"患者のパラメータを表す1つ以上の値を計算または推定または近似するための方法であって、この方法が:第1のパラメータの少なくとも1つの先の値、第2のパラメータの少なくとも1つの先の値および少なくとも1つの後の値、および第1のパラメータと第2のパラメータとの間の数学的関係を考慮して、第1のパラメータの少なくとも1つの後の値を内挿または外挿することを含む、方法。前記第1のパラメータ、第2のパラメータおよび場合によりさらなるパラメータが、以下のパラメータ群から選択され、この群が、少なくとも、ヘマトクリットHTC、血液含水量BWC、細胞外含水量EWC、血液体積BV、処置セッション開始時の血液体積BV_start、正常水分血液体積BV0、水分過剰OH、相対水分過剰relOH、正常体重Normwgt、プレ体重処置前、ポスト体重処置後、ヘモグロビン質量mass_Hb、および血液中のヘモグロビン濃度Hbを含む、請求項1に記載の方法。数学的誤差を最小限にする工程を含む、請求項1または2に記載の方法。二乗誤差を最小限にする工程を含む、請求項1から3のいずれか一項に記載の方法。前記先の値の1つ以上を重みづけする工程を含む、請求項1から4のいずれか一項に記載の方法。先に推定および測定された1つ以上のパラメータの値から導かれる値または平均値を重みづけする工程を含む、請求項1から5のいずれか一項に記載の方法。数学的フィルタ、回帰分析またはニューラルネットワークを使用する工程を含む、請求項1から6のいずれか一項に記載の方法。線形フィルタまたは非線形フィルタ、特にカルマンフィルタ、アンセンテッドカルマンフィルタ、カルマン-ブーシーフィルタ、ハイブリッドカルマンフィルタ、または拡張カルマンフィルタを用いる工程を含む、請求項1から7のいずれか一項に記載の方法。部分的または完全に再帰的に作用するフィルタを使用する工程を含む、請求項1から8のいずれか一項に記載の方法。請求項1から9のいずれか一項に記載の方法を行うために構成された装置。それぞれの方法を行うことによって得られた結果をアウトプットするためのアウトプットデバイスをさらに含む、請求項10に記載の装置。請求項1から9のいずれか一項に記載の方法によって計算または近似または推定された1つ以上の値に従ってまたは基づいて、患者の血液を処理するためのデバイスを制御するように構成された、請求項10または11に記載の装置。請求項10から12のいずれか一項に記載の少なくとも1つの装置を含む血液処理デバイス。透析により患者を処置するための、請求項13に記載のデバイス。血液ろ過、限外ろ過、および/または血液透析により患者を処置するための、請求項14に記載のデバイス。請求項1から9のいずれか一項に記載の方法が実行されるプログラム可能なコンピュータシステムと相互作用できる電気的に読取可能な制御シグナルを有する、デジタル記憶手段、特にフラッシュドライブ、USBメモリ、ディスク、CDまたはDVD。コンピュータ上でプログラム製品を実行する場合に、請求項1から9のいずれか一項に記載の方法を実行するための機械読取可能なデータ媒体上に記憶されたプログラムコードを有するコンピュータプログラム製品。コンピュータ上でプログラムを実行する場合に請求項1から9のいずれか一項に記載の方法を実行するためのプログラムコードを有するコンピュータプログラム。本発明によれば、消失しているまたは最近測定されていない患者のパラメータを表す1つ以上の値を計算または推定または近似するための方法が示唆される。また、本発明に従う方法を行うための装置、ならびに装置を含むデバイス、デジタル記憶手段、コンピュータプログラム製品、およびコンピュータプログラムが提供される。本発明に従う方法は、請求項1の特徴の組み合わせによって規定される。従って、本発明の1つの態様において、患者の1つ以上のパラメータを表す1つ以上の値を計算または推定または近似するための方法は、第1のパラメータおよび可能性としては同様にさらなるパラメータの少なくとも1つの先の値、第2のパラメータおよび可能性としては同様にさらなるパラメータの少なくとも1つの先の値および少なくとも1つの後の値、ならびに第1のパラメータと第2のパラメータとの数学的関係を考慮して、第1のパラメータおよび可能性としては同様にさらなるパラメータの少なくとも1つの後の値を内挿または外挿する工程を含む。患者は、ヒトまたは動物のいずれかであることができる。患者は健常者であってもよく、病気であってもよい。患者は、医療的ケアを必要としていてもよく、またはしていなくてもよい。本発明に従う装置は、請求項10の特徴の組み合わせによって規定される。従って、本発明の別の態様において、装置は、本発明に従う方法を行うために構成される。本発明に従う血液処理デバイスは、請求項13の特徴の組み合わせによって規定される。従って、本発明の別の態様において、血液処理デバイスは、本発明に従う少なくとも1つの装置を含む。本発明に従うデジタル記憶手段は、請求項16の特徴の組み合わせによって規定される。従って、本発明の別の態様において、デジタル記憶手段、特にディスク、CDまたはDVD、フラッシュメモリ、USBメモリなどは、電気的に読取可能な制御シグナルを有し、これらは本発明に従う方法を実行するようにプログラム可能なコンピュータシステムと相互作用できる。本発明に従うコンピュータプログラム製品は、請求項17の特徴の組み合わせによって規定される。従って、本発明の別の態様において、コンピュータプログラム製品は、コンピュータ上でプログラム製品を実行する場合に、本発明に従う方法を実行するための機械読取可能なデータ媒体に記憶されるプログラムコードを有する。本発明に従うコンピュータプログラムは、請求項18の特徴の組み合わせによって規定される。従って、本発明の別の態様において、コンピュータプログラムは、コンピュータ上でプログラムを実行する場合に、本発明に従う方法の実行のためのプログラムコードを有する。実施形態は、以下の特徴の1つ以上を含むことができる。本発明に従う一部の実施形態において、推定、計算、または近似されるべき値は、患者の生体パラメータである。これらのパラメータは、経時的に変動し得る例えば、日、週などの間に。本発明に従う特定の実施形態において、後の値という用語は、欠損値、または近似、または計算、または推定されるべき値に関する。本発明に従う一部の実施形態において、後の値という用語は、先の値よりも患者の時間に関して後の状態に関する値を意味する。本発明に従う特定の実施形態において、第1のパラメータの後の値は、患者の第2のパラメータの後の値の場合と全く同じ患者の状態を指す。例えば、これらの実施形態において、体重の後の値および水分過剰の後の値の両方が、ある特定の時点例えば、透析処置セッションの開始時の患者の物理的状態に関する。本発明に従う一部の実施形態において、第1のパラメータの後の値は、第2のパラメータの後の値と全く同じ患者状態を指すわけでない。例えば、これらの実施形態において、体重の後の値および水分過剰の後の値の両方は、2つの特定時点における患者の2つの考えられる異なる物理的状態に関する例えば、体重の後の値は、11月25日に関し得る一方で、水分過剰の後の値は11月24日または11月26日に関し得る。後の値に関して上述されるすべての事項は、本発明に従う特定実施形態において、用語先の値に関して当てはまる場合があることに留意する。本発明に従う一部の実施形態において、特定パラメータの先の値は、第1の時間点におけるパラメータまたはその値を記載する一方で、特定のパラメータの後の値は、第2の時間点におけるそのパラメータまたはその値を記載する、または記載すると考えられ、この第2の時間点は第1の時間点後に生じる。先の値は必ずしもただ1つではないことに留意する。さらに、複数の先のパラメータも同様に想定できる。本発明に従う特定の実施形態において、第1のパラメータの先の値は、第2のパラメータの先の値が測定、実測または推定された時点での患者の状態を必ずしも反映していない。同じことが、後の時間点についても当てはまる場合がある。特定の実施形態において、本発明に従う方法は、患者の血液処理での制御を目的として想定されるかまたは行われる。これは、例えば、本発明に従う方法によって実測される結果に従って、血液処理デバイスを制御または設定することによって行うことができる。一部の実施形態において、パラメータを表す値は、特定の時間点における患者の状態またはその様子を表す値である。その時間点は、血液処理セッションの開始数時間前もしくは数分前または開始時であってもよい。特定の実施形態において、先のまたは古い値は、第1のもしくは先の時点にてまたは第1のもしくは先の時点の間に測定されたまたはさらには本発明に従う方法によって得られたものである一方で、後のまたは新しい値は、第2のもしくは後の時間点にてまたは第2のもしくは後の時間点の間に、本発明に従う方法によって測定されたかまたは得られたものである。本発明に従う方法の特定の実施形態において、第1、第2のパラメータおよび場合によりさらなるパラメータは、パラメータ群から選択され、この群は、少なくともヘマトクリットHTC、血液含水量BWC、細胞外含水量EWC、血液体積BV、処置セッションの開始時の血液体積BV_start、正常水分血液体積BV0、水分過剰OH、相対水分過剰relOH細胞外水に対する水分過剰として定義される;OH/ECW、正常体重Normwgt、プレ体重処置前、ポスト体重処置後、ヘモグロビン質量mass_Hbまたは血中ヘモグロビン濃度Hbを含む。一部の実施形態において、この方法は、数学的誤差を最小限にする工程を含む。本発明の特定の実施形態において、この方法は、二乗誤差、特に平均二乗誤差の最小化工程を含む。本発明に従う特定の実施形態において、二乗誤差は数学的誤差として理解されることに留意すべきである。さらに、本明細書に記載されるいずれかの数学的手順例えば二乗誤差の最小化、値の重みづけ、平均算出などは、数学的誤差を最小限にするものとして理解できる。本発明に従う一部の実施形態において、この方法は、1つ以上の先の値それらのいずれか1つを重みづけする工程を含む。本発明に従う特定の実施形態において、この方法は、1つ以上のパラメータの推定および/または測定された先の値または古い値またはそれらの平均から導かれまたは計算された値または平均値を重みづけする工程を含む。一部の実施形態において、この方法は、1つ以上のパラメータの推定および測定された先の値または古い値間の平均を計算することを含む。本発明に従う一部の実施形態において、この方法は、数学的フィルタまたは推定子もしくは予測子、あるいはフィルタ、推定子もしくは予測子のそれぞれの組み合わせおよび数列を用いることを含む。これらまたは異なる実施形態において、この方法は、回帰repression分析またはニューラルネットワークを用いることを包含する。本発明の特定の実施形態において、この方法は、線形フィルタ、特にカルマンフィルタを用いることを含む。他には、非線形カルマンフィルタが使用される。後者の使用は、推移方程式またはアウトプット方程式が非線形である場合に特に有利である。カルマンフィルタが使用される実施形態において、このフィルタは、アンセンテッドカルマンフィルタ、カルマン-ブーシーフィルタ、ハイブリッドカルマンフィルタ、または拡張カルマンフィルタであることができる。特定の実施形態において、使用されるフィルタ、特に使用されるカルマンフィルタカルマンフィルタが使用される場合は、離散時間型または連続時間型フィルタのいずれかである。本発明に従う一部の実施形態において、この方法は、部分的にまたは完全に再帰的に作用するフィルタを用いることを含む。本発明の特定の実施形態において、フィルタは、一連のノイズ測定から線形動的システムの内部状態を推定するものが使用される。本発明に従う一部の実施形態において、線形二次推定子制御理論においてが使用される。本発明の特定の実施形態において、フィルタは、順に動的プロセスの状態を推定するために予測子修正子スキームを使用するものが使用される。本発明に従う一部の実施形態において、プロセスの多くの場合は観測不可能な内部状態を推定するために、プロセスモデルおよび測定モデルの組み合わせが使用され、それぞれのモデルは、確率微分方程式として定式化される;この組み合わせは、確率推定子であってもよい。本発明の特定の実施形態において、マルコフ過程の単純な再帰的ベイズ推定子が使用される。本発明の一部の実施形態において、有効な確率推定子が、生理学的プロセスの観測不可能な内部状態、特に患者の状態を再帰的に計算するために使用される。特定の実施形態において、推定子は、プロセスの観測可能なノイズ測定を用いて、プロセスモデルの予測子修正子スキームにおける確率差分方程式を解くものが使用される。それらの可能な実施態様は、線形カルマンフィルタその非線形の変更と共に、再帰分析およびニューラルネットワークを含む。特定の実施形態において、使用されるモデルまたはフィルタの離散型線形定式化は次の通りであることができる:時間離散型制御プロセスの観測不可能な状態x∈Rnxk=Axk-1Buk-1Wk-1観測可能な測定z∈Rmzk=Hxk-vkk:現在の時間ステップwk,vk:プロセスおよび測定ノイズA:状態推移行列A=AkpossibleB:制御インプット行列B=BkpossibleH:観測行列H=Hkpossible一部の実施形態において、使用されるモデルまたはフィルタの離散型非線形定式化は次の通りであることができる:xk=fxk-1,uk-1wk-1およびzk=hxkvkf,hは、非線形関数である。本発明に従う特定の実施形態において、この方法は、計算された1つ以上の値に従って、または計算された1つ以上の値に基づいて、患者の血液を処理するためのデバイスを制御する工程を含む。一部の実施形態において、本発明に従う方法の工程の一部またはすべては、対応するデバイス例えば、推定デバイス、内挿または外挿デバイスなどによって行われる。こうしたデバイスは、それぞれの工程を行うために明確に構成されることができる。本発明の特定の実施形態において、装置は、それぞれの方法を行うことによって提供される結果をアウトプットするためのアウトプットデバイスを含む。本発明の一部の実施形態において、この装置は、本発明に従う方法によって計算または近似または推定される1つ以上の値に従ってまたは基づいて、患者の血液を処理するためのデバイスを制御するように構成される。本発明の特定の実施形態において、このデバイスは、透析によって患者を処置するためのものである。本発明の一部の実施形態において、このデバイスは、血液ろ過、限外ろ過、および/または血液透析によって患者を処置するためのものである。本発明に従う特定の実施形態において、1つ以上の以下の利点が提供されてもよい。例えば、対応する測定を行ったにもかかわらず、欠損値が与えられ得る。また、重みづけにより、より適切な推定子、ひいては現実の状態に近い値が与えられ得る。さらに、一部の実施形態において、計算量は、他の手法に比べて小さい。他にも、最も不確定性が小さい値を重要視するので、特定の実施形態において、本発明によって得られる推定値は、真の値に近づく傾向がある。カルマンフィルタまたは同様のフィルタまたはモデルを用いることにより、有利なことには、最近測定されたインプット値が利用可能でない場合であっても、開始または操作可能であり得る。さらに、こうしたフィルタは、代わりに先の値を使用してもよい。カルマンフィルタまたは同様のフィルタによって値を計算するために適切な可変的な重みを用いることにより、必ずしも現実の値である必要のない値、すなわち測定値に基づいて同様に計算できる。このようにして、カルマンフィルタは、最近測定されたものではないインプット値またはパラメータに依ってもよい。これには、計算量をほとんど必要としない。さらに、特定の実施形態において、カルマンフィルタは、患者の内部状態についての追加情報を与えることができる。これらの情報は、例えば、直接または簡単な様式で測定できない、実際の血液体積、そのHb質量またはいずれかの他のパラメータに関する。他の態様、特徴、および利点は、明細書、図面および特許請求の範囲から明らかである。以下の図の一部において、relOHOH/ECWとして定義されるまたはrelAEOHが使用されるが、同じ図形は、無水OHに関してプロットできる。また、以下の図の一部の時間軸は、月に分割される01は1月を表し、05は同じ年の5月を表すなど。図1は、体組成測定簡潔に:BCMしない処置中における、患者の年齢に関しては修正された相対水分過剰簡潔に:relAEOH、リットル[L/L]単位で記述、または無次元の内挿を示す。利用可能なデータの情報価値は、Hb濃度に関して利用可能なデータに比べて少数のBCM測定によって制限される。新しいHb値は、血液体積モニタ測定BVMから処理毎に測定されてもよいが、新しいBCMデータは、おおよそ月1回だけ利用可能である。時間分解能を向上させるために、方法1としてプレ体重簡潔に:Prewgtの変化、または方法2としてHbまたはHCTまたはBWCの変化を用いることによって、2つのBCM測定間または2つのBCM測定からOHを内挿または外挿することを可能にする。これら2つの方法は、完全に互いに独立している。第1の方法において、プレ体重簡潔に:Prewgtの変化は、OHの変化によってのみ引き起こされると仮定され、患者は残存腎機能を有していないと仮定している。この仮定において、日々の異なる衣類と日々の胃および腸内の食物は無視される。長期間にわたるこれらの誤差は、平均すると相殺され、真の値に対するゆらぎを増大させるだけであると考えられる。方法1はまた、2回のBCM測定の間に、正常体重水分過剰OH、質量またはリットル単位を含まない、脂肪質量に除脂肪質量を加算したものとして計算されるを線形内挿することによって体組成における変化傾向を考慮できる。次いで、現在または後の水分過剰OH2は、プレ体重Prewgt1とPrewgt2との差に先の水分過剰OH1を加算することで計算できる。方法1体組成または正常体重を考慮しない:OH2=OH1Prewgt2-Prewgt11第2の方法において、水分過剰OH2は、透析前HbまたはヘマトクリットHCT、または血液含水量BWCにおける相対変化から計算され、これがECWの変化に直接転換される。ECWおよび血液体積すなわち、一定Guyton因子において同じ相対変化が仮定されることに留意されたい。方法2:ECW1/ECW2=Hb2/Hb1=>ECW2=ECW1Hb1/Hb22OH2=OH1ECW2-ECW1=OH1ECW1Hb1/Hb2-13これらの方程式においてこれらの方程式は、本発明の意味する数学的関係に関する例である、添え字1は、最後または先の測定を示し、添え字2は、新しいかまたは消失したかまたは後の値を示す。OH1、Prewgt1およびPrewgt2、HB1およびHB2またはHCT1およびHCT2は、新しいOH2を計算するために、既知でなければならない。図1は、これらの内挿の例を与える。丸印3内のドット1は、relAEOHの真の体組成BCM測定を示す。空の丸印3は、内挿方法1プレ体重に基づくから得られた結果を表す。X印5は、方法2Hb1/Hb2内挿から得られるrelAEOHに関する結果を反映する。両方の方法がわずかに異なる結果および傾向を与えることがわかるのは、これは基本的な仮定が完全には合っていないからである例えば、方法2に関して、ヘモグロビンの質量簡潔に:mass_Hbの顕著な変化はないと仮定される。方法1はさらに、正常体重=除脂肪質量脂肪質量、水分過剰OHの重量は含まないの変化傾向を考慮することによりさらに改善できる。もちろん、これらの方法1および2は、OHに関して既知の2つの値間の内挿に適用可能なだけでなく、古いかまたは先のOHのみが与えられるが、新しいかまたは後のプレ体重またはHb測定が利用可能である外挿に関しても適用可能である。図1は、方法1丸印3および2X印5によって経時的1年目の7月07から次の年の1月01の間に内挿されるrelAEOHを示す。ドット1は、BCMからの真のOH測定を示す。丸印3は、プレ体重から内挿されたrelAEOH値を反映する。ドット1は、体組成BCMモニタによるrelAEOH測定を反映する。これらの測定は、ほぼ1カ月に1回行われるだけであった。X印5は、Hbから計算されるrelAEOH値を反映する。Hbは、処置セッション毎に利用可能であった。図2は、Hb-over-relAEOH-プロットにおける内挿データの追加情報を示す。正のBCM測定からのデータだけを含むプロットと同様の精密性はないが、クリニックからの標準データと共により多くのデータポイントを与える。他には追加のデバイスまたは測定は、図2のプロットを得るために必要とされない。図1と同様に、ドット1は、体組成BCMモニタによるrelAEOH測定を反映し、丸印3は、プレ体重から内挿されたrelAEOH値を反映し、X印5は、Hbから算出されたrelAEOH値を反映する。方法1および2からの新しいまたは後のOH値に関する2つの推定を行い、精密性を増大させるために、それらの不確定性に関してこれら2つの値の加重平均化を行うことができる。例えば、OH2_方法1については1/3およびOH2_方法2については2/3を採用できる。しかし、測定の不確定性を考慮して、OHを内挿するために両方の方法を組み合わせるさらに別の方法が存在する。上記内挿方法は、図2a~2cを用いて述べるように、改良できる。図2aは、以下に説明される内挿方法を理解するのに役立つ。図2bおよび図2cも同じく、図2aは、経時的に患者のkg単位の体重を示す。特に、黒丸21は、体組成測定が透析の前に行われた日における患者のプレ体重を表す;中空円23は、透析後の患者のポスト体重を表す。もちろん、血液処理の他にも、多数の追加処理が、BCM測定が行われた日の間で行われた。理解を高めることだけを目的として、こうした処理からのデータは図2aに例示されない。しかし、それらは図2bおよび2cに示す。図2aにおいて、患者の体重における限外ろ過体積UFVの効果は、プレ体重とポスト体重との間の差に等しいことがわかる。さらに、BCM測定によって測定される場合に水分過剰レベルOHが示される。折れ線25は、5回のBCM測定のそれぞれの水分過剰に関する見解とリンクする。故に、折れ線25は、正常水分体重を反映するすなわち、OH=0Lにおいて、すなわちLTMおよびATMを含む体重、および同様に処置前の患者の体重プレ体重は何らかの水分過剰OHを差し引いたものである。折れ線25は、水分過剰の内挿を可能にする。第4番目のBCM測定が不正確であることがわかる。図2aとは対照的に、図2bは、2008年5月と2008年11月との間で行われた1回毎の透析処置の追加のプレ体重データ21およびポスト体重データ23を示す。図2bに示される内挿手順は、矢印27aによって示される第1のBCM測定にて開始する。第1のBCM処理によって得られた正常体重約115kgの値から始めて、水平ライン29aは、第2の正常水分体重が、矢印27bが示す次の測定からわかるまで引かれる。2008年8月に得られた第2の正常水分体重は、第2の矢印27bから第3の矢印27cに延びる別の水平線29bの出発点である第4および第5の矢印27dおよび27eは、第4および第5の測定を示す。線29a、29b、29cおよび29dは、ステップアーク29の個々のステップとして理解できる。ここで、いずれかの処置日の水分過剰は、問題となるいずれかのプレ体重と、ステップアーク29の対応する線29a、29b、29c、または29dの高さまたは値との差を計算することによって、内挿されてもよい。図2cはさらに別の内挿方法を示す。この方法は、段階的内挿が想定されない点において、図2bに関して議論されるものと異なる。さらに、BCM測定によって得られたいずれかの正常水分体重は、直線31によって後続の体重とつながる。このように、正常体重の線形内挿が達成される。特定の日に存在する水分過剰の特定の内挿値は、患者のプレ体重と、問題となる日およびプレ体重に関連する線31の対応するセクションとの差として計算される。図2cに示される方法は、最後のBCM測定すなわち、LTMとATMとの比における何らかの変化またはLTMまたはATMいずれかの変化が、そのようなものとして検出または反映され得るので、体組成のいずれかの変化が生じる点で、図2bの方法とは異なる。故に、プレ体重における変化は、水分過剰における変化と関連しない場合に、水分過剰変化として誤って解釈されないということが、図2cの方法の利点の1つである。最新の水分過剰測定を超えて線31を延ばすことにより体組成の変化が同じ割合で継続することを仮定する、最新のOH測定に関して水分過剰を将来にまで外挿できる。例えば、次々得られる新しいプレ体重毎に、新しいプレ体重と延びた線31との差が、外挿された水分過剰と類似する。内挿方法1および2の両方の利点同様に方程式1から3および対応する説明も参照されたいは、数学的フィルタ、例えばいわゆるカルマンフィルタを用いることによって、最適な方法で組み合わせることができ、数学的フィルタは、内部状態変数の最も可能性の高い値を計算するためにすべての利用可能な情報を使用する。この適用は、以下に説明される。カルマンフィルタは、ルドルフカルマンにちなんだシステムを表す状態空間モデルに基づく再帰的フィルタである。その目的は、ノイズランダム変動および他の不正確性を含有する、経時的に観測される測定を使用し、測定の真の値およびそれらに関連する計算値により近づく傾向を有する値を得ることである。カルマンフィルタは、値を予測し、予測された値の不確定性を推定し、予測された値および測定された値の加重平均を計算することによって、パラメータの真の値およびそれらの関連する計算値の予測子または推定子を得る。最小の不確定性を伴う値を重要視する。本発明に従うこの方法によって得られる推定子は、加重平均が、加重平均に採用される値のいずれよりも良好な推定不確定性を有するので、オリジナルの測定よりも真の値に近い傾向がある。例えば、本発明の1つの実施形態において、5つの状態変数x1kからx5kがあり、kは、状態ベクトルxkにアセンブルされる時間ステップこの例では:日であり、状態変数は以下である:i正常水分血液体積BV0iiヘモグロビンの質量mass_Hbiii水分過剰OHivGuyton因子KGuytonこれは次のように血液体積とECWとの関連を規定する:BV=BV0OH/KGuyton。KGuytonの正常範囲は、3~20である。v正常体重またはnormweight、簡潔に:Normwgt、ゼロ水分過剰での体重である。これらの5つの状態変数は、2つの手段によって関連させられる:a次の時間ステップの状態が前の状態にどのように依存するかを決定する推移行列A、およびb内部状態がどのように測定に関連するかを決定するアウトプット行列。カルマンフィルタのオリジナルの式は、線形システムに関してのみ構築された。この実施形態のシステムは非線形であるので、いわゆる拡張カルマンフィルタアルゴリズムEKFが使用され、それは線形化手順を含む。さらに、カルマンフィルタは、フォワードバックワード方法にて使用できるので、すべての遡及データに関して、既知の将来も考慮され、その状態は、新しい測定に突然ジャンプするのではなくむしろ、先に次の測定の方へ移動し始める。このシステムの構造を図3に示す。重要な部分は、アウトプット方程式このアウトプット方程式は、本発明の意味内において数学的関係に関する例であるを含む観測行列hに表される生物学的モデルである。観測行列hのこれらのモデル方程式に加えて、カルマンフィルタは、測定の不確定性および内部状態変動性についての知識を使用し、測定の1つが消失している場合であっても、新しい時間ステップ毎に内部状態の最適なアップデートを計算する。1つの実施形態において、いわゆる共分散行列においてカルマンフィルタに与えられる以下の不確定性±標準偏差によりを使用する:測定ノイズ-SDにてHb±0.5g/dlOH±0.5LPrewegt±0.5kgプロセス不確定性:BV0±0.1Lmass_hb±50gOH±0.5LKGuyton±0.1Normwgt±0.2kgノイズに関する上記不確定性および仮定は、参照値および観測に基づいて見出されている。上述されたものとは別の不確定性およびノイズに関する仮定も、もちろん同様に想定され得る。図3は、区別可能なカルマンフィルタの構造を示し、アウトプット方程式hを含む。推移行列Aは、簡潔に最後の状態変数xkを次のステップk1に送る[xk=Axk-1Bukwk]。ベクトルukは、インプットでありEPOまたは鉄用量であることができるが、必ずしも使用されない、yは、測定できる内部状態変数のアウトプットベクトルであり、wは、ゼロ平均を有する正規分布のガウスノイズである。x=AxBuw;状態ベクトルxが、1つの時間ステップの間に、状態推移行列Aを予め乗じることによって、展開することを意味する。状態に線形的に影響するインプットベクトルuが場合によりゼロでない場合存在し、この状態に対する線形効果は、インプット行列Bを予め乗じることによって表される。ガウスプロセスノイズwも存在する。y=hxv;観測ベクトルyが、状態ベクトルの線形関数であることを意味し、この線形関係は、観測行列hを予め乗じることによって表される。ガウス測定ノイズvも存在する。ここで、w~N0,Q;wが、共分散Qのガウスノイズであることを意味する。v~N0,R;vが共分散Rのガウスノイズであることを意味する。本モデルに当てはまる非線形の場合、yは、内部状態変数xの関数である:y=hxv。kは、特定の透析処置セッションを表し得る。時間kにおけるパラメータに関して測定が利用可能でない場合、特定の実施形態において、標準偏差は、このパラメータに関して異常に高い値に切り替えられ得る。そうなると、フィルタは、高い不確定性によって、使用可能な古い値をそれ程使用しなくなる。進行させる他の方法ももちろん想定される。ここで記載されるアイデアの実施は、周知のMatlabマトラボツールボックスによって具現化され得る例えば、http://www.lce.hut.fi/research/mm/ekfukf/を参照。上記の例は、いかなる方法によっても本発明を制限することを意図しないことに留意すべきである。もちろん、上記で記載された方程式以外の方程式が多かれ少なかれ使用されてもよい。カルマンフィルタによって提供される利点の1つは、全く新しい測定が利用可能でない場合、または3つの変数から2つだけを時間kで測定する場合、カルマンは、次の時間ステップに関して消失している変数の内部予測を使用することである。そのため、このフィルタは、最適なことには、新しいインプット毎に推定を改善し、ノイズは常に考慮されるので、データを内挿するのに適している。ただ、生理学的システムの明確な方程式が、フィルタを設定するために必要とされる。方程式が既知であり、さらにそのノイズも既知である場合に、カルマンは最適な状態推定を与える。例えば、mass_Hbのような変数が直接測定できない場合、すべてのデータおよび3つのアウトプット方程式を利用することによって、このフィルタは、質量に関して最も可能性の高い値を計算する。こうしてカルマンは、さらに2つの利点を有する。まず、それは、すべての測定が最適な方法によって統合されるので、OHを含むすべての内部状態変数に関して最適な内挿器/外挿器として作用する。第2に、それは、直接決定できないmass_Hbのような変数の推定を計算する。図4a、4bおよび4cは、3つの変数Hb、OHおよびプレ体重簡潔に:Prewgtにおける内挿の例を与える。測定では一部のノイズを仮定し、それに応じてノイズに関して修正するので、カルマンフィルタによって正確には、真の値に合っていないことに留意されたい。図4aは、図4aの四角によって示されるように、体の体積測定BVMから得られた真の透析前Hb値を示す。図4aはさらに、図4aに示される丸印によって示されるように、カルマンフォワード-バックワード平滑化を用いることによって得られる推定された透析前Hb値を示す。図4bは図4bの四角によって示されるような体組成測定BCMから得られた真の水分過剰データを示す。図4bはまた、図4bに示される丸印によって示されるように、カルマンフォワード-バックワード平滑化を用いることによって得られる推定された水分過剰OH値を示す。大抵の場合、プレ体重情報だけが、血液処理セッションに関して利用可能であるなら、またOHおよびHbが消失しているなら、それらは、図4aおよび4bに示されるように、十分な正確性を伴って内挿されるまたは外挿されることができる。図4bに示されるOH内挿は、カルマンがすべての利用可能な測定を推定に含むので、方法1または2の単独よりも良好な結果を示す。図4cは、図4cの四角によって示されるような、真のプレ体重Prewgt測定間の比較を可能にする。比較のために、図4cはまた、丸印によって示されるようなカルマンフォワード-バックワード平滑化を用いることによって得られる推定されたプレ体重Prewgtを示す。さらに、図4cは、それらの先端にあるダイヤによって示されるように、患者のnormweightまたは正常体重を示す。図5aからfは、図4a、b、cの例に関して使用されるカルマンフィルタの内部状態を示す。例えば、図5aの線151は、カルマンフィルタによって推定される血液初期体積を示す。折れ線153は、実際の血液体積BV0OH/K_Guytonとして計算されるを示す。線155は、フィルタに使用されたBV0に関する初期体積を記述する。図5bは、カルマンフィルタにより推定されるように水分過剰OHを折れ線161によって示す。線163は、フィルタに使用されたような水分過剰に関して使用された値を示す。丸印165は、体組成測定BCMによって得られる水分過剰に関する実際の値を示す。図5cは、カルマンフィルタによって見積もられる正常体重Normwgtを折れ線171によって示す。曲175は、フィルタに使用されるような正常体重に関して使用された値を示す。折れ線で相互接続された丸印173は、バスキュールにおける重みづけから得られる患者の体重に関する実際の値を示す。図5dは、カルマンフィルタによって推定されるようなヘモグロビンの質量mass_Hbを折れ線181によって示す。線183は、フィルタに必要とされるmass_Hbに使用された値を示す。図5eは、カルマンフィルタによって推定されるようなGuyton因子K_Guytonを曲線131によって示す。図5fは、カルマンフィルタによって推定されるようなヘモグロビン濃度Hbを折れ線201によって示す。丸印203は、実際に測定された濃度値に関する真の値を示す。図6は、図3のモデルと比べて内部状態が少ない別の状態空間モデルを示す。図6のモデルにおいて、フィルタは、内部状態が1つ少ない状態で操作される。図6からわかるように、正常体重は、もはや考慮されない。その残りの部分および態様において、図6のモデルは、特に図3のモデルに関して、上記で記載されものと同様である。図7は、K_Guytonが4で一定であるGuyton因子を仮定することによって単純化された、図3のモデルと同様のさらに別の状態空間モデルを示す。もちろん、K_Guytonは、3で一定であってもよく、または適宜考慮されるいずれかの他の値であってもよい。図6および図7の変形は両方とも、少なくともフィルタの迅速な計算が可能である。図8は、ニューラルネットワーク簡潔に:N.N.の概念を示す。上記で記載されるフィルタ、特にカルマンフィルタまたは方法1および2と同様に、ニューラルネットワークは、消失している値を推定、内挿または外挿するために使用できる。図8からわかるように、そこに示されるニューラルネットワークN.N.は、水分過剰OHを内挿または外挿するために構成される。Hbおよびプレ体重Prewgtは、測定されるべきであり、またはそうでなければ既知であるべきである。当業者に明らかであるように、図8のようなニューラルネットワークを使用することは、水分過剰値の内挿または外挿に制限されるものではない。さらに、インプットおよび/またはアウトプット変数、例えば参照番号300で示される変数を単に変換することによって、水分過剰以外の他のパラメータが、図8に概略されるようなニューラルネットワークによって推定され得る。他にも、最新のステップk-1だけでなく、最新より1つ前のステップk-2、さらには後の2つのステップよりも先のステップを考慮できる。図9は、本発明に従う水分過剰を推定するために、単純な回帰方程式の使用を示す。OH_est_regr=aBPsysbBPdiacVena_cava_diameter_pre_maxdOHt-1e4回帰分析はまた、水分過剰OHを内挿/外挿するために使用されてもよい。図9において、BCMx軸によって測定される水分過剰ステータス[L]単位のOH_measおよび方程式4からの[L]単位の水分過剰OHy軸の間の対応関係は、容易に記述される。図9の例示のために使用されるデータは、ドライアウト試験から得られた。OH推定と、ドライアウト試験の86データポイントすべてに関する測定との間の二乗誤差の合計を最小限することによって見出されたパラメータは、以下であった:a=0.0510b=-0.0362c=0.1583d=0.4129e=-6.0463BPsysおよびBPdiaは、処置前に測定される。OHt-1は、どれくらい前であるかには拘わらず、最後に測定されたOHである。Vena_cavaは、[mm]単位の大静脈の最大直径である。Vena_cavaは、超音波またはいずれか他の好適な画像形成方法によって測定されてもよい。図10は、本発明の第1の実施形態に従う方法を行うために構成されたコントローラ63を含む装置61を示す。装置61は、場合により、測定の結果および本発明に従う方法のために必要とされるデータを含む外部データベース65に接続される。データベース65はまた、装置61の内部手段であることができる。装置61は、場合により、コントローラ63または装置61自体にデータをインプットするための手段67を有していてもよい。こうしたデータは、設定された限外ろ過率、体から除かれることが計画されている限外ろ過体積など、またはそれらの近似情報であってもよい。コントローラ63および/または装置61によって提供される結果は、モニタ60上に表示されることができ、または図10においては表示されないが、場合により含まれるプロッタによってプロットされることができ、またはデータベース65もしくはいずれかの他の記憶手段によって記憶できる。データベース65はまた、実行する場合に本発明に従う方法を開始するコンピュータプログラムを含むことができる。対応する測定に関して図11からわかるように、第2の実施形態に従う装置61は、水分過剰、除脂肪質量、脂肪質量または身体の他のパラメータまたはそれらの近似を測定または形成するための手段の1つの例として生体インピーダンス測定手段69と有線または無線によって接続できる。一般に、測定または計算手段は、本発明に従う方法に必要とされる測定結果およびデータを含む外部データベース65に加えて、または外部データベース65の代わりにすなわち代用として提供され得る。生体インピーダンス測定手段69は、接触抵抗のようなインピーダンスデータに対する影響に関して自動的に補足できる。こうした生体インピーダンス測定手段69の例は、XitronTechnologies社から、商標名Hydra登録商標として販売されるデバイスであり、これはさらに国際公開公報WO92/19153に記載されており、その開示は、参考として本願に明確に組み込まれる。生体インピーダンス測定手段69は、種々の電極を含んでいてもよい。図11において、2つだけの電極69aおよび69bは、生体インピーダンス測定手段69に取り付けられていることが示されている。追加の電極ももちろん想定される。提案される各電極は、2つ以上のサブ電極を順に含むことができる。電極は、電流注入サブ電極および電圧測定サブ電極を含むことができる。すなわち、図11に示される電極69aおよび69bは、2つの注入電極および2つの電圧測定電極すなわち合計4つの電極を含むことができる。概して、本発明に従う装置は、計量手段、必要とされるデータをインプットするためのキーボード、タッチスクリーンなど、センサ、実験室との配線または通信リンク、いずれかの他のインプット手段などのような手段を提供され得る。同様に、装置61はさらに、水分過剰を反映させる値を得るための、および/または外部データベース65に加えて提供され得るまたは外部データベース65の代わりにすなわち代用として提供され得る質量、体積またはHbの濃度を反映させる値を得るための測定または計算手段のためにさらなる手段71を有していてもよい。手段71は、計量手段、必要とされるデータをインプットするためのキーボード、タッチスクリーンなど、センサ、実験室との配線または通信リンク、Hb濃度プローブ、いずれかの他のインプット手段として提供され得る。"