対象の温度を測定する温度計であって、上記対象の温度を感知するように位置決めされた時に、上記対象の温度に応答して時間的に変化する温度信号を供給するセンサと、上記温度信号を所定回数サンプルするように接続され、取得された所定数のサンプルに依存して上記温度信号の平均値、一次導関数、二次導関数を決定し、また上記平均値、一次導関数、及び二次導関数を組合わせて上記対象の温度の推定を計算し、推定された最終温度信号を供給するプロセッサと、上記プロセッサに接続され、上記推定された最終温度信号を受信して表示するディスプレイと、を備えていることを特徴とする温度計。上記プロセッサは、更に、上記平均値、一次導関数、及び二次導関数を組合わせて上記温度推定を計算する前に、上記平均値、一次導関数、及び二次導関数の各々に別々の重み付けファクタを適用することを特徴とする請求項1に記載の温度計。上記所定数のサンプルは、所定の時間フレームにわたって取得されることを特徴とする請求項2に記載の温度計。上記プロセッサは、上記温度信号をほぼ2秒の時間フレームにわたって21回前後サンプルし、上記信号の平均値、一次導関数、及び二次導関数を決定することを特徴とする請求項3に記載の温度計。上記プロセッサは、初期所定数のサンプルを取得した後に上記信号を絶えずサンプルし、また新しい各サンプルが取得される度に、取得された最後の所定数のサンプルに基づいて上記温度推定を絶えず再計算することを特徴とする請求項3に記載の温度計。上記温度計は、上記センサが上記対象と接触してから所定の時間長の後に、上記プロセッサによって計算された最終温度推定を上記ディスプレイ上に表示することを特徴とする請求項5に記載の温度計。上記温度計は、上記プロセッサによって計算された上記一次導関数の最後の値が所定の値範囲内にある場合に限って、上記プロセッサによって計算された最終温度推定を上記ディスプレイ上に表示することを特徴とする請求項5に記載の温度計。上記温度計は、上記プロセッサによって計算された上記二次導関数の最後の値が所定の値範囲内にある場合に限って、上記プロセッサによって計算された最終温度推定を上記ディスプレイ上に表示することを特徴とする請求項5に記載の温度計。上記温度計は、上記プロセッサによって計算された最後の温度推定の何れか2つの数の間の最大差が所定の値より小さい場合に限って、上記プロセッサによって計算された最終温度推定を上記ディスプレイ上に表示することを特徴とする請求項5に記載の温度計。上記温度計によって表示される上記最終温度推定は、上記プロセッサによって計算された、選択された数の最後の温度推定の平均に等しいことを特徴とする請求項5に記載の温度計。上記プロセッサは、上記温度推定を計算するように構成されている有限インパルス応答フィルタを含むことを特徴とする請求項1に記載の温度計。上記プロセッサは、上記プロセッサによって取得された最後の所定数のサンプルに基づいて上記平均値を計算するように構成されている第1の有限インパルス応答フィルタと、上記プロセッサによって取得された最後の所定数のサンプルに基づいて上記一次導関数を計算するように構成されている第2の有限インパルス応答フィルタと、上記プロセッサによって取得された最後の所定数のサンプルに基づいて上記二次導関数を計算するように構成されている第3の有限インパルス応答フィルタと、を含むことを特徴とする請求項11に記載の温度計。上記プロセッサは、更に、上記温度推定を計算するために、上記重み付き平均値、一次導関数、及び二次導関数の合計に、周囲温度オフセット係数を加算することを特徴とする請求項2に記載の温度計。上記センサは、更に、上記周囲温度に対応する初期信号を供給し、上記プロセッサは、更に、上記周囲温度の自乗を決定し、上記周囲温度及び上記周囲温度の自乗の各々に別々の重み付けファクタを適用し、そして上記周囲温度の重み付き値と上記周囲温度の値の重み付き自乗とを組合わせて上記周囲温度オフセット係数を計算する、ことを特徴とする請求項13に記載の温度計。対象の温度を測定する方法であって、上記対象の温度を感知するステップと、上記対象の温度の感知に応答して時間的に変化する温度信号を供給するステップと、上記温度信号を所定回数サンプルするステップと、取得された上記所定数のサンプルに基づいて上記温度信号の平均値を決定するステップと、取得された上記所定数のサンプルに基づいて上記温度信号の一次導関数を決定するステップと、取得された上記所定数のサンプルに基づいて上記温度信号の二次導関数を決定するステップと、上記平均値、一次導関数、及び二次導関数を組合わせることによって上記対象の温度の推定を計算するステップと、を含むことを特徴とする方法。上記平均値に第1の重み付けファクタを適用するステップと、上記一次導関数に第2の重み付けファクタを適用するステップと、上記二次導関数に第3の重み付けファクタを適用するステップと、を更に含むことを特徴とする請求項15に記載の方法。上記温度信号を所定回数サンプルするステップは、上記温度信号をほぼ2秒の時間フレームにわたって21回前後サンプルするステップを含むことを特徴とする請求項15に記載の方法。上記温度信号を繰り返しサンプルするステップと、新しい各サンプルが取得される度に、得られた最後の所定数のサンプルに基づいて上記温度推定を繰り返し再計算するステップと、を更に含むことを特徴とする請求項15に記載の方法。上記温度推定をディスプレイ上に表示するステップを更に含むことを特徴とする請求項15に記載の方法。上記温度推定を表示するステップは、上記対象の温度が所定長の時間にわたって感知された後に遂行されることを特徴とする請求項19に記載の方法。上記温度推定を表示するステップは、上記プロセッサによって計算された上記一次導関数の最後の値が所定の範囲の値内にある時に限って遂行されることを特徴とする請求項19に記載の方法。上記温度推定を表示するステップは、上記プロセッサによって計算された上記二次導関数の最後の値が所定の範囲の値内にある時に限って遂行されることを特徴とする請求項19に記載の方法。上記温度推定を表示するステップは、上記プロセッサによって計算された選択された温度推定間の最大差が所定の値より小さい時に限って遂行されることを特徴とする請求項19に記載の方法。上記対象の温度の推定を計算するステップは、上記プロセッサによって計算された所定数の温度推定を平均して最終温度推定を計算するステップを更に含み、上記温度推定を表示するステップは、上記最終温度推定を表示することからなることを特徴とする請求項19に記載の方法。上記サンプルされた温度信号を少なくとも1つのFIRフィルタへ供給するステップを更に含み、それによって上記FIRフィルタによって上記温度信号の平均値を決定するステップを遂行し、上記温度信号の一次導関数を決定し、そして上記温度信号の二次導関数を決定することを特徴とする請求項15に記載の方法。上記サンプルされた温度信号を少なくとも1つのFIRフィルタへ供給するステップは、上記サンプルされた温度信号を第1のFIRフィルタへ供給し、取得された所定数のサンプル値に基づいて上記平均値を計算させるステップと、上記サンプルされた温度信号を第2の有限インパルス応答フィルタへ供給し、取得された所定数のサンプル値に基づいて上記一次導関数を計算させるステップと、上記サンプルされた温度信号を第3の有限インパルス応答フィルタへ供給し、取得された所定数のサンプル値に基づいて上記二次導関数を計算させるステップと、を含むことを特徴とする請求項25に記載の方法。上記FIRフィルタへ供給するステップは、取得された所定数のサンプル値に基づいて上記平均値、一次導関数、及び二次導関数に重み付けを適用するステップを含むことを特徴とする請求項25に記載の方法。上記重み付き平均値、上記重み付き一次導関数、及び上記重み付き二次導関数を組合わせ、上記対象の推定された温度を決定するステップを更に含むことを特徴とする請求項27に記載の方法。周囲温度を感知するステップと、上記周囲温度の値の自乗を決定するステップと、上記周囲温度に第4の重み付けファクタを適用するステップと、上記周囲温度の自乗に第5の重み付けファクタを適用するステップと、を更に含み、上記対象の温度の推定を計算するステップは、上記重み付き平均値、上記重み付き一次導関数、及び上記重み付き二次導関数を、上記重み付き周囲温度及び上記重み付き周囲温度の自乗と組合わせるステップを含むことを特徴とする請求項16に記載の方法。生物対象の温度を測定する温度計であって、上記対象の温度を感知するように位置決めされた時に、上記対象の温度に応答して時間的に変化する温度信号を供給するセンサと、上記温度信号を所定回数サンプルし、取得された上記所定数のサンプルに基づいて上記温度信号の平均値、一次導関数、及び二次導関数を決定するように接続され、また上記平均値、一次導関数、及び二次導関数を組合わせて上記対象の温度の推定を計算し、推定された最終温度信号を供給するように構成されているプロセッサと、上記プロセッサに接続され、上記推定された最終温度信号を受信して表示するディスプレイと、を備えていることを特徴とする温度計。上記プロセッサは、上記プロセッサによって取得された最後の所定数のサンプルに基づいて上記平均値を計算するように構成されている第1の有限インパルス応答フィルタと、上記プロセッサによって取得された最後の所定数のサンプルに基づいて上記一次導関数を計算するように構成されている第2の有限インパルス応答フィルタと、上記プロセッサによって取得された最後の所定数のサンプルに基づいて上記二次導関数を計算するように構成されている第3の有限インパルス応答フィルタと、を含むことを特徴とする請求項30に記載の温度計。上記温度計は、上記センサが所定長の時間にわたって上記対象と接触した後に、上記プロセッサによって計算された最終温度推定を表示することを特徴とする請求項30に記載の温度計。上記温度計は、上記プロセッサによって計算された上記一次導関数の最後の値が所定の範囲の値内にある時に限って、上記プロセッサによって計算された最終温度推定を表示することを特徴とする請求項30に記載の温度計。上記温度計は、上記プロセッサによって計算された上記二次導関数の最後の値が所定の範囲の値内にある時に限って、上記プロセッサによって計算された最終温度推定を表示することを特徴とする請求項30に記載の温度計。上記温度計は、上記プロセッサによって計算された所定数の最後の温度推定の何れか2つの間の最大差が所定の値より小さい時に限って、最終温度推定を表示することを特徴とする請求項30に記載の温度計。上記温度計によって表示される上記最終温度推定は、上記プロセッサによって計算された、選択された数の最後の温度推定の平均に等しいことを特徴とする請求項30に記載の温度計。上記プロセッサは、更に、上記温度推定を計算するために、上記重み付き平均値、一次導関数、及び二次導関数の合計に、周囲温度オフセット係数を加算することを特徴とする請求項30に記載の温度計。上記センサは、更に、上記周囲温度に対応する初期信号を供給し、上記プロセッサは、更に、上記周囲温度の自乗を決定し、上記周囲温度及び上記周囲温度の自乗の各々に別々の重み付けファクタを適用し、そして上記周囲温度の重み付き値と上記周囲温度の値の重み付き自乗とを組合わせて上記周囲温度オフセット係数を計算する、ことを特徴とする請求項37に記載の温度計。生物対象の温度を測定する温度計であって、上記対象の温度を感知するように位置決めされた時に、上記対象の温度に応答して時間的に変化する温度信号を供給するセンサと、上記温度信号を複数回サンプルして上記対象の温度の推定を計算し、推定された最終温度信号を供給するように接続されている有限インパルス応答フィルタを含むプロセッサと、上記プロセッサに接続され、上記推定された最終温度信号を受信して表示するように接続されているディスプレイと、を備えていることを特徴とする温度計。上記有限インパルス応答フィルタは、上記対象の温度の推定を計算する際に、複数のサンプルの線形組合わせを取ることを特徴とする請求項39に記載の温度計。上記プロセッサは、推定された最終温度信号を供給する際に、上記有限インパルス応答フィルタによって供給された上記温度の推定に、周囲温度に基づくオフセット係数を加算することを特徴とする請求項39に記載の温度計。要約すれば、そして一般的に言えば、本発明は測定プロセスの早期段階において安定状態温度を予測することによって、対象または生物対象の温度を決定する電子温度計及び方法を提供することを指向している。本発明の温度計及び方法は、予測される安定状態温度への温度上昇曲線の早期部分から決定された若干の変数に関し、予測プロセスは簡易なデータ取得プロセスを必要とするに過ぎず、データ処理時間が短縮され、しかも正確に安定化温度を近似する。以上のように、要約すれば、そして一般的に言えば、本発明の一面は、温度センサ、対象の温度の初期の読みの平均値、勾配、及び曲率に基づいて対象の温度を予測するプロセッサ、及び予測された温度を表示するディスプレイを組み込んだ体温計を指向している。より詳細に言えば、プロセッサは、温度信号を複数回サンプルして対象の温度の推定を計算し、推定された最終温度信号を供給するように接続されている有限インパルス応答フィルタと、プロセッサに接続されていて上記推定された最終温度信号を受信して表示するディスプレイとを備えている。更に詳述すれば、有限インパルス応答フィルタは、対象の温度を推定する際に複数のサンプルの線形組合わせを取る。別の面において、プロセッサは、推定された最終温度信号を発生するために、周囲温度に基づくオフセット係数を、有限インパルス応答フィルタから供給される温度の推定に加算する。別の面においては、対象の温度を決定する温度計が提供され、本温度計は、対象の温度の感知に応答して時間的に変化する温度信号を供給するセンサと、温度信号を受信し、温度信号を時間フレームにわたってサンプルし、時間フレームにわたって信号の平均値、一次導関数、及び二次導関数を決定し、平均値、一次導関数、及び二次導関数を組合わせ、そして対象の温度の推定を計算するプロセッサを備えている。より詳細に言えば、プロセッサは、信号の平均値、一次導関数、及び二次導関数の各々に重み付けファクタを適用し、更に周囲温度に従って選択されたオフセットファクタを加算して対象の温度の予測を計算する。更に詳述すれば、プロセッサは、温度データの平均値、勾配、及び曲率を計算するために有限インパルス応答フィルタを更に備えている。より詳細に述べれば、プロセッサは、信号をサンプルし続け、新しい各温度データ値がサンプルされる度に対象の温度の新しい予測を計算する。別の詳細な面において、プロセッサは、所定数の最後に予測された温度を監視し、これら最後に予測された温度の平均に基づいて対象の最終予測温度を計算する。更に別の詳細な面においては、プロセッサは、若干の選択された条件が満足された時に、最終予測温度を計算する。更に別の詳細な面では、選択された条件は、センサが対象と接触した後に経過しなければならない所定の時間、一次導関数及び二次導関数が到達しなければならない所定のしきい値、及び所定のしきい値より小さくなければならない所定数の最後の温度推定の何れか2つの間の最大差を含む。本発明のこれらの、及び他の特色及び長所は、本発明の原理を例示している添付図面に関連してなされる以下の詳細な説明から明白になるであろう。異なる図面において、同じような、または対応する要素に対しては同じような参照番号を付してある。温度は華氏及び摂氏の両方で表しているが、示されているパラメータは華氏だけに使用される。摂氏に使用可能なパラメータは示されていないが、温度は華氏及び摂氏の両方で表されている。添付図面、特に図1を参照する。本発明の新規な特色を組み入れた電子体温計の一実施の形態が示されている。電子体温計10は、導体14によって温度計の本体16に接続されていて身体の選択された部分の温度を感知するプローブ12を含んでいる。図1では、プローブ12が本体内の格納穴17から取り出されている。体温計の本体16は体温計の電気成分及び電源を含み、また温度値及びエラーまたは警報メッセージを表示するためのディスプレイ18も有している。体温計には第2のプローブ20も含まれ、このプローブは本体16の穴19内に挿入された格納位置内に収まって示されている。プローブを患者内に挿入する前に、プローブ12または20上に配置される衛生カバー21も図示されている。図2は、本発明による体温計22の一実施の形態の主要電子成分のブロック図である。温度センサ24は、測定中に感知した温度に応答して温度信号を供給する。温度センサ24としてサーミスタが使用されている場合には、これらの信号はサーミスタの抵抗を、従って感知した温度を表すアナログ電圧または電流である。これらの信号は、更に処理するためにアナログデジタル変換器26によってデジタル形状に変換される。アナログデジタル変換器26はプロセッサ28に接続されており、プロセッサ28はデジタル温度信号を受信し、それらを処理して被測定対象の温度を決定する。タイマ30は温度信号の処理中に使用されてプロセッサ28に時間信号を供給し、メモリ32は温度及び時間信号データを格納してその後の時間に信号データを解析できるようにする。メモリ32は、予測される温度を計算するためにプロセッサ28が使用する経験的に導出された定数も格納している。信号を処理した後に、プロセッサ28は信号をディスプレイ34へ供給し、予測した安定化温度を表示させる。スイッチ36を作動させると、体温計22の温度測定機能が作動可能になる。このスイッチは、プローブを取り出すと測定が可能になるように、プローブ格納穴内に配置することが好ましい。図3に、測定システムの測定時間の関数としてプロットした測定された温度のグラフ38を示す。図示の関係は、式1によって特定される形状に類似しているが、本発明の測定システムは一次熱伝達挙動を呈さず、従って曲線38は式1の簡単な指数関数とは異なっている。前述したように、サーミスタによって指示される温度38は、被測定対象の実際の温度TFから遅れる。この遅れは線38によって示されている。測定は開始時点t0から進行し、温度は時点t0からt1までの間にTRからT1まで急速に増加していることが分かる。指示された温度38の増加率は時点t1からt2までの間に減少し、温度線38は時間が更に経過するにつれて徐々に上昇し、安定化温度TFに漸近する。前述したように、本発明は、例えば時点t1乃至t2のような測定の早期期間中に収集した温度データを解析して最終温度TFを予測することができるシステムを指向している。図4に、本発明によるシステムの実施の形態の一般的な機能タスクを、それらの間を流れるデータと共に示す。データフローは活動化シーケンスを暗示しておらず、制御及び活動化はこの図には示されていない。爾後の流れ図、即ち図5及び6は、若干の主要タスクの順次流れを示している。データフローは、別の機能によって1つのタスクへ供給されるデータでラベル付けされている。図8は、プロセッサ28によって遂行される温度計算機能を表している。図4を参照する。システム初期化タスク40は、体温計が活動化される度毎に遂行される。これは、測定当たり1回だけ発生させる必要がある全ての論理を実行させるのに役立つ。これは温度データ取得及び濾波タスク42を活動化させ、このタスク42自体は予測温度計算タスク44を活動化させる。予測温度が計算されると、それは予測温度表示タスク46によって表示される。図5はシステム初期化タスク40の流れ図である。これは、プローブが格納穴60から取り出されると開始され、ハードウェアデバイスを初期化し、試験し、そして較正しステップ62、FIR有限インパルス応答フィルタを初期化しステップ63、クロックカウンタをt=0にリセットしステップ64、ランニング温度推定T0、T1、T2、T3、及びT4を0に等しくリセットするステップ66。次いで、タスク40はオフセット係数C計算タスク68へ進む。ステップ60において、もしプローブが穴の外になければ、タスクはプローブ穴内タイマをインクリメントさせ続けるステップ61。このステップは、プローブ12が本体16の穴17内にある時間の長さを監視し、プローブが周囲温度にあるか否かを決定する。もしプローブがある時間例えば、1分間にわたって穴17内に挿入されていなければ、測定システムはプローブが周囲温度にないものと見做して先に保管した周囲温度を使用する。もしプローブが1分以上にわたって穴17内にあったならば、それは周囲温度にあるものと見做される。代替実施の形態では、システム初期化タスク40は、患者との接触を知らせるプローブ温度の急上昇、またはプローブを穴から取り出してから所定の長さの時間の経過、またはスイッチ36図2の作動のような他のイベントによってトリガすることができる。ステップ68において、オフセット係数Cが、次の式4に示すように計算される。C=B0B1×TaB2×Ta2式4ここに、Taは、周囲温度であり、そしてパラメータB0、B1、及びB2は、実際の臨床データの大きいサンプルに対する公知の統計的回帰技術を使用して経験的に導出された一定の重み付け係数である。オフセット係数Cは、別途説明するように、予測温度の計算に、周囲温度を採り入れるのに使用される。式4に示すように、オフセット係数Cの計算は、温度の初期の読みは、体温計が使用される環境内の周囲温度Taに等しいか、またはほぼ等しいと想定しており、アルゴリズムはTaを実際に測定するのか、それとも既に格納済みの値を使用するのかを決定する。図6は、温度データ取得及び濾波タスク42の流れ図である。図示したステップは、データが失われないように、またタイミングが不正確にならないように、一旦開始されると精密なタイミングで遂行され、中断されることはない。プロセッサ28、タイマ30、及びアナログデジタル変換器26図2は、到来する温度センサデータを取得して濾波し、温度決定の品質に影響を与え得るラインノイズ及び他の妨害を除去する。信号処理の分野において公知の種々の技術をこのプロセスに使用することができる。好ましい実施の形態では、各タイマが中断されステップ76、クロックカウンタが更新されステップ77、電圧入力が取得されるステップ78。この電圧は、プローブチップのサーミスタの抵抗に従って、温度に関係付けられている。この電圧に適用される典型的な数学的関係が、それを温度値に変換するステップ82。次にシステムは、体温計を破損させることがないか、または考え得るハザードを呈することがないかを決定する目的で、温度範囲のチェックを遂行するステップ83。しきい値がセットされており、もし体温計がこれらのしきい値外の読みを供給すれば、プローブは破損したものと見做される。例えば、もしプローブの読みが32°Fより低いか、または500°Fより高ければ、プローブは破損した例えば、開回路または短絡ものと見做される。もしプローブの読みが115°Fの温度にあれば、それは熱いプローブであると考えられ、ハザード警報が供給される。温度データサンプルは、メモリ32内に格納されるステップ84。サーミスタの抵抗と温度との間の数学的関係は、サーミスタの製造業者から供給されるサーミスタ特性データを、サーミスタをアナログデジタル変換器へ相互接続するために存在しなければならないそして、当分野においては公知の特定の回路詳細と共に考慮に入れている。温度値をメモリ内に格納ステップ84した後に、システムは、94°F以上の温度について温度データを解析することによって、組織との接触が存在しているか否かを決定するステップ86。組織との接触を決定するために、他のアプローチを使用することができる。もし接触が存在しなければ、システムは次のタイマ中断を待機しステップ76、組織との接触が決定されるまでステップ86上記プロセスが繰り返される。組織との接触が検出された時点で、十分なサンプルが取得されたか否かステップ87に依存してシステムは別のデータサンプル78を取得するためにもし十分なサンプルが所得されていなければ次の中断ステップ76を待機するか、または安定状態温度T0の推定を計算し始める。好ましい実施の形態ではタイマは01秒間隔で走り、システムは、現在の温度推定T0の計算を開始する前に約2秒の時間にわたって21のサンプルを取得する。このサンプル数及びサンプリングレートは、現在では温度予測精度と、受入れ可能な測定時間との間に最良の妥協を与えることが知られている。この時間中に、プローブから供給される温度信号は曲線に沿って上昇して患者の温度に漸近し、現在の温度推定T0が次の式5によって計算される。T0=A1TA2T’A3TC式5ここに、Tは、メモリ内に格納された21のデータサンプルに基づく温度の平均値であり、T’は、メモリ内に格納された21のサンプルによって記述される温度曲線の一次導関数、即ち勾配であり、Tは、メモリ内に格納された21のサンプルによって記述される温度曲線の二次導関数、即ち勾配であり、パラメータA1、A2、及びA3は、経験的に導出された一定の重み付け係数であり、そしてCは、上述した周囲温度に依存するオフセット係数である。理想的には、パラメータA1、A2、A3、B0、B1、及びB2を導出するのに使用される実際の臨床温度データサンプルの数は可能な限り多くすべきであり、測定された温度は当該患者の温度の全範囲、即ち本発明による体温計が遭遇し得る温度の全範囲にわたって均一に広がっているべきである。しかしながら、得られた温度データサンプルの数は必然的に制限され、更に、測定された温度の大部分は正常な身体温度範囲内にあった。特定的に言えば、使用された臨床データは約240の温度データサンプルからなり、これらは60°Fから92°Fまで16°C乃至33°Cの周囲温度範囲において測定して955°Fから104°Fまで353°C乃至40°Cの範囲にわたっていた。この理由から、これらのデータサンプルに適用される標準回帰解析は、実際の温度が高い場合には低過ぎるように予測し、実際の温度が低い場合には高過ぎるように予測する傾向を呈するパラメータを発生し、予測温度エラーは、患者の実際の体温に本質的に等しい安定化温度TFに対してある傾向、または関係を呈する。測定された温度Tと実際の温度TFとの間の差は、測定された温度T自体ではなく、測定された温度の勾配T’及び曲率Tの関数である傾向があり、パラメータA1は、計算された温度T0内のエラーが呈する傾向を排除するために人為的に10に等しく制約した。このようにして、残りの5つのパラメータA2、A3、B0、B1、及びB2が臨床データの回帰解析によって計算され、測定された温度にまたがる予測エラーの自乗の最低平均の表現で最も正確な予測を発生する。好ましい実施の形態では、これらの値は、A1=10B0=158877A2=76136B1=-03605式5.1A3=887B2=0002123である。引き続き図6を参照する。組織との接触が決定されステップ86、最後の温度推定が計算された後の所定数例えば、5のサンプルが取得されるとステップ87、システムは温度の平均値Tの計算ステップ88、それのメモリ内への格納ステップ90、温度の一次導関数T’の計算ステップ92、それのメモリ内への格納ステップ94、温度の二次導関数Tの計算ステップ96、それのメモリ内への格納ステップ98、そして最後に式5による現在の温度推定T0の計算へと進む。図7は、予測温度計算タスク44の流れ図を示している。このタスクは、図4に示すように、濾波され、処理されたデータを予測温度計算タスク44へ供給する温度データ取得及び濾波タスク42の直後に遂行される。最初のステップは、予測の計算ステップ100、及びこの場合には最後の4つの予測温度T1、T2、T3、及びT4であるランニング温度推定の更新ステップ110を伴うが、他の実施の形態では他の数の予測温度を使用することができる。初期の21のデータ点が取得された後に、本発明の温度予測プロセスがシステムによって継続的に遂行され有限インパルス応答フィルタの使用に関して別途説明、別の5つのこの実施の形態の場合データ点が結果として取得される度に新しい温度予測が計算される。従って、新しい予測温度即ち、現在の温度推定T0が5クロックサイクル毎に計算され、全ての値をT1からT4までシフトさせ、最終的にT0の値でT1を更新することによって、T0を選択して最も古いランニング温度推定T4または、どれ程多くの温度推定Nが使用されるかに依存してTNを破棄しなければならない。最後の4つまたはNの温度推定を追跡する目的は、予測精度と経過時間との間に最適の平衡が得られた時点を決定することにより、十分に正確な温度予測をディスプレイへ供給できる第1の時点をより良好に決定することである。このような最適平衡を決定するには、所定の最短待機時間、温度平均T、勾配T’、及び曲率Tを計算するために使用される温度データサンプルの数、所定の最大勾配T’、所定の最大及び最小曲率T、ランニング温度推定の間の所定の最大偏差、及び一貫性を斟酌するための所定数の先行予測、のような種々のパラメータを斟酌しなければならない。図7に示すように、本発明の好ましい実施の形態では、予測精度と経過時間との間に最適平衡が得られた時点を決定するために、4つのこれらの条件が選択されている。即ち、最短待機時間t、最大勾配T’、最大及び最小曲率T、及びランニング温度推定の間の所定の最大偏差が決定される。これらの各条件は、予測温度表示タスク46が活動化される前に満足させなければならない。従って図7に示すように、好ましい実施の形態では、トランジェントの影響を受けないようにするために、プローブが最初に活動化されて患者の身体と接触してから少なくとも5秒を経過させなければならないステップ112。次に、温度の上昇が急過ぎないようにするためには、従って平らにして安定状態に接近させるようにするためには、一次導関数T’は、025°F014°C毎秒より大きくない正の値を有していなければならないステップ114。第3に、安定状態温度に適切に収束させるためには、二次導関数Tは±005°F0028°C毎秒毎秒の間になければならないステップ116。第4に、最終予測の精度を保証するためには、ランニング温度推定T1、T2、T3、及びT4...TNの何れか2つの間の差は、本実施の形態では03°F017°Cより大きくてはならない。もしこれらの条件の何れかが満足されなければ、システムは温度データ取得及び濾波タスク42を開始して次のデータサンプル点を取得させ、現在の温度推定T0を再計算させる。これら4つの条件のための好ましい値は、予測を計算するのに必要な時間とその精度との間に最適の妥協を得るために、経験的に決定されている。4つの条件の全てが満足されると、システムは4つのランニング温度推定T1、T2、T3、及びT4を平均することによって最終温度推定Tfを計算するステップ120。Tfはシステムによって予測された温度であり、図4に示すように、予測温度表示タスク46を活動化させて体温計10図1のディスプレイ18上にTfを表示させることができる。これら複数の条件を実現することにより、本発明のシステムが、ある時間にわたって得られた温度データの均一性を評価し、予測温度を十分な程度の確実性をもって、従って体温計のユーザに信頼されるように表示する早期の時点を識別することによって、最終結果の精度を改善することを実質的に保証している。好ましい実施の形態では、プロセッサ28図2が有限インパルス応答FIRデジタルフィルタと共に設けられていて、T、T’、及びTを決定するのに必要な計算を遂行する。FIRフィルタは、典型的には、一連のK数値の各値に所定の係数hkを乗ずることによって、これら数値を操作するように構成されている。好ましい実施の形態では、フィルタは、コンピュータプログラム及びCPU28によって実現されており、メモリ32が記憶装置として使用されている。別の実施の形態では、フィルタは、線形構成に接続されたKレジスタからなり、新しい各値が取得されてフィルタに供給される度にこの新しい値が第1のレジスタ内に格納され、全ての先に取得された値は1レジスタだけシフトし、最終的には第1の取得された値が最後のレジスタ内に格納されるようになっている。各レジスタkは、それに関連付けられている係数hkを有しており、新しい値が各レジスタ内へシフトされるとその特定のレジスタに関連付けられている係数hkがその値に乗算される。本実施の形態では、これらの諸ステップはソフトウェアによって遂行され、プロセッサメモリ32はレジスタ値を格納するために使用される。FIRフィルタの出力は、各レジスタに関連付けられているそれぞれの係数hkが乗算されたフィルタの全てのレジスタ内の値の合計に等しい。従って、一般的に言えば、入力シーケンスxn=0、1、2、...Kが与えられると、係数h0、h1、...hkを有するFIRフィルタは次のような濾波された出力信号yを供給する。ここに、hk=特定のFIRフィルタのための係数のセット、K=FIRフィルタのための係数の数k=指標xは、取得され、フィルタへ供給された最後の温度データサンプルの値に対応する。従って、適切な係数を使用することによって、FIRフィルタは、システムによって取得され、格納された温度データサンプル点からのサンプルデータ曲線の平均値T、勾配T’、及び曲率Tを抽出するようにプログラムすることができる。これらの係数は、公知の数学的方法を使用して21のデータ点の入力シーケンスのために容易に導出することができ、01秒間隔で取得された21サンプルn=10、-9、...、10、但しn=10が最新サンプルであるのシステムの場合、FIRフィルタのための係数は以下の式で示される。ここに、である。図8は、FIRフィルタを含むプロセッサの動作を示すブロック図である。取得した最後の温度データサンプルxは、アナログデジタル変換器図示してないからプロセッサ28へ供給され、FIR回路FIR1202、FIR2204、及びFIR3206へ同時に印加される。これらのFIR回路は、それぞれ、アナログデジタル変換器から供給されるxを含む最後の21の温度データ点の平均値T、勾配T’、及び曲率Tを計算するように構成されている。平均値T、勾配T’、及び曲率Tのそれぞれには、それぞれの重み付け係数A1212、A1214、及びA1216が乗算され、次いで合計されるブロック218。最後に、オフセットファクタC前述したように、周囲温度Taの関数であるが重み付けされた平均値T、勾配T’、及び曲率Tの合計に加算され、現在の温度推定T0が計算される。曲率Tは、2つの勾配計算フィルタFIR2を連結して勾配T’の勾配を計算しても、計算することができる。しかしながら、このようなアプローチは曲率Tの計算と同時にではなく、曲率Tを計算する前に勾配T’する必要があり、従って最終温度の計算を遅らせることになるので、本発明の好ましい実施の形態に使用するように選択されなかった。温度データの平均値、勾配、及び曲率を導出するためにFIRフィルタを使用することによって、本発明のシステムは、温度を予測するために、広く入手可能な8ビットプロセッサのような容易に入手可能な比較的安価な数学的プロセッサと共に、かなり精緻なアルゴリズムを使用することができる。1つの例として、NEC製の部品番号UPO78064を有する8ビットプロセッサを使用することができる。最後に、本発明のアルゴリズムは、広範囲の最終安定状態温度にわたって最も正確な結果を提供する重み付けファクタを経験的に導出するために、該アルゴリズムを実際のデータに適用することによって精密に調整された。本発明の代替実施の形態では、単一のFIRフィルタをプログラムして温度平均T、勾配T’、及び曲率Tの重み付け合計を抽出することができる。しかしながら、単一のFIRフィルタを使用すると、サンプルされたデータから平均T、勾配T’、及び曲率Tを個々に抽出することはできず、従って、上述したように予測精度と経過時間との間が最適の平衡に到達した時点を決定するためにこれらのパラメータを個々に監視することができない。更に、個々のFIRフィルタを使用することによって、例えば各パラメータ毎に特定の平滑量を得るために各FIRのサイズを調整するというように、これらの各パラメータを個々に調整することができる。以上に本発明の1つの形状を説明したが、本発明の範囲から逸脱することなく以上に説明したデバイス及び方法にさらなる変更及び改良を加え得ることは明白である。従って、本発明は特許請求の範囲によってのみ限定されることを意図している。