり、０は、最新であり、Ｎ−は、最も古く、
ｆ（ｘ，ｙ）＝ｘおよびｙに依存する未知の関数であり、
ｈ（Ｔ）＝流体キャニスタ内の流体の体積であり、
Ｐｖ（ｔ）＝通気時の時間の関数としての圧力であり、
Ｐｃ（ｔ）＝時間の関数として患者のＣＤＵ側における圧力であり、
Ｎ＝計算のために要求される時間サンプル数であり、
Ｔｈｅｔａ＝以下に列挙される全Ｔｈｅｔａのセットであり、
Ｔｈｅｔａｂｉａｓ＝仮説のための任意のＤＣバイアス定数であり、
Ｔｈｅｔａｃ，ｔ＝時間ｔ時のＣＤＵ圧力に関する任意のパラメータ係数であり、
Ｔｈｅｔａｖ，ｔ＝時間ｔ時の通気圧力に関する任意のパラメータ係数である、
項目３９に記載のデバイス。
（項目４２）
前記線形回帰方程式は、以下
【化１４】
2016514496.tif 000020
のように表される、「ｍ」値の訓練セットを用いて表される、コスト関数Ｊを有する、項目４１に記載のデバイス。
（項目４３）
未知の「Ｔｈｅｔａ」値は、以下
【化１５】
2016514496.tif 000021
のように、「ｍ」個のアイテムの訓練セットを用いて判定される、項目４２に記載のデバイス。
（項目４４）
前記非線形方程式およびその導関数は、勾配降下法、粒子群最適化、および人工蜂コロニーアプローチによって解かれる、項目４１に記載のデバイス。
（項目４５）
Ｔｈｅｔａは、以下
【化１６】
2016514496.tif 000022
のように導出され、Ｘｘを伴うＪ（Ｔｈｅｔａ）に関する偏導関数は、以下
【化１７】
2016514496.tif 000023
のように表される、Ｔｈｅｔａｘと関連付けられたＢｉａｓ、Ｐｖ、またはＰｃパラメータである、項目４３に記載のデバイス。
（項目４６）
前記非線形方程式は、以下
【化１８】
2016514496.tif 000024
のように表され、
式中、
Ｔ＝代表的現在の時間（ｔ＝０）、すなわち、データ後の固定時間点であり、
ｔ＝整数時間サンプルであり、０は、最新であり、Ｎ−は、最も古く、
ｆ（ｘ，ｙ）＝ｘおよびｙに依存する未知の関数であり、
ｈ（Ｔ）＝流体キャニスタ内の流体の体積であり、
Ｐｖ（ｔ）＝通気時の時間の関数としての圧力であり、
Ｐｃ（ｔ）＝時間の関数として患者のＣＤＵ側における圧力であり、
Ｎ＝計算のために要求される時間サンプル数であり、
Ｔｈｅｔａ＝以下に列挙される全Ｔｈｅｔａのセットであり、
Ｔｈｅｔａｂｉａｓ＝仮説のための任意のＤＣバイアス定数であり、
Ｔｈｅｔａｃ，ｔ＝時間ｔ時のＣＤＵ圧力に関する任意のパラメータ係数であり、
Ｔｈｅｔａｖ，ｔ＝時間ｔ時の通気圧力に関する任意のパラメータ係数である、
項目３９に記載のデバイス。
（項目４７）
前記流体は、ガス、水、血清、血液、血漿、リンパ液、膿、治療用注入流体、およびそれらの混合物から成る群のうちの任意の１つを含む、生物学的流体である、項目３３−４６のいずれかに記載のデバイス。
（項目４８）
収集容器をさらに備える、項目３３−４７のいずれかに記載のデバイス。
（項目４９）
排液管をさらに備える、項目３３−４７のいずれかに記載のデバイス。
（項目５０）
前記コンピュータ手段は、体積データ中の誤差、流動データ中の誤差、フィルタ詰まり、呼吸ステータス、排液管詰まり、ライン内の液体、および過剰流体移動から成る群から選択される、少なくとも１つの付加的患者パラメータを監視する、項目３６−４９のいずれかに記載のデバイス。
（項目５１）
前記患者パラメータは、収集容器内に収集される液体流体の推定値である、項目１−１７のいずれかに記載の方法。
（項目５２）
前記患者パラメータは、収集容器内に収集される液体流体の推定値である、項目１８−３３のいずれかに記載のコンピュータ可読プログラム。
（項目５３）
前記患者パラメータは、収集容器内に収集される液体流体の推定値である、項目３３−５０のいずれかに記載のデバイス。
（項目５４）
前記非線形ソルバは、訓練される、項目１−１７および５１のいずれかに記載の方法。
（項目５５）
前記非線形ソルバは、訓練される、項目１８−３２および５２のいずれかに記載のコンピュータ可読プログラム。
（項目５６）
前記非線形ソルバは、訓練される、項目３３−５０および５３のいずれかに記載のデバイス。