(57)【要約】【課題】  医師が決定する画像所見の客観性と信頼性を高めるための支援情報を表示する。【解決手段】  画像診断支援装置は、診断対象となる３次元画像の所定の３次元領域に関する画像所見の種類と評価値をユーザから取得する画像所見取得手段と、前記所定の３次元領域に含まれる複数の断面画像のそれぞれから画像特徴に基づいて前記画像所見の評価値と比較可能な特性値を算出する特性値算出手段と、前記複数の断面画像それぞれから算出した複数の特性値から前記所定の３次元領域を代表する代表特性値を算出する代表特性値算出手段と、前記代表特性値が算出された断面画像を代表断面画像として前記複数の断面画像から取得する代表断面画像取得手段と、前記画像所見の評価値と前記代表特性値とを比較する比較手段と、前記比較手段の比較結果に有意差がある場合にのみ前記代表断面画像を表示する表示手段とを備える。【選択図】  図１
2014000350.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
診断対象となる３次元画像の所定の３次元領域に関する画像所見の種類と評価値をユーザから取得する画像所見取得手段と、
前記所定の３次元領域に含まれる複数の断面画像のそれぞれから画像特徴に基づいて前記画像所見の評価値と比較可能な特性値を算出する特性値算出手段と、
前記複数の断面画像それぞれから算出した複数の特性値から前記所定の３次元領域を代表する代表特性値を算出する代表特性値算出手段と、
前記代表特性値が算出された断面画像を代表断面画像として前記複数の断面画像から取得する代表断面画像取得手段と、
前記画像所見の評価値と前記代表特性値とを比較する比較手段と、
前記比較手段の比較結果に有意差がある場合にのみ前記代表断面画像を表示する表示手段とを備えることを特徴とする画像診断支援装置。
【請求項２】
前記複数の断面画像それぞれから算出した複数の特性値から前記画像所見の評価値に最も近い近似特性値を選出する近似特性値選出手段と、
前記近似特性値が算出された断面画像を近似断面画像として前記複数の断面画像から取得する近似断面画像取得手段とを更に備え、
前記表示手段は、前記比較手段の比較結果に有意差がある場合にのみ前記近似断面画像と前記代表断面画像の両方を表示することを特徴とする請求項１に記載の画像診断支援装置。
【請求項３】
前記複数の断面画像として、予め決めた複数の方向に対してそれぞれ複数の断面画像を備えておくことにより、前記代表断面画像取得手段及びまたは前記近似断面画像取得手段は、任意の方向の断面画像から前記代表断面画像及びまたは前記近似断面画像を取得できることを特徴とする請求項１または２に記載の画像診断支援装置。
【請求項４】
診断対象となる３次元画像の所定の３次元領域に関する画像所見の種類と評価値をユーザから取得する画像所見取得工程と、
前記所定の３次元領域に含まれる複数の断面画像のそれぞれから画像特徴に基づいて前記画像所見の評価値と比較可能な特性値を算出する特性値算出工程と、
前記複数の断面画像それぞれから算出した複数の特性値から前記所定の３次元領域を代表する代表特性値を算出する代表特性値算出工程と、
前記代表特性値が算出された断面画像を代表断面画像として前記複数の断面画像から取得する代表断面画像取得工程と、
前記画像所見の評価値と前記代表特性値とを比較する比較工程と、
前記比較工程の比較結果に有意差がある場合にのみ前記代表断面画像を表示する表示工程とを有することを特徴とする画像診断支援方法。
【請求項５】
診断対象となる３次元画像の所定の３次元領域に関する画像所見の種類と評価値をユーザから取得する画像所見取得工程と、
前記所定の３次元領域に含まれる複数の断面画像のそれぞれから画像特徴に基づいて前記画像所見の評価値と比較可能な特性値を算出する特性値算出工程と、
前記複数の断面画像それぞれから算出した複数の特性値から前記所定の３次元領域を代表する代表特性値を算出する代表特性値算出工程と、
前記代表特性値が算出された断面画像を代表断面画像として前記複数の断面画像から取得する代表断面画像取得工程と、
前記画像所見の評価値と前記代表特性値とを比較する比較工程と、
前記比較工程の比較結果に有意差がある場合にのみ前記代表断面画像を表示する表示工程とを有する画像診断支援方法をコンピュータに実現させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像診断支援装置、その方法及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
医師が医用画像を観察して画像診断を行った結果は、画像診断レポートにまとめられる。画像診断レポートには、医師が医用画像から発見した異常陰影に関する画像所見と、その異常陰影の医学的な分類名を判断した画像診断名が記載される。画像所見について詳細に述べると、画像所見の種類（例えば、長径、形状など）とその評価値（例えば、１５ｍｍ、球形など）が記載される。そして、画像所見と画像診断名のいずれについても、医師の知識や経験に基づいて決定されることが多い。
【０００３】
近年、コンピュータを用いた画像診断支援技術として、異常陰影候補を検出するための画像処理技術が研究されている。特許文献１では、コンピュータが検出した異常陰影の情報と医師が発見した異常陰影の情報とを比較し、比較結果を表示するシステムが開示されている。このシステムを用いると、医師が見落とした異常陰影の位置をコンピュータが表示できる可能性があるため、異常陰影の見落とし低減効果が期待できる。
【０００４】
また、近年、ＳＶＭ（Support Vector Machine）、ＡＮＮ（Artificial Neural Network）、ベイジアンネットワークなどを用いた画像診断名の推論技術が研究されている。こうした推論技術を用いて算出した画像診断名を医師が参照することにより、画像診断名の信頼性を向上する効果が期待できる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特許第３０８５７２４号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
上述の通り、医師は自分の知識と経験に基づいて画像所見と画像診断名を決定するため、必ずしも客観性の高いものとはならないという課題があった。また、通常、医師は一人で画像診断を行うため、画像所見の見落としや見間違いが起こっても自分自身ではそのことに気付きにくいため、必ずしも信頼性の高いものとはならないという課題があった。特許文献１の技術の利用により、異常陰影の見落とし低減効果が期待できる。また、推論技術の利用により、画像診断名の信頼性を向上する効果が期待できる。しかし、いずれの背景技術を用いても、発見した異常陰影に関する画像所見を客観的で信頼性の高いものにするための支援情報は得られない。
【０００７】
本発明は、上記課題に鑑みてなされたものであり、医師が決定する画像所見の客観性と信頼性を高めるための支援情報を表示することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
上記課題を解決するため、本発明の一態様による画像診断装置は、診断対象となる３次元画像の所定の３次元領域に関する画像所見の種類と評価値をユーザから取得する画像所見取得手段と、前記所定の３次元領域に含まれる複数の断面画像のそれぞれから画像特徴に基づいて前記画像所見の評価値と比較可能な特性値を算出する特性値算出手段と、前記複数の断面画像それぞれから算出した複数の特性値から前記所定の３次元領域を代表する代表特性値を算出する代表特性値算出手段と、前記代表特性値が算出された断面画像を代表断面画像として前記複数の断面画像から取得する代表断面画像取得手段と、前記画像所見の評価値と前記代表特性値とを比較する比較手段と、前記比較手段の比較結果に有意差がある場合にのみ前記代表断面画像を表示する表示手段とを備える。
【発明の効果】
【０００９】
本発明によれば、医師から取得した画像所見の評価値と本発明に係る画像診断支援装置が算出した代表特性値との間に有意な差がある場合にのみ、代表断面画像を表示することができる。これにより、医師から取得した画像所見の評価値に疑問がある場合にのみ、医師に画像所見の見直しを促す支援情報として代表断面画像を表示することができる。それゆえ、医師が決定する画像所見の客観性と信頼性を高められるという効果がある。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】本発明の一実施の形態に係わる画像診断支援装置を含む画像診断支援システムの全体構成の一例を示す図。
【図２】画像診断支援装置１０の処理の流れの一例を示すフローチャート。
【図３】表示部３６に表示される診断対象画像の例。
【図４】ユーザが入力した画像所見の評価値と、装置が算出した特性値との関係の一例を示す図。
【図５】表示部３６に表示される近似断面画像、代表断面画像、及びそれらの付帯情報の一例を示す図。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
以下、図面を参照して本発明の好適な実施形態について詳細に説明する。図１は、本発明の一実施の形態に係わる画像診断支援装置を含む画像診断支援システムの全体構成の一例を示す図である。
【００１２】
画像診断支援システムは、画像診断支援装置１０とデータベース２２を含んでおり、これらの装置は、通信手段２１を介して互いに通信可能に接続されている。本実施形態においては、通信手段２１はＬＡＮ（Local Area Network）で構成される。データベース２２は、医用画像やそれに関連付けられた情報を管理する。画像診断支援装置１０は、データベース２２で管理された診断対象である医用画像（診断対象画像）やそれに関連付けられた情報をＬＡＮ２１を介して取得する。
【００１３】
画像診断支援装置１０は、その機能的な構成として、通信ＩＦ３１、ＲＯＭ３２、ＲＡＭ３３、記憶部３４、操作部３５、表示部３６、制御部３７を具備する。通信ＩＦ（Interface）３１は、例えば、ＬＡＮカード等で実現され、ＬＡＮ２１を介した外部装置（例えば、データベース２２）と画像診断支援装置１０との間の通信を司る。ＲＯＭ（Read Only Memory）３２は、不揮発性のメモリ等で実現され、各種プログラム等を記憶する。ＲＡＭ（Random Access Memory）３３は、揮発性のメモリ等で実現され、各種情報を一時的に記憶する。記憶部３４は、例えば、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）等で実現され、各種情報を記憶する。操作部３５は、例えば、キーボードやマウス等で実現され、ユーザからの指示を装置内に入力する。表示部３６は、例えば、ディスプレイ等で実現され、各種情報をユーザ（例えば、医師）に向けて表示する。制御部３７は、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）等で実現され、画像診断支援装置１０における処理を統括制御する。
【００１４】
制御部３７には、その機能的な構成として、領域取得部１１、画像所見取得部１２、特性値算出部１３、近似特性値選出部１４、代表特性値算出部１５、近似断面画像取得部１６、代表断面画像取得部１７、比較部１８、表示処理部１９が設けられる。これら構成は、例えば、ＣＰＵがＲＡＭ３３をワーク領域としてＲＯＭ３２または記憶部３４等に記憶されたプログラムを読み込み実行することで実現される。なお、これら構成の一部又はその全てが専用の回路等で実現されても良い。
【００１５】
領域取得部１１は、後述の方法により、診断対象となる３次元画像の所定の３次元領域、所定の３次元領域に含まれる複数の断面画像、及び所定の３次元領域内に存在する異常陰影領域を取得する。画像所見取得部１２は、前記異常陰影に関する画像所見の種類と評価値をユーザから取得する。この取得は、例えば、ユーザによる操作部３５を介した操作に基づいて行なわれる。
【００１６】
特性値算出部１３は、領域取得部１１が取得した複数の断面画像のそれぞれに対して、画像所見取得部１２が取得した画像所見の種類に応じた画像処理を施す。これにより、特性値算出部１３は、各断面画像のそれぞれに対して、画像所見取得部１２が取得した画像所見の評価値と比較可能な特性値を算出する。
【００１７】
近似特性値選出部１４は、特性値算出部１３が算出した複数の特性値から前記画像所見の評価値に最も近い値（近似特性値）を選出する。代表特性値算出部１５は、前記複数の断面画像それぞれから算出した複数の特性値から前記所定の３次元領域を代表する特性値（代表特性値）を算出する。
【００１８】
近似断面画像取得部１６は、前記近似特性値が算出された断面画像（近似断面画像）を前記複数の断面画像の中から取得する。代表断面画像取得部１７は、前記代表特性値が算出された断面画像（代表断面画像）を前記複数の断面画像の中から取得する。
【００１９】
比較部１８は、前記画像所見の評価値と前記代表特性値とを比較し、これら２つの値の間に有意な差があるかどうかを判断する。ここで、有意な差があるかどうかは、例えば、２つの値の差の絶対値が所定の閾値を超えているかどうかによって判断する。表示処理部１９は、比較部１８から比較結果に有意な差があるとの判断結果を受け取った場合にのみ、前記近似断面画像と前記代表断面画像の両方を表示する。また、表示処理部１９は、前記近似断面画像と前記代表断面画像のそれぞれに対して、断面画像の説明文等の付帯情報を一緒に表示することができる。これらの表示は、例えば、表示部３６への画面の表示によって行なわれる。勿論、不図示のプリンタ等で印刷を行なうことにより上記表示が行なわれても良い。
【００２０】
なお、上述した制御部３７の機能的な構成の内、近似特性値選出部１４と近似断面画像取得部１６は取り除いてもよい。その場合、表示処理部１９は、比較部１８から比較結果に有意な差があるとの判断結果を受け取った場合にのみ、前記代表断面画像とその付帯情報を表示する。
【００２１】
次に、図２を用いて、図１に示す画像診断支援装置１０の処理の流れの一例について説明する。ユーザが、操作部３５を介してデータベース２２上で管理された診断対象となる３次元画像の取得を指示すると、この処理は開始する。
【００２２】
この処理が開始すると、画像診断支援装置１０は、当該ユーザ指示に従って、データベース２２からＬＡＮ２１を介して診断対象となる３次元画像を取得し、それをＲＡＭ３３に格納する（Ｓ１０１）。画像診断支援装置１０は、表示処理部１９において、当該診断対象３次元画像に含まれる任意の（ユーザが指示した位置にある）断面画像を表示部３６上に表示する。なお、診断対象３次元画像は、画像診断支援装置１０に接続された外部記憶装置から取得されても良い。
【００２３】
ここで、ユーザは、操作部３５を介して当該診断対象３次元画像の所定の領域（異常陰影が存在する３次元領域）を指定する。すると、画像診断支援装置１０は、領域取得部１１において、当該ユーザ操作に従って所定の領域を取得し、また所定の領域に含まれる複数の断面画像を取得する（Ｓ１０２）。この際、画像撮影装置によって生成されたＡｘｉａｌ断面画像をそのまま取得してもよいが、一旦３次元画像を再構成してから任意の法線方向に直交する断面画像を作成し取得してもよい。例えば、法線方向がＡｘｉａｌ断面画像と直交するｃｏｒｏｎａｌ断面画像やｓａｇｉｔｔａｌ断面画像を取得してもよい。なお、Ａｘｉａｌ断面画像、ｃｏｒｏｎａｌ断面画像、ｓａｇｉｔｔａｌ断面画像を併せて、直交３断面画像と呼ぶ。
【００２４】
さらに、領域取得部１１において、公知の領域抽出技術（グラフカット法やレベルセット法など）等を用いて所定の領域内に存在する異常陰影領域を抽出し取得する。なお、公知の異常陰影検出技術を用いて異常陰影領域を自動的に取得するようにしても良い。この場合、異常陰影領域を自動的に取得した後に、異常陰影領域を取り囲む直方体領域を所定の３次元領域として自動的に抽出し取得する。そして、さらに、所定の領域に含まれる複数の断面画像を取得する、という処理手順となる。
【００２５】
ここで、図３に、表示部３６に表示される診断対象画像の例を示す。通常、表示部３６には３次元画像をそのまま表示することはできないため、３つの画像表示エリア４１、４２、４３に、それぞれＡｘｉａｌ断面画像、ｃｏｒｏｎａｌ断面画像、ｓａｇｉｔｔａｌ断面画像を表示する。上述したとおり、ユーザは操作部３５を介して各断面画像上にそれぞれ所定の領域５１、５２、５３を指定する。ここで、所定の領域５１、５２，５３は、３次元画像上の１つの直方体を指定するために各断面画像上に描く、直方体の投影図形（矩形）である。従って、以下の関係が成り立つ。
領域５１のＸ座標＝領域５２のＸ座標      ・・・（１）
領域５１のＹ座標＝領域５３のＸ座標      ・・・（２）
領域５２のＹ座標＝領域５３のＹ座標      ・・・（３）
【００２６】
そのため、ユーザは直交３断面画像のいずれか２つの断面画像上で矩形を描画することにより所定の領域を指定できる。残りの１つの断面画像上の矩形位置は、式（１）〜（３）を用いて自動的に算出される。所定の領域５１、５２、５３内の直交する３方向にそれぞれ複数の断面画像が存在するので、Ｓ１０２の処理により、いずれの方向においても複数の断面画像を取得できる。
【００２７】
以下、図２の説明に戻る。ユーザは、操作部３５を介して画像所見を入力する。すなわち、Ｓ１０１の処理で表示部３６上に表示された複数の断面画像を参照したユーザが、当該複数の断面画像上に存在する異常陰影に関して画像所見の種類と評価値を入力する。すると、画像診断支援装置１０は、画像所見取得部１２において、当該ユーザ操作に従って入力された画像所見の種類と評価値を取得する（Ｓ１０３）。画像所見の種類の例としては、異常陰影の長径（最大直径）、形状、棘状突起、輪郭不整、石灰化、空気部、血管や気管支の巻込、胸膜嵌入像、気管支透瞭像などの有無や程度に関する情報が挙げられる。なお、このＳ１０３の処理は、Ｓ１０２の処理と同時に実行されても良いし、また、Ｓ１０２の処理を行なう前に実行されても良い。
【００２８】
続いて、画像診断支援装置１０は、特性値算出部１３において、領域取得部１１で取得した複数の断面画像のそれぞれに対して、Ｓ１０４とＳ１０５の処理を行う。まず、Ｓ１０４では、公知の画像処理技術を用いて、画像所見取得部１２で取得した画像所見の種類に対応する異常陰影の画像特徴を算出する。画像特徴の例としては、異常陰影領域の形状特徴（長径、境界線の円形度、扁平率、不整度など）や、濃度特徴（濃度の平均値と分散、石灰化や空気などに対応する特定の濃度範囲内の濃度値の存在割合など）が挙げられる。さらに、Ｓ１０５では、前記複数の断面画像のそれぞれに対して、Ｓ１０４で算出した画像特徴に基づいて、前記画像所見の評価値と比較可能な特性値を算出する。
【００２９】
ここで、Ｓ１０５の処理における特性値の算出方法について説明する。例えば、画像所見の種類が「長径」の場合、異常陰影の境界線を楕円近似した時の楕円の長径（最大直径）を計測することにより、特性値を得る。また例えば、画像所見の種類が「輪郭不整」の場合、異常陰影の中心から境界線上の各点までの距離の分散の大小に応じて、特性値を算出する。また例えば、画像所見の種類が「石灰化」の場合、異常陰影の濃度ヒストグラムを作成し、石灰化に対応する濃度範囲内の濃度値の割合に応じて、特性値を算出する。
【００３０】
画像診断支援装置１０は、近似特性値選出部１４において、特性値算出部１３で算出した複数の特性値から、画像所見取得部１２で取得した画像所見の評価値に最も近い値（近似特性値）を選出する（Ｓ１０６）。ただし、いずれの特性値も画像所見の評価値から所定の距離以上離れている場合は、近似特性値なし、としてもよい。続いて、画像診断支援装置１０は、近似断面画像取得部１６において、近似特性値選出部１４で選出した特性値を持つ断面画像（近似断面画像）を、領域取得部１１で取得した複数の断面画像から取得する（Ｓ１０８）。
【００３１】
一方、画像診断支援装置１０は、代表特性値算出部１５において、特性値算出部１３で算出した複数の特性値から、領域取得部１１で取得した所定の領域を代表する特性値（代表特性値）を算出する（Ｓ１０７）。続いて、画像診断支援装置１０は、代表断面画像取得部１７において、代表特性値算出部１５で算出した特性値を持つ断面画像（代表断面画像）を、領域取得部１１で取得した複数の断面画像から取得する（Ｓ１０９）。
【００３２】
ここで、Ｓ１０７の代表特性値の算出方法について説明する。代表特性値の算出方法は、画像所見の種類によって異なる。例えば、長径、棘状突起、石灰化、空気部、血管や気管支の巻込、胸膜嵌入像、気管支透瞭像など、多くの画像所見の種類では、前記複数の特性値の中の最大値を代表特性値とする。また例えば、輪郭不整など、一部の画像所見の種類では、前記複数の特性値の平均値を代表特性値とする。また例えば、形状など、一部の画像所見の種類では、特性値が取り得るすべての値に対して予め優先順位を与えておくことにより、優先順位が最も高い特性値を代表特性値とする。
【００３３】
なお、Ｓ１０６及びＳ１０８の処理と、Ｓ１０７及びＳ１０９の処理は、並列に実行してもよいし、あるいは、いずれの処理を先に実行してもよい。あるいは、図１の説明で述べたように、画像診断支援装置１０から、近似特性値選出部１４と近似断面画像取得部１６を取り除くことも可能であり、これらを取り除いた場合は、Ｓ１０６とＳ１０８の処理は実行されない。
【００３４】
続いて、画像診断支援装置１０は、比較部１８において、画像所見取得部１２で取得した画像所見の評価値と、代表特性値算出部１５で算出した代表特性値とを比較する（Ｓ１１０）。そして、比較部１８において、前記２つの値の間に有意な差があるかどうかを判断する。例えば、２つの値が大小関係を持つ場合は、２つの値の差の絶対値が所定の閾値を超えた場合に有意な差があると判断する。また例えば、２つの値が大小関係を持たない場合は、２つの値が異なる場合に有意な差があると判断する。また例えば、画像所見の評価値及びまたは特性値が特異な値を持つ場合は、いずれか一方の値だけが特異な値となった場合に有意な差があると判断する。
【００３５】
最後に、画像診断支援装置１０は、表示処理部１９において、比較部１８での比較結果として前記画像所見の評価値と前記代表特性値との間に有意差があった場合にのみ、以下の情報を表示部３６上に表示する（Ｓ１１１）。勿論、不図示のプリンタ等で印刷を行なうことにより上記表示が行なわれても良い。表示部３６上に表示する情報には、近似断面画像取得部１６で取得した近似断面画像と、代表断面画像取得部１７で取得した代表断面画像が含まれる。さらに、これらの断面画像のそれぞれに対して、断面画像の説明文等の付帯情報を一緒に表示してもよい。なお、Ｓ１０６とＳ１０８が実行されなかった場合は、近似断面画とその付帯情報は表示されない。
【００３６】
図４は、ユーザが入力した画像所見の評価値と、装置が算出した特性値との関係の一例を示す図である。図４において、横軸は複数の断面画像の位置を示し、縦軸は画像所見の評価値または特性値を示す。図４に、Ｓ１０３で取得した画像所見の評価値の一例を、点線６１で示す。また、Ｓ１０５で算出した複数の断面画像それぞれに対する特性値の一例を、折れ線グラフ６２で示す。また、Ｓ１０６で選出した近似特性値の一例を、四角形６３で示す。また、Ｓ１０７で算出した代表特性値（６４）の一例を、円形６４で示す。上述したとおり、画像診断支援装置１０は、画像所見の評価値６１と代表特性値６４との間に有意な差がある場合にのみ、表示部３６上に近似断面画像、代表断面画像、及びそれらの付帯情報を表示する。
【００３７】
図５は、表示部３６に表示される近似断面画像、代表断面画像、及びそれらの付帯情報の一例を示す図である。図５に、近似断面画像の一例７１、代表断面画像の一例７２、近似断面画像の付帯情報の一例７３、及び代表断面画像の付帯情報の一例７４を示す。図５の例は、画像所見の評価値（「ユーザの入力値＝３」）と代表特性値（「装置が算出した特性値＝４．４」）との間に有意な差（例えば、値１を超える差）があるので、表示部３６に表示される。そして、ユーザに近似断面画像７１と代表断面画像７２とが表示されるので、ユーザは自分自身の目で断面画像間の差異を確認することができ、効率よく画像所見の見直しをすることができる。それゆえ、医師が決定する画像所見の客観性と信頼性を高められるという効果がある。
【００３８】
以上が本発明の代表的な実施形態の一例であるが、本発明は、上記及び図面に示す実施形態に限定することなく、その要旨を変更しない範囲内で適宜変形して実施できるものである。
【００３９】
＜その他の実施形態＞
本発明は、以下の処理を実行することによっても実現される。即ち、上述した実施形態の機能を実現するソフトウェア（プログラム）を、ネットワーク又は各種記憶媒体を介してシステム或いは装置に供給し、そのシステム或いは装置のコンピュータ（又はＣＰＵやＭＰＵ等）がプログラムを読み出して実行する処理である。
【図１】
2014000350.tif 000003
【図２】
2014000350.tif 000004
【図３】
2014000350.tif 000005
【図４】
2014000350.tif 000006
【図５】
2014000350.tif 000007