(57)【要約】  複数のスライスのコンピュータ断層撮影（CT）データが、CTスキャナーにより収集される。CTデータの少なくとも一部は、複数の２次元画像スライスにより定まる立体画像を形成するために再構成される。少なくとも一つの始点が、３次元画像立体において画像化されている血管内に特定される。血管表示を形成するために、血管が再帰的にトラックされる。
2005510327.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
医療用画像化方法であって、
コンピュータ断層撮影（CT）画像データを収集するステップと、
立体画像表示を形成するために、前記CT画像データの少なくとも一部を再構成するステップと、
前記立体画像表示に画像化された血管に少なくとも一の始点を特定するステップと、
血管表示を形成するために前記始点から前記血管を再帰的にトラッキングするステップとを有する方法。
【請求項２】
請求項１記載の方法であって、
前記再帰的にトラッキングするステップは、
前記始点の近傍において血管方向を推定するステップと、
前記３次元画像から前記血管中心を含む、前記推定した血管方向に垂直な平面画像を抽出するステップと、
前記平面画像をエッジ強調するステップと、
前記平面画像において血管中心の位置を特定するステップと、
前記平面画像において血管境界を発見するステップと、
前記血管方向に沿って新しい推定された血管中心を外挿するステップと、
前記血管をトラックするために、前記推定するステップと、抽出するステップと、エッジ強調するステップと、位置を特定するステップと、発見するステップと、外挿するステップとを再帰的に繰り返すステップとを含む方法。
【請求項３】
請求項２記載の方法であって、前記平面画像において血管境界を発見するステップは、
中心測度関数を算出するステップと、
最大の中心速度関数を有する前記平面画像のピクセルとして前記血管中心を選択するステップとを含む方法。
【請求項４】
請求項３記載の方法であって、中心測度関数を算出するステップは、
選択されたピクセルを通過する内挿されたピクセルの複数の線形列を抽出するステップと、
前記線形列をガウス導関数を用いることにより変換するステップと、
前記線形列に沿った正と負の方向において、第１の最大値を特定するステップと、
前記変換された線形列に基づき、前記点(i,  j)がその周辺のエッジ境界においてどの程度中心に位置するかを示すメリット関数を計算するステップと、
選択された複数のピクセルについて前記抽出するステップと、変換するステップと、計算するステップとを繰り返すステップとを含む方法。
【請求項５】
請求項４記載の方法であって、前記平面画像中の血管境界を発見するステップは、
前記選択された血管中心に対して前記第１の最大値として血管境界を特定するステップを含む方法。
【請求項６】
請求項２ないし５いずれか一項記載の方法であって、前記平面画像中に血管境界を発見するステップは、
前記血管中心を通過する内挿されたピクセルの複数の線形列を抽出するステップと、
各線形列に沿った正と負の方向において血管エッジを特定するステップとを含む方法。
【請求項７】
請求項２ないし６いずれか一項記載の方法であって、血管方向を推定するステップは、
前記複数の血管中心に曲線を当てはめるステップを含む方法。
【請求項８】
請求項２ないし６いずれか一項記載の方法であって、血管方向を推定するステップは、鋭い曲がりに対しバイアスをかけるため重みづけされた前記複数の血管中心に曲線を当てはめるステップを含む方法。
【請求項９】
請求項２ないし６いずれか一項記載の方法であって、前記血管方向を推定するステップは、
前記有限の体積をラインフィルタリングするステップと、
前記フィルターをかけた体積から慣性マトリックスを抽出するステップと、
血管方向を推定するために前記慣性マトリックスの固有分析を行うステップとを含む方法。
【請求項１０】
請求項２ないし９いずれか一項記載の方法であって、
血管中心と血管境界を発見する間に、血管分岐を示す血管境界をマーキングするステップと、
血管分岐をトラックするために各マーキングされた血管境界において前記血管トラッキングを繰り返すステップと、
血管ツリーを形成するため、前記血管表示と前記トラックされた血管分岐を組み合わせるステップとを含む方法。
【請求項１１】
請求項２ないし１０いずれか一項記載の方法であって、
平面画像を抽出するステップは、前記推定された血管方向に垂直な方向に対して選択された微小角度の傾きをもった複数の平面画像を抽出するステップを含み、
前記方法は、
平面画像をエッジ強調するステップと、前記複数の平面画像の各々について血管中心と血管境界の位置を特定するステップとを繰り返すステップと、
前記複数の平面画像の血管境界から最も円形度の高い血管境界を選択するステップと、
前記選択された血管境界に対応する血管中心を選択するステップとをさらに含む方法。
【請求項１２】
請求項１ないし１１いずれか一項記載の方法であって、
前記CT画像化データは複数の心臓フェーズにおいて収集され、
前記方法は、
再構成するため選択された心臓フェーズに対応するCT画像化データの一部を選択するためにレトロスペクティブにゲーティングするステップをさらに含む方法。
【請求項１３】
請求項１ないし１２いずれか一項記載の方法であって、
レトロスペクティブゲーティングを用いて心臓フェーズの一の範囲に対応する前記CTデータの部分を選択するステップと、
前記再帰的なトラッキングに基づき最適な心臓フェーズを選択するステップとをさらに含む方法。
【請求項１４】
医療用画像化のための装置であって、
コンピュータ断層撮影（CT）画像化データを収集する画像化手段と、
立体画像表示を形成するため前記CT画像化データの少なくとも一部を再構成する再構成手段と、
血管表示を形成するため血管内の選択された始点から前記血管を再帰的にトラッキングするトラッキング手段とを有する装置。
【請求項１５】
請求項１４記載の装置であって、前記トラッキング手段は
前記始点の周辺において血管方向を推定する手段と、
前記３次元画像から前記血管中心を含む、前記推定された血管方向に垂直な平面画像を抽出する手段と、
前記平面画像をエッジ強調する手段と、
前記平面画像において血管中心の位置を特定する手段と、
前記平面画像において血管境界を発見する手段と、
前記血管方向に沿って推定された血管中心を外挿する手段と、
前記血管をトラックするために前記推定、抽出、エッジ強調、位置特定、発見、および外挿する手段を再帰的に呼び出す手段とを含む装置。
【請求項１６】
請求項１５記載の装置であって、前記血管中心の位置を特定する手段は、
中心測度関数を算出する手段と、
前記平面画像の中心測度関数が最大となるピクセルとして前記血管中心を選択する手段とを含む装置。
【請求項１７】
請求項１５または１６記載の装置であって、前記血管境界を発見する手段は、
前記血管中心を通過する内挿されたピクセルの複数の線形列を抽出する手段と、
各線形列に沿った正と負の方向において血管エッジを特定する手段とを含む装置。
【請求項１８】
請求項１５ないし１７いずれか一項記載の装置であって、前記血管方向を推定する手段は、
鋭い曲がりに対してバイアスをかけるため重みづけされた前記複数の血管中心に曲線を当てはめる曲線当てはめ手段を含む装置。
【請求項１９】
請求項１５ないし１８いずれか一項記載の装置であって、
前記平面画像を抽出する手段は、前記推定された血管方向に垂直な方向から選択された微小角度だけずれた複数の平面画像を抽出し、
前記装置は、
前記エッジ強調手段および前記複数の平面画像の各々について血管中心と血管境界の位置を特定する手段を繰り返し呼び出す手段と、
前記複数の平面画像の前記血管境界から最高の円形度を有する血管境界を選択する手段と、
前記選択された血管境界に対応する前記血管中心を選択する手段とを含む装置。
【請求項２０】
請求項１４ないし１９いずれか一項記載の装置であって、
前記画像化手段は、複数の心臓サイクルにおいて画像化データを収集し、
前記装置は、
前記再構成手段により再構成するため選択された心臓フェーズに対応するCT画像化データの一部を選択するためにレトロスペクティブにゲーティングを行う心臓ゲーティング手段を含む装置。
【請求項２１】
請求項２０記載の装置であって、前記心臓ゲーティング手段は心電計を含む装置。
【発明の詳細な説明】
【発明の詳細な説明】
【０００１】
本発明は、医療画像化技術に関する。特に、マルチスライスまたはスパイラルコンピュータ断層撮影（CT）画像化等の３次元医療画像化における血管構造の描画および解釈に関し、これらを特に参照して説明する。しかし、本発明は、一定のまたは変化する直径を有する、曲がりくねり枝分かれした管状構造の解釈とともに、磁気共鳴影像法（MRI）や核医学等の他の画像化技術に関しても応用が可能である。
【０００２】
CT技術における現在および未来のトレンドに基づき、心臓の画像化、特に冠動脈の画像化はCTが大きな役割を果たすと期待されているますます重要な応用分野である。冠動脈は心筋に血液を供給する。冠動脈の障害は、心筋梗塞を生じ、今日の合衆国における主な死亡原因である慢性的な心臓疾患や突然の心臓発作につながる。
【０００３】
データ収集側にあっては、特にスライス方向において分解能が向上しているマルチスライスCTシステムの開発により、血管系の臨床CT画像化が注目されている。しかし、CTがこの分野においてよりいっそう臨床に使用されるためには、心臓サイクルの選択されたフェーズにおける画像の再構成および後処理が可能な限り自動化されなければならない。現状、マルチスライスCTデータにおける冠動脈のトラッキングは厄介な骨の折れる仕事である。従来の血管トラッキングシステムは、典型的には、磁気共鳴影像法（MRI）等の技術と比較するとノイズが大きいという特有の問題を有するCTデータには向けられていない。マルチスライスCTに向けられた過去の血管トラッキングシステムは、計算時間が長いという制限があった。
【０００４】
本発明は、かかる制限等を解消する、改良された血管トラッキング方法および装置を企図したものである。
【０００５】
本発明の一態様によれば、医療用画像化方法が提供される。コンピュータ断層撮影（CT）画像化データを収集する。CT画像化データの少なくとも一部は、立体画像表示を形成するために再構成される。少なくとも一つの始点を立体画像表示中に画像化された血管内に特定する。血管表示を形成するために当該始点から血管を再帰的にトラックする。
【０００６】
本発明の他の態様によれば、医療用画像化のための装置が開示される。画像化手段は、コンピュータ断層撮影（CT）画像化データを収集するために設けられる。再構成手段は、立体画像表示を形成するためCT画像化データの少なくとも一部を再構成するために設けられる。一の手段が、立体画像表示に画像化された血管内に少なくとも一つの始点を特定するために設けられる。トラッキング手段は、血管表示を形成するために始点から血管を再帰的にトラッキングするために設けられる。
【０００７】
本発明の一つの特長は、マルチスライスCTデータにおいて血管中心線を抽出するための直接的なアプローチを提供することである。
【０００８】
本発明の他の特長は、トラックされた脈管構造に正確な管腔情報を提供するため血管境界を自動的に抽出することである。
【０００９】
本発明の他の特長は、血管分岐を検出することである。これにより、血管トラッキングを連続的に適用することにより血管ツリー構造を生成することが容易になる。
【００１０】
本発明のさらに他の特長は、レトロスペクティブ心臓ゲーティングにおいて最適なフェーズを評価することである。
【００１１】
好適な実施形態に関する以下の詳細な説明を読めば、本発明の他の多くの特長と利益が当業者に明らかとなるであろう。
【００１２】
本発明は、多様な構成要素および構成要素の組み合わせとして具体化され、多様な段階および段階の組み合わせとして具体化される。図面は、好ましい実施形態を例示するためのものであり、本発明を限定するものと解釈してはならない。
【００１３】
図１を参照するに、マルチプルスライスコンピュータ断層撮影（CT）スキャナー１０は、検査領域１４の中をまっすぐ動く患者ベッド等の患者サポート１２を含む。回転構台に固定されたX線管アセンブリー１６は、検査領域１４を通る円錐ビームまたは複数の平行な扇型ビームを照射する。コリメータ１８は、２次元に広がった放射ビームをコリメートする。第３世代のスキャナーにおいては、２次元のX線ディテクター２０は、X線管から検査領域を通った回転構台に配置される。第４世代のスキャナーにおいては、アレイ状の２次元のディテクターリング２２が、回転構台の周囲の静止構台に固定される。
【００１４】
第３世代と第４世代いずれであっても、X線ディテクター２０、２２は周知のとおり、検査領域１４を横切ったX線を、X線管１６とディテクター２０、２２の間におけるX線吸収を示す電気信号に変換するように動作する。心電図２４は、患者２６の心臓サイクルのフェーズをモニターする。X線吸収信号は、回転構台の角度位置および心臓のフェーズの情報と共に、データメモリ２８に送られる。
【００１５】
取得コントローラ３０は、患者２６のCTスキャンを制御するCTスキャナー１０と通信する（３２）。オペレータが選択した心臓のフェーズに対応するデータは、選択された心臓フェーズのX線吸収データを、CT立体画像メモリ３４に記憶された複数のCT画像スライスに再構成する再構成プロセッサ３２により再構成される。再構成プロセッサ３２は、周知のフィルターされたバックプロジェクション技術あるいはその他の再構成技術を使って動作する。
【００１６】
他の好適な実施形態（図示せず）においては、患者の寝台は、螺旋状にデータを取得できるように連続的に進む。得られた螺旋状データは３次元画像に再構成され、画像メモリ３４に記憶される。本発明はCTに限定されておらず、管状の生物学的構造を３次元画像できる磁気共鳴影像法（MRI）その他の方法にも応用できることを、当業者は認めるであろう。
【００１７】
冠動脈の画像化において、X線吸収データは、心臓の動きによってスライスが、画像スライスまたはスライス内の動く人為構造（motion  artifacts）にレジストレーションエラーが起きないように、心周期のフェーズごとに都合よく並べられる。さらに、脈管構造を強調するために、ヨウ素系の造影剤等の造影剤３６が患者２６に投与される。
【００１８】
血管トラッカー４０は、ユーザ４２により好ましくはインターラクティブなユーザインターフェイス４４を通して与えられる始点に基づき冠状動脈をトラックする。血管トラッカーが血管をトラックするに際し、血管中心等の血管を特定するキーとなる特徴や周辺情報が血管ツリーメモリ４６に記憶される。３次元レンダリングプロセッサ４８は、トラックされた血管ツリーの、任意に回転可能な３次元表示を生成する。ユーザインターフェイス４４により、３次元立体画像メモリ３４、トラッカー４０の出力、および３次元レンダリングの内容を選択的に見ることができる。さらに、ユーザインターフェイス４４により、CTスキャナー１０を操作するように、ユーザはデータ取得コントローラ３０を操作することができる。
【００１９】
図１に示した装置の実施形態は一例である。当業者は、特定のアプリケーションに適合させるため、これを変更することができる。例えば、ユーザインターフェイス４４には、CTスキャナーを効率的に操作するために、プリンター、ネットワークへの接続、記憶装置等（図示せず）の他の構成要素を含めることができる。別の実施形態においては、ユーザインターフェイス４４はコンピュータであってもよく、血管トラッカー４０はその上で動作するソフトウェア構成要素であってもよい。
【００２０】
引き続き図１を参照し、さらに図２も参照し、血管トラッキング方法７０の実施形態について説明する。ユーザ４２は、ユーザインターフェイス４４に応答を求められて、３次元立体画像メモリ３４に一またはそれ以上の始点または目標７２を与える。始点７２の一つが最初の血管中心推定７４となる。
【００２１】
血管方向が、少なくとも二つの血管中心点から外挿することにより推定される（７６）。血管中心点は再帰的に、すなわち以前に特定された血管中心に対応して与えられる。トラッキング方向を最初に決めるため、始点７２を使用することができる。一の実施形態においては、少なくとも３点が、その点をスプライン曲線またはその他の好適な曲線を与える関数にフィッティングすることにより外挿するために使われる。他の実施形態においては、同時に２点を取り、その間を通る中心線がトラックされる。間違って分岐に対応する鋭い曲がりを追跡しないように、主血管方向を示す終点も与えられる。不注意で分岐を追跡しないようにする他の方法として、鋭い曲がりに対するバイアスをかけるため、点に重み付けをしてもよい。さらに他の好適な実施形態として、有限の体積をラインフィルタリングし、慣性マトリックスを抽出し、慣性マトリックスの固有値分析をすることにより、血管方向を得てもよい。
【００２２】
引き続き図１および２を参照して、血管方向に垂直な平面画像がメモリ３４の３次元立体画像から抽出される（７８）。この平面のサイズは、トラックされる血管のサイズにより変化するが、いかなる場合においても少なくとも血管の断面全体を含むのに十分大きくなければならない。適当な垂直平面は、ｘ−ｙ平面に平行な平面を、
【００２３】
【数１】
2005510327.tif 000003
により垂直方向に変換することにより求めることができる。ここで、(nx,  ny,  nz)は血管方向７６の法線であり、γは平面のｚ軸に対する角度であり、φは平面のｙ軸に対する角度である。変換された座標は、３次元立体画像３４から画像ボクセルを３方向で内挿するために使用される。
【００２４】
見つかった垂直平面を用いて、平面７８内の血管中心と血管境界を特定する。境界の特定は、通常、マルチスライスCT画像データの信号雑音比は低いので込み入っている。境界の検出感度を上げるため、好ましくはエッジ強調８０を実行する。一の実施形態においては、エッジを判定するため方向成分の強度を算出する前に、ガウス関数繰り込み平滑化を適用する。このエッジはユーザインターフェイス４４の表示部分の画像に随意に重ね合わせることができ、ユーザ４２は特定されたエッジを目で確認することができる。説明したエッジ強調は一例であり、他の周知のエッジ強調アルゴリズムを使用することも可能である。
【００２５】
エッジ強調された平面画像８０は、血管中心および境界を発見する（８２）ために分析される。一の実施形態においては、後でより詳しく説明するとおり、この分析には中心測度マップが使用される。血管中心と境界の推定８２の精度は、平面画像８０の実際の血管方向に対する垂直性に依存する。血管方向７６は推定に過ぎないので、一の好適な実施形態においては、推定された血管方向７６に対して傾いた複数の平面について血管平面抽出７８、エッジ強調８０、および血管中心／エッジ分析８２を繰り返してもよい。例えば、五つの平面を分析し、一つは推定された方向７６に垂直であり、二つは選択された相対的「ｘ」軸に対して±θ度傾いており、さらに二つは対応する垂直な「ｙ」軸に対して±θ度傾いているとする。理想的な円筒形の血管については、垂直な平面は真円形の血管境界を有するから、最も円形に近い血管境界を有する複数の平面が選択される（８６）。
【００２６】
中心および境界の分析８２の過程で血管分岐が発見されることもある。その場合、血管分岐を後でトラッキングできるよう血管分岐がマークされる（８８）。このように分岐した血管のツリー全体をトラックするためにトラッカーを再帰的に適用することができる。
【００２７】
血管中心と境界が発見されたら、終了条件が満たされる（９０）までプロセスを再帰的に繰り返す。好適な終了条件としては、画像内における血管の実際の終了、事前に選択された直径以下に血管が狭くなること、および始点７２の中から特定された終点などがあるが、これらに限定されるものではない。再帰的方法の終了結果は、抽出された血管９２である。
【００２８】
引き続き図２を参照し、さらに図３を参照し、血管中心およびエッジ分析の好適な実施形態について説明する。分析は、エッジ強調プロセッサ８０により出力されたエッジ強調された平面画像１００において行われる。中心測度マップを次のように算出する。
【００２９】
図３を参照し、さらに図４を参照するに、ｎ本（１０８）の光線が生成されるように、選択された角度間隔α（１０６）でピクセル(i,  j)１０２を通過する複数の光線を生成する。図４に一例として、α＝３０°の場合に、点(i,  j)（１０２）を中心として広がるｎ＝６本の光線がｋで識別されて示されている。
【００３０】
各光線について、グラジエントはガウス導関数カーネルを用いることによって算出される。
【００３１】
【数２】
2005510327.tif 000004
ここでσは、この方法においてスケールファクター１１２となるガウス偏差であり、トラックされる血管のサイズまたは半径に基づき選択される。当業者は、スケールファクターが大きいと、グラジエント変換後、支配的なエッジだけが残ることを認めるであろう。式（２）の因子γは、グラジエント変換で画像特性を保存するリンドバーグのパワー定数に対応する正規化因子である。Ｇ（ｘ，σ）は、式（３）で与えられる周知のガウス関数である。
【００３２】
【数３】
2005510327.tif 000005
また、ガウス関数の導関数は次のとおり定義され、
【００３３】
【数４】
2005510327.tif 000006
３点差分演算を用いて、すなわち｛1,  0,  -1｝カーネルを用いることによって算出する。
【００３４】
グラジエント強度は半径方向に沿って計算する（１１４）。
【００３５】
【数５】
2005510327.tif 000007
ここで、添字１、２は線形画像列I(r)に沿った正と負の方向を指し、強度ベクトルｒは変換された半径列における最初の最大値に至る。中心測度マップは、各ピクセル(i,  j)（１０２）を次の変換式により変換することにより生成される（１１６）。
【００３６】
【数６】
2005510327.tif 000008
CMQ関数は、点(i,  j)がその周辺のエッジ境界においてどの程度中心に位置しているかを示す。中心測度マップ１２０を生成するため、CMQ(i,  j)の計算が各ピクセル(i,  j)（１０２）について繰り返される（１１８）。血管中心は、中心測度マップ値CMQ(i,  j)が最大となる点(i,  j)が血管中心として選択される（１２２）。一般的に、境界が円形または楕円形の場合、血管中心のCMQは1.0に近く、血管エッジの不規則性が増加するにつれ1.0から減少する。中心が選択されると（１２２）、式（５）のr1,2ベクトルとしてエッジ点が選択され（１２４）、完全に円形の場合、r1,2ベクトルはすべて血管中心において等しいので、これから円形度が推定される。
【００３７】
図５を参照するに、一例として中心測度マップ１４０が示されており、対応する画像スライス１４２が挿入図５Ａに示されている。血管中心１４４は、中心測度マップの最大値として特定される。中心測度マップには、さらに複数のピーク１４６が見られるが、これは挿入図の画像スライス１４２においても識別できる、付近のより細い血管に対応している。当業者にあっては、血管分岐において主血管とそれより細い分岐のピークが中心測度マップにおいて合流するということを認めるであろう。分岐８８のマーキングを促進するためにそのような合流を検出することができる（図２）。トラッキングシステム７０は、血管ツリー全体を再帰的にトラックするため、マークされた各分岐に適用することができる。
【００３８】
図６を参照するに、各垂直平面の特定された血管中心を結ぶことにより３次元中に形成された中心線１６２と、複数の垂直平面の血管境界に対応する３次元空間にある複数の２次元血管エッジ輪郭１６４とによる、トラックされた血管１６０の３次元レンダリングが一例として示されている。血管中の鋭い曲がり１６６が適切にトラックされており、動脈瘤または血管分岐点等と思われる広がった構造１６８も捉えられている。もちろん、トラックされた血管は、陰付き３次元表示や投影等の他の方法を用いても描くことはできる。
【００３９】
図１を再度参照し、さらに図７を参照して、トラッキングによりレトロスペクティブCTゲーティングにおいて最適なフェージングを決定する方法を提供する、本発明の他のアプリケーションを説明する。心電計５０（図１）は、図７に示した心電図ECGを記録する。第１の心臓サイクルCC1は全部が示されており、心電図ECGにおいて従来から認められていた、心房脱分極(atrial  depolarization)P、心室脱分極(ventricular  depolarization)Q、R、S、および心室再分極(ventricular  repolarization)Tとラベルされた点が示されている。P´、Q´、R´、S´、T´とラベルされた点を伴う第２の心臓サイクルCC2の一部が示されている。レトロスペクティブCTゲーティングのフェージングはGと示されている。ECGの下に示したとおり、マルチスライスCTデータは心臓サイクルの間に連続的に取得される。取得後、心臓サイクルを通してデータを取得する時間的基準としてフェージングGを用いるレトロスペクティブゲーティングを用いて、CTデータを分析する。最適でないフェーズGが選択されると、トラッキングは効率的でなくなり、完全にトラッキングできないことも頻繁にある。それゆえ、ある範囲を持ったレトロスペクティブゲーティングのフェーズGでトラッキングすることにより、うまく血管トラッキングができたかどうか、およびその質に基づき最適なフェーズを選択することができる。
【図面の簡単な説明】
【００４０】
【図１】本発明の実施形態を好適に実施するマルチスライスCT画像化システムを示す図である。
【図２】図１に示した血管トラッカーにより実行される方法を示す図である。
【図３】血管中心・エッヂプロセッサの実施形態を示す図である。
【図４】中心測度マップの構成に関連して使用される光線の分布を示す図である。
【図５】中心測度マップを示す図である。
【図５Ａ】図５の中心測度マップに対応する画像スライスを形成する挿入図である。
【図６】図２の方法によりトラックされた血管の３次元レンダリングを示す図である。
【図７】トラッキングシステムがレトロスペクティブゲーテリングフェーズの最適化に使用される他の実施形態を示す図である。
【図１】
2005510327.tif 000009
【図２】
2005510327.tif 000010
【図３】
2005510327.tif 000011
【図４】
2005510327.tif 000012
【図５】
2005510327.tif 000013
【図５Ａ】
2005510327.tif 000014
【図６】
2005510327.tif 000015
【図７】
2005510327.tif 000016
【国際調査報告】
2005510327.tif 000017
2005510327.tif 000018
2005510327.tif 000019