(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
長軸画像データから計算された画像における心臓の心内膜及び心外膜の輪郭を、該画像において前記心内膜及び心外膜の輪郭を描くためのテンプレートが定める曲線を用いて描画するシステムであって、該システムが、
前記テンプレートを、短軸画像データに基づいて配置するテンプレート配置ユニットと、
前記画像に前記テンプレートを適合させる場合に使用する瘢痕マップを、前記短軸画像データに基づく前記心内膜及び心外膜の表面の事前のセグメント化に基づいて初期化する瘢痕マップ初期化ユニットと、
前記テンプレートを前記画像に評価関数を用いて適合させる適合ユニットであって、前記評価関数が、前記テンプレートの画像特徴形状への引き付けを記述する項と、前記テンプレート内の内部相互作用を記述する項とを有し、前記評価関数の少なくとも１つの項が前記瘢痕マップに基づいて定められる適合ユニットと、
を有するシステム。
【請求項２】
前記瘢痕マップを、適合された前記テンプレートに基づいて更新する瘢痕マップ更新ユニットを更に有する請求項１に記載のシステム。
【請求項３】
前記瘢痕マップが、前記短軸画像データの事前のセグメント化からの心内膜及び心外膜メッシュに基づいて初期化される請求項１に記載のシステム。
【請求項４】
前記瘢痕マップ初期化ユニットが、
前記心内膜及び心外膜の表面の事前のセグメント化から得られる前記心内膜及び心外膜メッシュの頂点を、当該メッシュの頂点が前記短軸画像データに基づくタグ付け条件を満たす場合に瘢痕頂点としてタグ付けする頂点タグ付けユニットと、
前記画像のピクセルを、前記心内膜及び心外膜メッシュの前記タグ付けされた瘢痕頂点に基づいて瘢痕マップピクセルとしてラベル付けする第１ラベル付けユニットと、
を有する請求項３に記載のシステム。
【請求項５】
前記瘢痕マップに基づいて定められる前記少なくとも１つの評価関数項が、均一性項又はコントラスト項である請求項１に記載のシステム。
【請求項６】
前記瘢痕マップ更新ユニットが、
前記画像における関心領域を、前記画像に適合された前記テンプレートに基づいて画定するバンド画定ユニットと、
前記画像のピクセルを、前記の画定された関心領域に基づいて瘢痕マップピクセルとしてラベル付けする第２ラベル付けユニットと、
を有する請求項１に記載のシステム。
【請求項７】
前記テンプレートが、外側及び内側の閉じた輪郭により画定される閉じたリボンである請求項１に記載のシステム。
【請求項８】
前記評価関数に含められるべき項を定義する及び／又はこれら項の重みを決定するユーザ入力を更に入力する請求項１に記載のシステム。
【請求項９】
前記ユーザ入力が、瘢痕のタイプを含む請求項８に記載のシステム。
【請求項１０】
長軸画像データから計算された画像における心臓の心内膜及び心外膜の輪郭を、該画像において前記心内膜及び心外膜の輪郭を描くためのテンプレートが定める曲線を用いて描画する方法であって、該方法が、
前記テンプレートを、短軸画像データに基づいて配置するテンプレート配置ステップと、
前記画像に前記テンプレートを適合させる場合に使用する瘢痕マップを、前記短軸画像データに基づく前記心内膜及び心外膜の表面の事前のセグメント化に基づいて初期化する瘢痕マップ初期化ステップと、
前記テンプレートを前記画像に評価関数を用いて適合させる適合ステップであって、前記評価関数が、前記テンプレートの画像特徴形状への引き付けを記述する項と、前記テンプレート内の内部相互作用を記述する項とを有し、前記評価関数の少なくとも１つの項が前記瘢痕マップに基づいて定められる適合ステップと、
を有する方法。
【請求項１１】
請求項１に記載のシステムを有する画像収集装置。
【請求項１２】
請求項１に記載のシステムを有するワークステーション。
【請求項１３】
コンピュータ装置によりロードされるべきコンピュータプログラムであって、長軸画像データから計算された画像における心臓の心内膜及び心外膜の輪郭を、該画像において前記心内膜及び心外膜の輪郭を描くためのテンプレートが定める曲線を用いて描画するための命令を有し、前記コンピュータ装置が処理ユニットとメモリとを有し、当該コンピュータプログラムは、ロードされた後に、前記処理ユニットに、
前記テンプレートを、短軸画像データに基づいて配置するステップと、
前記画像に前記テンプレートを適合させる場合に使用する瘢痕マップを、前記短軸画像データに基づく前記心内膜及び心外膜の表面の事前のセグメント化に基づいて初期化するステップと、
前記テンプレートを前記画像に評価関数を用いて適合させるステップであって、前記評価関数が、前記テンプレートの画像特徴形状への引き付けを記述する項と、前記テンプレート内の内部相互作用を記述する項とを有し、前記評価関数の少なくとも１つの項が前記瘢痕マップに基づいて定められるステップと、
を実行する能力を付与するコンピュータプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像セグメント化（image segmentation）に係り、更に詳細には画像データから計算された画像における解剖学的構造の描画に関する。
【背景技術】
【０００２】
心臓発作に続く手術及び治療計画にとり、生存可能性評価は必須である。特に、生存可能な心筋の割合は、患者が血管再開通術の利益を受け得るかを判定する場合の主要因子である。左心室厚及び肥大を推定することに加えて、コントラスト強調画像化技術、特には後期強調（late-enhancement）心臓磁気共鳴（LECMR）を用いて、正常、虚血状及び生存不能領域を高空間解像度で視覚化することができる。生存不能組織を突き止め且つ定量化するために、当該心臓の全ての利用可能なビュー上で心内膜及び心外膜の輪郭を描くことが重要である。特に、長軸収集情報上で得られる輪郭は、短軸データから得られる情報を捕捉する情報を提供する。何故なら、短軸スライスの間の間隔は、生存可能性評価のための正確な３Ｄ心臓ボリュームを再現するには大き過ぎる（１０ｍｍまで）からである。
【０００３】
心内膜及び心外膜の輪郭を描く自動的方法を設計することは、虚血状及び生存不能領域における造影剤の蓄積の結果として生じる、心筋の不均一な態様が主たる理由で、困難である。これらの領域は白く見える一方、健康な部分は暗くなり、周囲の臓器はグレイから暗まで様々である。図１は、二人の患者から得られたLECMR長軸（ＬＡ）２室ビューの２つの例を示し、健康な心筋１１、血液プール（blood pool）１２及び異常組織１３を示している。このように、挑戦は、テクスチャ環境から暗及び白の両領域を含む構造を抽出することである。更に、白い領域の境界は時には、特に血液プールに近接している場合に、非常にあいまいに見え、これが心内膜を正しく位置特定するのを特別に困難にさせる。これらの困難さには短軸（ＳＡ）データを処理する場合にも遭遇するが、ＬＡビューには更なる困難さが存在する。即ち、心筋は容易に検出可能なリング形状では現れず、かくして、心筋の輪郭を見付ける前に該心筋を突き止める新たな方法を見付けることが必要である。多くの科学刊行物が長軸画像のセグメント化を扱っているが（ＬＡデータのみを使用するもの: M. Blok, M. G. Danilouchkine, C. J. Veenman, F. Admiraal-Behloul, E. A. Hendriks, J. H. C. Reiber and B. P. F. Lelieveldt, "Long-axis cardiac MRI contour detection with adaptive virtual exploring robot", Proceedings of the Third International Conference on Functional Imaging and Modeling of the Heart (FIMH'2005), pp. 54-64, Springer, 2005;ＬＡ及びＳＡデータを使用するもの: Koikkalainen, M. Pollari, J. Lotjonen, S. Kivisto and K. Lauerma, "Segmentation of cardiac structures simultaneously from short- and long-axis MR images", Proceedings of the 7th International Conference on Medical Image Computing and Computer-Assisted Intervention (MICCAI'04), pp. 427-434, Springer, 2004）、これら刊行物の何れもLECMR組織生存可能性データを完全に利用してはいない。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
瘢痕組織が存在するLECMR ＬＡ画像データにおいて心筋輪郭を描画するため代替解決策であって、種々の画像収集方式を用いて収集された画像における他の構造を描画するためにも有効であるような解決策を提供することが有利であろう。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
従って、一態様において、本発明は、長軸画像データから計算された画像における心臓の心内膜及び心外膜輪郭を、当該画像における該心内膜及び心外膜輪郭を描くためのテンプレートが定める曲線を用いて描画するシステムであって、該システムが、
前記テンプレートを、短軸画像データに基づいて配置するテンプレート配置ユニットと、
前記画像に前記テンプレートを適合させる場合に使用する瘢痕マップ（scar map）を、前記短軸画像データに基づく前記心内膜及び心外膜の表面の事前のセグメント化に基づいて初期化する瘢痕マップ初期化ユニットと、
前記テンプレートを前記画像に評価関数を用いて適合させる適合ユニットであって、前記評価関数が、前記テンプレートの画像特徴形状（image features）への引き付け（attraction）を記述する項と、前記テンプレート内の内部相互作用を記述する項とを有し、該評価関数の少なくとも１つの項が前記瘢痕マップに基づいて定められる適合ユニットと、
を有するようなシステムを提供する。
【０００６】
上記瘢痕マップに含まれる画像ピクセルを識別することは、該瘢痕マップに基づいて定められた少なくとも１つの及び恐らくは複数の評価関数項を含めることにより、当該評価関数の定義を改善する。心内膜及び心外膜の輪郭を描くためのテンプレート（即ち、変形可能なモデル）を長軸画像データに適合させるために、上記瘢痕マップに基づいて定められた評価関数項を含めることは、描かれた心筋組織からの瘢痕組織の排除を回避する助けとなり、かくして、心臓の心内膜及び心外膜の輪郭の描画を改善する。
【０００７】
一実施例において、当該システムは、前記瘢痕マップを、適合された前記テンプレートに基づいて更新する瘢痕マップ更新ユニットを更に有する。上記瘢痕マップを、上記テンプレートの上記画像への適合の結果に基づいて更新することは、心筋組織内の瘢痕組織の改善された検出を可能にし、その場合において、上記心筋組織は適合されたテンプレートにより描かれる。上記適合ユニットによりテンプレートを適合するステップ及び上記瘢痕マップ更新ユニットにより瘢痕マップを更新するステップは、満足のゆく適合結果を決定する条件が満たされるまで繰り返すことができる。
【０００８】
当該システムの一実施例において、前記瘢痕マップ初期化ユニットは、
前記心内膜及び心外膜の表面の事前のセグメント化から得られる心内膜及び心外膜メッシュの頂点を、当該メッシュの頂点が前記短軸画像データに基づくタグ付け条件を満たす場合に瘢痕頂点としてタグ付けする頂点タグ付けユニットと、
前記画像のピクセルを、前記心内膜及び心外膜メッシュの前記タグ付けされた瘢痕頂点に基づいて瘢痕マップピクセルとしてラベル付けする第１ラベル付けユニットと、
を有する。
【０００９】
上記タグ付け条件は、典型的には、ＳＡ画像データのボクセル値に基づくものである。タグ付けされた頂点を持つメッシュは、ＬＡ画像データに位置合わせされる。タグ付けされた頂点に近い、上記ＬＡ画像データから導出された画像ピクセルは、瘢痕ピクセルとしてラベル付けされる。
【００１０】
当該システムの一実施例において、前記瘢痕マップに基づいて定められる前記少なくとも１つの評価関数項は、均一性項（homogeneity term）又はコントラスト項である。例えばCiofolo, C.; Fradkin, M.; Mory, B.; Hautvast, G.; Breeuwer, M. "Automatic myocardium segmentation in late-enhancement MRI", 5th IEEE International Symposium on Biomedical Imaging: From Nano to Macro, 2008. 14-17 May 2008, Pages: 225 - 228（以下、文献１と称する）に記載された均一性項及びコントラスト項は、心筋に含まれる瘢痕組織を表すピクセルを有する機会を改善する。
【００１１】
当該システムの一実施例において、前記瘢痕マップ更新ユニットは、
前記画像における関心領域を、前記画像に適合された前記テンプレートに基づいて画定するバンド（band）画定ユニットと、
前記画像のピクセルを、前記の画定された関心領域に基づいて瘢痕マップピクセルとしてラベル付けする第２ラベル付けユニットと、
を有する。
【００１２】
例えば、一実施例において、関心領域に含まれると共に閾値より高い輝度を有するピクセルは、瘢痕マップピクセルとしてラベル付けされる。
【００１３】
当該システムの一実施例において、前記テンプレートは、外側及び内側の閉じた輪郭により画定される閉じたリボンである。閉じたリボン状のテンプレートは、心筋の心外膜及び心内膜の輪郭をモデル化するために有効である。
【００１４】
一実施例において、当該システムは、前記評価関数に含められるべき項を定義する、及びこれら項の重みを決定するユーザ入力を更に入力するよう構成される。例えば、ユーザは前記評価関数の種々の項の重みを決定するための入力を供給することができる。当該システムの一実施例において、上記ユーザ入力は、心筋内に存在する瘢痕のタイプを含む。当該システムは、評価関数の項の上記重みを、入力された瘢痕のタイプに基づいて計算するように構成される。付加的に又は代替的に、上記評価関数の他のパラメータを、瘢痕のタイプに基づいて計算することができる。瘢痕のタイプは、小さい又は拡散性の瘢痕、大きな貫壁性瘢痕、心内膜下瘢痕及び／又は無瘢痕を含むことができる。
【００１５】
本発明の他の態様において、本発明による上記システムは画像収集装置に含まれる。
【００１６】
本発明の他の態様において、本発明による上記システムはワークステーションに含まれる。
【００１７】
他の態様において、本発明は、長軸画像データから計算された画像における心臓の心内膜及び心外膜の輪郭を、該画像において前記心内膜及び心外膜の輪郭を描くためのテンプレートが定める曲線を用いて描画する方法であって、該方法が、
前記テンプレートを、短軸画像データに基づいて配置するテンプレート配置ステップと、
前記画像に前記テンプレートを適合させる場合に使用する瘢痕マップを、前記短軸画像データに基づく前記心内膜及び心外膜の表面の事前のセグメント化に基づいて初期化する瘢痕マップ初期化ステップと、
前記テンプレートを前記画像に評価関数を用いて適合させる適合ステップであって、前記評価関数が、前記テンプレートの画像特徴形状への引き付けを記述する項と、前記テンプレート内の内部相互作用を記述する項とを有し、前記評価関数の少なくとも１つの項が前記瘢痕マップに基づいて定められる適合ステップと、
を有する方法を提供する。
【００１８】
他の態様において、本発明は、コンピュータ装置によりロードされるべきコンピュータプログラム製品であって、長軸画像データから計算された画像における心臓の心内膜及び心外膜の輪郭を、該画像において前記心内膜及び心外膜の輪郭を描くためのテンプレートが定める曲線を用いて描画するための命令を有し、前記コンピュータ装置が処理ユニットとメモリとを有し、当該コンピュータプログラム製品は、ロードされた後に、前記処理ユニットに、
前記テンプレートを、短軸画像データに基づいて配置するステップと、
前記画像に前記テンプレートを適合させる場合に使用する瘢痕マップを、前記短軸画像データに基づく前記心内膜及び心外膜の表面の事前のセグメント化に基づいて初期化するステップと、
前記テンプレートを前記画像に評価関数を用いて適合させるステップであって、前記評価関数が、前記テンプレートの画像特徴形状への引き付けを記述する項と、前記テンプレート内の内部相互作用を記述する項とを有し、前記評価関数の少なくとも１つの項が前記瘢痕マップに基づいて定められるステップと、
を実行する能力を付与するコンピュータプログラム製品を提供する。
【００１９】
当業者であれば、上述した本発明の実施例、構成及び／又は態様の２以上を、有効と見なされる如何なる方法で組み合わせることもできることが分かるであろう。
【００２０】
当該システムの上述した変更例及び変形例に対応する、画像収集装置の、ワークステーションの、方法の及び／又はコンピュータプログラム製品の変更例及び変形例は、本記載に基づいて当業者により実施化され得るものである。
【００２１】
当業者であれば、本方法が、これらに限られるものではないが、標準のＸ線画像化、コンピュータトモグラフィ（ＣＴ）、磁気共鳴画像化（ＭＲＩ）、超音波（ＵＳ）、ポジトロン放射トモグラフィ（ＰＥＴ）、単一フォトン放射コンピュータトモグラフィ（ＳＰＥＣＴ）及び核医学（ＮＭ）等の種々の収集方式により取得される、例えば２次元（２Ｄ）、３次元（３Ｄ）又は４次元（４Ｄ）画像等の多次元画像データに適用することができることが分かるであろう。
【００２２】
本発明の上記及び他の態様は、添付図面に関連して後述する構成及び実施例から明らかとなり、斯かる構成及び実施例を参照して解説されるであろう。
【００２３】
尚、全図を通して同様の符号は同様の部分を示すために使用されている。
【図面の簡単な説明】
【００２４】
【図１】図１は、LECMR ＬＡの２室ビューの２つの例を示す。
【図２】図２は、当該システムの一実施例のブロック図を概略示す。
【図３】図３は、閉リボンテンプレートを示す。
【図４】図４は、閉リボンテンプレートの初期化を示す。
【図５】図５は、例示的な初期瘢痕マップを示す。
【図６】図６は、関心領域を画定する例示的方法を示す。
【図７】図７は、第１及び第２更新の各々の後の２つの例示的瘢痕マップ７１及び７２を示す。
【図８】図８は、心外膜及び心内膜輪郭の描画の例示的結果を示す。
【図９】図９は、本方法の例示的構成のフローチャートを示す。
【図１０】図１０は、画像収集装置の一実施例を概略図示する。
【図１１】図１１は、ワークステーションの一実施例を概略図示する。
【発明を実施するための形態】
【００２５】
図２は、長軸画像データから計算された画像における心臓の心内膜及び心外膜輪郭を、当該画像における該心内膜及び心外膜輪郭を描くためのテンプレートが定める曲線を用いて描画するシステム２００の一実施例のブロック図を概略図示しており、該システム２００は、
−  上記テンプレートを短軸画像データに基づいて配置するテンプレート配置ユニット２０５と、
−  上記短軸画像データに基づいた心内膜及び心外膜表面の事前セグメント化に基づいて、上記テンプレートを上記画像に適合させるのに使用するための瘢痕マップを初期化する瘢痕マップ初期化ユニット２１０と、
−  評価関数を用いて上記テンプレートを上記画像に適合させる適合ユニット２２０であって、上記評価関数は、上記テンプレートの画像特徴形状（features）に対する引き寄せ（attraction）を記述する項と、上記テンプレート内の内部相互作用を記述する項とを有し、上記評価関数の少なくとも１つの項が上記瘢痕マップに基づいて定められるような適合ユニットと、
を有する。
【００２６】
上記システム２００の実施例は、更に、
−  上記瘢痕マップを、合された上記テンプレートに基づいて更新する瘢痕マップ更新ユニット２３０と、
−  当該システム２００内のワークフローを制御する制御ユニット２６０と、
−  当該システム２００のユーザとの通信のためのユーザインターフェース２６５と、
−  データを記憶するためのメモリユニット２７０と、
を有する。
【００２７】
当該システム２００の実施例において、瘢痕マップ初期化ユニット２１０は、
−  上記心内膜及び心外膜表面の事前セグメント化から得られた心内膜及び心外膜メッシュの頂点を、これら頂点が前記短軸画像データに基づくタグ付け条件を満足する場合に、瘢痕頂点としてタグ付けする頂点タグ付けユニット２１２と、
−  前記画像のピクセルを、前記心内膜及び心外膜メッシュのタグ付けされた瘢痕頂点に基づいて、瘢痕マップピクセルとしてラベル付けする第１ラベル付けユニット２１４と、
を有する。
【００２８】
当該システム２００の実施例において、瘢痕マップ更新ユニット２３０は、
−  前記画像内の関心領域を、該画像に適合された前記テンプレートに基づいて画定するバンド画定ユニット２３２と、
−  当該画像のピクセルを、上記の画定された関心領域に基づいて瘢痕マップピクセルとしてラベル付けする第２ラベル付けユニット２３４と、
を有する。
【００２９】
該システム２００の一実施例においては、入力データのために３つの入力コネクタ２８１、２８２及び２８３が存在する。第１入力コネクタ２８１は、これらに限定されるものではないが、ハードディスク、磁気テープ、フラッシュメモリ又は光ディスク等のデータ記憶手段から到来するデータを入力するように構成されている。第２入力コネクタ２８２は、これらに限られるものではないが、マウス又はタッチスクリーン等のユーザ入力装置から到来するデータを入力するように構成されている。第３入力コネクタ２８３は、キーボード等のユーザ入力装置から到来するデータを入力するように構成されている。入力コネクタ２８１、２８２及び２８３は、入力制御ユニット２８０に接続されている。
【００３０】
システム２００の一実施例においては、出力データのために２つの出力コネクタ２９１及び２９２が存在する。第１出力コネクタ２９１は、ハードディスク、磁気テープ、フラッシュメモリ又は光ディスク等のデータ記憶手段にデータを出力するように構成されている。第２出力コネクタ２９２は、表示（ディスプレイ）装置にデータを出力するように構成されている。出力コネクタ２９１及び２９２は、対応するデータを出力制御ユニット２９０から入力する。
【００３１】
当業者であれば、入力装置を該システム２００の入力コネクタ２８１、２８２及び２８３に接続し、出力装置を該システム２００の出力コネクタ２９１及び２９２に接続するための多数の方法が存在することを理解するであろう。これらの方法は、これらに限定されるものではないが、有線及び無線接続、これらに限られるものではないがローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）及び広域ネットワーク（ＷＡＮ）等のデジタルネットワーク、インターネット、デジタル電話ネットワーク、並びにアナログ電話ネットワークを含む。
【００３２】
システム２００の一実施例において、該システム２００はメモリユニット２７０を有する。システム２００は、入力コネクタ２８１、２８２及び２８３の何れか介して外部装置から入力データを入力すると共に、入力された該入力データをメモリユニット２７０に記憶するように構成される。メモリユニット２７０に入力データをロードすることは、該システム２００の各ユニットによる関連するデータ部分に対する高速アクセスを可能にする。上記入力データは、例えば、LECMR ＳＡ画像データ及びセグメント化結果、並びにLECMR ＬＡ画像データを含むことができる。オプションとして、上記入力データはテンプレートを更に有することができる。メモリユニット２７０は、これらに限定されるものではないが、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）チップ、リードオンリメモリ（ＲＯＭ）チップ、及び／又はハードディスクドライブ及びハードディスク等の装置により構成することができる。メモリユニット２７０は、更に、出力データを記憶するように構成することができる。斯かる出力データは、例えば、本発明により長軸画像データに適合されたテンプレートを含むことができる。また、メモリユニット２７０は、テンプレート配置ユニット２０５、瘢痕マップ初期化ユニット２１０、適合ユニット２２０、瘢痕マップ更新ユニット２３０、頂点タグ付けユニット２１２、第１ラベル付けユニット２１４、バンド画定ユニット２３２、第２ラベル付けユニット２３４、制御ユニット２６０及びユーザインターフェース２６５を含む当該システム２００の各ユニットに対してメモリバス２７５を介してデータを受信し及び／又はデータを供給するように構成することができる。メモリユニット２７０は、更に、出力コネクタ２９１及び２９２の何れかを介して外部装置に上記出力データを利用可能にさせるよう構成される。システム２００の上記各ユニットからのデータをメモリユニット２７０に記憶することは、当該システム２００の各ユニットの性能及び該システム２００の各ユニットから外部装置への上記出力データの転送速度を有利に改善させることができる。
【００３３】
他の例として、当該システム２００はメモリユニット２７０及びメモリバス２７５を有さなくてもよい。システム２００により使用される入力データは、該システム２００の各ユニットに接続された外部メモリ又はプロセッサ等の少なくとも１つの外部装置により供給することができる。同様に、システム２００により生成された出力データは、該システム２００の各ユニットに接続された外部メモリ又はプロセッサ等の少なくとも１つの外部装置に供給することができる。システム２００の各ユニットは、内部接続を介して又はデータバスを介して相互にデータを受信するように構成することができる。
【００３４】
システム２００の一実施例において、該システム２００は同システム２００内のワークフローを制御するための制御ユニット２６０を有している。該制御ユニットは、当該システム２００の各ユニットから制御データを受け、斯かるユニットに対して制御データを供給するように構成することができる。例えば、前記テンプレートを画像データから計算された画像に適合させた後、適合ユニット２２０が制御データ"テンプレートは画像に適合された"を制御ユニット２６０の供給し、該制御ユニット２６０が制御データ"瘢痕マップを更新する"を瘢痕マップ更新ユニット２３０に供給するように構成することができる。他の例として、制御機能を、例えば瘢痕マップ初期化ユニット２１０、適合ユニット２２０及び／又は瘢痕マップ更新ユニット２３０で実施することもできる。
【００３５】
システム２００の一実施例において、該システム２００は同システム２００のユーザと通信するためのユーザインターフェース２６５を有する。該ユーザインターフェース２６５は、ＳＡ又はＬＡ画像データから計算された画像上に表示される瘢痕のタイプに関する、前記評価関数を定義するための、例えば該評価関数に含められるべき条件を呈するための、及びこれら条件の重みを決定するためのユーザ入力を入力するように構成することができる。該ユーザインターフェースは、更に、表示器（ディスプレイ）上に表示されるべき適合されたテンプレートのビューを選択する手段も提供する。当業者であれば、システム２００のユーザインターフェース２６５に、更なる機能を有利に実施化することができることが分かるであろう。
【００３６】
以下、本発明を、LECMR ＬＡ画像データにおける心外膜及び心内膜輪郭の描画に関連して説明する。当業者であれば、当該システムが、瘢痕等の紛らわしい構造を含み及び例えばＰＥＴ又はＣＴ画像化等の他の技術を用いて取得されたＬＡ画像データにおける心外膜及び心内膜輪郭の描画に対しても有効であることが分かるであろう。
【００３７】
本発明の一実施例において、心筋Ｍをモデル化するのに適したテンプレートは、図３に示すような閉じたリボンである。該テンプレートは、モデルパラメータの数を低減するために可能な限り少ないノードを用いて、補間スプライン（spline）により構成される。一実施例において、スプラインパラメータは、初期瘢痕マップに基づくテンプレートの適合の間においては１０個のノードにより定められ、更新された瘢痕マップに基づくテンプレートの適合の間においては１４個のノードにより定められる。スプラインを用いることは、最適に滑らかな解を生じる。更に、近似関数及び制御点とは反して、補間基底関数及びノード点の固有の選択は、アルゴリズム安定性及び最適化戦略の一貫性を増加させる。画像に輪郭を描くためにスプラインを用いることは、P. Brigger, J. Hoeg and M. Unserによる、"B-Spline Snakes: A Flexible Tool for Parametric Contour Detection", IEEE Transactions on Image Processing, Vol. 9, No. 9, pp. 1484-1496, 2000なる文献に記載されている。更に詳細には、心筋Ｍは、複数のノード（点により概念的に示されている）を有する仮想中心線Ｃからなり、幅パラメータ（矢印により概念的に図示されている）により記述されたリボン構造Ｒとしてモデル化される。上記中心線及び幅の両方は、有限組の変数(xk, yk, wk)の連続したスプライン補間であり、ここで、xk, ykは画像座標系における中心線のｋ番目のノードの座標を示し、wkは中心線のｋ番目のノードにおける当該リボンの幅である。中心線Ｃのノードは、スプライン補間パラメータｓのスプライン関数Ｃ(s)により補間される。同様にして、リボンテンプレートＲの幅wkは、スプライン関数w(s)により補間される。この表現の利点の中には、心外膜Ｃｉと心内膜Ｃｏとの間の自然な結合及びサンプリングの柔軟性が存在する。M. Unser, A. Aldroubi and M. Edenにより"B-spline Signal Processing; Part 1 - Theory", IEEE Transactions on Signal Processing, Vol. 41, No. 2, pp. 821-832, 1993に記載されているように、輪郭は、高速スプラインフィルタを用いて如何なる所望の精度でもサンプルすることができる。
【００３８】
損傷を受けた組織に関する事前の情報無しで幾何学的テンプレートを正確に配置（位置決め）することは、特に心筋の大きな部分が影響を受けている場合は、非常に困難である。このような理由により、テンプレートはテンプレート配置ユニット２０５により、ＬＡビューと同一の検査で取得されたＳＡ画像において得られるセグメント化結果を用いて初期化される。LECMR ＳＡ画像をセグメント化する方法は、文献１に記載されている。斯かるセグメント化結果は、ＳＡ画像の積み重ね（スタック）において内側及び外側心筋壁を表す２つの３Ｄメッシュからなる。図４は、前記の閉じたリボンテンプレートの初期化を示している。
【００３９】
これらのメッシュは、写真４１に示されるように、LECMR ＬＡ画像データ空間に配置される。テンプレート位置を初期化するために、上記メッシュ、ＳＡスライス及びＬＡ平面の間の交差が計算される。この結果、写真４２に示されるように心筋に沿ってサンプルされたテンプレートの心内膜及び心外膜ノードを表す点の対が得られる。これらのノードの対の間の中間の位置は、写真４３に示されるように、中心線のノードを定める。しかしながら、ＳＡ及びＬＡ画像は、典型的には、異なる呼吸停止時に取得されるので、これらは僅かに位置がずれており、上記交差はテンプレートの初期化のみに使用することができる。この場合、上記点の各対は、当該対の中心に最初に位置するノードに関連したテンプレート幅を定める。ＳＡスライスは左心室尖部（left ventricle apical area）と交差しないので、例えば、
【数１】
0005576374.tif 000002
の様な補外により追加のノードが計算され、ここでxp1はノードpi（ｉ＝０，１，２，３）の位置ベクトルである。補外されたｐａノードに関連する幅は、全ての他のノードに対して計算された平均幅である。図４の写真４３は、上述した補外を図示している。最後に、中心線が上記ノードの位置から補間され、これらノードが等しく再サンプルされて、初期テンプレートを得る。該テンプレートのリボン構造の幅は、一定、例えばＳＡセグメント化結果に基づいて計算された心筋の平均厚さとすることができる。図４の写真４４は、ノード点を再サンプルした後の、例示的な初期テンプレート位置を示している。
【００４０】
システム２００において、前記瘢痕マップは前記瘢痕マップ初期化ユニット２１０により短軸セグメント化結果に基づいて初期化される。ＳＡ画像データは、長軸画像データと同一の縮尺を有している。該ＳＡ画像データは、心筋瘢痕組織を識別するために使用される。次いで、上記マップがＬＡ画像データに適用される。オプションとして、該マップはＬＡ画像データに基づいて更に処理することができる。
【００４１】
当該システム２００の一実施例において、瘢痕マップ初期化ユニット２１０の瘢痕頂点タグ付けユニット２１２は、各頂点に関し、心筋に向けられて当該頂点から投影された垂線に沿う平均輝度を計算するように構成される。該計算された平均輝度が当該血液プール内の平均グレイレベルに基づいて決定される閾値よりも高い場合、当該頂点は異常な組織に属するものとしてタグ付けされる。
【００４２】
瘢痕マップ初期化ユニット２１０の第１ラベル付けユニット２１４は、ＳＡ画像データボリューム内で画定された心内膜及び心外膜メッシュの瘢痕タグ付けされた頂点をＬＡ画像データ空間に、例えばＳＡ画像データ座標をＬＡ画像データ座標に変換することにより、マッピングするよう構成される。長軸画像における、最も高い短軸スライスより上に又は最も低い短軸スライスより下に位置するピクセルに対応する領域内の異常組織に関する事前の情報はないので、これらの領域は第１ラベル付けユニット２１４により当該瘢痕マップ上に"未知"としてラベル付けされる。この場合、第１ラベル付けユニット２１４は、更に、異常組織に属するとしてタグ付けされた頂点に近いピクセルを、"恐らく瘢痕"としてラベル付けするよう構成される。例えば、当該画像平面に近く、異常組織に属するとしてタグ付けされた頂点は、該平面に投影され、対応するピクセルは"恐らく瘢痕"としてタグ付けされる。斯かるラベル付けされたピクセルにより画定される領域は、拡張演算（dilation operation）を用いて拡張することができる。図５は、例示的な初期瘢痕マップ５０を示す。図示されたマップは、"未知の"領域５１及び５２も含んでいる。
【００４３】
適合ユニット２２０は、評価関数を用いてテンプレートを画像に適合させるよう構成され、該評価関数は、画像特徴形状への該テンプレートの引き付け（引き寄せ）を記述する項及び当該テンプレート内の内部相互作用を記述する項を有し、該評価関数の少なくとも１つの項は前記瘢痕マップに基づいて規定される。
【００４４】
内部及び外部エネルギ項とは別に、に加えて、又はとの組み合わせで、当該エネルギ関数の更なる可能性のある項は、これらの限定されるものではないが、
［規則性］：中心線Ｃに沿う幅の変化は、制限されるべきである。このことは、輪郭の間の適切な結合を保証する。可能性のある選択は、平均に対する幅の変量のばらつきの尺度である；
［血液プールの均一性］：乳頭筋を除いて、血液プールは均一でなければならない。可能性のある選択は、乳頭筋の可能性のある存在を考慮してヒストグラムの一番低い部分を除外した後の、内部領域の変化（variance）である；
［心筋の均一性］：心筋領域は均一に分布されていなければならず、もし当該組織が正常なら暗く、それ以外なら白くなければならない；
［心内膜コントラスト］：血液プールは心筋より局部的に高い輝度を示さねばならず、これは、心内膜に対する垂線に沿った１Ｄコントラストフィルタ（例えば、ガウスフィルタの一次導関数に基づいて定められる）の和により測定することができる；
［心外膜コントラスト］：心外膜は、周囲の臓器に依存して、正、負又は峰（リッジ）状のコントラストを示すべきである。これは、心外膜に対する垂線に沿った１Ｄリッジコントラストフィルタ（例えば、ガウスフィルタの二次導関数に基づいて定められる）の和により測定することができる；
［心筋コントラスト］：健康な心筋の平均輝度は、血液プールの平均輝度より低くなければならない。しかしながら、広い瘢痕が存在する場合、心筋の平均輝度は血液プールのものより高くなり得る；
［形状類似性］：テンプレートは、心筋をモデル化する所定の形状に類似すべきである；
に関する項を含む。
【００４５】
一実施例において、上記評価関数は、評価関数項の加重和である。斯かる重みは、当該アルゴリズムのユーザが指定するパラメータである。代替的に又は付加的に、上記評価関数は当該テンプレートに作用する力場（force field）であり得、該評価関数は該力場が実質的に零であるものであり得る。
【００４６】
本発明の一実施例において、当該テンプレートはLECMR ＬＡ画像データに、文献１に記載された最適化方式を用いて、項が心内膜コントラスト、心外膜コントラスト、血液プールに対する全体的心筋コントラスト、均一性尺度及び所定の形状に基づいたものである評価関数を最小化することにより適合される。上記コントラスト項は、短軸画像に対して瘢痕を考慮せずに文献１におけるのと同一の原理を用いて計算される。しかしながら、上記均一性尺度には瘢痕マップが使用される。"恐らく瘢痕"とラベル付けされたピクセルの数及び位置の両方が、考慮される。
【００４７】
一実施例において、システム２００は前記瘢痕マップを、適合されたテンプレートに基づいて更新する瘢痕マップ更新ユニット２３０を更に有する。テンプレートの適合の後に、上記瘢痕マップはリセットされ、次いで更新される。図６は、適合された心筋の中心線Ｃに基づいて、関心領域を画定する例示的方法を示している。先ず、関心領域６０が、当該テンプレートの中心線の周囲において前記血液プールに向かってオフセットを伴い、幅が該テンプレートの平均幅の２倍であるようなバンドを抽出することにより画定される。次いで、この領域において、輝度が、平均血液プール輝度に近い数として定めることが可能な閾値より高い全ピクセルが、"恐らく瘢痕"としてラベル付けされる。最後に、上記瘢痕マップが、順次の二進の形態的処理を用いて精密化される。即ち、孔を閉じるための大きな構造化要素により閉じられ、次いで、分離された瘢痕ラベルを削除するために小さな構造化要素により開かれる。新たな瘢痕マップに心内膜下瘢痕が含まれることを保証するために、当該関心領域は血液プールに向かってオフセットされる。
【００４８】
図７は、第１及び第２更新の各々の後の２つの例示的瘢痕マップ７１及び７２を示している。第１瘢痕マップ７１は、異常組織のピクセルのうちの最も明るいピクセルのみを含んでいる。しかしながら、第２瘢痕マップ７２は、全ての異常組織のピクセルを含んでいる。
【００４９】
本発明の一実施例において、画像データへのテンプレートの適合は瘢痕の近傍の領域にのみ限定され、適合の間における心外膜及び心内膜輪郭を引き寄せるための画像特徴形状のサーチは、心内膜下瘢痕を捕捉するために拡張される。この適合は、テンプレートの局部的変形と呼ぶことができる。オプションとして、該適合は、別個の局部変形ユニットにおいて実施することもできる。
【００５０】
システム２００は、異なる長軸ビュー（２室：左心室＋左心房；４室：右及び左心室＋右及び左心房）を含むと共に、種々のタイプの異常組織、即ち大きな貫壁性瘢痕、心内膜下瘢痕及び小さな低コントラストで広がった瘢痕を提示するデータ組に対して試験された。図８は、本発明に基づくシステムによる心外膜及び心内膜の輪郭の例示的描画結果を示し、心筋が心内膜下瘢痕を有している。
【００５１】
本発明の一実施例において、前記評価関数は閉じたリボンテンプレートのエネルギを記述するエネルギ関数である。該エネルギ関数は、内部エネルギ項及び外部エネルギ項を有する。内部エネルギ項は、テンプレート幾何学形状が変形されておらず、事前知識に基づく典型的なテンプレート幾何学形状と同一である場合に最小値となる。外部エネルギ項は、当該テンプレートが、該テンプレートの特定の部分が当該画像内で検出された特定の特徴形状と重なるように変形された場合に最小となる。評価条件は、該エネルギ関数が最小となるということである。
【００５２】
本発明の一実施例において、評価関数Ｆは下記の評価関数により与えられ：
【数２】
0005576374.tif 000003
ここで、ｐは、中心線ノード座標（ｘｉ,ｙｉ）及びリボン幅ｗｉを含むテンプレートパラメータ（ｘｉ,ｙｉ, ｗｉ）を有するパラメータベクトルであり、ｗは幅ｗｉを持つ幅ベクトルであり、Ｃ,Ｃｉ及びＣ０は、各々、閉じたリボンテンプレートの中心線、内側及び外側輪郭であり、Ｉは当該画像であり（即ち、画像位置に輝度を割り当てるマップであり）、Ｍ及びＢは、各々、当該画像における閉じたリボンテンプレートの配置により画定される心筋及び血液プールの領域である。
【００５３】
第１項Ｆｓ(Ｃ，ｗ)は、テンプレート形状項であり、内部エネルギ項である。例えば、
【数３】
0005576374.tif 000004
であり、ここで、第１積分を最小化することは、テンプレート形状が所定の形状Ｃ〜に擬似的に（affinely）類似していることを要する。最小値は、疑似変換Ｔにより変換された所定の輪郭と現輪郭Ｃとの間の最小（Ｔに対する）差により定められる。当業者であれば、ｓが閉じたリボンテンプレートモデルのスプライン表現のパラメータであることが分かるであろう。第２積分は、一次導関数ｗ'により記述されるテンプレート幅ｗの変化に対して制約を課す。
【００５４】
第２項Ｆｃ(Ｃｉ，Ｃ０，Ｉ)は、輪郭項である。この項は、心外膜及び心内膜壁を画像階調の好ましい位置に引き付けるよう構成される。該項は、
【数４】
0005576374.tif 000005
と表すことができ、ここで、
0005576374.tif 000006
及び
0005576374.tif 000007
であり、
0005576374.tif 000008
は画像階調であり、n(s)は中心線に対する外側を指す垂線である。この項を実施するために、心筋の正常及び異常部分の相対輝度に対する事前知識を表す階調フィルタが、異常組織検出についての段落で述べたように、使用される。
【００５５】
第３項Fr(M, B, I)は、領域項である。血液プールのグレイレベルは、一様に分布されていなければならない。また、正常な心筋組織は暗い一方、異常な心筋組織は明るく、その結果、血液プールに対して強い全体的コントラストとなる。従って、該領域項は：
【数５】
0005576374.tif 000009
となり、ここで、血液プール領域Ｂは平均輝度ｂ−及び面積|Ｂ|を有し、心筋領域Ｍに対して期待される輝度はｍ−である。
【００５６】
異常心筋部分の輝度は、健康な領域のものと相違し、この事実は、上記評価項の幾らかの適応化を意味する。異常領域は、計算され更新される異常組織のマップを用いて検出される。もし検出が肯定的なら、損傷を受けた心筋は周囲の臓器よりも明るいので、境界に沿った期待されるコントラストを定める階調フィルタは反転される。同じ理由により、心筋内の期待値ｍ−は、健康な心筋に対する最小値の代わりに、輝度範囲の最大値である。これらの極値は、その場限りのパラメータではなく、健康な心筋が可能な限り暗く見え、瘢痕が可能な限り明るく見えるように調整されたLECMR ＬＡ画像の収集パラメータから来るものである。
【００５７】
一実施例において、前記評価関数は、特に乳頭筋を考慮するための内部領域ヒストグラムの非線形除外のために、テンプレートパラメータ（ｘｉ,ｙｉ, ｗｉ）の微分可能関数ではなく、ここで、ｉは中心線上のノードのインデックスである。このように、通常の最急勾配法（gradient-descent method）は、該最小化にとっては適切な選択枝ではない。更に、如何なる最急勾配法も、極小に対して非常に敏感であるという本来的限界を有する。当該最適化方式は、直接的評価計算のみに依存する貪欲法（greedy algorithm）に基づくものである。この選択は、計算的複雑さと初期条件に対する敏感さとの間の良好な妥協をもたらす。採用された最適化方式は、最急勾配法よりも強く、スプライン型モデルを全体的に最適化するための伝統的選択であるダイナミックプログラミングより複雑ではない。貪欲最適化法は下記の反復アルゴリズムにより記述することができる：
（Ａ）各ノードを１つずつ訪問する、
−  所定の範囲内でｉ番目のノードのパラメータ（ｘｉ,ｙｉ, ｗｉ）値のサーチを実行する、
−  最低のエネルギをもたらすような見付かった最適位置に移動する、
（Ｂ）中心線に沿ってノードを再サンプリング及び移動し（スライド）、回転及びパラメータ化の不変性を増加させる、
を定常状態が見付かるまで繰り返す。
【００５８】
当業者であれば、システム２００が医師を多くの仕事の場面で補助する価値あるツールとなり得ることが分かるであろう。
【００５９】
また、当業者であれば、システム２００の他の実施例も可能であることが分かるであろう。なかでも、当該システムの各ユニットを再定義すると共に、これらユニットの機能を再分配することが可能である。上述した実施例は医療画像に当てはまるものであるが、当該システムの医療用途に関係しない他の用途も可能である。
【００６０】
システム２００の各ユニットは、プロセッサを使用して構成することができる。通常、これらユニットの機能は、ソフトウェアプログラム製品の制御の下で果たされる。実行の間において、斯かるソフトウェアプログラム製品は、通常、ＲＡＭ等のメモリに記憶され、該メモリから実行される。斯かるプログラムは、ＲＯＭ、ハードディスク、又は磁気及び／又は光学記憶部等のバックグラウンドメモリからロードすることができるか、又はインターネット等のネットワークを介してロードすることができる。オプションとして、特定用途向け集積回路が上述した機能を果たすこともできる。
【００６１】
図９は、長軸画像データから計算された画像における心臓の心内膜及び心外膜の輪郭を、該画像に該心内膜及び心外膜輪郭を描くためのテンプレートが定める曲線を用いて描画する方法９００の例示的構成のフローチャートを示す。該方法９００は、テンプレートを短軸画像データに基づいて配置するテンプレート配置ステップ９０５で開始する。テンプレート配置ステップ９０５の後、該方法は、テンプレートを当該画像に適合させる際に使用する瘢痕マップを、短軸画像データに基づく心内膜及び心外膜表面の事前セグメント化に基づいて初期化する瘢痕マップ初期化ステップ９１０で継続する。該方法９００の一構成例において、上記マップ初期化ステップは、心内膜及び心外膜表面の事前セグメント化及び短軸画像データから得られた心内膜及び心外膜メッシュの頂点を瘢痕頂点としてタグ付けする頂点タグ付けステップ９１２を有し、上記頂点がタグ付け条件を満たす場合、当該画像のピクセルを、上記心内膜及び心外膜メッシュのタグ付けされた瘢痕頂点に基づいて瘢痕マップピクセルとしてラベル付けする第１ラベル付けステップ９１４が後続する。マップ初期化ステップ９１０の後、当該方法９００は、テンプレートを当該画像に評価関数を用いて適合させる適合ステップ９２０で継続する。上記評価関数は、当該画像の特徴形状へのテンプレートの引き付けを記述する項と、当該テンプレート内の内部相互作用を記述する項とを有し、該評価関数の少なくとも１つの項は上記瘢痕マップに基づいて規定される。一構成例においては、上記適合ステップ９２０の後、当該方法９００は制御ステップ９４０で継続し、該制御ステップでは、例えば瘢痕マップの更新回数等の条件がチェックされる。もし斯かる条件が満足されたなら（例えば、最大回数の瘢痕マップの更新が実行されたら）、当該方法は終了する。そうでないなら、当該方法９００は、瘢痕マップを、適合されたテンプレートに基づいて更新する瘢痕マップ更新ステップ９３０で継続する。当該方法９００の一構成例においては、当該画像内の関心領域を、該画像に適合されたテンプレートに基づいて画定するバンド画定ステップ９３２を有し、これには、当該画像のピクセルを、画定された関心領域に基づいて瘢痕マップピクセルとしてラベル付けする第２ラベル付けステップ９３４が後続する。瘢痕マップ更新ステップ９３０の後、当該方法９００は前記適合ステップ９２０に続く。
【００６２】
当業者であれば、本発明が意図する思想から逸脱することなしに、幾つかのステップの順序を変更し、又は幾つかのステップをスレッディングモデル、マルチプロセッサシステム若しくは複数のプロセッサを用いて同時に実行することができる。オプションとして、本発明の方法の２以上のステップを、１つのステップに組み合わせることもできる。また、オプションとして、本発明の方法のステップを複数のステップに分割することもできる。
【００６３】
図１０は、当該システム２００を採用した画像収集装置１０００の一実施例を概念的に示し、該画像収集装置１０００は、当該システム２００と内部接続を介して接続されたＭＲ画像収集ユニット１０１０と、入力コネクタ１００１と、出力コネクタ１００２とを有している。この構成は、有利にも、画像収集装置１０００の能力を増加させ、該画像収集装置１０００にシステム２００の有利な能力を付与する。
【００６４】
図１１は、ワークステーション１１００の一実施例を概念的に示している。該ワークステーションは、システムバス１１０１を有している。プロセッサ１１１０、メモリ１１２０、ディスク入力／出力（Ｉ／Ｏ）アダプタ１１３０及びユーザインターフェース（ＵＩ）１１４０が上記システムバス１１０１に動作的に接続されている。ディスク記憶装置１１３１が、ディスクＩ／Ｏアダプタ１１３０に動作的に結合されている。キーボード１１４１、マウス１１４２及びディスプレイ１１４３が、ＵＩ１１４０に動作的に結合されている。コンピュータプログラムとして構成された本発明のシステム２００は、ディスク記憶装置１１３１に記憶される。該ワークステーション１１００は、メモリ１１２０にプログラムをロードすると共にデータを入力し、該プログラムをプロセッサ１１１０上で実行する。ユーザは、当該ワークステーション１１００に情報を、キーボード１１４１及び／又はマウス１１４２を用いて入力することができる。該ワークステーションは、情報をディスプレイ装置１１４３及び／又はディスク１１３１に出力するように構成される。当業者であれば、ワークステーション１１００の多数の他の実施例が存在し、本実施例は本発明を解説するためのものであって、この特定の実施例に本発明を限定するものと解釈されるべきでないことが分かるであろう。
【００６５】
上述した実施例は本発明を限定するというよりは解説するものであり、当業者であれば、添付請求項の範囲から逸脱することなく代わりの実施例を設計することができることに注意されたい。尚、請求項において、括弧内の如何なる符号も当該請求項を限定するものと見なしてはならない。また、"有する"なる文言は、請求項に又は詳細な説明に掲載されていない構成要素又はステップの存在を排除するものではない。また、単数形の構成要素は、複数の斯様な構成要素の存在を排除するものではない。また、本発明は幾つかの個別の構成要素を有するハードウェアにより、及びプログラムされたコンピュータにより実施することができる。また、幾つかのユニットを列挙するシステムの請求項において、これらユニットの幾つかは１つの同一のハードウェア又はソフトウェアにより具現化することができる。また、第１、第２、第３等の文言の使用は、如何なる順序を示すものではない。これらの文言は、名称と解釈されるべきである。
【図１】
0005576374.tif 000010
【図２】
0005576374.tif 000011
【図３】
0005576374.tif 000012
【図４】
0005576374.tif 000013
【図５】
0005576374.tif 000014
【図６】
0005576374.tif 000015
【図７】
0005576374.tif 000016
【図８】
0005576374.tif 000017
【図９】
0005576374.tif 000018
【図１０】
0005576374.tif 000019
【図１１】
0005576374.tif 000020