CN102686251A - 对用于向被检体输送流体和/或从被检体输送流体的设备的控制 - Google Patents

Abstract

一种控制系统（23）被布置成控制体外血液治疗设备（200）的操作。设备（200）包括体外血液回路（20）和用于将血液回路（20）连接到患者的血管系统的连接系统（C），血液回路（20）包括血液处理装置（6）和至少一个泵装置（3），控制系统可操作为在预治疗模式和血液治疗模式之间切换，血液治疗模式涉及操作血液回路（20）以将血液从血管系统经由连接系统（C）泵送通过血液处理装置（6）并且经由连接系统（C）返回血管系统。控制系统（23）可操作为从被布置成感测患者与连接系统（C）之间或患者与血液回路（20）之间的能量传递的至少一个能量传递传感器（40）获得测量数据。控制系统（23）被配置成在预治疗模式中处理测量数据以识别指示血液回路（20）连接到患者的血管系统的特征变化，并且在做出这种识别出时采取专门动作。所述动作可以涉及激活患者保护系统的至少一部分和/或使能进入血液治疗模式。该控制系统可以包括在诸如透析机的血液治疗用的设备（200）中。

Description

对用于向被检体输送流体和/或从被检体输送流体的设备的控制

技术领域

本发明总体上涉及从/向人类或动物被检体输送流体的设备，具体地涉及用于控制这种设备的操作的方法。本发明例如可应用于诸如透析机这样的体外血液治疗的设备。

背景技术

使用例如透析机的专用设备开始向/从被检体输送流体之前的准备涉及很多人工操纵步骤。很多步骤花费医疗人员的时间和精力，并且造成潜在的人为错误和误差，因而给患者带来风险。

发明内容

本发明的目的在于至少部分地克服上述现有技术中的一个或者更多个限制。具体地，目的是提供一种使与利用专用流体输送设备向/从被检体输送流体的启动过程简化且便利的技术。目的还是至少不降低且优选地提高患者的安全性。

通过以下描述将变得明显的这些目的和其它目的至少部分地利用根据独立权利要求的装置、方法和计算机程序产品来实现，这些装置、方法和计算机程序产品的实施方式由从属权利要求限定。

本发明的第一个方面是一种体外循环血液治疗用的设备中的控制系统，其中所述设备包括体外血液回路和用于将所述体外血液回路连接到患者的血管系统的连接系统，其中所述体外血液回路包括血液处理装置和至少一个泵装置，所述控制系统可操作为在预治疗模式和血液治疗模式之间切换，其中所述血液治疗模式涉及操作所述至少一个泵装置以将血液从所述血管系统经由所述连接系统泵送通过所述血液处理装置并且经由所述连接系统返回所述血管系统，所述控制系统包括：输入端，其用于从至少一个能量传递传感器获得测量数据，所述至少一个能量传递传感器被布置为感测所述患者与所述连接系统之间或所述患者与所述体外血液回路之间的能量传递；以及信号处理器，其连接到所述输入端并且被配置为在所述预治疗模式中处理所述测量数据以识别指示所述体外血液回路连接到所述患者的所述血管系统的特征变化，并且在做出这种识别时采取专门动作。

本发明的第二个方面是一种体外血液治疗用的设备中的控制系统，其中所述设备包括体外血液回路和用于将所述体外血液回路连接到患者的血管系统的连接系统，其中所述体外血液回路包括血液处理装置和至少一个泵装置，所述控制系统可操作为在预治疗模式和血液治疗模式之间切换，其中所述血液治疗模式涉及操作所述至少一个泵装置以将血液从所述血管系统经由所述连接系统泵送通过所述血液处理装置并且经由所述连接系统返回所述血管系统，所述控制系统包括：用于从至少一个能量传递传感器获得测量数据的单元，所述至少一个能量传递传感器被布置为感测所述患者与所述连接系统之间或所述患者与所述体外血液回路之间的能量传递；用于在所述控制系统处于所述预治疗模式中时处理所述测量数据以识别指示所述体外血液回路连接到所述患者的所述血管系统的特征变化的单元；以及用于在做出这种识别时引发专门动作的单元。

本发明的第三个方面是一种体外血液治疗用的设备的控制方法，其中所述设备包括体外血液回路和用于将所述体外血液回路连接到患者的血管系统的连接系统，其中所述体外血液回路包括血液处理装置和至少一个泵装置，其中所述设备可操作在预治疗模式和血液治疗模式中，其中所述血液治疗模式涉及操作所述至少一个泵装置以将血液从所述血管系统经由所述连接系统泵送通过所述血液处理装置并且经由所述连接系统返回所述血管系统，该方法包括：从至少一个能量传递传感器获得测量数据，所述至少一个能量传递传感器被布置为感测所述患者与所述连接系统之间或所述患者与所述体外血液回路之间的能量传递；当在所述预治疗模式中操作所述设备时，处理所述测量数据以识别指示所述体外血液回路连接到所述患者的所述血管系统的特征变化；以及在做出这种识别时，使得采取专门动作。

本发明的第四个方面是一种包括计算机指令的计算机可读介质，在由处理器执行时，所述计算机指令使得所述处理器执行第三方面的方法。

本发明的第五个方面是一种向被检体输送流体或者从该被检体输送流体的设备中的控制系统，所述设备包括流体回路和用于将所述流体回路连接到被检体的血管系统的连接系统，其中所述流体回路包括流体通道和至少一个泵装置，所述控制系统可操作为在准备模式和流体输送模式之间切换，其中所述流体输送模式涉及操作所述流体回路以经由所述连接系统和所述流体通道向所述血管系统输送流体或者从所述血管系统输送流体，所述控制系统包括：输入端，其用于从至少一个能量传递传感器获得测量数据，所述至少一个能量传递传感器被布置为感测所述被检体与所述连接系统之间或者所述被检体与所述流体回路之间的能量传递；以及信号处理器，其连接到所述输入端并且被配置为在所述准备模式中处理所述测量数据以识别指示所述流体回路连接到所述被检体的所述血管系统的特征变化，并且在做出这种识别时采取专门动作。

本发明的第六个方面是一种向被检体输送流体或者从该被检体输送流体的设备中的控制系统，其中所述设备包括流体回路和用于将所述流体回路连接到被检体的血管系统的连接系统，其中所述流体回路包括流体通道和至少一个泵装置，所述控制系统可操作为在准备模式和流体输送模式之间切换，其中所述流体输送模式涉及操作所述流体回路以经由所述连接系统和所述流体通道向所述血管系统输送流体或者从所述血管系统输送流体，所述控制系统包括：用于从至少一个能量传递传感器获得测量数据的单元，所述至少一个能量传递传感器被布置为感测所述被检体与所述连接系统之间或者所述被检体与所述流体回路之间的能量传递；用于在所述控制系统处于所述准备模式时处理所述测量数据以识别指示所述流体回路连接到所述被检体的所述血管系统的特征变化的单元；以及用于在做出这种识别时执行专门动作的单元。

本发明的第七个方面是一种向被检体输送流体或者从该被检体输送流体的设备的控制方法，其中所述设备包括流体回路和用于将所述流体回路连接到被检体的血管系统的连接系统，其中所述流体回路包括流体通道和至少一个泵装置，其中所述设备可操作在准备模式和流体输送模式中，其中所述流体输送模式涉及操作所述流体回路以经由所述连接系统和所述流体通道向所述血管系统输送流体或者从所述血管系统输送流体，该方法包括：从至少一个能量传递传感器获得测量数据，所述至少一个能量传递传感器被布置为感测所述被检体与所述连接系统之间或者所述被检体与所述流体回路之间的能量传递；当在所述准备模式中操作所述设备时，处理所述测量数据以识别指示所述流体回路连接到所述被检体的所述血管系统的特征变化；以及在做出这种识别时采取专门动作。

本发明的第八个方面是一种包括计算机指令的计算机可读介质，在由处理器执行时，所述计算机指令使得所述处理器执行第七方面的方法。

本发明的其它的目的、特征、方面和优点将从以下的详细描述、所附的权利要求书以及附图变得清楚。

附图说明

下面将参照示意性附图来详细地描述本发明的示例性实施方式。

图1是包括体外血流回路的血液透析治疗系统的示意图。

图2是连接到被检体的血液治疗设备的总体化框图。

图3是用于控制图2中的设备的操作的处理的流程图。

图4是在体外血流回路与被检体连接期间从图1的系统中的传感器获得的压力信号的图。

图5（a）例示了压力信号片段与预测的信号轮廓之间的匹配过程，图5（b）例示了最佳匹配的位置，而图5（c）是从图5（a）的匹配过程得到的相关曲线。

图6是在从被检体断开体外血流回路期间从图1的系统中的传感器获得的压力信号的图。

图7（a）至图7（c）是用于例示脉冲对脉冲对称指标的计算的压力信号的图。

图8是从压力信号获得的时间形状数据和两个连续泵脉冲的对应的预测的信号轮廓的图。

图9（a）是包含泵频率分量和心脏信号二者的压力信号的时域的图，图9（b）是频域中的对应的信号的图。

图10是用于对在图1的系统构造中获得的压力信号的信号分析的处理的流程图。

图11是用于控制图1的系统的装置的框图。

图12是用于获得预测的信号轮廓的处理的流程图。

图13是例示用于产生预测的信号轮廓的外推处理的图。

图14（a）是例示用于产生预测的信号轮廓的内插处理的图，图14（b）是图14（a）的放大图。

图15（a）表示在一个流速情况下的泵脉冲的频率谱，图15（b）表示三个不同流速的对应的频谱，其中每一个频率谱以对数标度给出并且映射到谐波数，图15（c）是图15（b）的线性标度的图，图15（d）是与图15（a）中的频谱相对应的相位角谱。

图16是可操作为基于预测的信号轮廓对压力信号进行滤波的自适应滤波器结构的示意图。

具体实施方式

下面，将参照用于体外血液治疗的设备来描述实施方式。具体地，描述用于在血液治疗之前和在血液治疗期间控制该设备的示例性实施方式。还给出了可用于为这种控制提供系统数据的各种检测技术和处理从设备获得的压力信号的具体实施方式的描述。在下面的描述中，始终使用相同的附图标记表示相似的元件。

I.体外回路的示例

图1示出了作为血液治疗设备（在此情况下为透析机）的一部分的体外血流回路20的示例。体外回路20通过连接系统C连接到患者的血管系统。连接系统C包括用于血液抽取的动脉接入装置1（这里为动脉针头形式）、连接导管部分2a和连接器C1a。连接系统C还包括用于血液再引入的静脉接入装置14（这里为静脉针头形式）、连接导管部分12b和连接器C2a。设置连接器C1a、C2a是为了提供与回路20中对应的连接器C1b、C2b的可松开的或者永久的衔接以分别在回路20与动脉针头1和静脉针头2之间形成血液路径。连接器C1a、C1b、C2a、C2b可以是任何已知类型。

在所例示的示例中，体外回路20包括连接器C1b、动脉导管部分2b和可以是蠕动型的血泵3，如图1所示。在泵3的入口处有压力传感器4a（在下文称作动脉传感器），该压力传感器4a测量泵之前的动脉导管部分2中的压力。血泵3迫使血液经由导管部分5到达透析仪6的血液侧。在许多透析机中，回路20还附加地设置有压力传感器4b，该压力传感器4b测量血泵3与透析仪6之间的压力。血液被从透析仪6的血液侧经由导管部分10引导至静脉滴注室或脱气室11，并且被从静脉滴注室或脱气室11经由静脉导管部分12a和连接器C2b引导回到连接系统C。提供压力传感器4c（在下文被称作静脉传感器）是为了测量透析仪6的静脉侧的压力。在例示的示例中，压力传感器4c测量静脉滴注室11中的压力。动脉针头1和静脉针头14二者都通过血管通路而连接到人类或者动物患者的血管系统。血管通路可以是任何合适的类型，例如，瘘管、斯克里布纳分流器（Scribner-shunt）、移植物等。根据血管通路的类型，可以使用其它类型的接入装置代替针头，例如导液管（catheter）。

这里，体外回路20的“静脉侧”是指位于血泵3的下游的血液路径的部分，而体外回路20的“动脉侧”是指位于血泵3的上游的血液路径的部分。在图1的示例中，静脉侧由导管部分5、透析仪6的血液侧、导管部分10、滴注室11和导管部分12a构成，而动脉侧由导管部分2b构成。

透析机还包括图1中仅部分地示出的透析液回路35，该透析液回路35被操作用于准备、调节透析液并使其循环经由导管部分15、16通过透析液6的透析液侧。

此外，在图1中，设置有主控制器23以控制透析机的操作。例如，主控制器23控制体外回路20的操作，例如通过血泵3的转速（例如通过专用泵控制器24）控制通过回路20的血液流，并且打开和关闭诸如阀门、夹紧装置等（在图1中总体表示为夹紧装置13）的各种流控制器。类似地，主控制器23控制透析液回路35的操作。尽管未示出或做进一步讨论，应理解主控制器23可以被配置成控制透析机的很多其它功能，例如控制透析液的温度和成分，向机器的操作员产生反馈或者指令等。

主控制器23还被连接以获取各个传感器的输出信号，以用于控制透析机的操作。这些传感器包括回路20中的压力传感器4a至4c、透析液回路35中的压力传感器（未示出）以及诸如旋转编码器（例如，导体的、光学的或者磁性的）等的泵传感器25，用于指示血部3的频率和/或相位。另选地或者附加地，泵传感器26可以直接连接到泵控制器24以供在控制血泵3的转速时使用。另一个这种传感器是启动传感器（priming sensor）26，该传感器26被配置为指示在回路的静脉侧的特定位置处，通常在接近静脉侧夹子13的导管部分12a上，是否存在血液。

主控制器23可以还执行安全功能，其中，主控制器23获取并且分析透析机中的多个专用或者通用传感器的输出信号，以识别或者防止一个或者更多个故障状况。该安全功能可以总体地形成“患者保护系统”。例如，透析机通常包括专用血液泄漏传感器，该专用血液泄漏传感器设置在透析液回路35中以感测血液从体外回路20经由透析仪6泄露到透析液回路35中。另一种专用传感器是空气检测器，该空气检测器被设置在体外回路20中以检测血液流中的气泡。还已知向患者附接PPG传感器（光体积描记器），用于预测患者的低血压，例如WO2007/141246中描述的。此外，压力传感器4a至4c（以及透析液回路35中的压力传感器）中的一个或者更多个的输出信号可以被处理以识别例如连接系统C、体外回路20、透析液回路35或者患者体内的故障状况。这种故障状况中的一种是静脉接入装置14或动脉接入装置1从血管通路取出，即，接入装置从患者的血管系统松脱。另一种故障状况是静脉接入装置14或者动脉接入装置1从回路20断开，通常是由于连接器C1a、C1b与C2a、C2b分别破裂/有问题的连接/分开。基于压力传感器4a至4c的输出信号的另一种安全功能涉及检测血液中的静压（DC压力电平）是否落到压力上限和下限之外，压力上限和下限由透析机的操作员预先确定或设定或者响应于血液流速的人工改变而自动调整。

检测到故障状况可以使主控制器23激活警报和/或停止血液流，例如，通过停止血泵3并且激活导管部分2a、2b、5、10、12a、12b上的一个或者更多个夹紧装置（参见13）。主控制器23还可以有线地或者无线地连接到用于产生听觉/视觉/触觉警报或者警示信号的本地或者远程装置27。警报装置27可以另选地包含在透析机中。

在图1的示例中，主控制器23包括用于对来自透析机中包括的或者与透析机相关联的各个传感器的测量数据进行采样并且向透析机中包括的或者与透析机相关联的各个部件发送控制信号的输入/输出（I/O）部分28。I/O部分28还可以被配置为预处理测量数据。例如，I/O部分28可以包括具有要求的采样率和分辨率的A/D转换器以及一个或者更多个信号放大器。通常，测量数据是数据样本的时间序列，每个样本代表瞬时传感器值。I/O部分28产生多个测量信号（例如，一个或者更多个压力信号），这些测量信号作为输入被提供给执行实际的系统控制的数据分析部分29。根据实现方式，主控制器23可以使用数字部件或者模拟部件，或者它们的组合，以获取、处理和分析测量数据。

主控制器23可以按照多种不同模式操作透析机。为了本说明书，这些模式被概念性地划分为两个主要组：“预治疗”和“血液治疗”。

预治疗模式是可以在血液治疗模式之前的任意模式。只要没有血液从回路20循环回到患者，透析机就保持在预治疗模式中。如以下将更详细地说明的，预治疗模式可以涉及从患者抽取血液到回路20，这是将静脉针头14连接到血液通路的处理的一部分。在预治疗模式中，可能不需要全部安全功能，例如由于特定故障状况可能不会给患者带来直接威胁，或者不能被传感器检测到。因此，在预治疗模式中，通常禁用了主控制器23的全部或者大部分安全功能（但并不是必须）。

在血液治疗模式中，从患者抽取血液到体外回路20并且在处理之后泵送回患者。主控制器23的全部安全功能都被启用。应理解的是，在血液治疗模式期间，血泵3可以间歇性地停止，使得暂时没有血液被从患者的血管系统抽取或者泵回患者的血管系统。通常，在这些泵停止期间，透析机保持在血液治疗模式中，并且主控制器23的安全功能保持活动。

本发明的实施方式涉及由主控制器23基于来自位于患者与连接系统C之间和/或患者与体外回路20之间的一个或者更多个能量传递传感器（即，能够感测能量的传递的传感器）的测量数据执行的系统控制。

II.基于能量传递测量的系统控制

图2是体外血液治疗设备200（例如，透析机）的总体化的图，其中体外血液回路20通过连接系统C连接到患者的血管系统，体外回路20包括一个或者更多个血泵3、血液处理装置6的血液侧、以及从连接系统C延伸通过血泵3和血液处理装置6并且回到连接系统C的血液路径30。在图2中，设备200还包括透析液回路35，透析液回路35包括血液处理装置6的透析液侧。主控制器23连接到设备200或者设备200的一部分以控制其操作。能量传递传感器40连接到设备200，通常连接到体外回路20或者连接系统C，以感测从患者到连接系统C以及可能还到体外回路20的能量传递。另选地（未示出），能量传递传感器40还可以被设置在患者上以感测从体外回路20和/或连接系统C到患者的能量传递。

本发明的实施方式使用由能量传递传感器40提供的测量数据来控制设备200的操作。具体地，如果能量传递指出已在患者的血管系统与体外血液回路20之间建立了液体连接，则基于测量数据中的检测到的能量传递来控制设备200的操作。

图3是用于控制图2中的设备200的处理300的实施方式的流程图。在例示的示例中，该方法反复重复步骤302至308的序列。另外，处理300假设设备200初始地可操作为进入预治疗模式（不是血液治疗模式）。

在步骤302中，确定设备200是否处于上述预治疗模式。如果不处于该模式，则处理返回到新一轮的开始。如果处于预治疗模式，则处理继续到步骤304，其中从能量传递传感器40获得一组测量数据（例如，经由图1中的I/O部分28）。在步骤306，测量数据被处理以识别测量数据中的特征变化。步骤306可以涉及特定参数值的计算。该参数值被选择为表示由期望的体外回路20和/或连接系统C到患者的连接而造成的变化。

具体地，如果能量传递传感器40被设置在设备200上，则该特征变化可以源自患者自身或者源自附接到患者的能量源。如果能量传递传感器40被设置在患者身上，则该特征变化可以源自体外回路20或者连接系统C中或者附接到体外回路20或者连接系统C的能量源。在一个实施方式中，能量传递传感器40是压力传感器，并且能量源是压力波产生器。在另一个实施方式中，能量传递传感器40是用于测量电流、电压、电容或者等同量的传感器，而能量源是诸如电流或者电压产生器这样的电能源。

在步骤308，评估参数值以确定是否存在特征变化。这可涉及将该参数值与阈值或范围进行比较。阈值/范围可以是预设的或者预定的，或者可以由前面的重复中计算出的一个或者更多个参数值给出。

如果在步骤308中未识别出特征变化，则处理返回以开始新一轮的重复。如果检测到特征变化，则处理继续到步骤310以采取专用动作。该动作可以例如涉及激活一个或者更多个上述安全功能并且使设备200维持在预治疗模式中，或者激活安全功能并且允许设备200进入血液治疗模式。

在变型例中，步骤308被配置以区分“肯定连接”和“可能连接”。“肯定连接”对应于特征变化的肯定检测，而“可能连接”对应于特征变化的不太肯定的检测。例如，当参数值分别落入第一范围和第二范围时，其中第一范围是第二范围的子集，则可以做出“肯定连接”和“可能连接”的结论。如果得出“可能连接”的结论，则步骤310可以引发专用动作，诸如要求来自操作员的确认，例如经过控制面板/显示器，或者通过从另一个能量传递传感器获取测量数据和/或通过激活另一个能量源来替换或者补充已经使用的能量传递传感器和能量源。

通常，将能量传递传感器40和能量源设置成（或者使用超过一个能量传递传感器或者能量源）能够单独确定体外回路20的动脉侧和静脉侧分别对患者的连接是有利的。这将使能够针对以下不同的连接状态采取不同动作（包括不动作）：静脉侧已连接、动脉侧已连接以及静脉侧和动脉侧均已连接。

下面，将结合多个示例进一步解释和例示不同的动作。这些示例全部是基于使用体外回路20中的一个或者更多个压力传感器（参见图1中的4a至4c）作为能量传递传感器，并且使用患者的心脏作为压力波传产生器。

为了例示这样的实施方式的可行性，图4例示在动脉侧连接至患者期间从图1的回路20中的动脉传感器4a获得的压力信号。连接过程被分为时间区间A1至A5。在表示预启动过程的结束阶段的区间A1中，连接器C1b连接到启动液（primingliquid）的源，静脉导管部分12a被手动夹子（通常不是图1中的夹子13）隔断并且连接到废弃物容器，并且血泵3已被停止。在区间A2，动脉导管部分2b被手动地夹紧并且从启动液的源断开并且移动到连接系统C，其中连接器C1b附接到连接器C1a。动脉针头1先前已插入到患者的瘘管中，并且为了防止血液离开患者，附接了手动夹子以隔断动脉导管部分2a。在区间A3中，全部三个手动夹子（位于管道部分12a、2b和2a上）都被打开，导致了如动脉传感器4a测量到的体外回路20的动脉侧上的压力的阶跃变化。该阶跃变化（在400处圈出）因而可以被检测到以指示体外回路20与患者的连接。在区间A4，由手动夹子的打开而造成的压力波安定下来，并且源自患者的心跳的脉动在压力信号中可见。这些脉动（在402处圈出）形成压力信号的特征变化，代替阶跃变化或者除了阶跃变化以外，这些特征变化可以被检测到以指示体外回路20与患者之间的连接。在区间A5，血泵3被启动以从患者抽取血液到体外回路20。现在，发源于血泵3的脉动主导了压力信号。

在一个示例中，当根据启动程序操作设备200时，执行图3中的处理。在启动期间，动脉侧连接器C1b附接到启动液的源，并且静脉侧连接器C2b被与用于收集用过的启动液的排出容器或者废弃物容器流体导通地设置。启动程序操作血泵3以将启动液从源泵送到排出容器/废弃物容器。在启动程序期间，很重要的是确保连接器C1b、C2b都不被疏忽地附接到连接系统C的连接器C1a、C2a，因为这可能导致过度抽取患者血液或者将启动液过度泵送到患者体中。转到图3的方法，步骤310可以涉及在步骤308指示在来自动脉传感器4a的压力信号或者来自静脉传感器4c的压力信号或者来自二者的压力信号中识别出特征变化时，停止血泵或者停止启动液的流动，例如，通过激活机器控制的夹子以隔断通过回路20的血液路径。在此示例中，在图3中的步骤304至308期间，血泵是活动的。

在另一个示例中，当根据启动后程序操作设备200时，即，当动脉侧连接器C1b和静脉侧连接器C2从连接系统C断开（可能分别附接到上述源和废弃物容器）并且血泵3被关闭时，执行图3中的处理。根据标准步骤程序，操作员首先将动脉侧连接器C1b附接到连接器C1a，同时使静脉侧连接器C2b保持连接到废弃物容器。当步骤308指出在来自动脉传感器4a的压力信号中识别出了特征变化时，步骤310可以使血泵3启动以通过动脉针头1抽取血液到体外回路20中。步骤310还可以使设备200的全部或部分安全功能被激活。然而，可想到在步骤310之前激活一个或者更多个安全功能，例如，在设备200的启动时被自动激活的安全功能。步骤310可涉及激活被设计用于消除由启动检测器26的故障造成的患者风险的特殊安全功能。血泵3保持运行直至启动检测器26指示血液，即，直至体外回路20至少部分地充入了血液并且启动液被清除为止。该特殊安全功能可以被设计用于估计从患者抽出的血液的量（例如通过推算（dead reckoning）泵的转速（例如，基于泵传感器25的输出信号）），并且在估计的量超过预定限制值时关闭血泵3。当启动检测器26指示血液时，血泵3被关闭，并且操作员将静脉侧连接器C2b连接到连接器C2a。当步骤308指示已在来自动脉传感器4a的压力信号和来自静脉传感器4c的压力信号二者识别出了特征变化时，步骤310可以启动血液治疗程序，其自动地启动血泵3并且打开机器控制的夹子，或者允许操作员通过按下启动按钮来启动血泵3。如果全部安全功能未被启动，则步骤310还可以激活全部安全功能。

上面的示例还适用于另选的过程，其中操作员通过将静脉侧连接器C2b附接到连接器C1a来进行启动，旨在用血液充入体外回路20的至少一部分。当步骤308指示在来自静脉传感器4c的压力信号中识别出了特征变化时，步骤310可以使血泵3启动以通过动脉针头1抽取血液到体外回路20中和/或使一个或者更多个安全功能被激活。在另一个另选过程中，操作员通过将连接器C1a、C2b二者附接到连接系统C而进行启动。类似于上述示例，当步骤308指出在来自传感器4a、4c中的一方或者双方的压力信号中识别出特征变化时，步骤310可以使透析机通过针头1、14抽取血液到体外回路20和/或使安全功能被激活。认识到这种过程可能要求与图1不同的透析机构造。

在另一个示例中，当估计另一启动后程序操作设备200时，执行图3的处理，其中该启动后程序不像前述示例那样操作血泵3来清除大部分的启动液，而是允许操作员将充满了启动液的体外回路20附接到连接系统C（例如，通过分别连接连接器C1a、C1b和C2a、C2b，并且打开位于导管部分2a、2b、12a、12b的夹子），同时关闭血泵3。当步骤308指出在来自动脉传感器4a的压力信号和来自静脉传感器4c的压力信号二者中识别出特征变化时，步骤310可以启动血液治疗程序，其中血泵3如上述示例中那样被启动，并且激活全部安全功能。

在另一个示例中，只要操作员尝试启动血泵3时（例如通过按下设备200上的启动按钮），就执行图3的处理。按下启动按钮可以使设备200打开一个或者更多个机器控制的夹子，使得来自患者的心脏的压力波能够到达压力传感器4a、4c。如果步骤308没有指出来自动脉传感器4a或者静脉传感器4c的压力信号中的特征变化，则步骤310可以使设备根据启动程序来操作。如果步骤308仅指出来自动脉传感器4a的压力信号中的特征变化，则步骤310可以使设备根据启动后程序来操作，例如根据以上示例操作。如果步骤308仅指出来自静脉传感器4c的压力信号中的特征变化，则步骤310可防止启动血泵并且可指示操作员检查连接系统C。如果步骤308指出来自动脉传感器4a和静脉传感器4c二者的压力信号中的特征变化，则步骤310可以使设备根据血液治疗程序来操作。步骤310不需要仅基于步骤308的输出来决定特定动作，而是还基于其它因素，诸如设备运行的在前程序，或者操作员在设备200的控制面板上进行的特定程序选择。例如，如果设备已运行了启动程序和启动后程序，则步骤310可以防止血泵3启动，除非步骤308指示连接器C1b、C2b两者的连接。这同样适用于操作员在控制面板上明确地选择了血液治疗程序的情况。

在变型例中，只要操作员按下启动按钮，血泵就被启动，并且并行地执行图3的处理，即，在血泵3运行的同时。为了降低患者风险，血泵3可以以降低的泵频（流速）操作。如果步骤308指示与所选择或者期望的治疗程序相比的错误连接，则步骤310可以关闭血泵3关闭并且闭合机器控制的夹子。否则，步骤310可以提高泵频以产生通过回路20的额定或规定血液流速。

只要一个或者更多个机器控制的夹子（或者其它机械的阻流装置）被打开，就产生可干扰根据步骤304至308的特征变化检测的压力波。因而，推迟步骤304-308直至压力波平息为止是有利的，这通常在一秒或者几秒内发生。

在以上给出的示例的特定示例中，在步骤304至308期间关闭了血泵3，这有利于特征变化的检测。如果血泵3在步骤304至308期间运行，则血泵产生的压力波可使特征变化检测更加可能。下面的第V部分公开了在使得能够在血泵运行时检测特征变化的不同技术。

III.能量传递传感器和能量源的示例

能量的传递可以被能够感测任何形式的能量的任意类型的传感器40（图2）感测到。类似地，任意类型的能量源可以产生能量。

在一个简单实施方式中，机械式开关设置在连接系统C上（例如，设置在针头1、14中的一方或者双方上），以感测连接系统C何时连接到患者。因而，能量源是将针头1、14插入患者的瘘管中的机械动作。

然而，为了改进检测的确定性，可能期望预测源自具有更加可预期的能量输出的能量源的能量传递。因而，可以向患者或者设备200附接单独的能量源，而能量传递传感器40可以分别被设置在设备200和患者中。不需要单独的能量源，能量传递传感器40可以被设置为检测来自患者或者设备200中的内在能量源的能量。

能量传递传感器40可以是单独的、专用的传感器，其被附接到患者、连接系统C或者体外系统20。另选地，连接系统C或者体外回路20中的内在传感器可以用作能量传递传感器40。

当能量源被设置在患者体内（或者附接到患者）时，将能量源被布置在体外回路20中（或者附接到体外回路20）可能是有利的，这是由于可以将检测到能量传递作为体外回路20与患者的血管系统之间的正确连接的明确证据。可以想到将能量传感器40布置在连接系统C中（或者附接到连接系统C）。在这种变型中，能量传递不再提供患者与体外回路20之间的流体连接的明确证据，除非体外回路20与连接系统C之间存在永久连接，例如成对的连接器C1a、C1b和C2a、C2b（图1）在安装在设备200中之前就被永久地连接，或者管道部分2b、12a在安装在设备200中之前就被直接并永久地附接到接入装置1、14。另选地，设备200可以包括用于确保体外回路20正确连接到连接系统C的专用安全功能，因而可以采用从患者到连接系统C的能量传递作为正确连接的证据。

由于相同原因，当能量传感器40附接到患者时，将能量源布置在体外回路20中（或者附接到体外回路20）可以是有利的。再一次，能量传递的检测可以被采用作为正确连接的明确证据。如果将能量源布置在连接系统C中（或者附接到连接系统C），则正确的流体连接的明确证据可能要求体外回路20与连接系统C之间的永久连接，或者设置专用的安全功能。

在特定情形/应用中，在依赖于检测到患者与连接系统C之间的能量传递来代表体外回路20与患者的血管系统之间的正确连接的同时，假定连接系统C正确连接到体外回路20可以是足够的。

能量可以经由患者与体外回路20（和/或连接系统C）之间的接口中包含的液体、经由接入装置1、14和导管部分的大面积材料、经由附接到接入装置1、14和导管部分的专用信号路径、或者它们的组合来通过该接口。

下面，将参照压力波和电能这两个能量传递的具体类型来进一步例示特定实施方式。

压力波

压力波可以由任何可想到的类型的脉冲产生器产生。

“压力波”是具有通过材料或者物质行进或者传播的扰动形式的机械波。在以下示例的上下文中，压力波在液体系统中传播，液体系统从脉冲产生器延伸到与该液体系统直接或者间接静液压接触的压力传感器。压力波通常在液体系统中以约3至20m/s的速度传播。压力传感器产生测量数据，所述测量数据形成各个压力波的压力脉冲。因此，“压力脉冲”是一组数据采样，其定义了与时间有关的测量信号（“压力信号”）内的信号幅度的局部增大或者减小（取决于实现方式）。压力脉冲以与脉冲产生器处的压力波的产生速率成比例的速率出现。压力传感器可以是任意类型，例如利用电阻、电容、电感、磁或者光感测操作，并且使用一个或者更多个隔膜、波纹管、布尔登管、压电部件、应变计、振弦（resonant wire）、光电容积描记（PPG）、加速度计、生物阻抗等。

在一个把需要添加至患者和设备200的专用部件减到最少的实施方式中，脉冲产生器是患者体内的生理现象，并且得到的压力波由体外回路20中已有的压力传感器中的一个或者更多个感测。

大体上，本发明的实施方式可以使用来自任意类型的生理现象的压力脉冲（“生理脉冲”），无论是偶然的、重复的或者循环的（即周期性的）。然而，在特定情形中，检测源自重复或者循环生理现象的一系列压力脉冲中的一压力脉冲或者压力脉冲的一部分可能更加容易，这是因为可以基于两个脉冲之间的近似、估计或者预测的时间关系，可以使用一个压力脉冲来以识别该系列压力脉冲中的另一个压力脉冲。

偶然的生理现象包括反射、喷嚏、自主肌肉收缩和非自主肌肉收缩。

周期性的生理现象包括心跳和呼吸（呼吸作用）。心跳一般以约0.5至3Hz范围内的频率发生，而呼吸具有约0.15至0.4Hz的频率并且频率通常集中在～0.25Hz。本受让人发现患者的呼吸造成体外回路20中的压力的对应的调节，并且发现这种调制可以被回路20中的压力传感器感测到。

通常，在呼吸期间，被检体的动脉血压按照波状形式的4mmHg至6mmHg调节。深呼吸可能导致20mmHg的血压变化。

被检体中的动脉血压的由呼吸引起的调节具有多个原因：

-大脑的交感神经控制系统的不同部分之间的“串扰”。呼吸中枢信号溢出到控制血管舒缩状态的中枢引起血压变化，血管舒缩指的是针对血管的动作，这些动作通过收缩和扩张来改变血管的直径。

-呼吸调节心率，而心率调节心排血量和血压。

-呼吸期间由于胸腔中的压力的变化引起的对心排血量的调节。在吸气时，以心脏的泵量为代价，胸部中的血管容纳了更多的血液，因此向心脏的左心室提供了较小的血量。血压于是将随着心排血量的变化而改变。

-呼吸引起的对心脏的压力感受器的刺激。由于交感神经系统会通过改变血压的方式对压力感受器的伸展进行响应，所以这种刺激会引起血压的调节。

-在处于卧姿的被检体的呼吸期间，由于胸部的起伏引起的静液压力的变化。吸气时，胸腔的中部升高，这导致增大的压力。

在另选实施方式中，特定脉冲产生器附接到患者以产生压力波。这种脉冲产生器可以是超声波产生器、机械振动器、加压袖带等。这种实施方式可以还帮助检测测量数据中的压力脉冲，因为可以从针对脉冲产生器的控制信号中获得测量数据中的每个压力脉冲的近似时刻，例如通过近似压力波从脉冲产生器到压力传感器的传播时间。

在另一个实施方式中，脉冲产生器是设备200中的泵或者多个泵的组合，并且可能是诸如阀门这样的其它机械式脉冲产生器，并且得到的脉冲波由附接到患者的专用传感器检测（例如，基于压力测量、PPG、生物阻抗）。类似于上述实施方式，指示每个压力脉冲的近似时刻的时刻数据有助于测量数据中压力脉冲的检测。这种时刻数据可以从泵控制器（参见图1中的24）或者泵传感器（参见图1中的25）获得。

只要压力传感器位于设备200中（或者附接到设备200）时，就可能需要去除或者抑制源自设备200中的泵和其它机械式脉冲产生器的压力脉冲（以下统称为“压力伪迹”或者“泵脉冲”）。如图4所示（时间区间A5），压力伪迹可以主导测量数据，并且使得很难识别发源于位于患者体内（或者附接到患者）的脉冲产生器的压力脉冲（以下统称为“患者脉冲”）。在下面的第V部分讨论了用于去除/抑制压力伪迹的不同信号处理技术。

如果压力传感器被附接到患者，则可以产生相应的去除患者脉冲的需要。尽管本文未做明确描述，但是本领域技术人员将第V部分中的技术应用于此情形是没有困难的。

电能

在用于检测装置从患者断开的各个方案中通常使用电能参数的测量。所有这些不同方案还可以用于检测根据本发明的实施方式的连接。以下是针对基于电能参数的断开检测而对已知方法的非限制性选择。

WO01/47581公开了一种基于电容耦合和接地回路的检测技术。断开被检测为由电容耦合交流（AC）发电机（100Vpp35kHz）、静脉血液管路、静脉针头和患者构成的闭环电路的改变的属性，其中患者和激励装置经由地电连接。

US6663585公开了一种基于体外回路中的感应的检测技术。在由体外血液路径和针头之间的血液通路部分构成的闭环电路中感生电流。任何针头的断开都破坏了该闭环并且可以被血液管路周围的线圈检测到。

US2003/0194894公开了一种基于经过电流接触的导电的检测技术。为了经由导电测量检测接入针头的断开而设置了电流接触装置。

US2003/0195453和US2003/0195454公开基于各种模式的电耦合的检测技术。在US2003/0195453中，提出了用于基于经由通路通过静脉线和动脉线之间的电力的测量来检测针头松脱的方法和装置。给出了电流、电容和电感电耦合作为选项。US2003/0195454公开了一种能够利用不同类型的电极来检测通路断开的医疗装置。电极可以按照不同方式成对地连接：连接到静脉和动脉线、连接到血液管路中的一方以及连接到患者。描述了具有三个电极和具有位于透析机中的电极的方案。电流被注入到恒定值，并且要求的电压被测量。

US2007/0000847公开了一种基于内生电压的测量的检测技术。动脉和静脉针头被电气连接到放大器，该放大器被动地监测患者身体产生的并且经过血液和/或导电导管传递到警报地点的电压。

认识到检测电能传递的至少一些技术需要到患者的电连接。图2示意性地示出了电连接地点45。

应注意的是上述描述不旨在穷举。大体上，根据本发明的实施方式，已使用的或者现在或将来提议使用的、用于提供检测连接系统C或者体外回路20从患者的血管系统断开的安全功能的能量源和能量传递传感器的任意组合可以被使用以检测连接系统C与患者之间的连接的建立。

IV.参数值的计算

这部分描述了计算代表特征变化的参数值的不同实施方式，例如作为图3的步骤306的一部分。这些描述是与从压力传感器获得的压力信号相关地给出的，但是本领域技术人员将认识到类似实施方式等同地适用于从其它能量传递传感器获得的信号。此外，描述专注于计算代表压力信号中一个或者更多个患者脉冲的存在的参数值。应理解的是，描述等同应用于压力信号中的其它脉冲的检测。

要强调的是，描述是非穷举的，并且仅为了示例的目的而被包括在内。

阶跃变化的检测

可以使用任意已知技术来检测由于体外回路20连接到患者而造成的（滤波后的）压力信号中的阶跃变化。例如，参数值可以是单独的压力样本、压力信号的局部导数、压力信号中的滑动时间窗内的时间平均等。在时间平均之前，可以应用低通滤波，这是因为阶跃变化可以被视为直流（DC）电平的变化。根据噪声分布的假设，可以通过平均值和中间值来实现时间平均。检测阶跃变化的另一种技术是假设检验，其中阶跃变化可以被建模为DC电平的变化或者代表阶跃变化的预定形状。

滤波后的压力信号中的患者脉冲的检测

可以基于去除/抑制了上述压力伪迹之后的压力信号来计算参数值。这种滤波后的压力信号被称为“监测信号”并且可以通过下面第V部分中描述的任一种技术来获得。

为了计算参数值，从监测信号提取评估片段，其中该评估片段代表监测信号中的时间窗口。每个评估片段通常被选择为使得该片段包含或者代表当在体外回路20与血管系统之间获得流体连接时的患者脉冲的至少一部分。评估片段可以在时间上交叠或者不交叠。

下面是计算参数值的步骤的不同示例。以下示例分为两个不同类别：频域测量和时域测量。

频域测量

在此变型中，评估片段受到频率分析，例如通过傅里叶分析或者等同技术。接着可以计算参数值以代表得到的能量谱和/或相位角谱中的相关部分，因为这些谱中的至少一个可以随着连接而改变。例如，在能量谱中可以检测到患者脉冲的频率分量。

时域测量

在此变型中，该参数值被设计代表评估片段内的信号值的时间分布。通过分析评估片段内的信号值的时间分布，可以获得对噪声和扰动信号的改善的容忍。另外，与频域测量相比，使用时域测量可以提供对患者脉冲的脉冲重复间隔的变化的改善的容忍。这些变化可以例如在患者脉冲源自于诸如人类心脏的生理现象时发生。心律的变化（心率变异性，HRV）将造成频域中来自心脏的峰值被抹掉，使得更加难以检测。在平静状况下的健康被检体中，HRV可以为15％那么大。不健康的被检体可承受严重的心脏状况，诸如可能导致超过20%的HRV的心房纤维性颤动和室上性异位搏动以及HRV可能超过60%的心室性异位搏动。这些心脏状况在例如透析患者中并不罕见。

另外，使用时域测量可以允许比使用频率域测量更快的检测，因为时域测量可以具有检测评估片段中的单个患者脉冲（或者其一部分）的能力，而频谱的产生通常得益于评估片段中的较大量的患者脉冲。

参数值可以被计算为该评估片段内的信号统计离差指标（statistical dispersionmeasure）。潜在的有用的统计离差指标的非限定示例包括标准差（σ）、方差（σ²）、变异系数（定义为标准差对均值的比σ/μ）以及方差均值比（σ²/μ）。其它示例包括差异的和，例如由以下给出：

$\underset{i=2}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}|x_i-x_{i-1}|,$ 或者 $\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}\underset{j=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}|x_i-x_j|,$

或者能量测度，诸如：

$\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{x_i}^2,$

其中n是该评估片段中信号值x的数量。另一个示例包括基于与平均值m的绝对差的和的指标，该平均值m是使用任意适合的函数针对该评估片段中的信号值计算出的，诸如算术平均、几何平均、取中值等。要注意的是，以上所有提出的离差指标还包括其归一化变型和/或加权变型。

作为计算统计离差指标的替代或补充，可以由匹配过程得到参数值，在该匹配过程中，将评估片段与患者脉冲的一个或更多个预测的信号轮廓相匹配。优选地，但非必要地，每个预测的信号轮廓表示单个患者脉冲。通常，匹配过程涉及对评估片段和预测的信号轮廓进行卷积或进行互相关，并且参数值是所得到的相关值，通常是最大的相关值。

图5（a）是示出预测的信号轮廓z(n)和评估片段x(n)的示例的曲线图。在此具体示例中，评估片段具有4.8dB的信噪比（SNR）。在互相关期间，信号轮廓z(n)在沿着时间轴的多个时间步长上滑动，如图5（a）中的箭头指示的，并且针对各个时间步长计算z(n)·x(n)的乘积的积分。互相关因而导致相关值的时间序列，其中最大相关值指示z(n)与x(n)之间的最佳匹配的时间点。图5（b）例示了针对最佳匹配的时间点处的z(n)与x(n)之间的相对位置，而图5（c）例示了得到的作为所述时间步长的函数的相关值。最大相关值的大小（可选地计算为最大相关值（c_max）周围的范围内的加权平均值）因而可以用作参数值。

预测的信号轮廓可以产生为患者脉冲的多个记录的平均。例如，可以通过对多个评估片段取平均来产生，例如在单独的基准测量中。另选地，预测的信号轮廓可以通过数值模拟来获得，或者可以是标准数学函数，诸如高斯函数、样条函数等。

在变型例中，基于参数值的时间序列来进行统计学计算，其中各个参数是利用诸如上述频域测量或匹配测量的另一种测量而在控制处理（图3）的迭代中计算的。统计学计算得到聚合参数值，该聚合参数值在步骤308与阈值/范围相比较。可以使用上述统计离差指标来计算聚合参数值，或者计算作为参数值的平均或者和。

合成信号中的患者脉冲的检测

本受让人认识到，可以检测体外回路20到患者的血管系统的连接而无需事先去除/抑制压力信号中的泵脉冲。相反，当在体外回路20与血管系统之间形成流体连接时，从被获取为包含患者脉冲和泵脉冲两者的合成信号来计算参数值。

为了进一步例示潜在的原理，图6例示了在血液治疗期间来自图1的体外回路20的静脉传感器4c的压力信号形式的合成信号。箭头指示了断开连接系统C的时间。通过对合成信号进行仔细检查，发现断开之前和之后的合成信号的对称性存在变化，特别是在血泵3的连续旋转/循环的脉冲之间。

因而，合成信号可以由从压力传感器获得的测量数据来形成，测量数据可选地经过预处理以便去除偏移、高频噪声和电源电压扰动。还可以想到,这种预处理去除了泵脉冲和/或患者脉冲的特定部分。例如，可以期望去除由于机械阀门的切换、导管部分的摆动运动、用于透析流体的泵的操作等造成的脉冲分量。预处理还可以涉及对测量数据的降采样。

在另一个实现方式中，合成信号代表测量数据的包络。该包络可以给出作为从数据样本提取出的峰值的时间序列（可选地在上述预处理之后）。峰值可以是局部极大值和/或极小值，可以通过使用诸如第一或者第二导数检验或者阈值法这样的任意已知技术处理数据样本的时间序列而在测量数据中识别出峰值。在识别峰值之前，可以对测量数据进行低通滤波以去除高频噪声，这是有利的。为了进一步提高噪声鲁棒性，每个提取出的峰值可以计算为形成每个峰值的信号值的平均或者和，例如包括峰值的10-25%内的信号值或者在峰值周期的给定时间范围内的信号值。

在变型例中，可以基于指示测量数据中的泵脉冲的定时的外部定时信息，从数据样本的时间序列提取峰值。例如，如果定时信息指示了测量数据中的泵脉冲的时间点，则可以使用测量数据中该时间点处的数据样本或者该时间点周围的数据样本的平均来近似峰值。可以例如从泵传感器25或者泵控制器24获得该定时信息（参见图1）。另选地，可以根据从回路20中的同一个或者另一个压力传感器获得的测量数据来计算该定时信息。

在另一个变型例中，可以通过向测量数据中的一组数据样本（信号片段）s应用被称为希尔伯特变换器的线性非时变滤波器来获得包络。该运算得到变换后的信号片段

该信号片段

是信号片段s的经90°相移的版本。包络b(n)可以由下式获得：

其中，n表示信号片段中的时间步长。

为了改善处理效率，可以基于以下关系从信号片段s计算近似包络

$\hat{b}\left(n\right)=\left|s\left(n\right)\right|+\frac{2}{\mathrm{\π}}|s(n+1)-s\left(n\right)|.$

在另一个变型中，通过计算被选择为包含多个信号值并且小于泵脉冲的间距的积分时间窗口内的信号值的和来获得包络。通过沿着压力信号滑动该积分时间窗口并且针对多个部分交叠的积分时间窗口中的每一个计算和，得到的和的序列将近似压力信号的包络。

为了计算参数值，从合成信号中提取评估片段，其中该评估片段代表合成信号中的时间窗口。每个评估片段通常被选择为使得该评估片段包含或者代表在体外回路20与血管系统之间形成流体连接时的泵脉冲的至少一部分和患者脉冲的至少一部分。接着基于该评估片段内的信号值来计算参数值。

取决于参数的类型，如以下举例的，评估片段可以被选择为包含/代表患者脉冲的至少一部分与泵脉冲的一部分、整个泵脉冲或者多个泵脉冲的组合。在全部实施方式中，该评估片段可以在时间上交叠或者不交叠。

以下是计算参数值的步骤的不同示例。以下示例分为四个不同类别：频域指标、统计学指标、脉冲-脉冲对称性指标和泵脉冲匹配指标。在后三种类别中，参数值是代表在评估片段内的信号值的时间分布的时域指标。除非相反说明，可以从上述不同类型的合成信号的任意一种来计算全部指标。

频域测量

在第一类别的一个实施方式中，评估片段经受频率分析，例如使用傅里叶分析或者等同技术。接着，可以计算参数值以代表得到的能量谱和/或相位角谱中的相关部分，这是因为这些谱中的至少一个有可能在连接后发生明显改变。

统计学指标

在第二类别的一个实施方式中，参数被计算为评估片段内的信号值的统计离差指标，该参数值藉此反映合成信号中的时间按窗口内信号幅度的变化。对于适当的统计离差指标，请参照以上给出的示例（“滤波后的压力信号中的患者脉冲的检测”）。

统计离差指标可以另选地计算为反映合成信号中的脉冲-脉冲但是的变化，例如，当合成信号是由作为局部极大值/极小值获得的峰值给出时。上述统计离差指标中的任一个可以用于代表这种定时的变化。

还应理解的是，如以上关于监测信号举例的，通过对使用根据第一、第三和第四类别的指标而获得的参数值的时间序列应用统计学计算，可以获得聚合参数值。

脉冲-脉冲对称性指标

在第三类别中，参数值被产生为直接反映合成信号中的脉冲之间的脉冲-脉冲对称性。在一个实施方式中，通过比较评估片段内或者评估片段之间的成对的脉冲来产生参数值，其中这种比较基于特定脉冲特征。该脉冲特征可以是例如涉及各个脉冲的峰值（幅度）、定时或者形状。

为了计算这种参数值，需要在评估片段内识别脉冲。在一个实施方式中，基于上述定时信息来识别脉冲，使得在或者围绕与评估片段中的泵脉冲相对应的时间点的各个脉冲特征被提取出来。在另一个实施方式中，基于评估片段内的信号值识别脉冲。例如，如果合成信号是由峰值构成，则每个峰值已知对应于脉冲。否则，可以基于合成信号中的局部极大值/极小值来识别脉冲。

如果脉冲特征涉及定时，则该参数值可以由脉冲对之间的时间差给出，例如由脉冲的峰值之间的时间差给出。

如果脉冲特征涉及幅度，则该参数值可以由脉冲的峰值幅度的差给出，或者由脉冲的峰值幅度的比给出。

如果脉冲特征涉及形状，则该脉冲特征可以直接或者间接代表各个脉冲的时间信号轮廓。在一个实施方式中，这种脉冲特征由脉冲的信号值或者拟合到信号值的曲线构成，因而是脉冲的实际形状的时间表示。本领域技术人员人认识到，可以由任意已知类似指标（或者等同地，差异指标）来形成参数值，包括时间表示之间的相关值、时间表示中的相互对齐的信号值之间的差之和、以及基于这些差评估的任何适当的Lⁿ范数，诸如L¹范数（绝对差之和，还称为曼哈顿范数）或者L²范数（欧几里得范数）。对于类似指标的计算，两个脉冲的时间表示可能需要被时间对齐，这可以通过通过使用指示泵脉冲的定时的上述定时信息来实现。涉及形状的脉冲特征的比较可以或者可以不包括时间表示之间的“自动缩放”，其中一个时间表示的大小自适应于另一个时间表示的大小，例如如本领域已知地通过使时间表示之间的差的指标最小化。

无论脉冲特征的类型如何，可以在不存在扰动的情况下对已知至少按平均值来说基本相同的脉冲之间进行比较。在针对转子的每次旋转产生一组唯一的脉冲的蠕动泵的示例中，可以涉及比较转子的不同旋转的相应脉冲。图7（a）包括图6中的合成信号的一部分，并且通过两端箭头指示由每个第二个脉冲形成的脉冲对。在所例示的示例中，蠕动泵针对每个旋转产生两个唯一压力脉冲的序列P1、P2（参见图8以及以下相关的讨论），并且在合成信号中的与P1脉冲或P2脉冲相对应的脉冲之间进行比较。然而，当比较形状特征时，还可以想到将唯一脉冲的组彼此比较。在图7（a）的示例中，这种组可以由连续的P1、P2脉冲的对形成。

另选地，在不存在扰动的情况下，可以对彼此具有其它已知平均关系的脉冲进行比较。图7（b）包括图6中的合成信号的一部分，并且通过两端箭头指示由连续脉冲形成脉冲对。在所例示的示例中，在P1和P2脉冲之间进行比较。

在一变型中，可以通过比较合成信号内的脉冲对的脉冲特征并且聚合单独比较的结果来计算参数值。例如，可以通过评估对结果的任意上述统计离差指标或者通过计算结果的平均值或者和来产生参数值。

在一变型中，从评估片段提取脉冲特征并且与从同一个评估片段内或者在一个或者更多个在先评估片段中的一个或者更多个在先脉冲获得的相应脉冲特征的时间平均比较。脉冲特征可以是峰幅度、定时和形状中的任意一个。图7（c）例示了涉及形状特征的示例。在此，通过基于上述定时信息来组合（例如，通过时间对齐并求和）在先脉冲的三个时间表示以计算脉冲形状的时间平均。接着，通过将合成信号中的当前脉冲形状与该时间平均进行比较来计算参数值。应理解的是，图7（c）中对每个第二个脉冲的选择仅仅旨在作为示例，并且还应理解，可以通过组合任意数量个时间表示来形成时间平均。还可以注意，根据合成信号中的泵脉冲的速率和患者脉冲的速率之间的关系，参数值的评估可以不同。例如，对于图7（c）的示例，如果已知患者脉冲相对于泵脉冲具有固定（同步）定时，则时间平均将近似泵脉冲与患者脉冲的组合形状。因而，当前脉冲形状与时间平均之间的相似性指示了体外回路20与患者之间的连接。如果患者脉冲不与泵脉冲同步，则时间平均将近似泵脉冲的形状，并且当前脉冲形状与时间平均之间的相似性将指示不存在体外回路20与患者之间的连接。

泵脉冲匹配测量

在第四类别中，参数值在匹配过程中产生，其中从合成信号提取形状数据，该合成信号如上所述可以是压力信号或者包络。下面，假定合成信号是压力信号，并且形状数据被匹配到针对泵脉冲的预测的形状数据。如果泵产生超过一个唯一泵脉冲，则预测形状数据可以但是不必须代表唯一泵脉冲的完整集合。

形状数据可以直接或者间接代表评估片段中的一个或者更多个脉冲的时间信号轮廓。在一个实施方式中，形状数据由评估片段中的信号值的全部或者子集构成，因而是评估片段中的脉冲的至少一部分的实际形状的时间表示（称为“时间形状数据”）。时间形状数据可以或者可以不是评估片段的降采样版本。

对评估片段中的脉冲的识别可以按照上述关于脉冲-脉冲对称性指标进行。

图8例示了从基于来自图1的体外回路20中的静脉传感器4c的测量数据产生的评估片段获得的时间形状数据w(n)。在此示例中，时间形状数据w(n)包括由与蠕动血泵中的导管部分衔接的血泵中的各个辊子产生的两个压力脉冲P1、P2（参见图1的辊子3a和3b）。图8还例示了代表泵脉冲P1、P2的形状的预测的信号轮廓u(n)。

在另一个示例中，形状数据由诸如作为的频率的函数给出的信号幅度和/或作为频率的函数给出的信号相位这样的谱形状数据构成。可以通过使用例如傅里叶分析或者任何等同技术对评估片段进行谱分析来获得这种谱形状数据。应注意的是，评估片段的形状的完整表示将要求谱形状数据包括幅度中的频率分布和相位中的频率分布。然而，在本申请的上下文中，这些频率分布的任何一种被认为是代表评估片段的形状，因而通过比较频率分布和作为信号幅度或者相位的频率分布的函数而给出的相应的预测的信号轮廓（如果适用的话），可以被用于计算参数值（参见以下的图15（a）至图15（d））。

参数值可以代表时间或者谱形状数据与一个或者更多个预测的信号轮廓之间的相似性或者不相似性。因而可以通过对形状数据与预测的信号轮廓进行比较或匹配来导出参数值。如果使用了两个预测的信号轮廓，则一个可以代表回路20与患者之间的连接并且一个可以代表回路20与患者之间的断开。比较/匹配因而可以得到两个参数值，这两个参数值可以被集总地评估（在步骤308中）。尽管以下描述假定仅使用一个预测的信号轮廓，但是可等同应用于使用两个预测的信号轮廓。

在一个实施方式中，使用时间形状数据，通过时间形状数据w(n)与预测的信号轮廓u(n)的卷积或者互相关获得参数值，该参数值由得到的相关值、通常最大相关值给出。

在另一个实施方式中，使用时间形状数据，基于指示时间形状数据w(n)中的泵脉冲的定时的定时信息，时间形状数据w(n)与预测的信号轮廓u(n)彼此对齐，使得形状数据中的脉冲与预测的信号轮廓交叠（如图8所示）。这种定时信息可以另选地为暗示的，例如，如果每个评估片段是以相对于泵脉冲的已知定时产生的。在这种变型中，时间形状数据可以被提取出来并且直接与预测的信号轮廓对齐。

在使用上述谱形状数据的实施方式中，因为谱形状数据与预测的信号轮廓两者可以在已知的频率范围内给出，所以谱形状数据可以直接与相应的预测的信号轮廓对齐。

比较/匹配处理可以或者可以不包括形状数据与预测的信号轮廓之间的“自动缩放”，其中例如如本领域已知地，通过使形状数据与预测的信号轮廓之间的差的尺度最小化，一方的大小自适应于另一方的大小。

该参数值可以被计算为相关值、形状数据与预测的信号轮廓中相互对齐的信号值之间的差之和或者基于这些差而评估的任何适当的Ln范数，诸如L1范数（绝对差之和，还称为曼哈顿范数）或者L2范数（欧几里得范数）。本领域技术人员认识到任何已知差或者相似性指标可以被评估并使用为指示泵脉冲的形状的参数值。

但应理解，时间形状数据可以包括比预测的信号轮廓的数量多的脉冲，因而每个时间形状数据可以与多个预测的信号轮廓进行匹配，这些预测的信号轮廓可以相同或者可以不相同。例如，当血泵具有多个不同的泵冲程时，每个冲程产生唯一泵脉冲（参见图8中的P1、P2），时间形状数据可以与表示不同的泵脉冲的一组预测的信号轮廓进行匹配。

上述实施方式依靠使用正确地表示泵脉冲的时间轮廓的预测的信号轮廓（时间或者谱）。可以基于从回路20中的一个或者更多个压力传感器4a至4c获得的测量数据，适当地通过识别测量数据中的一组泵脉冲并且可能地对测量数据中的该组泵脉冲取平均，可以在基准测量中获得预测的信号轮廓。在基准测量期间，要么防止患者脉冲到达相关的压力传感器，要么通过对测量数据的正确滤波而去除患者脉冲。在另一个变型中，基准测量可以对来自与患者脉冲大致隔离的压力传感器的测量数据操作。在这种情形下，测量数据可以从隔离的传感器获得，并且用于产生预测的信号轮廓（可选地在针对混杂因素中的差异进行调整/修改之后，参见下文），该预测的信号轮廓接着在实际监测处理中使用。例如，来自图1的体外回路20的系统传感器4b的压力信号可以与患者脉冲基本隔离，并且该压力信号因而可以在基准测量中使用，同时实际的监测处理可以对来自任意压力传感器4a至4c的测量数据操作。

另选地，可以使用预定（即，预定义）的信号轮廓，预定的信号轮廓可选地根据将血泵的磨损、血液流速、导管尺寸、声音在血液中的速度等考虑在内的数学模型进行调整以产生预测的信号轮廓。

下面在第VI部分进一步描述用于预测或者估计体外回路20中的泵信号轮廓的不同的实施方式。

当合成信号是从压力信号获得的包络时，也可以使用上述匹配过程，其中将提取的形状数据与针对该包络的预测的信号轮廓（时间或者谱）（即，“包络基准轮廓”）进行匹配。尽管第VI部分描述用于获得针对压力信号的预测的信号轮廓的技术，但是本领域技术人员在通过应用第VI部分中的技术而导出包络基准轮廓方面没有困难。例如，在第VI部分获得的时间预测信号轮廓可以被处理以进行包络提取，并接着用作包络基准轮廓。在另一个实施方式中，包络基准轮廓是由频率为0.5f₀或其倍数的正弦给出。

V.关于压力信号的信号处理和系统控制

此部分描述用于去除/抑制通过对来自诸如图1的透析机这样的设备中的压力传感器的测量数据采样获得的压力信号中的泵脉冲的不同技术。尽管这些技术是关于源自患者的生理现象的患者脉冲（“生理脉冲”）描述的，但是相应的技术可应用于隔离其它类型的患者脉冲。

图9（a）示出了时域中的压力信号，图9（b）示出相应的能量谱密度，即作为频率的函数的信号幅度。能量谱密度表示检测到的压力信号包含从血泵（图1中的3）发出的多个不同的频率分量。在例示的示例中，存在处于血泵的基频（f₀）处的频率分量（在此示例中为1.5Hz），以及其谐波2f₀、3f₀和4f₀。基频（在下文中还称为泵频率）是在体外回路20中产生压力波的泵冲程的频率。例如，在图1所示的类型的蠕动泵中，针对转子3’的每个完全旋转产生两个泵冲程，即每个辊子3a、3b  一个泵冲程。图9（b）还指出存在处于泵频率的一半（0.5f₀）的频率分量及其谐波（在此示例中，至少为f₀、1.5f₀、2f₀和2.5f₀）。图9（b）还示出心脏信号（处于1.1Hz），在本示例中大致比基频f₀处的血泵信号弱40倍。尽管图9未示出，压力信号还可以包含源自回路20中的诸如阀门、用于透析液的泵等的其它机械式脉冲产生器（未示出）的信号分量。

图10是例示根据本发明的实施方式的信号分析处理1000的步骤的流程图。该信号处理过程通过在步骤1001从例如静脉或者动脉压力传感器获得压力信号而开始。该信号分析处理可以划分为多个主要步骤：预处理步骤1002、信号提取步骤1003和分析步骤1004。预处理步骤1002包括消除或者降低不期望的信号分量，诸如偏置、高频噪声以及电源电压扰动。信号提取步骤1003可以概念性地分为两个子步骤：消除或者降低源自体外回路中（或者与体外回路相关联）的脉冲产生器的压力伪迹（步骤1003’）和隔离源自相关的生理现象的压力数据的步骤（步骤1003”）。通常，患者体内超过一个生理现象可能引起压力信号中的压力脉冲。这种生理现象包括心脏、呼吸系统、用于血压调节的自治系统和用于体温调节的自治系统。在特定情形中，可能期望处理压力信号以便隔离源自生理现象中的特定一个的压力脉冲。

信号提取步骤1003表示产生免于或者大体上免于不希望的压力调整的时变信号（在此还称为“监控信号”）的处理。应注意，步骤1002、1003’、1003”可以按照任意顺序执行，并且一个步骤的功能可以包括在另一个步骤中。例如，信号噪声和信号偏置的消除（即，步骤1002）的全部或者一部分以及压力伪迹的消除（步骤1003’）可以包括在针对压力数据隔离的算法中（步骤1003”）。例如，按照使从压力信号中消除信号噪声和/或信号偏置和/或压力伪迹的方式，可以对压力信号进行带通滤波或者低通滤波以隔离呼吸信号。此外，取决于信号干扰的量和获得的监测信号的要求的质量，可以省略步骤1002、1003’和1003”中的任意一个步骤。

在分析步骤1004中，应用专用信号分析算法以便提取参数值，例如，如以上第IV部分描述的。在步骤1005，输出参数值，以便用于确定特征变化是否已经发生，例如根据图3的步骤308。

图11是例示主控制器23（图1）的实施方式的框图。

主控制器23包括输入端或者数据获取部分1110，该输入端或者数据获取部分1110被配置成从动脉传感器4a和静脉传感器4c获得压力数据，并且产生用于数据分析部分29的相应输入信号。数据分析部分29包括信号分析块1101，该信号分析块1101接收输入信号并且实现图3中的步骤306，例如实现为图10中的信号分析处理。数据分析部分29还包括决定块1102，该决定块1102接收由块1101计算的参数值（一个针对动脉信号，一个针对静脉信号）并且实现图3中的步骤308以确定特征变化是否已发生。主控制器23还包括动作控制器块1103，如果块1102发送信号表明出现了特征变化，则该动作控制器块1103决定要采取的适当动作。动作由一个或者更多个控制信号表示，该一个或更多个控制信号由块1103经由输出部分1104输出。应理解，部分1100和1104可以形成图1中的I/O部分28的一部分。

在图11中，数据分析部分29还包括脉冲预测块1110，该脉冲预测块1110实施用于获得作为在体外回路20中产生的压力伪迹（泵脉冲）的预测的时间轮廓的脉冲轮廓的步骤。脉冲预测块1110可以对来自数据库DB（基准库）的数据进行操作。得到的脉冲轮廓可以提供给块1101并用于压力信号的时域滤波，以下将更详细地说明。块1110的功能在下面的第VI部分进一步例示。在一变型中（未示出），脉冲轮廓可以改为提供给块1102以便用于计算上述的“泵脉冲匹配指标”中的一个。

数据分析部分29（即，块1101至1103以及1110）可以通过诸如通用或专用计算机装置或者编程的微处理器这样的处理装置执行的软件指令来实现。然而，可以想到的是，如本领域已知的，一些或所有的块可以完全或者部分地由诸如FPGA、ASIC或者分立电子部件（电阻器、电容器、运算放大器、晶体管、滤波器等）的组合体这样的专用硬件来实现。

下面，将更详细例示和描述信号提取步骤1003（即，块1101的功能的一部分）的不同实施方式。

伪迹的消除（步骤1003’）

在最简单的情况下，在数据获取期间，体外回路20中没有泵或者其它压力伪迹的源处于活动状态。例如，血泵3可能已关闭。在这种情况下，可以省略步骤1003’。

然而，在一般情况下，一个或者更多个泵正在运行或者其它循环或者非循环的伪迹的源存在于对步骤1003’/块1101的输入信号中。关于循环扰动的信息可以从例如其它传感器（例如，图1中的泵传感器25）这样的外部源获知，或者可以根据系统参数来估计或者重构。

循环压力伪迹可源于一个或者更多个血泵的操作以及诸如用于透析液的泵的其它泵、阀门的重复致动和平衡室中的隔膜的运动。根据结合本发明的发现，伪迹还可能源于系统部件的机械谐振，诸如由例如泵提供的能量引起的血液管路的摆动运动。血液管路运动的频率由导管长度及其谐波给定以及由所涉及的任意频率之间（即，不同的自振荡和泵频率）之间的差拍给出。这些频率可以在静脉与动脉线之间不同。血液管路和其它自由组件的机械固定可以是机械振动的问题的解决方案。另选地，操作员可以得到触摸或者摇晃血液管路以识别与血液管路关联的固有频率的指示，该信息可以在为了提高去除不属于关注的压力数据的分量的分析中使用。

不循环的伪迹的示例是被检体移动、阀门制动、导道的移动等。

伪迹的消除例如可以由以下任意或者组合提供：

-通过以下方式控制体外流体系统中的诸如泵这样的脉冲产生器；

○暂时关闭脉冲产生器；

○使脉冲产生器频率移动；

-低通、带通或者高通滤波；

-频域中的谱分析和滤波；

-时域滤波。

脉冲产生器的控制

通过暂时关闭（禁用）脉冲产生器，或者通过使脉冲产生器的频率偏离相关的生理现象的频率，可以避免来自体外回路中的诸如泵这样的脉冲产生器的伪迹。

针对生理现象（例如，基于患者身上的脉冲传感器的输出信号）的反馈控制可以用于针对检测源于生理现象的压力脉冲最优地设定泵频率。因此，图1的泵控制器24可以设定泵频率以帮助检测相关的压力脉冲，即，控制泵频率以使泵脉冲与患者脉冲之间的频率任何交叠最小化。例如，泵频率可以在交叠频率周围周期性地增大和减小，以维持整体血液流速。

应用低通、带通或者高通滤波器

对步骤1003’/块1101的输入信号可以馈送到具有与体外回路中的诸如血泵3（图1）这样的脉冲产生器产生的频率匹配的诸如频率范围和/或频率范围的中心这样的频率特征的例如数字或者模拟的滤波器。例如，在血泵在1Hz的频率范围内操作的情况下，可以应用适当的低通滤波器以去除高于1Hz的压力伪迹并保留低于1Hz的生理现象的频率分量。相应地，可以应用高通滤波器以保留高于脉冲产生器的频率的生理现象的频率分量。另选地，可以使用一个或者更多个带通滤波器、陷波滤波器等以去除/衰减一个或者更多个受限范围内的频率。

频域中的谱分析和滤波

对步骤1003’/块1101的输入信号可经受谱分析，例如通过应用诸如FFT（快速傅里叶变换）这样的傅里叶变换技术，以将输入信号转换到频域。接着，可以将得到的能量谱（幅度谱）乘以适当的滤波器函数并接着将其再变换到时域。对本领域技术人员来说，存在很多另选和等同的滤波技术。

时域滤波

在以下的第VI和第VII部分进一步公开和例示通过时域滤波来消除伪迹。除了第VI和第VII部分，还参照了WO2009/156175，在此通过引用的方式将其整体并入本文中。

通过在时域中对压力信号进行滤波，即使在频域中伪迹与患者脉冲交叠或者几乎交叠，并且即使患者脉冲在幅度上比伪迹小得多，也能够基本消除伪迹。“基本消除”是指从压力信号中去除伪迹的程度达到使得可以为了识别特征变化的目的而检测并分析患者脉冲。

例如，如果伪迹与患者脉冲中的一方或者双方由频率或者频率范围的组合构成，则频率交叠不大可能。

此外，伪迹和患者脉冲的频率、幅度和相位内容可随着时间而变化。例如，已经知道这种变化（HRV）心率中出现，如以上在第IV部分中讨论的。

任何频率交叠可以使得在频域中利用常规滤波技术去除伪迹变得不可能或者至少很困难。此外，由于频率交叠可以随着时间而变化，因此频率变化甚至可以使得成功地去除伪迹更加困难。即使不存在任何频率交叠，频率变化也可以使得在频域中定义滤波器变得很困难。

另外，时域滤波使得针对单独的患者脉冲去除伪迹变得可能，并且因而与频域中可能需要对压力信号中的一系列伪迹和患者脉冲进行操作的滤波相比，时域滤波可以改善响应时间。

隔离来自生理现象的压力数据（步骤1003”）

隔离源于相关生理现象的压力数据可以通过以下任意方式或这些方式的组合来提供：

-低通滤波、带通滤波或高通滤波；

-频域中的谱分析和滤波；

-时域滤波。

应用低通、带通或者高通滤波器

例如隔离关注以下内容的情况下，对步骤1003”/块1101的输入信号可以馈送到在具有与相关生理现象的信号的频率匹配的诸如频率范围和/或频率范围的中心这样的频率特征的例如数字或者模拟的滤波器：

-呼吸，可以允许约0.15Hz至0.4Hz的频率范围通过滤波器；

-心脏，可以允许约0.5Hz至3Hz的频率范围通过滤波器。

滤波器可以包括低通滤波器、带通滤波器、高通滤波器、带阻滤波器、陷波滤波器和其它类似或者等同滤波器中的一个或者更多个。

根据另选方案，主控制器23被配置为至少部分基于例如在对同一患者的较早治疗中得到的患者相关信息（即，患者的现有数据记录）来设定滤波器的截止频率。患者相关信息可以存储在设备200的内部存储器中、存储在设备200可以访问的外部存储器或者存储在患者卡中，其中信息例如通过RFID（射频识别）从该患者卡无线地发送到设备200。

频域中的谱分析和滤波

对步骤1003”/块1101的输入信号可以经受谱分析，例如通过应用诸如FFT（快速傅里叶变换）这样的傅里叶变换技术，以将输入信号转换到频域。接着，可以将得到的能量谱（幅度谱）乘以滤波器函数并接着将其再变换到时域。对本领域技术人员来说，存在很多另选和等同的滤波技术。

时域滤波

可以提取源于特定生理现象的压力数据作为自适应滤波器的误差信号。自适应滤波器被馈送了输入信号和循环扰动的预测的信号轮廓二者。该循环扰动可以是来自任何其它生理现象（例如，心脏或者呼吸）的压力脉冲。特别地，源于患者的心脏或者呼吸系统的经重构的压力轮廓可以输入到自适应滤波器。在以下的第VII部分中进一步公开并例示了用于从测量信号中去除不希望的信号分量的这种和其它时域滤波技术。尽管第VII部分涉及消除源于体外回路中的诸如血泵这样的脉冲产生器的压力伪迹，但是只要能够获得心脏或者呼吸脉冲的预测的信号轮廓（在第VII部分中还称为“预测的生理轮廓”），其就等同地适用于消除源于不希望的生理现象的心脏或呼吸脉冲。本领域技术人员认识到，可以按照与以下第VI部分描述等同的多种方式来获得这种预测的信号轮廓。这些方式包括使用例如通过模拟或者基准测量而固定和预定的信号轮廓、使用基于基准测量而间歇地更新的信号轮廓、使用基于一个或者更多个当前系统参数值而从基准库获得的信号轮廓以及使用通过基于一个或者更多个当前系统参数值修改预定的轮廓而获得的信号轮廓。系统参数值可以涉及心脏/呼吸脉冲的速率，而心脏/呼吸脉冲的速率可以从体外回路中或者患者身上的专用传感器获得或者从压力传感器4a至4c中的任意一个获得，和/或是第VI部分中列出的系统参数中的一个或者更多个。

VI.获得泵脉冲的预测的信号轮廓

这部分描述了用于预测或估计从体外回路20中的一个或者该压力传感器4a至4c获得的压力信号中的泵脉冲的信号轮廓的不同实施方式。预测的信号轮廓通常是作为在一般与血泵3的至少一个完整泵循环（泵冲程）相对应的时间段内的一系列压力值而给出的。

返回图8，其中示例了图1中的系统的预测的信号轮廓u(n)的示例。由于血泵3是蠕动泵，其中两个辊子3a、3b在转子3’的完整旋转期间与导管部分衔接，所以压力轮廓由两个泵冲程构成。例如，由于在辊子3a、3b与导管部分之间衔接的轻微差异，泵冲程可导致不同的压力值（压力轮廓P1、P2），并且因此可以期望预测的信号轮廓表示两个泵冲程。如果可以容许预测的信号轮廓的低精确度（例如，如果随后的处理（例如第V部分中的泵脉冲匹配处理和第VII部分中的去除处理）的输出是可接受的，则预测的信号轮廓可以仅表示一个泵冲程。

通常，预测的信号轮廓可以在基准测量中获得，通过流体系统的数学仿真获得，或者通过它们的组合来获得。

基准测量

用于获取预测的信号轮廓的方法的第一主要组基于从系统中的压力传感器（通常（但非必要）从提供用于将被处理以去除泵脉冲的测量信号（压力信号）的同一个压力传感器）导出时变的基准压力信号（“基准信号”）。在该基准测量期间，例如通过使压力传感器与在患者体中产生的脉冲波隔离，防止了患者脉冲到达相关的压力传感器。例如，在体外回路20与患者分离并且启动液被泵送通过血液管路的启动阶段，可以执行基准测量。另选地，基准测量可在使用血液或任何其它流体的模拟治疗中进行。可选地，基准测量可涉及将多个泵脉冲进行平均以降低噪声。例如，可在基准信号中识别多个相关的信号片段，然后将这些片段对齐以实现不同片段中的泵脉冲的适当交叠，并接着将它们加在一起。对相关的信号片段的识别可以至少部分地基于指示基准信号中的各泵脉冲的预期位置的定时信息。该定时信息可从泵传感器25的输出信号、泵控制器24的控制信号或者来自压力传感器4a至4c中的另一个的压力信号中的触发点获得。例如，可以基于触发点与产生基准信号的压力传感器之间的已知时间延迟来计算泵脉冲在基准信号中的预期时间点。在一变型中，如果泵脉冲是周期性的，则可以通过识别基准信号与给定信号电平之间的交叉点来识别相关的信号片段，其中，相关信号片段被识别为在任何相应的一对交叉点之间延伸。

在第一实施方式中，预测的信号轮廓在体外回路20连接至患者之前在基准测量中被直接获得，并接着被用作随后的去除处理的输入，该去除处理在监测处理（例如，图3中的控制处理）期间执行。在本实施方式中，因而假定预测的信号轮廓还代表当体外回路20连接至患者时的泵脉冲。适当地，在基准测量期间以及在监测处理期间，使用相同的泵频/速。还期望其它相关系统参数保持基本上恒定。

图12是第二实施方式的流程图。在第二实施方式中，首先基于基准测量建立基准库或数据库（步骤1201）。得到的基准库通常存储在设备200中的存储单元中，存储单元例如是RAM、ROM、EPROM、HDD、闪存等（参照图11中的DB）。在基准测量期间，针对体外回路的多个不同的操作状态获得了基准压力信号。每个操作状态由系统参数值的唯一组合表示。针对每个操作状态，生成基准轮廓以代表泵脉冲的信号轮廓。接着，将基准轮廓以及相关联的系统参数值存储在基准库中，基准库实现为例如列表、查找表、搜索树等可搜索的数据结构。

在实际监测处理期间（即，将从测量信号中消除泵脉冲时），从系统（例如，泵传感器25、泵控制器24等）获得指示体外回路20的当前操作状态的当前状态信息（步骤1202）。当前状态信息可以包括一个或更多个系统参数的当前值。接着，将当前值与基准库中的系统参数值进行匹配。基于该匹配，选择一个或更多个基准轮廓（步骤1203）并将它们用于准备预测的信号轮廓（步骤1204）。

通常，前述的系统参数表示整个系统状态，包括但不限于设备200或其组件的结构、设置、状况和变量。在图1的系统中，示例性系统参数可以包括：

泵相关参数：直接或间接（例如在用于透析仪的流体制备系统中）连接至体外回路的活动泵的数量、所使用的泵的类型（滚子泵、薄膜泵等）、流速、泵的旋转速度、泵致动器的轴位置（例如角位置或者线性位置）等。

透析机设置：温度、超滤速率、模式变化、瓣膜位置/变化等。

一次性透析设备/材料：关于泵室/泵段的信息（材料、几何结构和磨损状况）、血液管路的类型（材料和几何结构）、透析仪的类型、接入装置的类型和几何结构等。

透析系统变量：血泵上游和下游的系统实际绝对压力，例如，静脉压力（来自传感器4c）、动脉压力（来自传感器4a）和系统压力（来自传感器4b）、在流路径中圈闭的气体体积、血液管路悬架、流体类型（例如，血液或透析液）等。

患者状况：血液通路特性、血液特性（例如，血细胞比容、血浆蛋白浓度等）。

应当理解，任何数量的系统参数或者其组合可存储在基准库中和/或在监测处理期间用作基准库中的搜索变量。

下面，将结合多个示例进一步解释第二实施方式。在所有的这些示例中，泵旋转频率（“泵频”）或相关参数（例如，血液流速）用于指示监测处理期间体外回路20的当前操作状态。换言之，泵频率被用作基准库中的搜索变量。例如泵频可以由从泵控制器24输出的血液流速的设置值给出，或者由泵传感器25的输出信号给出。另选地，泵频率可以通过对来自传感器4a至4c（图1）中的任意传感器的压力信号的频率分析来获得。这种频率分析可以通过向压力信号应用例如傅里叶或小波分析的任何形式的谐波分析来实现。如图9(b)中所示，可在得到的功率谱中识别泵的基频f₀。

下面，给出了通过访问基准库而产生预测的信号轮廓的技术的三个示例。

在第一个示例中，存储在基准库中的基准轮廓是时间轮廓。对基准库进行搜索以搜索与最接近当前泵频率的泵频率相关联的基准轮廓。如果没有发现与当前泵频率的精确匹配，则执行外推处理以产生预测的信号轮廓。在外推处理中，基于当前泵频率和与取回的基准轮廓相关联的泵频率之间的已知的差（“泵频率差”），按照当前的泵循环对检索到的基准轮廓在时间上进行缩放。例如基于作为泵频率函数的已知幅度函数，也可调整幅度标度以补偿由于泵频率引起的幅度变化。图13例示了在470ml/min的流速下获得的基准轮廓r₁(n)和通过将基准轮廓放大至480ml/min的流速而获得的预测的信号轮廓u(n)。仅出于比较的目的，还示出了在480ml/min情况下获得的基准轮廓r_actual(n)，以例示外推处理确实可生成正确预测的信号轮廓。

在第二个示例中，存储在基准库中的基准轮廓是时间轮廓。基于当前泵频率对基准库进行再次搜索。如果没有发现与当前泵频率的精确匹配，则执行组合处理以生成预测的信号轮廓。这里，取回了与两个最接近匹配的泵频率相关联的基准轮廓，并将它们组合起来。该组合可以通过将取回的基准轮廓的泵循环时间重新缩放到当前的泵频率并且经过对重新缩放后的基准轮廓进行内插来计算预测的信号轮廓来进行。例如，在当前泵频率v的预测的信号轮廓u(n)可表示为：

u(n)=g(v-v_i)·r_i(n)+(1-g(ν-ν_i))·r_j(n)，

其中r_i(n)和r_j(n)表示在重新缩放至当前泵频率v之后分别在泵频率ν_i和v_j获得的两个取回的基准轮廓，g是作为频率差(v-v_i)的函数给出的松弛参数，其中v_i≤v≤v_j以及0≤g≤1。本领域技术人员认识到可以通过组合超过两个基准轮廓来生成预测的信号轮廓u(n)。

图14(a)例示了在320ml/min的当前流速情况下针对从图1的系统中的静脉传感器4c获得的压力信号的预测的信号轮廓u(n)。该预测的信号轮廓u(n)被计算为在300ml/min的流速从静脉传感器获得的基准轮廓r₁(n)和在340ml/min的流速从静脉传感器获得的基准轮廓r₂(n)的平均。仅出于比较的目的，还示出了在320ml/min获得的基准轮廓r_actual(n)，以例示组合处理确实可生成正确预测的信号轮廓。实际上，差异如此小，以至于差异仅在图14(b)的放大的视图中勉强可见。

例如，如果泵频率差小于特定的极限则通过执行第一个示例的外推处理，否则执行第二个示例的组合处理，可以将第一个示例和第二个示例结合起来。

在第三实施方式中，像在图12中示出的第二实施方式那样，在基准测量中获得多个基准信号，其中各个基准信号是针对系统参数值的特定组合而获得的。接着，处理基准信号以生成基准谱，这些基准谱指示作为频率的函数的能量和相位角。这些基准谱例如可通过对基准信号的傅里叶分析或等同的分析来获得。接着，相应的能量和相位数据与相关联的系统参数值一起存储在基准库中（参照图12中的步骤1201）。基准库的实现可以与第二实施方式相同。

在实际监测处理期间，即，当要从压力信号中消除泵脉冲时，从体外回路获得了一个或更多个系统参数的当前值（参照图12的步骤1202）。接着，将该当前值与基准库中的系统参数值进行匹配。基于该匹配，可以从基准库中取回特定的一组能量和相位数据，并且将该组能量和相位数据用于生成预测的信号轮廓（参照图12的步骤1203）。预测的信号轮廓可以是时间的，并且可以根据取回的能量和相位数据，通过将适当的频率、幅度和相位的正弦曲线相加来生成预测的信号轮廓。

一般而言，而非限制本公开，由于预测的信号轮廓可由小的数据集（包含针对基频和谐波的能量和相位数据）表示，因此当（要被去除的）泵脉冲仅包含一个或少量基频（以及其谐波）时，根据能量和相位数据生成预测的信号轮廓可以是有利的。另一方面，当泵脉冲的功率谱更复杂时（例如，许多基频混合），反而优选地根据一个或更多个时间基准轮廓来生成预测的信号轮廓。

图15(a)表示了在图1的系统中在300ml/min的流速情况下获取的基准信号的能量谱。在此示例中，基准信号基本上由1.2Hz的基础泵频率（f₀，一次谐波）和该频率的一组谐波（二次和更高次谐波）组成。与图9(b)的功率谱相比，用于生成图15(a)至图15(d)中的曲线图的压力信号不包含位于0.5f₀和其谐波处的任何明显的频率分量。图15(a)中的曲线显示了相对能量分布，其中能量值被归一化为0至10Hz范围内的频率的总能量。图15(b)表示了在图1的系统中在三个不同流速情况下获取的基准信号的能量谱。这些能量谱以相对于谐波数（一次、二次等）的对数标度的形式表示。如图所示，对于前四至五个谐波数，可以在对数能量和谐波数之间识别出近似线性关系。这表示每个能量谱可由相应指数/多项式函数表示。图15(c)以线性标度例示了图15(b)的数据，其中已用相应的多项式函数对该数据进行了拟合。如图15(a)至图15(c)所示，能量谱可在基准库中以不同的形式表示，例如作为与离散频率值或谐波数相关联的一组能量值，或者作为表示能量与频率/谐波数关系的能量函数。

图15(d)示出了与图15(a)的能量谱一起获取的相位角谱，即，针对300ml/min的流速。图15(d)中的曲线图例示了作为频率的函数的相位角，并且已用线性函数对该数据进行了拟合。在另选的表示（未示出）中，相位谱可以给出为谐波数的函数。与能量谱类似，相位谱可以在基准库中以不同的形式表示，例如作为与离散频率值或谐波数相关联的一组相位角值，或者作为代表相位角与频率/谐波数关系的相位函数。

根据上述内容，应当理解，存储在基准库中的能量和相位数据可用于生成预测的信号轮廓。能量数据中的各个能量值对应于具有给定频率（与该能量值相关联的频率）的正弦曲线的幅度，其中给定频率的相位值表示正弦曲线正确的相位角。这种通过组合（通常是相加）适当的频率、幅度和相位角的正弦曲线来准备预测的信号轮廓的方法允许预测的信号轮廓包括期望频率范围内的泵频率的所有谐波。

当要生成预测的信号轮廓时，首先，基于一个或更多个系统参数的当前值（例如，当前的泵频率）来搜索基准库。如果在基准库中没有发现精确的匹配，则可执行组合处理来生成预测的信号轮廓。例如，可识别出基准库中的两个最接近匹配的泵频率，可以取回相关联的能量和相位数据并组合以形成预测的信号轮廓。可以通过对能量数据和相位数据进行内插来进行组合。在图15(a)至图15(d)的示例中，可以针对每个谐波数来计算内插后的能量值，并且类似地，可以针对每个谐波数计算内插后的相位值。可使用任意类型的内插函数，无论是线性的或者非线性的。

在第一实施方式、第二实施方式和第三实施方式中，在基准测量和实际监测处理中适当地使用同一个压力传感器。另选地，可以使用不同的压力传感器单元，只要这些压力传感器单元对泵脉冲产生相同的信号响应，或者可使用已知的数学关系来匹配这些信号响应。

为了进一步改进第一、第二和第三实施方式，生成预测的信号轮廓的处理还可以涉及对基准测量与当前操作状态之间不同的其它潜在的相关因素进行补偿。这些所谓的混杂因素可以包括上面所列的一个或更多个系统参数，例如绝对平均静脉压和动脉压、温度、血细胞比容/血粘度、气体体积等。该补偿可以使用预定义的补偿公式或查找表来进行。

在进一步的变型中，可以结合第二和第三实施方式，例如，基准库中不仅存储能量和相位数据，而且还与系统参数值相关联地存储基准轮廓。当在库中发现精确的匹配时，从库中取回基准轮廓并将该基准轮廓用作预测的信号轮廓，否则如在第三实施方式那样，通过取回并组合（例如内插）能量和相位数据来获得预测的信号轮廓。在一个变型中，在当前泵频率v的预测的信号轮廓u(n)通过如下获得：

u(n)=r_i(n)-r^f _i(n)+r^f(n),

其中r_i(n)表示在基准库中与最接近匹配的泵频率v_i相关联的基准轮廓，r^f _i(n)表示根据基准库中与最接近匹配的泵频率v_i相关联的能量和相位数据重构的基准轮廓，并且r^f(n)表示在当前泵频率v估计的基准轮廓。通过应用预定函数以基于与最接近匹配的泵频率v_i相关联的能量和相位数据来分别估计当前泵频率v的能量和相位数据，可以获得估计的基准轮廓r^f(n)。参照图15(b)至图15(c)，这种预定函数因而可以表示不同流速之间能量数据的变化。另选地，如第三实施方式那样，可以通过取回并组合（例如内插）针对两个最接近匹配的泵频率v_i和v_j的能量和相位数据来获得估计的基准轮廓r^f(n)。

在进一步的变型中，代替在常规操作之前（例如在启动或用血液模拟处理期间）进行的任何基准测量或者除了在正常工作之前进行的任何基准测量以外，在体外回路20的常规操作期间进行基准测量。这种基准测量可以通过从与源于患者的压力波大致隔离开的压力传感器获得基准信号来进行，并且使用基准信号以产生预测的信号轮廓（可选地在针对混杂因素中的差异调整/修改之后），接着使用预测的信号轮廓从压力信号去除泵脉冲。例如，可以从与源于患者的压力波大致隔离的系统传感器4b（图1）获得基准信号。

模拟

作为使用基准测量的替代，预测的信号轮廓可通过模拟直接获得，即，基于表示系统的当前操作状态的当前状态信息，使用体外回路20的数学模型进行计算。这种当前状态信息可以包括上述系统参数中的一个或更多个的当前值。模型可以基于系统组件的已知物理关系（或经由等效表示，例如通过将系统表示为电路，其中分别以电流和电压表示流体流动和压力）。该模型可以用分析术语隐式或显式地表达。另选地，可使用数值模型。该模型可以是从系统的完整物理描述到简单函数的任何一种。在一个示例中，这种简单函数可以使用经验或理论数据，将关于泵转子3’的瞬时角速度的数据转换为预测的信号轮廓。可以从图1的泵传感器25获得这种关于瞬时角速度的数据。

在另一个实施方式中，使用模拟来生成系统的不同操作状态的基准轮廓。接着，这些基准轮廓可以存储在基准库中，该基准库可以按照与上述第二和第三实施方式相同的方式来访问和使用。也应当理解，通过模拟获得的基准轮廓（和/或相应的能量和相位角数据）可以与通过基准测量获得的基准轮廓（和/或相应的能量和相位角数据）一起存储。

VII.时域滤波

存在使用泵脉冲的预测的信号轮廓（例如，如以上在第VI部分中描述地获得的）从压力信号中去除一个或更多个泵脉冲的多种不同方式。这里，将描述两种不同的去除处理：单个减法和自适应滤波。当然，对本领域技术人员明显的是，去除处理和其实现（不论是不同的替代还是其实现）的描述并不是全面的。

根据实现方式，预测的信号轮廓可按原样被输入至去除处理，或者预测的信号轮廓可以被复制以构建具有适合该去除处理的长度的输入信号。

单个减法

在该去除处理，从压力信号中减去单个预测信号轮廓。预测的信号轮廓可以以任何方式在时间上平移或缩放并缩放幅度，例如以使去除的误差最小化。针对这种自动缩放可以使用不同的最小化准则，例如使误差的平方和最小化，或者使绝对误差和最小化。另选地或者另外地，基于表示泵脉冲在压力信号中的预期定时的定时信息，在时间上平移预测的信号轮廓。可以通过上述关于对基准信号中的压力片段进行平均所描述的相同方式（参照第VI部分）来获得该定时信息。

该去除处理的一个潜在限制是预测的信号轮廓中的不同频率之间的关系总是相同，这是因为该处理仅对预测的信号轮廓进行了平移和缩放。因此，不可能改变不同谐波频率之间的关系，也不可能仅使用预测的信号轮廓中的一些频率内容并抑制其它频率。为克服此限制，可以使用自适应滤波，因为自适应滤波在减法之前使用线性滤波器，例如下面所述的。

自适应滤波

图16是自适应滤波器160和自适应滤波器结构的示意性概览图，该自适应滤波器结构被设计为接收预测的信号轮廓u(n)和压力信号d(n)，并输出误差信号e(n)，该误差信号e(n)形成了上述去除了泵脉冲的监测信号。

自适应滤波器是根据优化算法自调节其传递函数的已知的电子滤波器（数字的或模拟的）。特别地，自适应滤波器160包括可变滤波器162，可变滤波器162通常是具有长度为M的滤波器系数w(n)的有限冲激响应（FIR）滤波器。

即使自适应滤波器是本领域已知的，但自适应滤波器并非能容易地应用于消除压力信号d(n)中的泵脉冲。在示例的实施方式中，这已经通过将预测的信号轮廓u(n)输入至可变滤波器162和自适应更新算法164而实现了，其中可变滤波器162处理预测的信号轮廓u(n)以生成估计信号

自适应更新算法164基于预测的信号轮廓u(n)和误差信号e(n)来计算可变滤波器162的滤波器系数。误差信号e(n)由压力信号d(n)与估计信号之间的差给出。

基本上，误差信号e(n)的计算涉及从压力信号d(n)中减去预测的信号轮廓u(n)，因为每个滤波器系数工作以平移并且可能重新缩放预测的信号轮廓u(n)的幅度。因此，估计信号

（被从测量信号d(n)中减去以生成误差信号e(n)）形成为M个平移的并幅度缩放的预测的信号轮廓u(n)的线性组合。

自适应更新算法164可用多种不同的方式实现，下面将描述其中的一些。本公开绝不限制于这些示例，技术人员应该根据下面的描述毫无困难地获得其它替代方式。

有两种主要的自适应滤波的方法：随机的和确定性的。不同之处在于通过更新算法164使误差信号e(n)最小化，其中根据将e(n)假定为随机的还是确定性的，来获得两种不同的最小化准则。随机法通常在最小化准则中使用具有期望值的代价函数J，而确定性方法通常使用平均值。在最小化e(n)时，代价函数中通常使用平方误差信号e²(n)，因为这样产生一个全局极小值。在一些情形中，绝对误差|e(n)|可用于最小化中以及约束最小化的不同形式中。当然，可使用任何形式的误差信号，然而，并非总能保证向全局极小值收敛，并且最小化并非总是可以有解的。

在信号的随机描述中，通常代价函数可以根据：

J(n)=E{|e(n)|²}，

并且在信号的确定性描述中，通常代价函数可以根据：

J(n)=∑e²(n)。

当使误差信号e(n)（代价函数J(n)）最小化时，将在估计信号中去除泵脉冲。因此，当自适应滤波器160已经收敛并达到最小误差时，将从泵脉冲中清除误差信号e(n)并同时保留患者脉冲。

为了获得可变滤波器162的最优滤波器系数w(n)，需要根据滤波器系数w(n)使代价函数J最小化。这可以通过代价函数梯度向量

来实现，梯度向量

是J关于不同滤波器系数w₀、w₁、…、w_M-1的导数。最陡下降是用于获得使代价函数J最小化的最优滤波器系数的递归方法（非自适应滤波器）。通过对滤波器系数赋予通常设置为0的初始值，即w(0)=0，开始该递归方法。接着，根据下式更新滤波器系数：

$w(n+1)=w\left(n\right)+\frac{1}{2}\mathrm{\μ}[-\▿J\left(n\right)],$

其中w由下式给出：

w=[w₀ w₁...w_M-1]^TM×1

此外，梯度向量

指向代价生长最快的方向。因此，沿与梯度相反的方向修正滤波器系数，其中通过步长参数μ影响修正长度。因为最陡下降算法含有反馈，因此该算法总存在发散的风险。为了确保收敛，对步长参数μ设置边界。可以示出，最陡下降算法的稳定性准则由下式给出：

$0<\mathrm{\&mu;}<\frac{2}{{\mathrm{\&lambda;}}_{\max }}$

其中，λ_max是R的最大特征值，预测的基准轮廓u(n)的相关矩阵R由下式给出：

其中

由下式给出：

$\stackrel{\&OverBar;}{u}\left(n\right)={\left[\begin{array}{cccc}u\left(n\right)& u(n-1)& ...& u(n-M+1)\end{array}\right]}^T,M\&times;1.$

如果使用均方误差（MSE）代价函数（由J＝E{|e(n)|²}定义），则可以示出根据下式更新滤波器系数：

$w(n+1)=w\left(n\right)+\mathrm{\&mu;E}\left[\stackrel{\&OverBar;}{u}\left(n\right)e\left(n\right)\right],$

其中e(n)由下式给出：

$e\left(n\right)=d\left(n\right)-{\stackrel{\&OverBar;}{u}}^T\left(n\right)w\left(n\right).$

当信号的统计信息已知时，最陡下降算法是用于计算最优滤波器系数的递归算法。然而，该信息通常是未知的。最小均方（LMS）算法是基于与最陡下降算法相同原理的方法，但最小均方（LMS）算法连续地估计统计信息。因此，LMS算法是自适应滤波器，因为该算法能够适应信号统计信息中的变化（由于连续地估计统计信息），尽管梯度可能变成带噪声的。由于梯度中的噪声，LMS算法不大可能达到最陡下降算法所达到的最小误差J_min。在LMS算法中使用期望值的瞬时估计，即期望值被去除。因此，对于LMS算法，滤波器系数的更新式变为：

$w(n+1)=w\left(n\right)+\mathrm{\&mu;}\stackrel{\&OverBar;}{u}\left(n\right)e\left(n\right).$

LMS算法的收敛准则与最陡下降算法的相同。在LMS算法中，步长与预测的信号轮廓u(n)成比例，即，当预测的信号轮廓很强时，梯度噪声被放大。该问题的一个解决方法是以下式来归一化滤波器系数的更新：

${\left|\right|\stackrel{\&OverBar;}{u}\left(n\right)\left|\right|}^2={\stackrel{\&OverBar;}{u}}^T\left(n\right)\stackrel{\&OverBar;}{u}\left(n\right).$

滤波器系数的新的更新式称为正归化LMS，并且被给出为：

$w(n+1)=w\left(n\right)+\frac{\widetilde{\mathrm{\&mu;}}}{a+{\left|\right|\stackrel{\&OverBar;}{u}\left(n\right)\left|\right|}^2}\stackrel{\&OverBar;}{u}\left(n\right)e\left(n\right),$

其中并且a是正保护常数。

存在对LMS算法的多个不同备选，其中步长被修改。其中一个备选是使用可变的适应步长：

$w(n+1)=w\left(n\right)+\mathrm{\&alpha;}\left(n\right)\stackrel{\&OverBar;}{u}\left(n\right)e\left(n\right),$

其中α(n)例如可以是：

$\mathrm{\&alpha;}\left(n\right)=\frac{1}{n+c},$

其中c是正常数。也可以在LMS算法中针对每个滤波器系数选择独立的适应步长，例如根据下式：

$w(n+1)=w\left(n\right)+A\stackrel{\&OverBar;}{u}\left(n\right)e\left(n\right),$

其中A由下式给出：

如果替代地使用以下代价函数：

J(n)=E{|e(n)|}，

则更新式变为：

$w(n+1)=w\left(n\right)+\mathrm{\&alpha;sign}\left[e\left(n\right)\right]\stackrel{\&OverBar;}{u}\left(n\right).$

该自适应滤波器称为符号LMS，其可用在对低计算复杂度具有极高需求的应用中。

另一种自适应滤波器是泄漏式LMS，其使用具有以下代价函数的约束最小化：

J(n)=E{|e(n)|²}+α||w(n)||².

该约束具有与将方差为α的白噪声加入至预测的信号轮廓u(n)相同的效果。结果，增加了预测的信号轮廓u(n)中的不确定性，而这趋向于抑制滤波器系数。当u(n)的相关矩阵R具有一个或更多个等于零的特征值时，优选地使用泄漏式LMS。然而，在没有噪声的系统中，泄漏式LMS使性能更差。对于泄漏式LMS，滤波器系数的更新式由下式给出：

$w(n+1)=(1-\mathrm{\&mu;\&alpha;})w\left(n\right)+\mathrm{\&mu;}\stackrel{\&OverBar;}{u}\left(n\right)e\left(n\right).$

代替如上所述使MSE代价函数最小化，递归最小二乘（RLS）自适应滤波器算法使以下代价函数最小化：

$J\left(n\right)=\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\&Sigma;}}}{\mathrm{\&lambda;}}^{n-i}{\left|e\left(i\right)\right|}^2,$

其中λ称为遗忘因子，0<λ≤1，并且该方法称为指数加权最小二乘。可以示出，对于RLS算法，经过以下初始化后：

w(0)=0_M×1

P(0)=δ^-1I_M×M

其中，I_MxM是单位矩阵MxM，滤波器系数的更新式根据下式给出：

$k\left(n\right)=\frac{{\mathrm{\&lambda;}}^{-1}P(n-1)\stackrel{\&OverBar;}{u}\left(n\right)}{1+{\mathrm{\&lambda;}}^{-1}{\stackrel{\&OverBar;}{u}}^T\left(n\right)P(n-1)\stackrel{\&OverBar;}{u}\left(n\right)}$

$\mathrm{\&xi;}\left(n\right)=d\left(n\right)-w^T(n-1)\stackrel{\&OverBar;}{u}\left(n\right)$

w(n)=w(n-1)+k(n)ξ(n)

$P\left(n\right)={\mathrm{\&lambda;}}^{-1}P(n-1)-{\mathrm{\&lambda;}}^{-1}k\left(n\right){\stackrel{\&OverBar;}{u}}^T\left(n\right)P(n-1),$

其中，对于高信噪比（SNR），δ是小的正常数，对于低SNR，δ是大的正常数，δ<<0.01σ_u ²，ξ(n)对应于前述算法中的e(n)。在初始化阶段期间，因为使用初始值P(0)=δ^-1I，则作为代替，使以下代价函数最下化：

$J\left(n\right)=\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\&Sigma;}}}{\mathrm{\&lambda;}}^{n-i}{\left|e\left(i\right)\right|}^2+{\mathrm{\&delta;\&lambda;}}^n{\left|\right|w\left(n\right)\left|\right|}^2.$

RLS算法在大约2M次迭代时收敛，而这已远远快于LMS算法。另一个优点是RLS算法的收敛与R的特征值无关，而对于LMS算法并非如此。

并行运行的几个RLS算法可使用不同的λ和δ，不同的λ和δ可以组合以改善性能，即，λ=1也可以使用在具有多个不同的δ:s的算法（稳态解）中。

要注意的是，LMS算法和RLS算法均可以用定点运算实现，使得可以在没有浮点单元的处理器（例如，低成本的嵌入式微处理器或微控制器）中运行。

不管实现方式如何，通过将自适应滤波器160切换为静态模式，可进一步改善自适应滤波器160的性能，在该静态模式中，更新算法164被禁用，因此滤波器162的滤波器系数被锁定在当前的一组值。自适应滤波器160的切换可通过外部处理来控制，该外部处理分析误差信号e(n)中的患者脉冲，而该误差信号e(n)通常与泵脉冲数据相关。泵脉冲数据可以从压力信号、基准信号（参见上述）、专用泵传感器、用于血泵的控制单元等获得。如果外部处理表明患者脉冲的速率开始接近泵脉冲的速率和/或患者脉冲的幅度非常弱（与绝对极限值相关、或者与由泵脉冲幅度给出的极限值有关），则自适应滤波器160可切换至静态模式。自适应滤波器160可以在静态模式保持预定时间段，或直到被外部处理释放为止。

在一变型中，患者脉冲的预测的信号轮廓（标记为“预测的生理轮廓”）被用作对自适应滤波器160的输入信号（代替泵脉冲的预测的信号轮廓），并且监测信号由估计信号

（代替误差信号e(n)）形成。以上关于自适应滤波器的讨论可等同地应用于此变型。

以上参照几个实施方式主要描述了本发明。然而，如本领域技术人员将理解的，以上公开的实施方式以外的其它实施方式同样在仅由所附的权利要求限定的本发明的范围和实质内。

例如，可以通过对压力/测量信号的降采样来自动地实现以上关于步骤1003’和/或步骤1003”描述的多个滤波技术中的一些滤波技术，这是由于期望的滤波可以通过降采样信号处理算法中包括的抗混叠滤波器实现。另外，通过选择适当的采样频率（即，由于在采样之前应用了抗混叠滤波器），还可以在诸如模数（A/D）转换的硬件中直接实现以上描述的多个滤波技术中的一些滤波技术。

尽管将主控制器23描述成单个物理单元，但是该主控制器23另选地可以由多个物理单元构成。例如，本文中描述的用于系统控制的不同实施方式可以由专用控制单元实现，该专用控制单元独立于被配置为控制血液治疗用的设备或者其部件的相应的一组功能的其它控制单元地操作，或者与这些其它控制单元协同地操作。

此外，在特定实施方式中，连接系统C可以被配置为没有针对体外回路20中的连接器的专用连接器。例如，接入装置1、14可以被直接附接到动脉导管部分2b和静脉导管部分2a。在这种变型中，连接系统C由接入装置1、14和接入装置1、14与导管部分2b、2a之间的接头形成。在这种变型中，通过将至少一个接入装置1、14连接到患者的血管通路来形成患者与体外回路20之间的流体连接。

当连接系统包括单个接入装置时（如在所谓的单针头治疗中），本发明的实施方式同样适用。

此外，本发明的实施方式可应用于将血液从患者的循环中抽出并且在血液返回循环之前对血液进行处理的全部类型的体外血流回路的系统控制。这种血流回路包括但是不限于血液透析、血液滤过、血液透析滤过、血浆除去、血液成分部分清除、体外膜肺氧合、辅助血液循环、体外肝支持/透析的回路和捐赠者血液的血液部分分离（例如，细胞）等。

全部上述实施方式、变型例、示例、方面和实现方式都等同地应用于血液治疗领域之外的系统控制。一个这种另选领域包括可操作为例如为了鲜血的目的而从人类或者动物被检体收集血液或者血液成分的体外回路。其它另选领域包括可操作为将任何其它类型的液体注入到人类或者动物被检体的流体回路。这些液体可以例如包含血液、药物、维生素、疫苗、荷尔蒙、营养物、胰岛素、水或者它们的组合。所有这些类型的流体回路通常包含用于向或者从被检体输送流体的流体通道以及用于给予流体通道中的液体期望的运动的泵装置。此外，这些流体回路可以被包括在可操作为在流体传递模式（类似于血液治疗模式）和准备模式（类似于预治疗模式）之间切换的设备中，在流体传递模式中，流体回路被操作为经由连接系统和流体通道向或者从被检体的血管系统输送流体，准备模式在准备流体传递模式时而执行。在没有流体循环的流体回路中（即，仅从血管系统抽取流体或者仅将流体注入到血管系统中），准备模式通常是在流体回路和血管系统之间没有液体传递的预传递模式。

以上控制方法可以由控制装置（参见图1中的23）执行，该控制装置可以由在一个或者更多个通用或者专用计算装置上运行的专用软件（或者固件）实现。在本发明的上下文中，可以理解的是，这种计算装置的各个“元件”或“单元”指的是方法步骤的概念上的等同物；在元件/单元与特定硬件或软件例程之间并不总是存在一一对应关系。一个硬件通常包括不同的单元/元件。例如，处理单元在执行一个指令时充当一个元件/单元，而在执行另一个指令时充当另一个元件/单元。另外，一个元件/单元在一些情况下可以由一个指令实现，但是在一些其它情况下可以由多个指令实现。这种由软件控制的计算装置可以包括一个或更多个处理单元，例如，CPU（“中央处理单元”）、DSP（“数字信号处理器”）、ASIC（“专用集成电路”）、分立的模拟和/数字组件或者诸如FPGA（“现场可编程门阵列”）这样的一些其它的可编程逻辑器件。该控制装置还可以包括系统存储器以及系统总线，该系统总线将包括该系统存储器在内的各种系统组件连接至处理单元。该系统总线可以是多种类型的总线结构中的任何一种，包括使用了各种总线架构中的任何一种的存储器总线或存储器控制器、外围总线和本地总线。系统存储器可以包括易失性存储器和/或非易失性存储器形式的计算机存储介质，诸如只读存储器（ROM）、随机存取存储器（RAM）和闪存存储器。专用软件以及调节因素可以存储在系统存储器中，或者存储在诸如磁性介质、光学介质、闪存卡、数字磁带、固态RAM、固态ROM等的其它的可去除/不可去除的、易失性/非易失性的计算机存储介质上，该计算机存储介质包含在计算装置中或者可由该计算装置进行存取。该控制装置可以包括一个或更多个通信接口，诸如串口、并口、USB接口、无线接口、网络适配器等以及诸如A/D转换器的一个或更多个数据获取装置。专用软件可以在任何适当的计算机可读介质（包括记录介质、只读存储器或电子载波信号）上提供给控制装置。

还可以想到的是，如本领域已知的，方法步骤中的一些或者全部可以完全或者部分地由诸如FPGA、ASIC或者分立电子部件（电阻器、电容器、运算放大器、晶体管、滤波器等）的组合体这样的专用硬件实现。

在下文中，陈述了一组项目以对上文所公开的本发明的一些方面和实施方式进行总结。

项目1、一种体外血液治疗设备（200）中的控制系统，其中所述设备包括体外血液回路（20）和用于将体外血液回路（20）连接到患者的血管系统的连接系统（C），其中体外血液回路（20）包括血液处理装置（6）和至少一个泵装置（3），所述控制系统可操作为在预治疗模式与血液治疗模式之间切换，其中所述血液治疗模式涉及操作所述至少一个泵装置（3）以将血液从血管系统经由连接系统（C）泵送通过血液处理装置（6）并经由连接系统（C）返回血管系统，所述控制系统包括：输入端（28），其用于从至少一个能量传递传感器（40）获得测量数据，所述至少一个能量传递传感器（40）被布置为感测患者与连接系统（C）之间或者患者与体外血液回路（20）之间的能量传递；以及信号处理器（29），其连接到输入端（28）并且被配置成在预治疗模式中处理测量数据以识别指示体外血液回路（20）连接到患者的血管系统的特征变化，并且在识别出特征变化时采取专门动作。

项目2、根据项目1所述的控制系统，其中能量的传递涉及压力波与电流中的至少一方。

项目3、根据项目1或者2所述的控制系统，其中所述专门动作包括激活患者保护系统的至少一部分，所述患者保护系统被配置为识别体外血液回路（20）、连接系统（C）和患者中的至少一方中的故障状况。

项目4、根据项目3所述的控制系统，其中所述患者保护系统包括用于检测体外血液回路（20）中的空气的子系统、用于检测体外血液回路（20）的血液泄漏的子系统、用于检测连接系统（C）的断开的子系统、用于检测的低血压的子系统以及用于确保体外血液回路（20）中的适当DC压力电平的子系统中的至少一个。

项目5、根据项目1至4中任一项所述的控制系统，其中所述专门动作包括允许进入血液治疗模式。

项目6、根据项目5所述的控制系统，其中所述专门动作还包括自动进入血液治疗模式。

项目7、根据项目5所述的控制系统，其中所述专门动作还包括使能人工启动血液治疗模式。

项目8、根据上述项目中任一项所述的控制系统，其中所述专门动作包括启动所述至少一个泵装置（3）。

项目9、根据项目1至8中任一项所述的控制系统，其中所述测量数据包括来自体外血液回路（20）中的第一能量传递传感器4a和第二能量传递传感器4c的第一测量信号和第二测量信号，其中所述第一能量传递传感器（4a）与体外血液回路（20）的动脉侧相关联，所述第二能量传递传感器（4c）与体外血液回路（20）的静脉侧相关联，并且其中信号处理器（29）被配置成根据在第一测量信号和/或第二测量信号中识别出特征变化而采取不同的专门动作。

项目10、根据项目9所述的控制系统，其中信号处理器（29）被配置为当仅在第一测量信号和在第二测量信号中识别出特征变化时才使能进入血液治疗模式。

项目11、根据项目9或者10所述的控制系统，其中信号处理器（29）被配置为在第一测量信号和第二测量信号中的至少一方中识别出特征变化时激活患者保护系统的至少一部分。

项目12、根据项目9至11中任一项所述的控制系统，其中信号处理器（29）还被配置成在识别出特征变化时操作所述至少一个泵装置（3）以在体外血液回路（20）至少部分地充满血液前的时段经由连接系统（C）从血管系统抽取血液。

项目13、根据项目12所述的控制系统，其中当体外血液回路（20）中的专用血液检测器指示存在血液时，所述时间段结束。

项目14、根据项目12或者13所述的控制系统，其中所述患者保护系统的至少一部分涉及提供基于所述至少一个泵装置（3）的参数通过推算来估计从血管系统抽取的血液的量，并且如果估计量超过阈值则终止所述至少一个泵装置（3）的操作。

项目15、根据上述项目中任一项所述的控制系统，其中连接系统（C）包括用于将体外血液回路（20）的动脉侧连接到血管系统的动脉接入装置（1）和用于将体外血液回路（20）的静脉侧连接到血管系统的静脉接入装置（14）。

项目16、根据项目1或2所述的控制系统，其中预治疗模式涉及操作体外血液回路（20）以产生通过体外血液回路（20）的启动液流动，并且其中专门动作包括停止启动液的流动。

项目17、根据上述项目中任一项所述的控制系统，其中信号处理器（29）被配置成通过识别测量数据中的阶跃变化来识别特征变化。

项目18、根据上述项目中任一项所述的控制系统，其中信号处理器（29）被配置成通过识别测量数据中源于脉冲产生器的至少一个脉冲来识别特征变化。

项目19、根据上述项目中任一项所述的控制系统，其中所述能量源于与患者相关联的能量源，并且其中所述至少一个能量传递传感器（40）与体外血液回路（20）和连接系统（C）中的至少一方相关联。

项目20、根据项目19所述的控制系统，其中能量源包括患者体内的生理脉冲产生器。

项目21、根据项目19或20所述的控制系统，其中所述至少一个能量传递传感器（40）被配置成检测能量源产生的压力波。

项目22、根据项目21所述的控制系统，其中测量数据包括表示压力波的至少一个第一脉冲和至少一个干扰脉冲，其中信号处理器（29）被配置成处理测量数据以大致消除所述至少一个干扰脉冲。

项目23、根据项目22所述的控制系统，其中信号处理器（29）被配置成获得作为干扰脉冲的预测的时间信号轮廓的信号轮廓（u(n)），并且使用该脉冲轮廓（u(n)）在时域对测量数据滤波，以大致消除干扰脉冲并且保持第一脉冲。

项目24、根据项目23所述的控制系统，其中信号处理器（29）被配置成从测量数据减去脉冲轮廓（u(n)）。

项目25、根据项目24所述的控制系统，其中信号处理器（29）被配置成在减去脉冲轮廓（u(n)）之前相对于测量数据调节脉冲轮廓（u(n)）的幅度、时间缩放和相位中的至少一个。

项目26、根据项目25所述的控制系统，其中信号处理器（29）被配置成使脉冲轮廓（u(n)）与测量数据之间的差最小化。

项目27、根据项目24至26中任一项所述的控制系统，其中所述至少一个干扰脉冲源于体外血液回路（20）中的所述至少一个泵装置（3），并且其中信号处理器（29）被配置成通过相对于测量数据调节脉冲轮廓（u(n)）的相位来减去脉冲轮廓（u(n)），其中所述相位由从以下至少一方获得的相位信息指示：连接到所述至少一个泵装置（3）的泵速率传感器（25）和所述至少一个泵装置（3）的控制器（24)。

项目28、根据项目23所述的控制系统，其中信号处理器（29）包括自适应滤波器（160），该自适应滤波器（160）被布置为基于脉冲轮廓（u(n)）与形成为测量数据与估计信号之间的差形成的误差信号来产生估计信号

自适应滤波器（160）藉此布置成大致消除误差信号（e(n)）中的所述至少一个干扰脉冲，自适应滤波器（160）可以被配置成将估计信号产生为M个平移的脉冲轮廓（u(n)）的线性组合，并且具体地，自适应滤波器（160）可以被配置成线性组合在幅度和相位上经该自适应滤波器（30）适当地调节的脉冲轮廓（u(n)）的M个实例。

项目29、根据项目28所述的控制系统，其中自适应滤波器（160）包括：有限脉冲响应滤波器（162），其具有作用于脉冲轮廓（u(n)）以产生估计信号

的滤波器系数；以及自适应算法（164），其优化作为误差信号（e(n)）与脉冲轮廓（u(n)）的函数的滤波器系数。

项目30、根据项目28或29所述的控制系统，其中信号处理器（29）被配置成基于第一脉冲的速率和/或幅度与限制值的比较，控制自适应滤波器（160）锁定滤波器系数。

项目31、根据项目23至30中任一项所述的控制系统，其中所述至少一个干扰脉冲源于体外血液回路（20）中的所述至少一个泵装置（3），并且其中信号处理器（29）被配置成在基准测量中使所述至少一个泵装置（3）产生至少一个干扰脉冲，并且从基准传感器（4a至4c）产生的基准信号获得脉冲轮廓（u(n)）。

项目32、根据项目31所述的控制系统，其中所述至少一个泵装置（3）被操作为在基准测量期间产生一系列干扰脉冲，并且其中通过识别并组合基准信号中的一组干扰脉冲而获得脉冲轮廓（u(n)）。

项目33、根据项目31或32所述的控制系统，其中信号处理器（29）被配置成在体外血液回路（20）的操作期间间歇性地实现基准测量以更新脉冲轮廓（u(n)）。

项目34、根据项目23至30中任一项所述的控制系统，其中所述至少一个干扰脉冲发源于体外血液回路（20）中的所述至少一个泵装置（3），并且其中信号处理器（29）被配置成基于预定的信号轮廓来获得脉冲轮廓（u(n)）。

项目35、根据项目34所述的控制系统，其中信号处理器（29）被配置成根据基于体外血液回路（20）的一个或者更多个系统参数的当前值的数学模型来修改预定的信号轮廓。

项目36、根据项目23至30中任一项所述的控制系统，其中所述至少一个干扰脉冲源于体外血液回路（20）中的所述至少一个泵装置（3），并且其中信号处理器（29）被配置成获得体外血液回路（20）的一个或者更多个系统参数的当前值，并且获得作为当前值的函数的脉冲轮廓（u(n)）。

项目37、根据项目36所述的控制系统，其中信号处理器（29）被配置成通过基于当前值识别基准数据库中的一个或者更多个时间基准轮廓（r₁(n)、r₂(n)）来获得脉冲轮廓（u(n)）；以及基于所述一个或者更多个时间基准轮廓（r₁(n)、r₂(n)）来获得脉冲轮廓（u(n)）。

项目38、根据项目37所述的控制系统，其中所述一个或者更多个系统参数表示所述至少一个泵装置（3）的泵速率。

项目39、根据项目37或38所述的控制系统，其中通过体外血液回路（20）中针对所述一个或者更多个系统参数的相应值的基准测量而获得基准数据库中的各个时间基准轮廓（r₁(n)、r₂(n)）。

项目40、根据项目36所述的控制系统，其中信号处理器（29）被配置成通过基于当前值识别基准数据库中的能量与相位角数据的一个或者更多个组合来获得脉冲轮廓（u(n)）；以及基于能量和相位角数据的所述一个或者更多个组合来获得脉冲轮廓（u(n)）。

项目41、根据项目40所述的控制系统，其中信号处理器（29）被配置成通过组合一组具有不同频率的正弦曲线来获得脉冲轮廓（u(n)），其中每个正弦曲线的幅度和相位角由能量和相位角数据的所述一个或者更多个组合给出。

项目42、根据项目36所述的控制系统，其中信号处理器（29）被配置成通过将当前值输入到基于体外血液回路（20）的数学模型计算能量传递传感器（40）的响应的算法来获得脉冲轮廓（u(n)）。

项目43、根据项目22至42中任一项所述的控制系统，其中信号处理器（29）被配置成产生大致消除了所述至少一个干扰脉冲的时间相关的监控信号，以基于该监控信号中的信号值计算参数值，并且至少部分地基于参数值来识别特征变化。

项目44、根据项目43所述的控制系统，其中参数值代表信号值的时间分布。

项目45、根据项目43或44所述的控制系统，其中信号处理器（29）被配置成计算参数值作为信号值的统计离差指标。

项目46、根据项目43或44所述的控制系统，其中信号处理器（29）被配置成通过将信号值匹配到所述至少一个第一脉冲的预测的时间信号轮廓来计算参数值。

项目47、根据项目46所述的控制系统，其中所述参数值是从匹配获得的相关值。

项目48、根据项目21所述的控制系统，其中体外血液回路（20）与患者的血管系统的连接造成测量数据包括表示压力波的至少一个第一脉冲和源于所述至少一个泵装置（3）的至少一个干扰脉冲，其中信号处理器（29）被配置成处理测量数据以产生表示所述至少一个第一脉冲的至少一部分和所述至少一个干扰脉冲的至少一部分的时间相关的合成信号，以基于该合成信号中的信号值计算参数值，以及至少部分地基于参数值来识别特征变化。

项目49、根据项目48所述的控制系统，其中参数值代表信号值的时间分布。

项目50、根据项目48或49所述的控制系统，其中信号处理器（29）被配置成产生所述合成信号来表示测量数据中的信号包络。

项目51、根据项目50所述的控制系统，其中信号处理器（29）被配置成通过以下来产生合成信号：识别测量数据中的峰值；以及产生表示所述峰值的一系列信号值。

项目52、根据项目48至51中任一项所述的控制系统，其中信号处理器（29）被配置以计算参数值作为信号值的统计离差指标。

项目53、根据项目48至51中任一项所述的控制系统，其中信号处理器（29）被配置成产生信号值的频域表示，并且被配置成基于频域表示来计算参数值。

项目54、根据项目48至51中任一项所述的控制系统，其中信号处理器（29）被配置成识别合成信号中的至少一个脉冲特征，以及基于脉冲特征计算参数值。

项目55、根据项目54所述的控制系统，其中参数值被计算为合成信号中表示的一系列脉冲的脉冲特征之间的对称性指标。

项目56、根据项目54或55所述的控制系统，其中脉冲特征指示合成信号中表示的脉冲的峰值幅度、定时和形状中的至少一个。

项目57、根据项目54至56中任一项所述的控制系统，其中信号处理器（29）被配置成通过比较从合成信号中表示的一组脉冲获得的至少一对脉冲特征来计算参数值。

项目58、根据项目57所述的控制系统，其中选择一组脉冲以产生在体外血液回路（20）与血管系统之间的连接不存在的情况下所述至少一对脉冲特征之间的已知关系。

项目59、根据项目54至56中任一项所述的控制系统，其中脉冲特征指示合成信号中的脉冲的形状示，并且其中信号处理器（29）被配置成通过将所述形状与平均信号轮廓进行比较来计算参数值，其中信号处理器（29）被配置成通过以下来计算平均信号轮廓：基于指示合成信号中的所述至少一个干扰脉冲的定时的定时信息导出合成信号中的一组信号片段；以及基于定时信息对齐和组合这些信号片段以产生平均信号轮廓。

项目60、根据项目54至59中任一项所述的控制系统，其中信号处理器（29）被配置成基于指示合成信号中的所述至少一个干扰脉冲的定时的定时信息来识别合成信号中的各个脉冲特征。

项目61、根据项目54所述的控制系统，其中脉冲特征包括形状指示数据，并且其中信号处理器（29）被配置成通过比较所述形状指示数据和基准数据来计算参数值。

项目62、根据项目61所述的控制系统，其中基准数据表示至少一个干扰脉冲的形状。

项目63、根据项目62所述的控制系统，其中形状指示数据包括合成信号中的信号值，并且基准数据包括时间基准轮廓。

项目64、根据项目63所述的控制系统，其中信号处理器（29）被配置成在所述比较中获得指示合成信号中的所述至少一个干扰脉冲的定时的定时信息，并且使用该定时信息将合成信号中的信号值与时间基准轮廓对齐。

项目65、根据项目61或62所述的控制系统，其中信号处理器（29）被配置成通过分析合成信号的频率内容来提取形状指示数据，并且其中基准数据表示幅度谱。

项目66、根据项目65所述的控制系统，其中信号处理器（29）还被配置成通过分析合成信号的相位内容来提取形状指示数据，并且其中基准数据还表示相位谱。

项目67、根据项目61至66中任一项所述的控制系统，其中参数值指示形状指示数据与基准数据之间的相似性或偏差。

项目68、根据项目61至67中任一项所述的控制系统，其中信号处理器（29）还被配置成获得体外血液回路（20）的一个或者更多个系统参数的当前值，并且其中信号处理器（29）被配置成获得作为当前值的函数的基准数据。

项目69、根据项目68所述的控制系统，其中所述一个或者更多个系统参数指示体外血液回路（20）中的干扰脉冲的速率。

项目70、根据项目1至21中任一项所述的控制系统，其中信号处理器被配置成处理测量数据以识别在泵装置（3）不活动时的特征变化。

项目71、根据项目1至18中任一项所述的控制系统，其中所述能量来源于与设备（200）相关联的能量源，并且所述至少一个能量传递传感器（40）与患者相关联。

项目72、根据项目71所述的控制系统，其中能量源包括体外血液回路（20）中的泵装置（3）。

项目73、一种体外血液治疗设备（200）中的控制系统，其中所述设备包括体外血液回路（20）和用于将体外血液回路（20）连接到患者的血管系统的连接系统（C），其中体外血液回路（20）包括血液处理装置（6）和至少一个泵装置（3），所述控制系统能够操作为在预治疗模式和血液治疗模式之间切换，其中血液治疗模式涉及操作所述至少一个泵装置（3）将血液从血管系统经由连接系统（C）泵送通过血液处理装置（6）并且经由连接系统（C）返回血管系统，所述控制系统包括：用于从至少一个能量传递传感器（40）获得测量数据的单元（28），所述至少一个能量传递传感器（40）被布置为感测患者与连接系统（C）之间或者患者与体外血液回路（20）之间的能量传递；用于在控制系统处于预治疗模式时处理测量数据以识别指示体外血液回路（20）连接到患者的血管系统的特征变化的单元（29）；以及用于在获得这种识别时引发专门动作的单元（29）。

项目73中阐述的控制系统的实施方式对应于项目2至72中阐述的控制系统的实施方式。

项目100、一种控制体外血液治疗设备（200）的方法，其中所述设备（200）包括体外血液回路（20）和用于将体外血液回路（20）连接到患者的血管系统的连接系统（C），其中体外血液回路（20）包括血液处理装置（6）和至少一个泵装置（3），其中所述设备（200）可操作在预治疗模式和血液治疗模式中，其中血液治疗模式涉及操作所述至少一个泵装置（3）以将血液从血管系统经由连接系统（C）泵送通过血液处理装置（6）并且经由连接系统（C）返回血管系统，所述方法包括：

从至少一个能量传递传感器（40）获得测量数据，所述至少一个能量传递传感器（40）被布置为感测患者与连接系统（C）之间或者患者与体外血液回路（20）之间的能量传递；

当在预治疗模式中操作设备（200）时，处理测量数据以识别指示体外血液回路（20）连接到患者的血管系统的特征变化；以及

在获得这种识别时，使得采取专门动作。

项目101、根据项目100所述的方法，其中能量的传递涉及压力波和电流中的至少一方。

项目102、根据项目100或101所述的方法，其中专门动作包括激活患者保护系统的至少一部分，该患者保护系统被配置成识别体外血液回路（20）、连接系统（C）和患者中的至少一方中的故障状况。

项目103、根据项目102所述的方法，其中患者保护系统包括用于检测体外血液回路（20）中的空气的子系统、用于检测体外血液回路（20）的血液泄漏的子系统、用于检测连接系统（C）的断开的子系统、用于检测的低血压的子系统以及用于确保体外血液回路（20）中的适当的DC压力电平的子系统中的至少一个。

项目104、根据项目101至103中任一项所述的方法，其中专门动作包括允许进入血液治疗模式。

项目105、根据项目104所述的方法，其中专门动作还包括自动进入血液治疗模式。

项目106、根据项目104所述的方法，其中专门动作还包括使能够人工启动血液治疗模式。

项目107、根据项目100至106中任一项所述的方法，其中专门动作包括启动所述至少一个泵装置（3）。

项目108、根据项目100至107中任一项所述的方法，其中测量数据包括来自体外血液回路（20）中的第一和第二能量传递传感器（4a、4c）的第一测量信号和第二测量信号，其中第一能量传递传感器（4a）与体外血液回路（20）的动脉侧相关联，第二能量传递传感器（4c）与体外血液回路（20）的静脉侧相关联，并且所述使得采取专门动作包括：根据在第一和/或第二测量信号中识别出的特征变化，采取不同的专门动作。

项目109、根据项目108所述的方法，其中仅当在第一测量信号和在第二测量信号中识别出特征变化时使得能够进入血液治疗模式。

项目110、根据项目108或109所述的方法，其中当在第一测量信号和第二测量信号中的至少一方中识别出的特征变化时，激活患者保护系统的至少一部分。

项目111、根据权利要求108至110中任一项所述的方法，其中所述方法还包括：

当识别出特征变化时，操作所述至少一个泵装置（3）以在体外血液回路（20）被至少部分地充满血液前的时段经由连接系统（C）从血管系统抽取血液。

项目112、根据项目111所述的方法，其中当体外血液回路（20）中的专用血液检测器指示存在血液时，所述时段结束。

项目113、根据项目12或13所述的方法，其中患者保护系统的所述至少一部分涉及通过基于所述至少一个泵装置（3）的参数进行推算来估计从血管系统抽取出的血液的量，并且在估计的量超过阈值时终止所述至少一个泵装置（3）的操作。

项目114、根据项目100至113中任一项所述的方法，其中连接系统（C）包括用于将体外血液回路（20）的动脉侧连接到血管系统的动脉接入装置（1）和用于将体外血液回路（20）的静脉侧连接到血管系统的静脉接入装置（14）。

项目115、根据项目100或101所述的方法，其中预治疗模式涉及操作体外血液回路（20）以产生启动液流过体外血液回路（20）的流动，并且其中专门动作包括停止启动液的流动。

项目116、根据项目100至115中任一项所述的方法，其中通过识别测量数据中的阶跃变化来识别特征变化。

项目117、根据项目100至116中任一项所述的方法，其中通过识别测量数据中源于脉冲产生器的至少一个脉冲来识别特征变化。

项目118、根据项目100至117中任一项所述的方法，其中所述能量来源于与患者相关联的能量源，并且其中所述至少一个能量传递传感器（40）与体外血液回路（20）和连接系统（C）中的至少一方相关联。

项目119、根据项目118所述的方法，其中所述能量源包括患者体内的生理脉冲产生器。

项目120、根据项目118或119所述的方法，其中所述至少一个能量传递传感器（40）被配置成检测由能量源产生的压力波。

项目121、根据项目120所述的方法，其中测量数据包括表示压力波的至少一个第一脉冲和至少一个干扰脉冲，其中测量数据被处理以大致消除所述至少一个干扰脉冲。

项目122、根据项目121所述的方法，所述方法还包括：获得作为干扰脉冲的预测的时间信号轮廓的信号轮廓（u(n)），并且使用脉冲轮廓（u(n)）在时域中对测量数据滤波以大致消除干扰脉冲并且保持第一脉冲。

项目123、根据项目122所述的方法，其中所述滤波包括：从测量数据中减去脉冲轮廓（u(n)）。

项目124、根据项目123所述的方法，所述方法还包括：在减去脉冲轮廓（u(n)）之前，相对于测量数据调整脉冲轮廓（u(n)）的幅度、时间缩放和相位中的至少一个。

项目125、根据项目124所述的方法，所述方法还包括：使脉冲轮廓（u(n)）与测量数据之间的差最小化。

项目126、根据项目123至125中任一项所述的方法，其中所述至少一个干扰脉冲源于体外血液回路（20）中的所述至少一个泵装置（3），并且其中所述减去脉冲轮廓（u(n)）包括：从连接到所述指示一个泵装置（3）的泵速率传感器（25）和所述至少一个泵装置（3）的控制器（24)中的至少一方获得相位信息；以及基于相位信息相对于测量数据调整脉冲轮廓（u(n)）的相位。

项目127、根据项目122所述的方法，其中所述滤波包括：操作自适应滤波器（160）以基于脉冲轮廓（u(n)）和作为测量数据与估计信号

之间的差而形成的误差信号产生估计信号使得自适应滤波器（160）大致消除误差信号（e(n)）中的所述至少一个干扰脉冲。所述自适应滤波器（160）可以被操作以产生作为M个平移的脉冲轮廓（u(n)）的线性组合的估计信号并且具体地，自适应滤波器（160）可以被操作以线性组合在幅度和相位上经自适应滤波器（30）适当地调整的脉冲轮廓（u(n)）的M个实例。

项目128、根据项目127所述的方法，其中自适应滤波器（160）包括：有限脉冲响应滤波器（162），其具有作用于脉冲轮廓（u(n)）以产生估计信号

的滤波器系数；以及自适应算法（164），其优化作为误差信号（e(n)）与脉冲轮廓（u(n)）的函数的滤波器系数。

项目129、根据项目127或128所述的方法，所述方法还包括：基于第一脉冲的速率和/或幅度与限制值的比较，控制自适应滤波器（160）锁定滤波器系数。

项目130、根据项目122至129中任一项所述的方法，其中所述至少一个干扰脉冲源于体外血液回路（20）中的所述至少一个泵装置（3），并且其中所述方法还包括：在基准测量中，使所述至少一个泵装置（3）产生至少一个干扰脉冲，并且从基准传感器（4a至4c）产生的基准信号获得脉冲轮廓（u(n)）。

项目131、根据项目130所述的方法，所述方法还包括：在基准测量期间，操作所述至少一个泵装置（3）以产生一系列干扰脉冲，并且其中所述获得脉冲轮廓（u(n)）包括：识别并组合基准信号中的一组干扰脉冲。

项目132、根据项目130或131所述的方法，所述方法还包括：在体外血液回路（20）的操作期间，间歇性地实现基准测量以更新脉冲轮廓（u(n)）。

项目133、根据项目122至129中任一项所述的方法，其中所述至少一个干扰脉冲源于体外血液回路（20）中的所述至少一个泵装置（3），并且其中基于预定的信号轮廓来获得脉冲轮廓（u(n)）。

项目134、根据项目133所述的方法，所述方法还包括：根据基于体外血液回路（20）的一个或者更多个系统参数的当前值的数学模型来修改预定的信号轮廓。

项目135、根据项目122至129中任一项所述的方法，其中所述至少一个干扰脉冲源于体外血液回路（20）中的所述至少一个泵装置（3），其中所述获得脉冲轮廓（u(n)）包括：获得体外血液回路（20）的一个或者更多个系统参数的当前值，并且获得作为当前值的函数的脉冲轮廓（u(n)）。

项目136、根据项目135所述的方法，其中所述获得脉冲轮廓（u(n)）包括：基于当前值来识别基准数据库中的一个或者更多个时间基准轮廓（r₁(n)、r₂(n)）；以及基于所述一个或者更多个时间基准轮廓（r₁(n)、r₂(n)）来获得脉冲轮廓（u(n)）。

项目137、根据项目136所述的方法，其中所述一个或者更多个系统参数指示所述至少一个泵装置（3）的泵速率。

项目138、根据项目136或137所述的方法，其中通过体外血液回路（20）中针对一个或者更多个系统参数的相应值的基准测量来获得基准数据库中的各个时间基准轮廓（r₁(n)、r₂(n)）。

项目139、根据项目135所述的方法，其中所述获得脉冲轮廓（u(n)）包括：基于当前值识别基准数据库中的能量与相位角的一个或者更多个组合；以及基于能量与相位角数据的一个或者更多个组合来获得脉冲轮廓（u(n)）。

项目140、根据项目139所述的方法，其中所述获得脉冲轮廓（u(n)）包括：通过组合不同频率的一组正弦曲线来获得脉冲轮廓（u(n)），其中每个正弦曲线的幅度和相位角由能量和相位角数据的所述一个或者更多个组合给出。

项目141、根据项目135所述的方法，其中所述获得脉冲轮廓（u(n)）包括：通过将当前值输入到基于体外血液回路（20）的数学模型计算能量传递传感器（40）的响应的算法，获得脉冲轮廓（u(n)）。

项目142、根据项目121至141中任一项所述的方法，其中所述处理测量数据包括：产生大致消除了所述至少一个干扰脉冲的时间相关的监控信号，以基于该监控信号中的信号值计算参数值，并且至少部分地基于参数值来识别特征变化。

项目143、根据项目142所述的方法，其中参数值代表信号值的时间分布。

项目144、根据项目142或143所述的方法，其中所述方法还包括：将参数值计算为信号值的统计离差指标。

项目145、根据项目142或143所述的方法，所述方法还包括：通过将信号值匹配到所述至少一个第一脉冲的预测的时间信号轮廓，计算参数值。

项目146、根据项目145所述的方法，其中参数值是从所述匹配得到的相关值。

项目147、根据项目120所述的方法，其中体外血液回路（20）到患者的血管系统的连接造成测量数据包括表示压力波的至少一个第一脉冲和源于所述至少一个泵装置（3）的至少一个干扰脉冲，其中所述处理测量数据包括：处理测量数据以产生表示所述至少一个第一脉冲的至少一部分和所述至少一个干扰脉冲的至少一部分的时间相关的合成信号，基于该合成信号中的信号值计算参数值，并且至少部分地基于参数值来识别特征变化。

项目148、根据项目147所述的方法，其中参数值代表信号值的时间分布。

项目149、根据项目147或148所述的方法，其中合成信号被产生以表示测量数据中的信号包络。

项目150、根据项目149所述的方法，其中合成信号通过以下产生：识别测量数据中的峰值，并且产生表示所述峰值的一系列信号值。

项目151、根据项目147至150中任一项所述的方法，其中参数值被计算为信号值的统计离差指标。

项目152、根据权利要求147至150中任一项所述的方法，所述方法还包括：产生信号值的频域表示，并且基于频域表示来计算参数值。

项目153、根据权利要求147至150中任一项所述的方法，所述方法还包括：识别合成信号中的至少一个脉冲特征，并且基于该脉冲特征计算参数值。

项目154、根据项目153所述的方法，其中参数值被计算为合成信号中表示的一系列脉冲的脉冲特征之间的对称性指标。

项目155、根据项目153或154所述的方法，其中脉冲特征指示合成信号中表示的脉冲的峰值幅度、定时和形状中的至少一个。

项目156、根据项目153至155中任一项所述的方法，其中通过比较从合成信号中表示的一组脉冲获得的至少一对脉冲特征来计算参数值。

项目157、根据项目156所述的方法，其中选择一组脉冲以产生体外血液回路（20）与血管系统之间的连接不存在的情况下所述至少一对脉冲特征之间的已知关系。

项目158、根据项目153至155中任一项所述的方法，其中脉冲特征指示合成信号中的脉冲的形状，并且其中通过将形状与平均信号轮廓进行比较来计算参数值，其中通过以下计算平均信号轮廓：基于指示合成信号中的至少一个干扰脉冲的定时的定时信息导出合成信号中的一组信号片段；以及基于定时信息将信号片段对齐并组合以产生平均信号轮廓。

项目159、根据项目153至158中任一项所述的方法，其中基于指示合成信号中的所述至少一个干扰脉冲的定时的定时信息来识别合成信号中的各个脉冲特征。

项目160、根据项目153所述的方法，其中脉冲特征包括形状指示数据，并且其中通过将形状指示数据与基准数据进行比较来计算参数值。

项目161、根据项目160所述的方法，其中基准数据表示至少一个干扰脉冲的形状。

项目162、根据项目161所述的方法，其中形状指示数据包括合成信号中的信号值，并且基准数据包括时间基准轮廓。

项目163、根据项目162所述的方法，其中所述比较包括：获得指示合成信号中的所述至少一个干扰脉冲的定时的定时信息，并且使用该定时信息将合成信号中的信号值与时间基准轮廓对齐。

项目164、根据项目160或161所述的方法，所述方法还包括：通过分析合成信号的频率内容来提取形状指示数据，其中基准数据表示幅度谱。

项目165、根据项目164所述的方法，所述方法还包括：通过分析合成信号的相位内容来提取形状指示数据，其中基准数据还表示相位谱。

项目166、根据项目160至165中任一项所述的方法，其中参数值表示形状指示数据与基准数据之间的相似性或偏差。

项目167、根据权利要求160至166中任一项所述的方法，所述方法还包括：获得体外血液回路（20）的一个或者更多个系统参数的当前值，并且获得作为当前值的函数的基准数据。

项目168、根据项目167所述的方法，其中所述一个或者更多个系统参数表示体外血液回路（20）中的干扰脉冲的速率。

项目169、根据项目100至120中任一项所述的方法，其中测量数据被处理以识别泵装置（3）不活动时的特征变化。

项目170、根据项目100至117中任一项所述的方法，其中所述能量来源于与设备（200）相关联的能量源，并且所述至少一个能量传递传感器（40）与患者相关联。

项目171、根据项目170所述的方法，其中能量源包括体外血液回路（20）中的泵装置（3）。

项目200、一种包括计算机指令的计算机可读介质，在由处理器执行时，所述计算机指令使处理器执行根据项目100至171中任一项的方法。

项目300、一种向被检体输送流体或从被检体输送流体的设备（200）中的控制系统，其中所述设备（200）包括流体回路（20）和用于将流体回路（20）连接到被检体的血管系统的连接系统（C），其中流体回路（20）包括流体通道（30）和至少一个泵装置（3），所述控制系统可操作为在准备模式和流体输送模式之间切换，其中流体输送模式涉及操作流体回路（20）以经由连接系统（C）和流体通道（30）向血管系统输送流体或者从血管系统输送流体，所述控制系统包括：

输入端（29），用于从至少一个能量传递传感器（40）获得测量数据，所述至少一个能量传递传感器（40）被配置为感测被检体与连接系统（C）之间或者被检体与流体回路（20）之间的能量传递；以及

信号处理器（29），其连接到所述输入端（28）并且被配置以在准备模式中处理测量数据以识别指示流体回路（20）连接到被检体的血管系统的特征变化，并且在获得识别出时采取专门动作。

项目301、一种向被检体输送流体或从被检体输送流体的设备（200）中的控制系统，其中所述设备（200）包括流体回路（20）和用于将流体回路（20）连接到被检体的血管系统的连接系统（C），其中流体回路（20）包括流体通道（30）和至少一个泵装置（3），所述控制系统可操作为在准备模式和流体输送模式之间切换，其中流体输送模式涉及操作流体回路（20）以经由连接系统（C）和流体通道（30）向血管系统输送流体或者从血管系统输送流体，所述控制系统包括：

用于从至少一个能量传递传感器（40）获得测量数据的单元（28），所述至少一个能量传递传感器（40）被布置为感测被检体与连接系统（C）之间或者被检体与流体回路（20）之间的能量传递；

用于在控制系统处于准备模式时处理测量数据以识别指示流体回路（20）连接到被检体的血管系统的特征变化的单元（29）；以及

用于在做出这种识别时引发专门动作的单元（29）。

项目302、一种向被检体输送流体或从被检体输送流体的设备（200）的控制方法，其中所述设备（200）包括流体回路（20）和用于将流体回路（20）连接到被检体的血管系统的连接系统（C），其中流体回路（20）包括流体通道（30）和至少一个泵装置（3），其中所述设备（200）可操作在准备模式和流体输送模式中，其中流体输送模式涉及操作流体回路（20）以经由连接系统（C）和流体通道（30）向管系统输送流体或者从血管系统输送流体，所述方法包括：

从至少一个能量传递传感器（40）获得测量数据，所述至少一个能量传递传感器（40）被布置以感测被检体与连接系统（C）之间或者被检体与流体回路（20）之间的能量传递；

当在准备模式中操作设备（200）时，处理测量数据以识别指示流体回路（20）连接到被检体的血管系统的特征变化；以及

在做出了这种识别时，采取专门动作。

在项目300至301的控制系统和项目302的方法的一个实施方式中，流体回路是包括血液处理装置（6）和至少一个泵装置（3）的体外血液回路（20），其中流体输送模式是血液治疗模式，其中血液治疗模式涉及操作所述至少一个泵装置（3）以将血液从血管系统经由连接系统（C）泵送通过血液处理装置（6）并且经由连接系统（C）返回血管系统，并且其中准备模式是在血液治疗模式之前的预治疗模式。

应认识到，在项目300和301中阐述的控制系统和项目302中阐述的方法的实施方式可以分别对应于项目2至72和项目101至171中阐述的实施方式。

一种包括计算机指令的计算机可读介质，当由处理器执行时，所述计算机指令使得处理器执行项目302的方法。

Claims (31)

1.一种体外血液治疗用的设备（200）中的控制系统，其中所述设备包括体外血液回路（20）和用于将所述体外血液回路（20）连接到患者的血管系统的连接系统（C），其中所述体外血液回路（20）包括血液处理装置（6）和至少一个泵装置（3），所述控制系统能够操作为在预治疗模式和血液治疗模式之间切换，其中所述血液治疗模式涉及操作所述至少一个泵装置（3）以将血液从所述血管系统经由所述连接系统（C）泵送通过所述血液处理装置（6）并且经由所述连接系统（C）返回所述血管系统，所述控制系统包括：

输入端（28），其用于从至少一个能量传递传感器（40）获得测量数据，所述至少一个能量传递传感器（40）被布置成感测所述患者与所述连接系统（C）之间或者所述患者与所述体外血液回路（20）之间的能量传递；以及

信号处理器（29），其连接到所述输入端（28）并且被配置成在所述预治疗模式中处理所述测量数据以识别指示所述体外血液回路（20）连接到所述患者的所述血管系统的特征变化，并且在做出这种识别出时采取专门动作。

2.根据权利要求1所述的控制系统，其中所述能量传递涉及压力波和电流中的至少一方。

3.根据权利要求1或2所述的控制系统，其中所述专门动作包括激活患者保护系统的至少一部分，所述患者保护系统被配置为识别所述体外血液回路（20）、所述连接系统（C）和所述患者中的至少一方中的故障情况。

4.根据权利要求3所述的控制系统，其中所述患者保护系统包括用于检测所述体外血液回路（20）中的空气的子系统、用于检测所述体外血液回路（20）的血液泄漏的子系统、用于检测所述连接系统（C）的断开的子系统、用于检测低血压的子系统以及用于确保所述体外血液回路（20）中的适当DC压力电平的子系统中的至少一个。

5.根据权利要求1至4中任一项所述的控制系统，其中所述专门动作包括允许进入所述血液治疗模式。

6.根据权利要求5所述的控制系统，其中所述专门动作还包括自动进入所述血液治疗模式。

7.根据权利要求5所述的控制系统，其中所述专门动作还包括使能人工启动所述血液治疗模式。

8.根据上述权利要求中任一项所述的控制系统，其中所述专门动作包括启动所述至少一个泵装置（3）。

9.根据权利要求1至8中任一项所述的控制系统，其中所述测量数据包括来自所述体外血液回路（20）中的第一能量传递传感器（4a）和第二能量传递传感器（4c）的第一测量信号和第二测量信号，其中所述第一能量传递传感器（4a）与所述体外血液回路（20）的动脉侧关联，所述第二能量传递传感器（4c）与所述体外血液回路（20）的静脉侧关联，并且其中所述信号处理器（29）被配置成根据在所述第一测量信号和/或所述第二测量信号中识别出所述特征变化而采取不同的专门动作。

10.根据权利要求9所述的控制系统，其中所述信号处理器（29）被配置成仅当在所述第一测量信号和在所述第二测量信号中识别出所述特征变化时才使能进入所述血液治疗模式。

11.根据权利要求9或10所述的控制系统，其中所述信号处理器（29）被配置成当在所述第一测量信号和所述第二测量信号中的至少一方中识别出所述特征变化时激活患者保护系统的至少一部分。

12.根据权利要求9至11中任一项所述的控制系统，其中所述信号处理器（29）还被配置成在识别出所述特征变化时，操作所述至少一个泵装置（3）在所述体外血液回路（20）至少部分充满血液前的时段经由所述连接系统（C）从所述血管系统抽取血液。

13.根据权利要求12所述的控制系统，其中所述时段在所述体外血液回路（20）中的专用血液检测器指示存在血液时结束。

14.根据权利要求12或13所述的控制系统，其中所述患者保护系统的所述至少一部分涉及通过基于所述至少一个泵装置（3）的参数进行推算来估计从所述血管系统抽取出的血液的量，并且在估计的量超过阈值的情况下终止所述至少一个泵装置（3）的操作。

15.根据上述权利要求中任一项所述的控制系统，其中所述连接系统（C）包括用于将所述体外血液回路（20）的动脉侧连接到所述血管系统的动脉接入装置（1）和用于将所述体外血液回路（20）的静脉侧连接到所述血管系统的静脉接入装置（14）。

16.根据权利要求1或2所述的控制系统，其中所述预治疗模式涉及操作所述体外血液回路（20）以产生启动液流过所述体外血液回路（20）的流，并且其中所述专门动作包括停止所述启动液的流。

17.根据上述权利要求中任一项所述的控制系统，其中所述信号处理器（29）被配置成通过识别所述测量数据中的阶跃变化来识别所述特征变化。

18.根据上述权利要求中任一项所述的控制系统，其中所述信号处理器（29）被配置成通过识别所述测量数据中源于脉冲产生器的至少一个脉冲来识别所述特征变化。

19.根据上述权利要求中任一项所述的控制系统，其中所述能量来源于与所述患者相关联的能量源，并且其中所述至少一个能量传递传感器（40）与所述体外血液回路（20）和所述连接系统（C）中的至少一方关联。

20.根据权利要求19所述的控制系统，其中所述能量源包括所述患者体内的生理脉冲产生器。

21.根据权利要求19或20所述的控制系统，其中所述至少一个能量传递传感器（40）被配置成检测由所述能量源产生的压力波。

22.根据权利要求21所述的控制系统，其中所述测量数据包括表示压力波的至少一个第一脉冲，并且包括至少一个干扰脉冲，其中所述信号处理器（29）被配置成处理所述测量数据以大致消除所述至少一个干扰脉冲。

23.根据权利要求1至18中任一项所述的控制系统，其中所述能量来源于与所述设备（200）关联的能量源，并且其中所述至少一个能量传递传感器（40）与所述患者关联。

24.根据权利要求23所述的控制系统，其中所述能量源包括所述体外血液回路（20）中的所述泵装置（3）。

25.一种体外血液治疗用的设备（200）中的控制系统，其中所述设备包括体外血液回路（20）和用于将所述体外血液回路（20）连接到患者的血管系统的连接系统（C），其中所述体外血液回路（20）包括血液处理装置（6）和至少一个泵装置（3），所述控制系统能够操作为在预治疗模式和血液治疗模式之间切换，其中所述血液治疗模式涉及操作所述至少一个泵装置（3）以将血液从所述血管系统经由所述连接系统（C）泵送通过所述血液处理装置（6）并且经由所述连接系统（C）返回所述血管系统，所述控制系统包括：

用于从至少一个能量传递传感器（40）获得测量数据的单元（28），所述至少一个能量传递传感器（40）被布置为感测所述患者与所述连接系统（C）之间或者所述患者与所述体外血液回路（20）之间的能量传递；

用于在所述控制系统处于所述预治疗模式时处理所述测量数据以识别指示所述体外血液回路（20）连接到所述患者的所述血管系统的特征变化的单元（29）；以及

用于在做出这种识别时引发专门动作的单元（29）。

26.一种体外血液治疗用的设备（200）的控制方法，其中所述设备（200）包括体外血液回路（20）和用于将所述体外血液回路（20）连接到患者的血管系统的连接系统（C），其中所述体外血液回路（20）包括血液处理装置（6）和至少一个泵装置（3），其中所述设备（200）能够操作在预治疗模式和血液治疗模式中，其中所述血液治疗模式涉及操作所述至少一个泵装置（3）以将血液从所述血管系统经由所述连接系统（C）泵送通过所述血液处理装置（6）并且经由所述连接系统（C）返回所述血管系统，所述方法包括：

从至少一个能量传递传感器（40）获得测量数据，所述至少一个能量传递传感器（40）被布置为感测所述患者与所述连接系统（C）之间或者所述患者与所述体外血液回路（20）之间的能量传递；

当在所述预治疗模式中操作所述设备（200）时，处理所述测量数据以识别指示所述体外血液回路（20）连接到所述患者的所述血管系统的特征变化；以及

在做出这种识别时，导致采取专门动作。

27.一种包括计算机指令的计算机可读介质，所述计算机指令在由处理器执行时，使得所述处理器执行权利要求26的方法。

28.一种向被检体输送流体或者从该被检体输送流体的设备（200）中的控制系统，其中所述设备（200）包括流体回路（20）和用于将所述流体回路（20）连接到所述被检体的血管系统的连接系统（C），其中所述流体回路（20）包括流体通道（30）和至少一个泵装置（3），所述控制系统能够操作为在准备模式和流体输送模式之间切换，其中所述流体输送模式涉及操作所述流体回路（20）以经由所述连接系统（C）和所述流体通道（30）向所述血管系统输送流体或从所述血管系统输送流体，所述控制系统包括：

输入端（29），其用于从至少一个能量传递传感器（40）获得测量数据，所述至少一个能量传递传感器（40）被布置成感测所述被检体与所述连接系统（C）之间或者所述被检体与所述流体回路（20）之间的能量传递；以及

信号处理器（29），其连接到所述输入端（28）并且被配置成在所述准备模式中处理所述测量数据以识别指示所述流体回路（20）连接到所述被检体的所述血管系统的特征变化，并且在做出这种识别出时使得采取专门动作。

29.一种用于向被检体输送流体或者从该被检体输送流体的设备（200）中的控制系统，其中所述设备（200）包括流体回路（20）和用于将所述流体回路（20）连接到所述被检体的血管系统的连接系统（C），其中所述流体回路（20）包括流体通道（30）和至少一个泵装置（3），所述控制系统能够操作为在准备模式和流体输送模式之间切换，其中所述流体输送模式涉及操作所述流体回路（20）以经由所述连接系统（C）和所述流体通道（30）向所述血管系统输送流体或者从所述血管系统输送流体，所述控制系统包括：

用于从至少一个能量传递传感器（40）获得测量数据的单元（28），所述至少一个能量传递传感器（40）被布置成感测所述被检体与所述连接系统（C）之间或者所述被检体与所述流体回路（20）之间的能量传递；

用于在所述控制系统处于所述准备模式时处理所述测量数据以识别指示所述流体回路（20）连接到所述被检体的所述血管系统的特征变化的单元（29）；以及

用于在做出这种识别时引发专门动作的单元（29）。

30.一种用于向被检体输送流体或者从该被检体输送流体的设备（200）的控制方法，其中所述设备（200）包括流体回路（20）和用于将所述流体回路（20）连接到所述被检体的血管系统的连接系统（C），其中所述流体回路（20）包括流体通道（30）和至少一个泵装置（3），其中所述设备（200）能够操作在准备模式和流体输送模式中，其中所述流体输送模式涉及操作所述流体回路（20）以经由所述连接系统（C）和所述流体通道（30）向所述血管系统输送流体或者从所述血管系统输送流体，所述方法包括：

从至少一个能量传递传感器（40）获得测量数据，所述至少一个能量传递传感器（40）被布置成感测所述被检体与所述连接系统（C）之间或者所述被检体与所述流体回路（20）之间的能量传递；

当在所述准备模式中操作所述设备（200）时，处理所述测量数据以识别指示所述流体回路（20）连接到所述被检体的所述血管系统的特征变化；以及

当做出了这种识别时，导致采取专门动作。

31.一种包括计算机指令的计算机可读介质，所述计算机指令在由处理器执行时，使得所述处理器执行权利要求30的方法。

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