CN115768498A - 设置有包括光学传感器的测量系统的血液过滤机器 - Google Patents

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Abstract

一种血液过滤机器，具有血液回路和测量系统，血液回路具有由透明材料制成的多根导管，测量系统具有联接到各个导管的多个光学传感器。每个光学传感器具有放置在各个导管的一点处的读取窗口、光发射器和光接收器。测量系统包括一个单一光谱仪、光混合器以及控制单元，光混合器包括分别连接到光学传感器中的相应一个的光接收器的多个输入端以及连接到光谱仪的输入端的输出端，并且控制单元被配置为每次激活一个光学传感器的光发射器，以便每次测量一种有机液体的参数。

Description

设置有包括光学传感器的测量系统的血液过滤机器
相关申请的交叉引用
本专利申请要求于2020年3月31日提交的申请号为102020000006706的意大利专利的优先权，该意大利专利的全部公开内容通过引用并入本文。
技术领域
本发明涉及一种设置有包括多个光学传感器的测量系统的血液过滤机器。
背景技术
众所周知，血液过滤机器通常包括血液回路，其中在血液回路上设置有过滤器并且在血浆回路上可能设置有第二过滤器，设置过滤器的目的取决于将对患者应用的治疗类型，在单采治疗的情况下，设置第二过滤器的目的是去除血浆中的特定分子。
市场上大多数用于测量有机液体固有参数的光学传感器基于待测量的参数的特定波长特性来操作的。例如，血细胞比容测量传感器在血红蛋白、水和参照物的特定吸收频率下工作。这种类型的光学传感器的光源是窄带光发射器，该窄带光发射器发射窄带频率内的光，该窄带频率为待测量的有机液体的物理参数的函数。这种类型的传感器还有光接收器，该光接收器在测试有机液体所折射的光的不同特定频率下测量光强度。
这种类型的光学传感器有一些缺点。
首先，上述光学传感器对测量系统的某些操作参数的变化高度敏感，例如光源发射的光的强度、读取窗口的不透明度或温度，这导致测量再现性变差。因此，为了获得所需的测量再现性，包括这种光学传感器的测量系统会变得复杂且昂贵。此外，上述光学传感器不允许创建灵活的测量系统，因为窄带光发射器必须在与待测量的诸如pH、饱和度、血小板数量、溶液中血红蛋白浓度或血细胞比容之类的每个参数相关的特定频率下工作。换言之，如果需要测量有机液体的多个物理参数，则测量系统必须包括不同的光学传感器，即包括被设计为在不同波长下工作的多个光学传感器。
这些缺点限制了这种类型的光学传感器在血液过滤机器上的使用。
众所周知，在诸如连续肾脏替代疗法(CRRT)的某些类型的血液过滤治疗中，患者体重会减轻，必须以极高的准确度测量体重以防止出现严重的副作用，诸如昏倒或痉挛。
一些安装在血液过滤机器中的用于体重减少量测量的已知系统/设备存在总体尺寸和生产成本的问题，这对血液过滤机器的总体尺寸和总体成本会有很大的影响。这个问题在特定类别的血液过滤机器即透析机中尤其明显，由于透析液来自集中的医院系统，因此不能使用秤来测量体重减少量。
在透析机中测量患者体重减少量的一些溶剂是基于容积系统或差动流量计。然而，市场上的透析机没有配备辅助和独立系统来重复测量患者在治疗过程中的体重减少量以确保患者本人更安全，因为测量是多余的，并且可以很容易地识别出将使患者的生命处于危险之中的主测量系统的任何故障，特别是对于最脆弱的受试者。
发明内容
本发明的目的是提供一种血液过滤机器，该血液过滤机器能够重复地测量血液回路中有机液体的多个固有参数，同时制造简单且成本低廉。
根据本发明，提供如所附权利要求中所限定的血液过滤机器。
附图说明
现在将参照附图描述本发明，附图示出本发明的非限制性实施例，其中：
图1示意性地示出适合实施单采治疗的类型的血液过滤机器；
图2示意性地示出适合实施血液透析治疗的类型的血液过滤机器；并且
图3示意性地示出用于图1或图2中的机器的、包括多个光学传感器的测量系统。
具体实施方式
在图1和图2中，数字1通常表示血液过滤机器。机器1包括血液回路2，血液回路2包括至少一个过滤器以及多根导管5，过滤器的性质取决于待对患者实施的治疗的类型，多根导管5由透明材料制成并且被设计为相应的液体在其中流过。
参照图1，血液回路2被配置为执行单采治疗，并且包括通过多根导管5相互连接的血浆过滤器3、分馏过滤器4、选择夹6和清洗设备16。血液回路2包括多个泵，多个泵通常用15表示并且优选地由相应的蠕动泵组成以维持一些导管5内的液体流动。
血浆过滤器3的任务是过滤取自患者的血液，以便从血液的由血浆形成的液体部分中分离出由红细胞、白细胞和血小板组成的血液的微粒部分。血液的微粒部分回流到患者，而血浆被送入分馏过滤器4。为此，多根导管5包括用于将取自患者的血液输送到血浆过滤器3的导管5a、用于将血液的微粒部分从血浆过滤器3的第一输出端输送给患者的导管5b、以及用于将血浆从血浆过滤器3的第二输出端输送到分馏过滤器4的导管5c。血浆过滤器3的所述第一输出端优选地设置在血浆过滤器3的上端。
分馏过滤器4的任务是过滤血浆，以便将高分子量部分即包括胆固醇(LDL)、免疫球蛋白和冷球蛋白的血浆部分从低分子量部分(超滤液)即包括白蛋白、IgG和HDL的血浆部分中分离出来，高分子量部分保留在分馏过滤器4内，低分子量部分必须回流到患者。
然后，通过特殊的分馏过滤器清洗步骤能去掉血浆的高分子量部分。为此，多根导管5包括用于将血浆(超滤液)从分馏过滤器4的第一输出端通过选择夹6输送到导管5b从而将该血浆回流到患者的导管5d，以及用于通过选择夹6将分馏过滤器4的第二输出端连接到清洗设备16从而可以清洗分馏过滤器4的导管5e。导管5d通过分叉连接到选择夹6下游的导管5b。
选择夹6的任务是根据机器1是处于过滤步骤还是分馏过滤器4清洗步骤，分别单独选择导管5d的开口，或者单独选择导管5e的开口。换言之，在过滤步骤期间，选择夹6被设置为打开导管5d，关闭导管5e，使得从分馏过滤器4出来的血浆可以沿着导管5d和5b回流到患者，而在清洗步骤中，选择夹6被设置为打开导管5e，关闭导管5d，使得清洗设备16可以收集已经通过分馏过滤器4并且因此富含血浆的高分子量部分的清洗溶液。
特别地，清洗设备16包括用于容纳干净清洗溶液的第一囊16a和用于收集通过导管5e从分馏过滤器4过来的“脏”清洗溶液即富含血浆的高分子量部分的第二囊16b。多根导管5包括用于将干净清洗溶液通过导管5c从清洗设备16向分馏过滤器4输送的另一导管5f。换言之，导管5f通过分叉连接导管5c。
多个泵15包括优选地布置在导管5a的区域中的泵15a、优选地布置在导管5c的区域中的泵5c以及优选地布置在导管5f的区域中的泵15f。
在过滤步骤期间，机器1连接到患者，并且泵15a和15c打开以分别将沿导管5a抽取的血液推向血浆过滤器3，并且将血浆沿导管5c推向分馏过滤器4，而泵15f被关闭，因此导管5e和5f中没有东西流动。
在清洗步骤期间，机器没有与患者连接，并且泵15a和15c关闭，因此导管5a-5c中没有东西流动，而泵5f打开以从囊16a中取出清洗溶液并且通过导管5f和5c将它推向分馏过滤器4。清洗溶液通过分馏过滤器4，从而去除血浆中的高分子量部分，并且脏清洗溶液从分馏过滤器4出来，通过导管5f之后被囊16b收集。
参照图2，血液回路2被配置为执行血液透析治疗，并且包括透析器过滤器23。例如，透析器过滤器23是包括两个隔室的类型，这两个隔室由半透膜相互隔开并且待处理的血液和透析液(也称为渗析液)分别通过这两个隔室流动，这两个流动方向相反。血液杂质根据本身已知的机制通过半透膜进入透析液，因此本文不再详细描述。
多个导管5包括用于向透析器过滤器23的第一输入端输送取自患者的血液的导管5a、用于将处理过的血液从透析器过滤器23的第一输出端输送到患者的导管5b、用于向透析器过滤器23的第二输入端输送干净透析液的导管5g、以及用于从透析器过滤器23的第二输出端提取“脏”透析液即富含从血液中提取的杂质的导管5c。
多个泵15包括优选地布置在导管5a的区域中的泵15a、优选地布置在导管5c的区域中的泵15c以及优选地布置在导管5g的区域中的泵15g。
参照图1和图2，机器1包括测量系统7，测量系统7被设计为在血液回路2的几个点中测量有机液体的一个或多个固有参数，例如血液回路2中分血红蛋白、血细胞比容或血小板的数量。
测量系统7包括多个光学传感器、特别是布置在血液回路2的不同点中用8a、8b和8c表示的三个光学传感器，以及采集系统9，采集系统9连接到光学传感器8a-8c，用于获取和处理由光学传感器8a-8c提供的信号，以便提供对血液回路2中至少一种有机液体的至少一个参数的测量。
参照图1中的实施例，光学传感器8a优选地相对于血流方向布置在血浆过滤器3的上游，即布置在导管5a的一点处。光学传感器8b优选地相对于血流方向布置在血浆过滤器3的下游，即布置在导管5b的一点处。光学传感器8c优选地相对于血浆流动方向布置在分馏过滤器4的上游，即布置在导管5c的一点处。
参照图2中的实施例，光学传感器8a优选地相对于血流方向布置在透析器过滤器23的上游，即布置在导管5a的一点处。
光学传感器8b优选地相对于血流方向布置在透析器过滤器103的下游，即布置在导管5b的一点处。
传感器8c优选地布置在导管5c的一点处。
参照图3，每个光学传感器8a、8b、8c包括读取窗口10和光发射器11以及光接收器12，读取窗口10布置在血液回路2的各个导管5a、5b、5c的一点处，特别是包裹导管5a、5b、5c的至少一部分，以能够看到在导管5a、5b和5c中流动的有机液体，光发射器11被设计为通过读取窗口10向导管5a、5b、5c发射光，光接收器12被设计为再次通过读取窗口10接收由光发射器11发射并且已经通过导管5a、5b和5c的光。
优选地，光发射器11是LED类型的。
采集系统9包括通过光混合器13连接到光学传感器8a、8b和8c的光接收器12的单个光谱仪14，以及驱动光学传感器8a、8b和8c的光发射器11并且连接到光谱仪14的输出端以便读取每个光接收器12提供的信号的控制单元17。特别地，光混合器13具有多个输入端以及输出端，每个输入端连接到光学传感器8a、8b和8c中的相应一个的光接收器12，输出端连接到光谱仪14的输入端。
每个光学传感器8a、8b、8c的光接收器12设置有光纤，该光纤被设计为向光混合器13输送光接收器12接收的光。
光谱仪14是一种已知的装置，能够随其接收的作为输入的光辐射波长的变化而提供光强度分布，即，它可以测量组成它的各种波长的光辐射强度。具体地，光谱仪14将光辐射光谱分成以各个波长为中心的多个非常窄的波段并且返回多个信号，每个信号表示与某个波段相对应的光强度。为简单起见，下面将由光谱仪14提供的每个信号视为对应于特定波长，即，将由各自的波段中心波长来识别上述波段中的每一个。
控制单元17被配置为每次激活一个光学传感器8a、8b、8c的光发射器11，使其他光发射器11禁用，并且读取相应光接收器12提供的信号以便每次在血液回路2的一点处即光学传感器8a、8b、8c所在的位置测量有机液体的参数。换言之，单独使用光学传感器8a、光学传感器8b或光学传感器8c。
优选地，测量系统7的开关频率，即采集系统9依次打开和关闭多个光学传感器8a、8b和8c的光发射器11的频率，低到足以在关闭相应的光发射器11并且转到下一个光传感器8a、8b、8c之前允许控制单元17完成对给定的光学传感器8a、8b、8c的读取。
可以理解，机器1的血液回路2可以具有比图1至图3中所示的光学传感器数量更多或更少的光学传感器，相应地增加或减少血液回路2内的测量点的数量。
优选地，每个光学传感器8a、8b、8c的光发射器11被配置为发射白光，即具有贯穿可见光谱的波长的光。换言之，光发射器11发射具有分布在整个可见光谱中的多个波长的电磁辐射。光谱仪14是适合在整个可见光谱范围内工作的类型。如前所述，光谱仪14提供多个输出信号，每个输出信号对应于相应波长的光强度。
最后，控制单元17实施多个机器学习算法，每个算法被设计为接收来自光谱仪14的所有信号作为输入并且将它们组合以便确定在与光学传感器8a、8b、8c相关联的导管5a、5b、5c中流动的有机液体的相应参数的值。
换言之，控制单元17实施通过基本已知的训练过程基于由光学传感器8a-8c执行的、具有已知结果的一系列测量而专门开发和校准的多个机器学习算法，使得可以基于光谱仪14提供的多个输出信号来测量在导管5a、5b、5c中流动的有机液体的期望固有参数。特别地，每个机器学习算法与在有机液体流经的给定导管5a、5b、5c中用给定光学传感器8a、8b、8c测量的有机液体的参数相关联，并且训练过程包括通过该光学传感器8a、8b、8c执行提供参数的预定值的大量测量，例如至少一百次测量，并且校准机器学习算法，使得控制单元7提供这些预定值。
优选地，在控制单元17中实施的每个机器学习算法包括至少一个人工神经网络18，即由在一个或多个层上互连的多个节点组成的数学模型，其接收多个值作为输入并且输出接收到的所有输入值的组合。更详细地，每个神经网络18包括线性组合器，该线性组合器基于具有已知结果的一系列测量，将从光谱仪14输出的信号与先前通过神经网络18的初始训练过程获得的各个权重相乘获得的多个贡献值相加。
神经网络的技术优势在于它可以用来模拟分析函数无法表示的、输入和输出之间的复杂关系。
根据控制单元17的另一实施例，机器学习算法例如是统计计算方法或自适应数据过滤方法。
参考图1中的实施例，控制单元17被配置为测量通过血浆过滤器3提取的血浆相对于取自患者的血液的体积百分比，作为光学传感器8a和8b提供的信号的函数。换言之，控制单元17被配置为实施经过专门训练的机器学习算法，以在光学传感器8a和8b中的光发射器11开启时，基于光谱仪14提供的输出信号来计算由于泵15c执行的血浆提取引起的血液浓度差。
参考图1中的实施例，控制单元17被配置为测量分馏过滤器4上游的血浆中的血红蛋白浓度，即导管5c内的有机液体中的血红蛋白浓度，作为由光学传感器8c提供的信号的函数。控制单元17进一步被配置为检查在分馏过滤器4上游的血浆中测量的血红蛋白浓度是否高于预定阈值，例如是否高于1.5％。
高于上述示例性阈值的血红蛋白测量值指示分馏过滤器4上游的血浆中存在血红蛋白，这转而意味着可能正在发生溶血，即伴随血红蛋白泄漏的红细胞溶解过程。换言之，控制单元17被配置为实施经过专门训练的机器学习算法，以在光学传感器8c中的光发射器11开启时，基于光谱仪14提供的输出信号来检查血液回路2中是否存在溶血。
参考图1中的实施例，控制单元17被配置为测量分馏过滤器4上游的血浆中的血小板数量，即导管5c内的有机液体中的血小板数量，作为由光学传感器8c提供的信号的函数。换言之，控制单元17被配置为实施经过专门训练的机器学习算法18，以在光学传感器8c中的光发射器11开启时，基于光谱仪14提供的输出信号来测量导管5c内的有机液体中的血小板数量。
患者的血液过滤治疗以血浆过滤器3中包含的血液回流到患者的阶段结束。为了实施血液回流阶段，将导管5a从患者的相应静脉入口移除并且连接到盐溶液囊(未示出)，泵15c保持关闭并且泵15a被启动以将盐溶液馈送到血浆过滤器3，使得血液从血浆过滤器3出来并且通过导管5b回流到患者。然而，当所有血液已经从血浆过滤器3中流出并且在盐溶液进入患者的静脉入口之前，必须停止泵15a。
为了自动管理血液回流到患者的阶段，控制单元17被配置为测量流出血浆过滤器3的血液相对于流入血浆过滤器3的盐溶液的体积百分比，作为光学传感器8a和8b提供的信号的函数，并且在血液相对于盐溶液的体积百分比低于预定阈值(例如低于10％时)产生泵15a停止事件。换言之，控制单元17被配置为在光学传感器8a和8b中的光发射器11开启时，基于光谱仪14提供的输出信号测量的血液相对于盐溶液的体积百分比低于预定阈值时，实施经过专门训练的机器学习算法以产生泵15a停止事件。
现在参考图2中的实施例，控制单元17被配置为：在第一时刻测量透析器过滤器23上游的血液中的血细胞比容，即导管5a内的有机液体中的血细胞比容，作为光学传感器8a提供的信号的函数；在除第一时刻之外的第二时刻，特别是在第一时刻之后的第二时刻，测量透析器过滤器23下游的血液中的血细胞比容，即导管5b内的有机液体中的血细胞比容，作为光学传感器8b提供的信号的函数；确定作为在第一时刻和第二时刻测量的血细胞比容的函数的血细胞比容减少量；并且确定由透析器过滤器23减少的液体体积，即血液透析治疗期间患者的体重减少量，作为血细胞比容减少量的函数。所述第一时刻和第二时刻之间的时间距离至少等于血液通过透析器过滤器23所花费的时间，这个时间是几秒。
注意，测量系统7也适合安装在用于测量其他有机液体(例如透析液、新鲜血浆或尿液)的参数的任何其他类型的机器或设备上。为此，测量系统7根据安装它的机器或设备的类型包括一个或多个光学传感器8a-8c。
根据测量系统7的未示出的另一实施例，测量系统7包括单个光学传感器8a，采集系统9没有光混合器13，并且光接收器12直接连接到光谱仪14的输入端。
上述测量系统1和相应的血液过滤机器1具有许多优点。
首先，如果与已知类型的测量系统相比，测量系统7更简单且更便宜，在已知类型的测量系统中，每个光发射器以特定波长而不是像光发射器11那样以广谱光(即，白光)工作。换言之，测量系统7只有一种类型的光学传感器(即白光传感器)，可以用于测量任何参数，并且在可见光谱中工作的光谱仪14比在其他波长，例如红外范围中工作的其他光谱仪更便宜。
其次，通过测量系统7获得的测量的质量不取决于读取窗口10的质量，因此读取窗口或导管5a、5b、5c的材料不透明度较大并不会使所执行测量的质量下降。
此外，白光光学传感器与在控制单元17中实施的机器学习算法的组合使用允许对感兴趣参数的即使非常小的值进行可再现的测量，对此现有技术无法提供可靠的测量。事实上，白光的使用增加了可用于训练机器学习算法的信息。这允许测量系统7检测血液回路2的导管中的少量血液，从而允许可以进一步使用系统例如检查血液回路2中的损坏。
另外，即使上述血液过滤机器1的测量系统7包括单个采集系统9，即单个光谱仪14和单个控制单元17，其也可以设置有大量的光学传感器，因为光学传感器是同一类型的。
因此，得益于白光光学传感器可以在同一测量点测量多个参数，和/或可以在不增加测量系统7的成本的情况下在血液回路2内的多个测量点测量同一参数。
最后，测量系统7可以用于包括由透明材料制成的、有机液体在其中流动的导管的任何回路中，以测量这种有机液体的物理参数。为此，适当地训练在控制单元17中实施的机器学习算法就足够。

Claims (14)

1.一种血液过滤机器，包括血液回路(2)和测量系统(7)，所述血液回路(2)包括至少一个过滤器(3、4；23)和由透明材料制成并且被设计为流过有机液体的多根导管(5a-5c)，所述测量系统(7)包括：至少一个光学传感器(8a-8c)，所述至少一个光学传感器(8a-8c)包括放置在所述多根导管(5a-5c)中的各个导管的一点处以便能够看见在导管(5a-5c)中流动的有机液体的读取窗口(10)、通过所述读取窗口(10)向导管(5a-5c)发射光的光发射器(11)以及在光通过导管(5a-5c)之后接收所述光的光接收器(12)；以及信号获取和处理装置(9)，所述信号获取和处理装置(9)用于读取所述光接收器(12)提供的信号，并且测量所述导管(5a-5c)中的有机液体的至少一个固有参数作为所述信号的函数；所述机器(1)的特征在于，所述至少一个光学传感器包括多个光学传感器(8a-8c)，每个光学传感器布置在所述多根导管(5a-5c)中的各个导管上，并且所述信号获取和处理装置(9)包括一个单一光谱仪(14)、光混合器(13)以及控制单元(17)，所述光混合器(13)包括分别连接到所述光学传感器(8a-8c)中的相应一个的所述光接收器(12)的多个输入端以及连接到光谱仪(14)的输入端的输出端，所述控制单元(17)被配置为每次激活一个光学传感器(8a-8c)的所述光发射器(11)，以便每次测量一种有机液体的参数。
2.根据权利要求1所述的机器，其中所述至少一个过滤器(3、4)包括血浆过滤器(3)，所述血浆过滤器(3)被设计为将取自患者的血液分离成血浆和微粒部分，并且所述多根导管(5a-5c)包括用于将取自患者的血液输送到所述血浆过滤器(3)的第一导管(5a)，并且所述多个光学传感器(8a-8c)包括放置在所述第一导管(5a)的一点处的第一光学传感器(8a)。
3.根据权利要求1或2所述的机器，其中所述至少一个过滤器(3、4)包括血浆过滤器(3)，所述血浆过滤器(3)被设计为将取自患者的血液分离成血浆和微粒部分，并且所述多根导管(5a-5c)包括用于从所述血浆过滤器(3)接收所述微粒部分的第二导管(5b)，并且所述多个光学传感器(8a-8c)包括放置在所述第二导管(5b)的一点处的第二光学传感器(8b)。
4.根据权利要求2和3所述的机器，其中所述控制单元(17)被配置为测量通过所述血浆过滤器(3)提取的血浆相对于取自所述患者的血液的体积百分比，作为所述第一光学传感器(8a)和所述第二光学传感器(8b)提供的信号的函数。
5.根据权利要求2和3所述的机器，其中所述第一导管(5a)在血液回流到患者的阶段期间可连接到盐溶液容器，并且所述控制单元(17)被配置为在血液回流到所述患者的阶段期间测量流出所述血浆过滤器(3)的血液相对于流入所述血浆过滤器(3)的盐溶液的体积百分比，作为所述第一光学传感器(8a)和所述第二光学传感器(8b)提供的信号的函数，并且在血液相对于所述盐溶液的体积百分比低于预定阈值时产生血液回流停止事件。
6.根据权利要求1至5中任意一项所述的机器，其中所述至少一个过滤器(3、4)包括血浆过滤器(3)和分馏过滤器(4)，所述血浆过滤器(3)被设计为将取自患者的血液分离成血浆和微粒部分，所述分馏过滤器(4)被设计为将所述血浆分离成高分子量部分和低分子量部分，所述多根导管(5a-5c)包括用于将所述血浆从所述血浆过滤器(3)输送到所述分馏过滤器(4)的第三导管(5c)，并且所述多个光学传感器(8a-8c)包括放置在所述第三导管(5c)的一点处的第三光学传感器(8c)。
7.根据权利要求6所述的机器，其中所述控制单元(17)被配置为测量所述分馏过滤器(4)上游的血浆中的血红蛋白浓度，作为所述第三光学传感器(8c)提供的信号的函数。
8.根据权利要求6或7所述的机器，其中所述控制单元(17)被配置为测量所述分馏过滤器(4)上游的有机液体的血小板数量，作为所述第三光学传感器(8c)提供的信号的函数。
9.根据权利要求1所述的机器，其中所述至少一个过滤器包括透析器过滤器(23)，所述多根导管(5a-5c)包括用于将取自患者的血液输送到所述透析器过滤器(23)的第一导管(5a)和用于将所述透析器过滤器(23)处理过的血液输送到所述患者的第二导管(5b)，并且所述多个光学传感器(8a-8c)包括放置在所述第一导管(5a)的一点处的第一光学传感器(8a)和放置在所述第二导管(5b)的一点处的第二光学传感器(8b)。
10.根据权利要求9所述的机器，其中所述控制单元(17)被配置为：在第一时刻测量所述透析器过滤器(23)上游的血液中的血细胞比容，作为所述第一光学传感器(8a)提供的信号的函数；在除所述第一时刻之外的第二时刻测量所述透析器过滤器(23)下游的血液中的血细胞比容，作为所述第二光学传感器(8b)提供的信号的函数；确定作为在所述第一时刻和所述第二时刻测量的血细胞比容的函数的血细胞比容减少量；并且确定由所述透析器过滤器(23)减少的液体体积，作为所述血细胞比容减少量的函数。
11.根据权利要求1至10中任意一项所述的机器，其中所述光发射器(11)被配置为发射白光并且所述光谱仪(14)在整个可见光谱中工作。
12.根据权利要求1至11中任意一项所述的机器，其中所述光谱仪(14)被配置为提供多个输出信号，每个输出信号对应于相应波长的光强，并且所述控制单元(17)被配置为实施多个机器学习算法(18)，每个机器学习算法被设计为接收所述光谱仪(14)的所有输出信号作为输入，并且将它们组合以便确定给定导管(5a-5c)中有机液体的相应参数的值。
13.根据权利要求12所述的机器，其中每个机器学习算法包括基于具有已知结果的一系列测量而训练的人工神经网络(18)。
14.根据权利要求13所述的机器，其中每个人工神经网络(18)包括线性组合器，所述线性组合器被设计为将从所述光谱仪(14)输出的信号与先前通过所述神经网络(18)的初始训练过程获得的各个权重相乘获得的多个贡献值相加。
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