(57)【要約】【課題】  画像の複数の領域を識別した結果を検証し評価する。【解決手段】  学習用画像２０の画像情報を取得する学習用画像読取部１１１と、学習用画像２０の画像情報と登録学習用画像種別４０に基づき識別器情報を決定する識別器情報決定部１１２と、識別器情報に基づき学習用画像２０の画素の種別を識別する学習用画像種別識別部１１３と、学習用画像２０の画素の種別と登録学習用画像種別４０の第１の差分量に基づき目標値を設定する目標値設定部１１４と、テスト用画像３０の画像情報を取得するテスト用画像読取部１１５と、テスト用画像３０の画像情報と識別器情報に基づきテスト用画像３０の画素の種別を識別するテスト用画像種別識別部１１６と、テスト用画像３０の画素の種別と登録テスト用画像種別５０の第２の差分量が、目標値に基づく許容範囲内であるか否かを評価する評価部１１７と、を有してなる。【選択図】図２
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
学習用画像と、上記学習用画像を構成する画素ごとの種別を示す登録学習用画像種別と、テスト用画像と、上記テスト用画像を構成する画素ごとの種別を示す登録テスト用画像種別と、が記憶されている記憶部と、
上記学習用画像を構成する画素ごとの画像情報を取得する学習用画像読取部と、
上記学習用画像を構成する画素ごとの画像情報と上記登録学習用画像種別とに基づいて、画素ごとの種別を識別するための識別器情報を決定する識別器情報決定部と、
上記識別器情報に基づいて、上記学習用画像を構成する画素ごとの種別を識別する学習用画像種別識別部と、
識別された上記学習用画像を構成する画素ごとの種別と上記登録学習用画像種別との差分量である第１の差分量を算出し、上記第１の差分量に基づいて目標値を設定する目標値設定部と、
上記テスト用画像を構成する画素ごとの画像情報を取得するテスト用画像読取部と、
上記テスト用画像を構成する画素ごとの画像情報と上記識別器情報とに基づいて、上記テスト用画像を構成する画素ごとの種別を識別するテスト用画像種別識別部と、
識別された上記テスト用画像を構成する画素ごとの種別と上記登録テスト用画像種別との差分量である第２の差分量を算出し、上記第２の差分量が、上記目標値に基づいて決定される許容範囲内であるか否かを評価する評価部と、
を有してなることを特徴とする画像処理装置。
【請求項２】
読影者が操作可能な登録操作部と、
上記記憶部に記憶されている上記学習用画像を表示する学習用表示部と、
上記記憶部に記憶される上記登録学習用画像種別を特定する登録学習用画像種別特定部と、
を備え、
上記登録学習用画像種別特定部は、上記学習用表示部が上記学習用画像を表示している状態で上記登録操作部が操作されたときに、上記登録操作部の操作内容に基づいて上記登録学習用画像種別を特定して上記記憶部に記憶する、
請求項１記載の画像処理装置。
【請求項３】
読影者が操作可能な登録操作部と、
上記記憶部に記憶されている上記テスト用画像を表示するテスト用表示部と、
上記記憶部に記憶される上記登録テスト用画像種別を特定する登録テスト用画像種別特定部と、
を備え、
上記登録テスト用画像種別特定部は、上記テスト用表示部が上記テスト用画像を表示している状態で上記登録操作部が操作されたときに、上記登録操作部の操作内容に基づいて上記登録テスト用画像種別を特定して上記記憶部に記憶する、
請求項１または２記載の画像処理装置。
【請求項４】
画素の種別には特定種別を含む複数の種別があり、
上記目標値設定部は、識別された上記学習用画像を構成する画素ごとの種別を構成する上記特定種別と、上記登録学習用画像種別を構成する上記特定種別と、に基づいて上記第１の差分量を算出する、
請求項１乃至３のいずれかに記載の画像処理装置。
【請求項５】
上記記憶部には複数の学習用画像が記憶されていて、
上記目標値設定部は、上記複数の学習用画像それぞれについて上記第１の差分量を算出し、算出された上記複数の学習用画像それぞれの上記第１の差分量の平均値である第１の平均値を算出し、上記第１の平均値に基づいて上記目標値を設定する、
請求項１乃至４のいずれかに記載の画像処理装置。
【請求項６】
画素の種別には特定種別を含む複数の種別があり、
上記評価部は、識別された上記テスト用画像を構成する画素ごとの種別を構成する上記特定種別と、上記登録テスト用画像種別を構成する上記特定種別と、に基づいて上記第２の差分量を算出する、
請求項１乃至５のいずれかに記載の画像処理装置。
【請求項７】
上記特定種別は、上記画素が注目領域に対応する画素であるか否かを示す情報であり、
上記識別器情報は、上記学習用画像または上記テスト用画像を構成する画素ごとに上記特定種別であるか否かを検出するための情報である、
請求項４乃至６のいずれかに記載の画像処理装置。
【請求項８】
上記記憶部には複数のテスト用画像が記憶されていて、
上記評価部は、上記複数のテスト用画像それぞれについて上記第２の差分量を算出し、算出された上記複数のテスト用画像それぞれの上記第２の差分量の平均値である第２の平均値を算出し、上記第２の平均値と上記目標値とに基づいて決定される上記許容範囲内であるか否かを評価する、
請求項１乃至７のいずれかに記載の画像処理装置。
【請求項９】
上記記憶部には基準値が記憶されていて、
上記評価部は、上記第２の平均値と上記目標値との差と、上記基準値とを比較して上記許容範囲内であるか否かを評価する、
請求項８記載の画像処理装置。
【請求項１０】
上記学習用表示部は、識別された上記学習用画像を構成する画素ごとの種別と、上記登録学習用画像種別との差異を視認可能に表示する、
請求項２乃至９のいずれかに記載の画像処理装置。
【請求項１１】
読影者が操作可能な設定操作部を備え、
上記目標値設定部は、上記学習用表示部が表示した後に上記設定操作部が操作されたときにのみ、上記目標値を設定する、
請求項１０記載の画像処理装置。
【請求項１２】
識別された上記テスト用画像を構成する画素ごとの種別を上記テスト用画像に重畳して表示するテスト用表示部、
を備える請求項１乃至１１のいずれかに記載の画像処理装置。
【請求項１３】
識別された上記テスト用画像を構成する画素ごとの種別と、上記登録テスト用画像種別との差異を視認可能に表示するテスト用表示部、
を備える請求項１乃至１１のいずれかに記載の画像処理装置。
【請求項１４】
読影者が操作可能な表示操作部と、
上記テスト用表示部が表示した後に上記表示操作部が操作されたときにのみ、上記識別結果の評価結果を表示する評価結果表示部と、
を備える、
請求項１２または１３記載の画像処理装置。
【請求項１５】
少なくとも上記第１の差分量または上記第２の差分量のいずれかに基づいて上記識別器情報を修正する修正部、
を備える請求項１乃至１４のいずれかに記載の画像処理装置。
【請求項１６】
学習用画像と、上記学習用画像を構成する画素ごとの種別を示す登録学習用画像種別と、テスト用画像と、上記テスト用画像を構成する画素ごとの種別を示す登録テスト用画像種別と、が記憶されている記憶部を備えるコンピュータが実行する画像処理方法であって、
上記コンピュータが、
上記学習用画像を構成する画素ごとの画像情報を取得する学習用画像読取ステップと、
上記学習用画像を構成する画素ごとの画像情報と上記登録学習用画像種別とに基づいて、画素ごとの種別を識別するための識別器情報を決定する識別器情報決定ステップと、
上記識別器情報に基づいて、上記学習用画像を構成する画素ごとの種別を識別する学習用画像種別識別ステップと、
識別された上記学習用画像を構成する画素ごとの種別と上記登録学習用画像種別との差分量である第１の差分量を算出し、上記第１の差分量に基づいて目標値を設定する目標値設定ステップと、
上記テスト用画像を構成する画素ごとの画像情報を取得するテスト用画像読取ステップと、
上記テスト用画像を構成する画素ごとの画像情報と上記識別器情報とに基づいて、上記テスト用画像を構成する画素ごとの種別を識別するテスト用画像種別識別ステップと、
識別された上記テスト用画像を構成する画素ごとの種別と上記登録テスト用画像種別との差分量である第２の差分量を算出し、上記第２の差分量が、上記目標値に基づいて決定される許容範囲内であるか否かを評価する評価ステップと、
を実行することを特徴とする画像処理方法。
【請求項１７】
学習用画像と、上記学習用画像を構成する画素ごとの種別を示す登録学習用画像種別と、テスト用画像と、上記テスト用画像を構成する画素ごとの種別を示す登録テスト用画像種別と、が記憶されている記憶部を備えるコンピュータに実行させる画像処理プログラムであって、
上記コンピュータに、
上記学習用画像を構成する画素ごとの画像情報を取得する学習用画像読取ステップと、
上記学習用画像を構成する画素ごとの画像情報と上記登録学習用画像種別とに基づいて、画素ごとの種別を識別するための識別器情報を決定する識別器情報決定ステップと、
上記識別器情報に基づいて、上記学習用画像を構成する画素ごとの種別を識別する学習用画像種別識別ステップと、
識別された上記学習用画像を構成する画素ごとの種別と上記登録学習用画像種別との差分量である第１の差分量を算出し、上記第１の差分量に基づいて目標値を設定する目標値設定ステップと、
上記テスト用画像を構成する画素ごとの画像情報を取得するテスト用画像読取ステップと、
上記テスト用画像を構成する画素ごとの画像情報と上記識別器情報とに基づいて、上記テスト用画像を構成する画素ごとの種別を識別するテスト用画像種別識別ステップと、
識別された上記テスト用画像を構成する画素ごとの種別と上記登録テスト用画像種別との差分量である第２の差分量を算出し、上記第２の差分量が、上記目標値に基づいて決定される許容範囲内であるか否かを評価する評価ステップと、
を実行させることを特徴とする画像処理プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像を構成する複数の領域を識別する機能を有する画像処理装置と、画像処理方法と、画像処理プログラムに関するものである。
【背景技術】
【０００２】
従来、例えば小腸などの消化器の内壁を画像診断するために消化器内の画像を撮像する内視鏡カプセルのように、撮影対象である画像を読影する者（以下「読影者」ともいう。）が判断するために多数の画像を撮像する技術が知られている。ここで、読影者は、例えば内視鏡カプセルを用いた画像診断の場合には医師である。
【０００３】
内視鏡カプセルを用いた画像診断では、通常１回の検査で５万枚から１０万枚の画像が撮影される。また、内視鏡カプセルを用いた画像診断は、短時間の間隔で連続して多数の画像が撮影されるため、撮影された画像ごとの変化量は少ない。
【０００４】
ここで、撮影された画像には、診断対象の被写体である消化器の内壁が読影可能な可視領域と、読影不可能な不可視領域との２種類の領域に大別できる。
【０００５】
消化器の内壁を診断する医師は、撮影された多数の画像の中から画像診断に使用可能な画像のみを選別する。ここで、画像の選別方法としては、例えば、読影者が、画像を構成する可視領域と不可視領域とを識別して、可視領域を一定比率以上含む画像を画像診断に使用可能な画像として選別する。読影者は、選別した画像診断に使用可能な画像を用いて診断を行う。
【０００６】
このように、内視鏡カプセルを用いた画像診断では、画像ごとの変化量の少ない膨大な数の画像の中から、読影者が画像診断に使用可能な画像を選別して読影しなければならず、読影者の負担が極めて大きい。そのため、内視鏡カプセルを用いた画像診断では、読影者の負担軽減を目的としたコンピュータ支援システムが導入されている。
【０００７】
これまでにも、撮影された多数の画像を観察する読影者の負荷を軽減するための技術として、画像を構成する複数の領域のうち特定の領域を識別して表示する技術が知られている（例えば、特許文献１参照）。
【０００８】
また、撮影された多数の画像を観察する読影者の負荷を軽減する他の技術として、複数の画像の中から画像から算出される特徴量などに基づいて代表の画像を表示する技術が知られている（例えば、特許文献２参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００９】
【特許文献１】特開２０１０−１１５４１３号公報
【特許文献２】特開２０１１−２４７２７号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１０】
しかしながら、上述した特許文献１や２の技術によれば、読影者に代わりコンピュータが画像を構成する複数の領域のうち特定の領域（読影可能な領域）を識別して識別結果を表示するものの、表示された識別結果が読影者の識別基準（読影基準）と同等、つまり、読影者が読影可能であると識別した場合の識別結果と同程度（同等）となるか否かを検証しその結果を評価することは考慮されていない。
【００１１】
ここで、例えば医療の分野では、コンピュータは読影者である医師の作業を支援するだけであり、画像を用いて診断することができるのは医師のみである。つまり、コンピュータが読影者に代わって読影可能と識別された識別結果が、読影者が識別した場合の結果と同等であることが保証されることで、初めてコンピュータによる識別結果を用いた読影者の作業支援が達成され得る。
【００１２】
本発明は上記の課題に鑑みてなされたものであって、画像を構成する複数の領域のコンピュータによる識別結果が、その画像を読影する読影者が識別した識別結果と同等であるか否かを評価することができる画像処理装置と画像処理方法と画像処理プログラムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１３】
本発明は、学習用画像と、学習用画像を構成する画素ごとの種別を示す登録学習用画像種別と、テスト用画像と、テスト用画像を構成する画素ごとの種別を示す登録テスト用画像種別と、が記憶されている記憶部と、学習用画像を構成する画素ごとの画像情報を取得する学習用画像読取部と、学習用画像を構成する画素ごとの画像情報と登録学習用画像種別とに基づいて、画素ごとの種別を識別するための識別器情報を決定する識別器情報決定部と、識別器情報に基づいて、学習用画像を構成する画素ごとの種別を識別する学習用画像種別識別部と、識別された学習用画像を構成する画素ごとの種別と登録学習用画像種別との差分量である第１の差分量を算出し、第１の差分量に基づいて目標値を設定する目標値設定部と、テスト用画像を構成する画素ごとの画像情報を取得するテスト用画像読取部と、テスト用画像を構成する画素ごとの画像情報と識別器情報とに基づいて、テスト用画像を構成する画素ごとの種別を識別するテスト用画像種別識別部と、識別されたテスト用画像を構成する画素ごとの種別と登録テスト用画像種別との差分量である第２の差分量を算出し、第２の差分量が、目標値に基づいて決定される許容範囲内であるか否かを評価する評価部と、を有してなることを特徴とする。
【発明の効果】
【００１４】
本発明によれば、画像を構成する複数の領域のコンピュータによる識別結果が、その画像を読影する読影者が識別した場合の識別結果と同等であるか否かを評価することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１５】
【図１】本発明に係る画像処理装置が処理する画像データの一例としての、内視鏡カプセルによる撮影画像の一例である。
【図２】上記画像処理装置の実施の形態を示すブロック図である。
【図３】上記画像処理装置による画像処理を示すフローチャートである。
【図４】上記画像処理装置による目標値算出処理を示すフローチャートである。
【図５】目標値算出処理で用いる学習用画像のうち、読影者による正解を表示した学習用画像の一例である。
【図６】記憶部内の学習用画像を格納するデータベースの模式図である。
【図７】上記学習用画像のうち、読影者による正解を表示していない画像の一例である。
【図８】学習用画像の可視領域と不可視領域とを画素ごとに種別を与え、それを１と０とで表示した様子を示す模式図である。
【図９】読影者が定義した可視領域Ｒ１（ｉ）と識別器が識別した可視領域Ｒ２（ｉ）との関係を示す模式図である。
【図１０】Ｒ１（ｉ）とＲ２（ｉ）の差分量Ｓｉの関係を示す図である。
【図１１】確率変数の実現値に対する信頼度の信頼区間を示す図である。
【図１２】評価対象の識別器の目標値と危険率とを示す表である。
【図１３】上記画像処理装置による評価処理を示すフローチャートである。
【図１４】上記評価処理で用いるテスト用画像の一例である。
【図１５】識別器による識別結果を表示したテスト用画像の一例である。
【図１６】読影者が識別した結果を正解として付したテスト用画像の一例である。
【図１７】上記識別結果を含むテスト用画像３０と読影者による正解との照合を行った画像の一例である。
【図１８】評価処理による識別器の評価結果を示す表である。
【発明を実施するための形態】
【００１６】
以下、本発明に係る画像処理装置と画像処理方法と画像処理プログラムの実施の形態について、図面を参照しながら説明する。
【００１７】
なお、以下に説明する画像処理装置は、処理対象画像の一例である内視鏡カプセルにより撮影された膨大な数の画像について、画像内の注目領域と非注目領域とを識別器（画像処理プログラム）により識別する。そして、画像処理装置は、その識別結果が読影者の一例である医師が読影した場合の識別結果と同等であるか否かを評価する。
【００１８】
つまり、本発明に係る画像処理装置は、所定の識別器による処理対象画像の識別結果が所定の読影者が同じ処理対象画像を読影した場合の識別結果と同等であると評価を行うことで、これから処理される処理対象画像に対して、その識別器が読影者による識別の代行として識別処理を行うことができることを保証することができる。
【００１９】
ここで、処理対象画像とは、画像処理装置による識別処理の対象となる画像であって、複数の画素から構成される。処理対象画像を構成する各画素は、注目領域と非注目領域のいずれかに属する。注目領域とは、例えば腸壁を視認することができる可視領域など、処理対象画像における注目すべき領域である。また、非注目領域とは、処理対象画像における注目領域以外の領域である。なお、以下の説明における、画素の種別とは、処理対象画像を構成する各画素が複数の領域（例：注目領域や非注目領域）のいずれに属する画素であるかを示す情報である。
【００２０】
図１は、画像処理装置が処理する画像データ（処理対象画像）の一例としての、内視鏡カプセルによる撮影画像の一例である。
【００２１】
撮影画像１０には、注目領域が読影可能（可視領域）な腸壁１１、腸壁が読影できない不可視領域１２や気泡１３などの非注目領域が含まれる。また、撮影画像には、撮影開始からの経過時間を表示する撮影時間表示１４が含まれる。
【００２２】
●画像処理装置の構成●
図２は、本発明に係る画像処理装置の実施の形態を示すブロック図である。画像処理装置１００は、記憶部１１０、学習用画像読取部１１１、識別器情報決定部１１２、学習用画像種別識別部１１３、目標値設定部１１４を有する。
【００２３】
また、画像処理装置１００は、テスト用画像読取部１１５、テスト用画像種別識別部１１６、評価部１１７を有する。
【００２４】
さらに、画像処理装置１００は、表示部１１８、操作部１１９、修正部１２０、登録学習用画像種別特定部１２１、登録テスト用画像種別特定部１２２を有する。
【００２５】
ここで、画像処理装置１００は、各種コンピュータに本発明に係る画像処理プログラムを実行させることにより実現される。つまり、各種コンピュータにおいて、不図示のＲＯＭ（Read Only Memory）に格納される画像処理プログラムを不図示のプロセッサに実行させることで、後述する本発明に係る画像処理方法を実行する画像処理装置１００が実現される。
【００２６】
図３は、画像処理装置による画像処理を示すフローチャートである。画像処理装置１００は、本発明の画像処理方法における、目標値算出処理（Ｓ１００）と評価処理（Ｓ２００）とを実行する。
【００２７】
目標値算出処理は、学習用画像読取部１１１と識別器情報決定部１１２と学習用画像種別識別部１１３と目標値設定部１１４により行われる、識別結果の評価を行うための目標値を算出する処理である。
【００２８】
また、評価処理は、テスト用画像読取部１１５とテスト用画像種別識別部１１６と評価部１１７により行われる、算出した目標値によって識別結果の評価を行う処理である。
【００２９】
記憶部１１０には、学習用画像２０と、テスト用画像３０と、登録学習用画像種別４０と、登録テスト用画像種別５０と、が記憶されている。
【００３０】
ここで、学習用画像２０とは、識別結果の評価を行うための目標値の設定に用いられる処理対象画像である。また、登録学習用画像種別４０とは、学習用画像２０を構成する画素のうち、学習用画像２０を読影者が読影して注目領域であると特定した領域を構成する画素ごとの種別である。また、テスト用画像３０とは、上述のように設定された目標値に基づいて、識別結果の評価処理に用いられる処理対象画像である。さらに、登録テスト用画像種別５０とは、テスト用画像３０を構成する画素のうち、テスト用画像３０を読影者が読影して注目領域であると特定した領域を構成する画素ごとの種別である。
【００３１】
なお、登録学習用画像種別４０と登録テスト用画像種別５０には、それぞれ特定種別を含む複数の種別がある。特定種別とは、学習用画像２０とテスト用画像３０を構成する画素が注目領域に対応する画素であるか否かを示す情報である。
【００３２】
学習用画像読取部１１１は、記憶部１１０に記憶されている学習用画像２０を構成する画素ごとの画像情報を取得する。ここで、画像情報とは、処理対象画像を構成する画素の特性を特定する情報であって、例えば画素値である。
【００３３】
識別器情報決定部１１２は、学習用画像２０を構成する画素ごとの画像情報と登録学習用画像種別４０とに基づいて、画素ごとに注目領域であるか否かの種別を識別するための識別器情報を決定する。
【００３４】
ここで、識別器情報とは、識別器を構築するために必要な情報である。つまり、識別器情報とは、識別器を定めるパラメータであり、学習用画像２０を用いて推定される情報である。識別器情報としては、例えば画素値から推定される平均ベクトルと共分散行列が挙げられる。
【００３５】
また、識別器とは、所定の画像を構成する画素を、識別器情報に基づいてその画素が属する画素の種別（クラス）に対応付ける機能を有するソフトウェアである。本発明において、学習用画像種別識別部１１３とテスト用画像種別識別部１１６が、識別器に相当する。
【００３６】
なお、識別器としてはBayes二次識別器あるいはFisher線形識別器など、様々な種類のものを用いることができる。また、画像から抽出される特徴についても、本実施の形態ではＲＧＢ（Red Green Blue）の値を用いているが、ＨＳＶ（Hue Saturation Value）など、適宜適切な特徴を用いることができる。
【００３７】
学習用画像種別識別部１１３は、決定された識別器情報に基づいて所定枚数の学習用画像２０を構成する画素についてその画素が属する種別に対応付けて識別処理を行う。
【００３８】
目標値設定部１１４は、学習用画像種別識別部１１３により識別された学習用画像２０を構成する画素ごとの種別と登録学習用画像種別４０との差分量である第１の差分量を算出する。そして、目標値設定部１１４は、算出した第１の差分量に基づいて目標値を設定する。
【００３９】
テスト用画像読取部１１５は、テスト用画像３０を構成する画素ごとの画像情報を取得する。取得された画像情報は、テスト用画像種別識別部１１６に送られる。
【００４０】
テスト用画像種別識別部１１６は、テスト用画像３０を構成する画素ごとの画像情報と識別器情報決定部１１２で決定された識別器情報とに基づいて、テスト用画像３０を構成する画素ごとの種別を識別する。
【００４１】
評価部１１７は、テスト用画像種別識別部１１６により識別されたテスト用画像３０を構成する画素ごとの種別と、登録テスト用画像種別５０との差分量である第２の差分量を算出する。そして、評価部１１７は、第２の差分量が、目標値に基づいて決定される許容範囲内であるか否かを評価する。
【００４２】
表示部１１８は、記憶部１１０に記憶されている学習用画像２０やテスト用画像３０を表示する。表示部１１８の一例としては、一般に用いられる液晶ディスプレイなどの各種表示装置が挙げられる。
【００４３】
ここで、表示部１１８は、学習用画像２０やテスト用画像３０を構成する画素ごとの種別を学習用画像２０やテスト用画像３０に重畳して表示することができる。また、表示部１１８は、学習用画像２０やテスト用画像３０を構成する画素ごとの種別と、登録学習用画像種別４０や登録テスト用画像種別５０との差異を読影者が視認可能に表示することもできる。
【００４４】
操作部１１９は、読影者が画像処理装置１００を操作するためのものである。操作部１１９の一例としては、マウス、タッチパネル、タッチペン、ジョイスティック、あるいはトラックボールなどのポインティングデバイス、あるいはキーボードなどの各種入力装置が挙げられる。読影者は、例えば、表示部１１８に表示された学習用画像２０を確認しつつ操作部１１９を操作して、目標値設定部１１４が目標値を設定するために必要な情報を入力する。
【００４５】
修正部１２０は、第１の差分量や第２の差分量に基づいて、識別器情報決定部１１２で用いる識別器情報の修正を行う。ここで、識別器情報の修正とは、識別結果と差分量が所定の範囲内の値にない場合などに、識別器を定めるパラメータを修正することをいう。
【００４６】
登録学習用画像種別特定部１２１は、記憶部１１０に記憶される登録学習用画像種別４０を特定する。登録学習用画像種別特定部１２１は、表示部１１８が学習用画像２０を表示している状態で操作部１１９が操作されたときに、操作部１１９の操作内容に基づいて登録学習用画像種別４０を特定する。特定された登録学習用画像種別４０は、記憶部１１０に記憶される。
【００４７】
登録テスト用画像種別特定部１２２は、記憶部１１０に記憶される登録テスト用画像種別５０を特定する。登録テスト用画像種別特定部１２２は、表示部１１８がテスト用画像３０を表示している状態で操作部１１９が操作されたときに、操作部１１９の操作内容に基づいて登録テスト用画像種別５０を特定する。特定された登録テスト用画像種別５０は、記憶部１１０に記憶される。
【００４８】
●目標値算出処理●
次に、画像処理装置１００による目標値算出処理について説明する。
【００４９】
図４は、画像処理装置１００による目標値算出処理を示すフローチャートである。
【００５０】
学習用画像読取部１１１は、識別器情報に相当する可視領域あるいは不可視領域の平均ベクトルと共分散行列を推定するために、記憶部１１０に記憶されている全ての学習用画像の画像情報を取得する（Ｓ１０１）。
【００５１】
図５は、目標値算出処理で用いる学習用画像のうち、読影者による正解を表示した学習用画像の一例である。正解を表示した学習用画像（以下「正解表示学習用画像」という。）２１には、注目領域に対応する可視領域２０１と非注目領域に対応する不可視領域２０２との境界に、読影者である医師により境界線２０３が引かれている。境界線２０３は、医師が操作部１１９を操作して表示部１１８に表示された学習用画像２０を確認しながら可視領域２０１と不可視領域２０２との境界に引かれたものである。このとき、登録学習用画像種別特定部１２１は、操作部１１９の操作内容に基づいて例えば可視領域２０１を構成する画素（つまり可視領域内の画素）の種別を登録学習用画像種別４０として記憶部１１０に記憶する。
【００５２】
なお、学習用画像読取部１１１は、不可視領域を構成する画素についても、画素値を取得して記憶部１１０に記憶させてもよい。
【００５３】
学習用画像読取部１１１は、記憶部１１０に記憶されている全ての学習用画像の画像情報として、登録学習用画像種別４０の画素値を取得する。
【００５４】
図６は、記憶部１１０内の学習用画像２０を格納するデータベースの模式図である。学習用画像２０を格納するデータベースには、複数の学習用画像２０について、それぞれの学習用画像２０ごとに境界線２０３内の可視領域２０１（可視領域Ｒ１）が格納されている。
【００５５】
識別器情報決定部１１２は、取得された全学習用画像の画像情報から識別器情報を決定する（Ｓ１０２）。具体的には、識別器情報決定部１１２は、取得された学習用画像の画素を３次元ベクトルで表現して、可視領域の平均ベクトルと共分散行列を推定する。同様に、識別器情報決定部１１２は、不可視領域の平均ベクトルと共分散行列についても推定してもよい。
【００５６】
そして、識別器情報決定部１１２は、推定されたこれらの平均ベクトルと共分散行列とをあらかじめ選択した所定の識別器の式に代入する。
【００５７】
図７は、学習用画像のうち、読影者による正解を表示していない学習用画像２０の一例である。学習用画像２０には、正解表示学習用画像２１と同様に注目領域に対応する可視領域２１１と非注目領域に対応する不可視領域２１２が含まれる。識別器情報の決定後、学習用画像読取部１１１は、学習用画像２０の画像情報として、画素値を取得する（Ｓ１０３）。
【００５８】
学習用画像種別識別部１１３は、識別器情報決定部１１２により決定した識別器情報（平均ベクトルと共分散行列）に基づいて、識別器を用いて学習用画像２０を構成する画素ごとの種別を識別する（Ｓ１０４）。
【００５９】
図８は、学習用画像２０の可視領域２１１と不可視領域２１２とを構成する画素ごとに種別を与え、それを１と０とで表示した様子を示す模式図である。多数の画素により構成される学習用画像２０の領域２１０には、可視領域２１１を構成する特定種別画素２１０ａと不可視領域２１２を構成する非特定種別画素２１０ｂとが含まれる。ここで、特定種別画素２１０ａには特定種別であることを示す「１」の値が、非特定種別画素２１０ｂには特定種別ではない（非特定種別である）ことを示す「０」の値が付される。
【００６０】
表示部１１８は、以上のように識別された学習用画像２０を構成する画素ごとの種別と、登録学習用画像種別４０との差異を視認可能に表示する。
【００６１】
学習用画像２０を構成する画素ごとの種別が識別された後、目標値設定部１１４は、学習用画像２０を構成する画素ごとの種別と登録学習用画像種別４０との差分量である第１の差分量Ｓ１を算出する（Ｓ１０５）。
【００６２】
図９は、読影者である医師が定義した可視領域Ｒ１と学習用画像種別識別部１１３が識別した可視領域Ｒ２との関係を示す模式図である。ここで、可視領域Ｒ１は、図５に示す学習用画像２０において境界線２０３により境界が設けられた可視領域２０１の領域である。また、可視領域Ｒ２は、図８に示す学習用画像２０において可視領域２１１とされた領域である。
【００６３】
本発明において、一例として差分量Ｓ＝Ｓ（Ｒ１，Ｒ２）は、図９に示す領域ＡとＢを用いて以下の式（１）から算出される。
【００６４】
2014046085.tif 000003
【００６５】
式（１）において、差分量Ｓは、Ｒ１とＲ２の不一致率を示す。つまり、式（１）によれば、Ｓの値が小さいほどＲ１とＲ２は重なっていると評価できる。そのため、本発明において、Ｓの値が小さくなることが望ましい。
【００６６】
なお、本実施の形態では、式（１）の差分量を用いているが、適宜適切な差分量を用いることもできる。
【００６７】
図１０は、複数の学習用画像２０ごとのＲ１（ｉ）とＲ２（ｉ）と差分量Ｓｉの関係を示す図である。記憶部１１０には、記憶される学習用画像２０に対応付けて、Ｒ１（ｉ）、Ｒ２（ｉ）、Ｓｉが記憶されている。
【００６８】
ここで、差分量Ｓ１，Ｓ２，・・・，Ｓｎの平均値Ｓ１ａは、以下の式（２）から算出される。
【００６９】

2014046085.tif 000004
【００７０】
目標値設定部１１４は、平均値Ｓ１ａの算出に必要な全ての学習用画像２０の識別処理が完了したか否かを確認する（Ｓ１０６）。全ての学習用画像２０の識別が完了していない場合には（Ｓ１０６：Ｎｏ）、Ｓ１０３〜Ｓ１０５までの処理を繰り返す。
【００７１】
一方、全ての学習用画像２０の識別処理が完了している場合には（Ｓ１０６：Ｙｅｓ）、目標値設定部１１４は、Ｓ１０７以降の処理を行う。
【００７２】
全ての学習用画像２０の識別処理が完了した後、目標値設定部１１４は、識別処理を行った学習用画像２０を構成する画素ごとの種別と登録学習用画像種別４０との差分量である第１の差分量Ｓ１の平均値Ｓ１ａに基づいて目標値μ０を設定する。本発明において、読影者（医師）が画像レベルで目視により読影者自身とコンピュータの識別結果が一致していると判断したとき、学習用画像２０に対するＳ１の平均値Ｓ１ａを目標値μ０として表す。このとき、目標値設定部１１４は、表示部１１８に表示された後に操作部１１９が操作されたときに目標値μ０を設定してもよい。また、識別した学習用画像２０が複数ではない場合には、第１の差分量Ｓ１に基づいて目標値μ０を設定してもよい。
【００７３】
第１の差分量Ｓ１の平均値Ｓ１ａの算出後、目標値設定部１１４は、平均値Ｓ１ａに基づいて目標値μ０の設定を行う（Ｓ１０８）。目標値μ０の設定処理後、画像処理装置１００は、目標値算出処理を終了する。
【００７４】
なお、識別処理を行った学習用画像２０により算出された第１の差分量Ｓ１の結果が所望の結果に至っていないと読影者が判断したときには、修正部１２０により識別器情報を修正することができる。
【００７５】
●評価方法●
次に、テスト用画像を用いて、本発明における読影者とコンピュータとの同等性の考え方について説明する。
【００７６】
平均値μ，分散σ２の任意の母集団からＳ１，Ｓ２，…，Ｓｎが抽出されたと仮定する。このとき、nの値が十分に大きければ、たとえＳ１，Ｓ２，…，Ｓｎが任意の母集団から抽出されても、中心極限定理により一般論としてＳの平均値は正規分布Ｎ（μ，σ２／ｎ）に従う。本発明ではテスト用画像に対するＳ２の平均値としてＳ２ａを考え、Ｓ２ａは、Ｓ１ａと同様に式（２）から算出される。
【００７７】
さらに平均値Ｓ２ａに対して式（３）の規準化を行う。
【００７８】
2014046085.tif 000005
【００７９】
このＺは、μ＝μ０とすれば平均ゼロ、分散１の正規分布、すなわち標準正規分布に従う。以下、このＺを用いて検定、つまり、評価を行う。
【００８０】
式（３）の分散σ２は一般に未知数であるが、中心極限定理が成立するほどｎの値が十分に大きいときには、未知のσ２を以下の式（４）で推定する標本分散で代用することができる。
【００８１】
2014046085.tif 000006
【００８２】
なお、ｎの値が小さい場合には、ｔ検定を用いることができる。
【００８３】
図１１は、確率変数Ｚの実現値ｚに対する危険率αに対する信頼度１−αの信頼区間を示す図である。
【００８４】
確率変数Ｚの実現値ｚに対して、図１１に示すように標準正規分布は左右対称であり、しきい値ｌαにより帰無仮説の採択領域と棄却領域を設定する。学習用画像に対する不一致率の平均値Ｓ１ａは一般に未学習のテスト用画像に対する不一致率の平均値Ｓ２ａよりも小さいため、ｚ＜０となることは考慮しなくてよい。つまり片側検定を考えればよい。棄却領域に入る確率として以下の式（５）が成り立つ。
【００８５】
2014046085.tif 000007
【００８６】
ここで、ｌα≦ｚは確率変数Ｚの実現値ｚに対する危険率αの棄却領域であり、ｌαは正規分布表により与えられる値である。例えば、危険率αが５％の場合、ｌαの値は１．６４となる。このとき、余事象の確率１−αを信頼度といい、式（５）より式（６）が得られる。
【００８７】
2014046085.tif 000008
【００８８】
すなわち、式（６）は、実現値ｚが区間（０，ｌα）に入る確率が１−αであることを示す。この区間を確率変数Ｚの実現値ｚに対する信頼度１−αの信頼区間という。
【００８９】
以上の式に基づいて、テスト用画像を用いて、本発明における読影者とコンピュータとの同等性を示す。
【００９０】
まず、テスト用画像に対するＳ２の平均値をμとおき、μ＝μ０という帰無仮説を考える。次に、帰無仮説が成立するとき、医師とコンピュータの識別結果が同等であるとする。そして、帰無仮説Ｈ：μ＝μ０としたとき、ｚとｌαとから以下の関係を示すことができる。
【００９１】
（１）  ｚ＜ｌαのとき、確率変数Ｚの実現値ｚが信頼区間内にあるため、帰無仮説が採択され、μ＝μ０を否定することができない。
【００９２】
（２）  ｚ≧ｌαのとき、確率変数Ｚの実現値ｚが棄却域内にあるため、帰無仮説が棄却され、μ＝μ０を否定する。
【００９３】
本発明において、医師とコンピュータの識別結果が同等であることを示すために、帰無仮説によりμ＝μ０であることを示す必要がある。
【００９４】
そこで、帰無仮説Ｈ：μ＝μ０において、実現値ｚが信頼区間内にあることを示せば、医師とコンピュータの識別結果に差があるとはいえない、と結論付けることができる。
【００９５】
以上より、評価部１１７は、テスト用画像を用いて読影者とコンピュータと識別結果の同等性を評価することができる。
【００９６】
図１２は、評価対象の識別器の目標値と危険率とを示す表である。図１２において、本実施の形態で用いる識別器の種類は、２クラスＦｉｓｈｅｒ線形識別器であり、３次元ベクトルの３つの成分はＲＧＢである。このとき、目標値μ０は０．２４であり、危険率αは０．０５（ｚ≦１．６４）である。
【００９７】
●評価処理●
次に、画像処理装置１００による評価処理について説明する。
【００９８】
図１３は、画像処理装置１００による評価処理を示すフローチャートである。
【００９９】
図１４は、評価処理で用いるテスト用画像３０の一例である。テスト用画像３０には、学習用画像２０と同様に注目領域３０１と非注目領域３０２とが含まれている。テスト用画像読取部１１５は、テスト用画像３０に対する識別処理を行うために、テスト用画像３０の画像情報として画素値を取得する（Ｓ２０１）。
【０１００】
テスト用画像種別識別部１１６は、識別器情報決定部１１２により決定された識別器情報（平均ベクトルと共分散行列）に基づいて、識別器を用いてテスト用画像３０を構成する画素ごとの種別を識別する（Ｓ２０２）。
【０１０１】
テスト用画像種別識別部１１６は、テスト用画像３０の注目領域と非注目領域とを構成する画素ごとに種別を与える。多数の画素により構成されるテスト用画像３０には、注目領域３０１を構成する特定種別画素と非注目領域３０２を構成する非特定種別画素とがある。
【０１０２】
ここで、テスト用画像種別識別部１１６は、図８を用いて説明した学習用画像２０の識別処理と同様に、テスト用画像３０についても特定種別画素には特定種別であることを示す値が付され、非特定種別画素には特定種別ではない（非特定種別である）ことを示す値が付される。
【０１０３】
図１５は、識別器による識別結果を表示したテスト用画像３０の一例である。識別結果を含むテスト用画像３０には、注目領域３０１に加え、テスト用画像種別識別部１１６により識別されたコンピュータによる非注目領域３０３が表示される。表示部１１８は、コンピュータによる非注目領域３０３をテスト用画像３０に重畳して表示する。
【０１０４】
図１６は、読影者が識別した結果を正解として付したテスト用画像（正解表示テスト用画像３１）の一例である。正解表示テスト用画像３１は、コンピュータによる識別結果を表示したテスト用画像３０との第２の差分量Ｓ２を求めるための登録テスト用画像種別５０として用いられる。
【０１０５】
読影者による識別結果は、登録テスト用画像種別５０として記憶部１１０に格納されている。また、読影者による識別結果は、注目領域３０１と非注目領域３２０との境界線に医師による境界線３０４としてテスト用画像３０に表示される。
【０１０６】
図１７は、識別結果を含むテスト用画像３０と読影者による正解との照合を行った画像の一例である。図１７には、注目領域３０１と非注目領域３０２を表示したテスト用画像３０に、コンピュータによる非注目領域３０３と読影者による正解である境界線３０４とが重畳して表示されることで、コンピュータによる識別結果と読影者の正解との差異を視認可能にしている。
【０１０７】
評価部１１７は、識別されたテスト用画像３０を構成する画素ごとの種別と登録テスト用画像種別５０との第２の差分量Ｓ２を算出する（Ｓ２０３）。
【０１０８】
評価部１１７は、第２の差分量Ｓ２の平均値Ｓ２ａと分散の算出に必要な全てのテスト用画像３０の識別処理が完了したか否かを確認する（Ｓ２０４）。全てのテスト用画像３０の識別が完了していない場合には（Ｓ２０４：Ｎｏ）、Ｓ２０１〜Ｓ２０３までの処理を繰り返す。
【０１０９】
一方、全てのテスト用画像３０の識別処理が完了している場合には（Ｓ２０４：Ｙｅｓ）、評価部１１７は、Ｓ２０５以降の処理を行う。
【０１１０】
評価部１１７は、算出された全てのテスト用画像３０の第２の差分量Ｓ２の平均値Ｓ２ａと分散σ２とを算出する（Ｓ２０５）。第２の差分量Ｓ２の平均値Ｓ２ａと分散σ２の算出方法は、目標値算出処理のＳ１０７と同様である。表示部１１８には、テスト用画像３０が表示された後に操作部１１９が操作されたときのみ、評価部１１７が算出した評価結果が表示される。
【０１１１】
そして、評価部１１７は、第２の差分量Ｓ２の平均値Ｓ２ａが、目標値μ０に基づいて決定される許容範囲内であるか否かを評価する（Ｓ２０６）。
【０１１２】
なお、識別処理を行った学習用画像２０により第２の差分量Ｓ２が所望の差分量の範囲内の値にないときには、修正部１２０により識別器情報を修正することができる。
【０１１３】
図１８は、評価処理による識別器の評価結果を示す表である。図１８によれば、目標値：μ０＝０．２４から求められるＺの実現値ｚはｚ＝１．６１となり、これはｚ≦１．６４（危険率：α＝０．０５）を満たすため、画像処理装置１００による識別結果が許容範囲内であることを示している。
【０１１４】
したがって、帰無仮説Ｈ：μ＝μ０において、実現値ｚが信頼区間内にあることを示すことができるため、読影者である医師とコンピュータの識別結果に差があるとはいえない、と結論付けることができる。
【０１１５】
以上説明した目標値設定処理と評価処理とにより、画像処理装置１００は、処理対象画像に対する識別器による識別結果が、読影者である医師により読影された場合の識別結果と同等であるか否かを評価し、同等であると評価される場合には識別器による識別結果を保証することができる。すなわち、学習用画像やテスト用画像以外の、これから処理される画像に対して、識別器が読影者による識別の代行として識別処理を行うことができることを保証することができる。
【０１１６】
以上説明した目標値設定処理と評価処理は、内視鏡カプセルにより撮影された画像の識別処理に対する読影者支援の評価を例としたが、本発明はこの例に限らず、人間が行うには支障がある読影や点検において、様々な画像に対する識別結果の評価に用いることができる。例えば、膨大な数の画像を確認する必要がある防犯カメラ画像の解析支援処理や、人間の立ち入りが困難な場所での遠隔作業における画像解析支援処理などにおける、識別結果の評価に用いることもできる。
【０１１７】
●実施の形態の作用・効果
以上説明した実施の形態によれば、画像処理装置１００は、識別された学習用画像２０を構成する画素ごとの種別と登録学習用画像種別４０との差分量である第１の差分量Ｓ１を算出し、第１の差分量Ｓ１に基づいて目標値を設定し、識別されたテスト用画像３０を構成する画素ごとの種別と登録テスト用画像種別５０との差分量である第２の差分量Ｓ２を算出し、第２の差分量Ｓ２が、目標値に基づいて決定される許容範囲内であるか否かを評価する。したがって、画像処理装置１００は、テスト用画像種別識別部１１６による画像の識別結果が、読影者が識別した結果と同等であることを示すことができる。つまり、画像処理装置１００は、処理対象画像を構成する複数の領域を識別して、その識別結果が、所定の読影者が読影した場合の識別結果と同等であるか否かを検証し評価することができる。そして、画像処理装置１００は、所定の識別器による処理対象画像の識別結果が所定の読影者が読影した場合の識別結果と同等であると評価を行うことで、これから処理される画像に対して、その識別器が読影者による識別の代行として識別処理を行うことができることを保証することができる。
【０１１８】
また、以上説明した実施の形態によれば、画像処理装置１００は、表示部１１８が学習用画像２０を表示している状態で操作部１１９が操作されたときに、操作部１１９の操作内容に基づいて登録学習用画像種別４０を特定して記憶部１１０に記憶するため、読影者による識別結果を学習用画像種別識別部１１３による識別結果に反映することができる。
【０１１９】
また、以上説明した実施の形態によれば、画像処理装置１００は、表示部１１８がテスト用画像３０を表示している状態で操作部１１９が操作されたときに、操作部１１９の操作内容に基づいて登録テスト用画像種別５０を特定して記憶部１１０に記憶するため、読影者による識別結果をテスト用画像種別識別部１１６による識別結果に反映することができる。
【０１２０】
また、以上説明した実施の形態によれば、画像処理装置１００は、識別された学習用画像２０を構成する画素ごとの種別に含まれる特定種別と、登録学習用画像種別４０を構成する特定種別と、に基づいて第１の差分量Ｓ１を算出するため、学習用画像２０から識別結果の評価に用いる目標値を算出することができる。
【０１２１】
また、以上説明した実施の形態によれば、画像処理装置１００は、算出された複数の学習用画像２０それぞれの第１の差分量Ｓ１の平均値である第１の平均値Ｓ１ａを算出し、第１の平均値Ｓ１ａに基づいて目標値μ０を設定するため、複数の学習用画像２０の識別結果を反映した目標値を設定することができる。
【０１２２】
また、以上説明した実施の形態によれば、画像処理装置１００は、識別されたテスト用画像を構成する画素ごとの種別に含まれる特定種別と登録テスト用画像種別を構成する特定種別とに基づいて第２の差分量Ｓ２を算出するため、テスト用画像３０から識別結果の評価に用いる値を算出することができる。
【０１２３】
また、以上説明した実施の形態によれば、画像処理装置１００は、特定種別が、画素が注目領域に対応する画素であるか否かを示す情報であり、識別器情報が、識別器を構築するために必要な情報であるため、学習用画像２０またはテスト用画像３０に含まれる注目領域を識別することができる。
【０１２４】
また、以上説明した実施の形態によれば、画像処理装置１００は、複数のテスト用画像３０それぞれについて第２の差分量Ｓ２を算出し、算出された複数のテスト用画像３０それぞれの第２の差分量Ｓ２の平均値である第２の平均値Ｓ２ａを算出し、第２の平均値Ｓ２ａと目標値μ０の差と、基準値とに基づいて決定される許容範囲内であるか否かを評価するため、複数のテスト用画像３０に対する識別結果を評価することができる。
【０１２５】
また、以上説明した実施の形態によれば、画像処理装置１００は、第２の平均値Ｓ２ａと目標値μ０との差と、基準値とを比較して許容範囲内であるか否かを評価するため、識別結果を検証し評価することができる。
【０１２６】
また、以上説明した実施の形態によれば、画像処理装置１００は、識別された学習用画像２０を構成する画素ごとの種別と、登録学習用画像種別４０との差異を視認可能に表示するため、学習用画像２０に対する識別結果を読影者に容易に視認させることができる。
【０１２７】
また、以上説明した実施の形態によれば、画像処理装置１００は、表示部１１８が表示した後に操作部１１９が操作されたときにのみ、目標値μ０を設定するため、読影者が学習用画像２０に対する識別結果を画像レベルで確認して目標値μ０を設定することができる。
【０１２８】
また、以上説明した実施の形態によれば、画像処理装置１００は、識別されたテスト用画像３０を構成する画素ごとの種別をテスト用画像３０に重畳して表示するため、テスト用画像３０に対する識別結果を読影者に容易に視認させることができる。
【０１２９】
また、以上説明した実施の形態によれば、画像処理装置１００は、識別されたテスト用画像３０を構成する画素ごとの種別と、登録テスト用画像種別５０との差異を視認可能に表示するため、テスト用画像種別識別部１１６による識別結果と読影者による識別結果とを読影者が容易に判断できる。
【０１３０】
また、以上説明した実施の形態によれば、画像処理装置１００は、表示部１１８が表示した後に操作部１１９が操作されたときにのみ、識別結果の評価結果を表示させることができる。
【０１３１】
さらに、以上説明した実施の形態によれば、画像処理装置１００は、少なくとも第１の差分量または第２の差分量のいずれかに基づいて識別器情報を修正するため、識別結果に応じて識別器情報を更新することができる。
【符号の説明】
【０１３２】
２０      ：学習用画像
２１      ：正解付学習用画像
３０      ：テスト用画像
３１      ：正解表示テスト用画像
４０      ：登録学習用画像種別
５０      ：登録テスト用画像種別
１００    ：画像処理装置
１１０    ：記憶部
１１１    ：学習用画像読取部
１１２    ：識別器情報決定部
１１３    ：学習用画像種別識別部
１１４    ：目標値設定部
１１５    ：テスト用画像読取部
１１６    ：テスト用画像種別識別部
１１７    ：評価部
１１８    ：表示部
１１９    ：操作部
１２０    ：修正部
１２１    ：登録学習用画像種別特定部
１２２    ：登録テスト用画像種別特定部
２０１    ：可視領域
２０２    ：不可視領域
２０３    ：境界線
２１０    ：領域
２１０ａ  ：特定種別画素
２１０ｂ  ：非特定種別画素
２１１    ：可視領域
２１２    ：不可視領域
３０１    ：注目領域
３０２    ：非注目領域
３０３    ：非注目領域
３０４    ：境界線
３２０    ：非注目領域
【図２】
2014046085.tif 000009
【図３】
2014046085.tif 000010
【図４】
2014046085.tif 000011
【図６】
2014046085.tif 000012
【図８】
2014046085.tif 000013
【図９】
2014046085.tif 000014
【図１０】
2014046085.tif 000015
【図１１】
2014046085.tif 000016
【図１２】
2014046085.tif 000017
【図１３】
2014046085.tif 000018
【図１】
2014046085.tif 000019
【図５】
2014046085.tif 000020
【図７】
2014046085.tif 000021
【図１４】
2014046085.tif 000022
【図１５】
2014046085.tif 000023
【図１６】
2014046085.tif 000024
【図１７】
2014046085.tif 000025
【図１８】
2014046085.tif 000026