(57)【要約】  注目対象の画像の再構築が、吸収値の高いグラジエントの線に沿ってアーチファクトをもたらす場合がある。本発明の例示的な実施形態によれば、こうしたアーチファクトは、その画像の再構築の間の統計的な重み付けにより効率的に除去されることができる。有利には、本発明の側面によれば、画像の再構築は、反復的に行われ、そこでは、更新が、測定された光子数の固有の統計的誤差で重み付けられる。これは、効率的なアーチファクトの除去をもたらすことができる。
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
注目対象のデータセットにおけるアーチファクト訂正の方法において、前記データセットに基づき、前記注目対象の画像を再構築するステップを有し、前記画像の再構築の間に統計的な重み付けが行われる、方法。
【請求項２】
前記データセットが、ビームを生成する電磁放射線源と、前記ビームを検出する放射線検出器とを用いて得られる投影データセットである、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記電磁放射線源が、多色X線源であり、該源は、前記注目対象の周りをヘリカルパスに沿って移動し、前記ビームが、コーンビーム・ジオメトリとファンビーム・ジオメトリとのいずれかを持つ、請求項２に記載の方法。
【請求項４】
前記画像の再構築が、複数の更新ステップを有する反復アルゴリズムに基づき、終了基準が満たされるまで行われる、請求項１に記載の方法。
【請求項５】
前記反復アルゴリズムが、最尤アルゴリズムであり、前記再構築された画像は、最高の尤度を持ち、前記重み付けが、前記複数の更新ステップの各更新ステップにおいて行われる、請求項４に記載の方法。
【請求項６】
前記データセットの取得の間に、検出された光子の数を決定するステップを更に有し、前記重み付けが、前記検出された光子の数の統計的な誤差に基づかれる、請求項２に記載の方法。
【請求項７】
前記データセットの取得の間に、検出された光子の数Yiを決定するステップを更に有し、前記重み付けが、前記検出された光子の数Yiの統計的な誤差σYiに基づかれ、減衰パラメタμjn+1の更新は、減衰パラメタμjnから
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によって計算され、diが前記放射線源から放出される光子の数であり、lijはi番目の投影の基底関数であり、liがi番目の投影の基底関数lijのベクトルであり、<li,μ>は
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となる内積である、請求項５に記載の方法。
【請求項８】
前記画像の再構築が、投影データセットの取得されたすべての投影のうち、少なくとも２つの投影のサブセットに基づかれる、請求項２に記載の方法。
【請求項９】
データ処理デバイスであって、注目対象のデータセットを格納するメモリと、前記注目対象の前記データセットにおけるアーチファクト訂正を行うデータプロセッサとを有し、前記データプロセッサが、前記データセットをロードする処理と、前記データセットに基づき、前記注目対象の画像を再構築する処理とを行い、前記画像の再構築の間に統計的な重み付けが行われる、データ処理デバイス。
【請求項１０】
前記画像の再構築が、複数の更新ステップを有する反復アルゴリズムに基づき、終了基準が満たされるまで行われ、前記反復アルゴリズムは、最尤アルゴリズムであり、前記再構築された画像が、最高の尤度を持ち、前記重み付けは、前記複数の更新ステップの各更新ステップにおいて行われる、請求項９に記載のデータ処理デバイス。
【請求項１１】
CTスキャナシステムであって、注目対象のデータセットを格納するメモリと、前記注目対象の前記データセットにおけるアーチファクト訂正を行うデータプロセッサとを有し、前記データプロセッサが、前記データセットをロードする処理と、前記データセットに基づき、前記注目対象の画像を再構築する処理とを行い、前記画像の再構築の間に統計的な重み付けが行われる、CTスキャナシステム。
【請求項１２】
注目対象のデータセットにおけるアーチファクト訂正を行うコンピュータプログラムであって、前記コンピュータプログラムがプロセッサで実行されるとき、前記コンピュータプログラムは、前記プロセッサに、前記データセットをロードする処理と、前記データセットに基づき、前記注目対象の画像を再構築する処理とを行わせ、前記画像の再構築の間に統計的な重み付けが行われる、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、例えば、医療用途における画像処理の分野に関する。特に、本発明は、注目対象のデータセットにおけるアーチファクト訂正の方法、データ処理デバイス及び個別のコンピュータプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
多色X線源のような放射線の多色源(polychromatic source)を備えるCTスキャナにおいて、多色X線ビームは物質を通過する。そして、線形減衰係数が一般的にエネルギーと共に減少するにつれ、低エネルギーの光子が吸収される。結果として、ビームは徐々に硬化する(harder)。つまり、その平均エネルギーが増加する。ビームが硬化すればするほど、更なる減衰はますます起こらなくなる。従って、全体の減衰は、もはや吸収物の厚さの線形関数ではなくなる。この非線形的な挙動は、一般に、減衰係数の減少をもたらす。例えば、骨において、ビーム硬化は、10％までの減少をもたらす場合がある。再構築プロセスにおいてこの影響を無視することは、例えば、カッピング(cupping)、ストリーク(streak)及びフレア(flair)といったよく知られたビーム硬化アーチファクトをもたらす。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
CT画像の再構築は、反復アルゴリズムを用いて行われることができる。こうしたアルゴリズム、特に反復最尤(ML)再構築アルゴリズムは、吸収値に関する高グラジエントの線に沿ってアーチファクトをもたらす。これは、期待最大最尤アルゴリズム(EM-MLアルゴリズム)からよく知られている。しかしながら、こうしたアーチファクトは、望まれるものではない。なぜなら、アーチファクトは画像品質の低下をもたらすからである。
【０００４】
本発明の目的は、改良された画像品質を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
請求項１に記載される本発明の例示的な実施形態によれば、上記目的は、注目対象のデータセットにおけるアーチファクト訂正の方法により解決されることができ、そこでは、注目対象の画像が、そのデータセットに基づき再構築され、画像の再構築の間に、統計的な重み付けが行われる。
【０００６】
有利には、これは、画像の再構築の間の統計的な重み付けに基づき、画像におけるアーチファクトの訂正を可能にすることができる。データセットにおける特定のデータに統計的に重み付けをすることにより、画像品質は明らかに改善されることができる。
【０００７】
請求項２に記載される本発明の別の例示的な実施形態によれば、そのデータセットは、ビームを生成する電磁放射線源を用いて、及びそのビームを検出する放射線検出器を用いて得られる投影データセットである。
【０００８】
有利には、これは、CTシステムにおいて得られるCT画像のアーチファクト訂正を可能にすることができる。それは、例えば、医療画像化の分野において使用されることができ、従って、改良された画像品質のために使用されることができる。
【０００９】
本発明の別の例示的な実施形態が請求項３に記載されており、電磁放射線源は、多色X線源である。更に、本発明のこの例示的な実施形態の側面によれば、その源は、注目対象の周囲のヘリカルパス(helical path)に沿って移動し、ビームは、コーンビーム・ジオメトリ(cone beam geometry)及びファンビーム・ジオメトリ(fan beam geometry)のいずれかを持つ。
【００１０】
多色X線の適用が有利である場合がある。なぜなら、多色X線は、生成が容易であり、よい画像解像度を提供するからである。更に、CTスキャナシステムのジオメトリが、例えば、コーンビーム又はファンビーム・ジオメトリといった異なるデザインである場合があるので、本発明の例示的な実施形態の方法は、複数の異なるスキャナシステムに適用されることができる。そして、純粋なCTスキャナシステムに限定されないだけでなく、陽電子放射断層撮影(PET)又は単一光子放射断層撮影(SPECT)にも適用可能である。
【００１１】
請求項４に記載される本発明の別の例示的な実施形態によれば、画像の再構築は、複数の更新ステップを有する反復アルゴリズムに基づき、終了基準が満たされるまで行われる。
【００１２】
有利には、画像の再構築を繰り返し行うことにより、正確に解かれることのできない超越方程式(transcendental equation)を有する数学的な再構築方法が使用されることができる。更に、反復アプローチは、改良された画像品質を提供することができる。なぜなら、終了基準が満たされるまで、反復ループが複数回繰り返されることができるからである。
【００１３】
請求項５に記載される本発明の別の例示的な実施形態によれば、反復的なアルゴリズムは、最尤アルゴリズムであり、再構築された画像は、最高の尤度を持つ。更に、複数の更新ステップにおける各更新ステップで、重み付けが行われる。
【００１４】
有利には、最尤アルゴリズムは、最高の尤度を持つ画像を規定する方程式の決定を可能にし、複数の更新ステップにおける各更新ステップでの重み付けが、アーチファクトの効率的な補償又は訂正を可能にする。
【００１５】
本発明の別の例示的な実施形態が請求項６に記載され、データセットの取得の間に検出された光子の数が決定され、重み付けは検出された光子の数の統計的な誤差に基づかれる。
【００１６】
こうして、光子の数の統計的な誤差が推定され、画像再構築の間に考慮される。それは、結果として、アーチファクトの少ない、改良された画像品質を生じることができる。
【００１７】
請求項７に記載される本発明の別の例示的な実施形態によれば、減衰パラメタμjn+1の更新は、減衰パラメタμjnに基づき、
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により計算される。ここで、diは放射線源により放出された光子の数であり、lijはi番目の投影の基底関数であり、liは、i番目の投影の基底関数lijのベクトルであり、<li,μ>は内積であって、
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で規定される。
【００１８】
最尤透過断層撮影のための、この反復的統計的不確実性重み付けアルゴリズムは、測定された光子数の固有の統計的誤差でその更新を重み付けすることにより、アーチファクトの効果的な除去を可能にする。
【００１９】
請求項８に記載される本発明の別の例示的な実施形態によれば、画像の再構築は、投影データセットのすべての得られる投影のうち少なくとも２つの投影のサブセットに基づかれる。
【００２０】
有利には、本発明のこの例示的な実施形態によれば、投影のサブセットに対する統計的な重み付けを行うことが、アーチファクトがより少ない画像への高速な収束をもたらすことができる。
【００２１】
請求項９に記載される本発明の別の例示的な実施形態によれば、データ処理デバイスが与えられ、それは、データセットを格納するメモリと、注目対象のデータセットにおけるアーチファクトの訂正を行うデータプロセッサとを有し、そのデータプロセッサが、以下の動作を行うよう適合される：それは、データセットをロードし、そのデータセットに基づき、注目対象の画像を再構築する動作であり、そこでは、その画像の再構築の間に重み付けが行われ、その重み付けは、統計的な考慮に基づかれる。
【００２２】
有利には、これは、例えば金属のような高い減衰物体によりもたらされるアーチファクトを有する画像であって、データプロセッサにより処理される画像の改良された画像品質を可能にすることができる。
【００２３】
請求項１０に記載される本発明の別の例示的な実施形態によれば、画像の再構築が、複数の更新ステップを有する反復アルゴリズムに基づいて終了基準が満たされるまで行われる。そこでは、その反復アルゴリズムは、最尤アルゴリズムであり、再構築される画像は、最高の尤度を持つ。更に、複数の更新ステップにおける各更新ステップで重み付けが行われる。
【００２４】
有利には、反復アプローチは、アーチファクトの少ない画像への改善された高速の収束を可能にすることができる。
【００２５】
請求項１１に記載される本発明の別の例示的な実施形態によれば、注目対象のデータセットを格納するメモリと注目対象のデータセットにおけるアーチファクト訂正を行うデータプロセッサとを有するCTスキャナシステムが与えられ、そこでは、そのデータプロセッサが、以下の動作を行うよう適合される：それは、データセットをロードし、そのデータセットに基づき注目対象の画像を再構築する動作であり、そこでは、その画像の再構築の間に統計的な重み付けが行われる。
【００２６】
有利には、これは、例えば患者の体の一部の改良されたCT画像品質を可能にすることができる。そこでは、例えば、プロテーゼ又は他のインプラント(implant)のような高い減衰物体によりもたらされるアーチファクトを有する取得画像が、そのデータプロセッサにより処理される。
【００２７】
本発明は、コンピュータプログラムにも関し、それは、例えば、画像プロセッサといったプロセッサ上で実行されることができる。斯かるコンピュータプログラムは、例えば、CTスキャナシステムの一部であってよい。本発明の例示的な実施形態によるコンピュータプログラムは、請求項１２に記載される。そのコンピュータプログラムは、好ましくは、データプロセッサのワーキングメモリにロードされることができる。従って、そのデータプロセッサは、本発明の方法の例示的な実施形態を実行するよう備えられる。そのコンピュータプログラムは、任意の適切なプログラム言語、例えば、C++で書かれることができ、CD-ROMのようなコンピュータ可読媒体に格納されることができる。また、これらのコンピュータプログラムは、ネットワーク、例えば、ワールドワイドウェブから利用可能であってよく、そこから、プログラムは、画像処理ユニット若しくはプロセッサ、又はいずれかの適切なコンピュータへダウンロードされることができる。
【００２８】
本発明の例示的な実施形態の要点として、画像におけるアーチファクトが、画像の再構築の間の統計的な重み付けに基づき訂正されることであることが理解されるだろう。これは、アーチファクトの少ない、改良された画像品質をもたらすことができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２９】
本発明のこれら及び他の側面は、本書において述べられる実施形態から明らかとなり、又は実施形態を参照して説明されるであろう。
【００３０】
本発明の例示的な実施形態が、以下の図面を参照して以下に説明されることになる。
【００３１】
図１は、本発明によるCT(コンピュータ断層撮影)スキャナシステムの例示的な実施形態を示す。この例示的な実施形態を参照して、本発明は、医療画像化における用途に関して説明が行われることになる。しかしながら、本発明は、医療画像化の分野における用途に限定されるものではなく、荷物の中身に含まれる爆発物といった危険物質を発見するための荷物検査といった他の用途、又は材料検査といった他の産業上の用途においても使用されることができることに留意されたい。
【００３２】
図１に表わされるスキャナはコーンビームCTスキャナである。図１に表わされるCTスキャナは、回転軸２の周りで回動可能なガントリ(gantry)１を有する。ガントリは、モータ３を用いて駆動される。参照番号４は、例えばX線源といった放射線源を表わす。それは、本発明の側面によれば、多色放射線を放出する。
【００３３】
参照番号５は、その放射線源から放出される放射ビームを、コーン形状の放射ビーム６へ形成する開口(aperture)系を表す。コーンビーム６は、それがガントリ１の中心、つまりCTスキャナの検査領域に配置される注目対象７を貫通し、かつ、検出器８にぶつかるよう、方向付けられる。図１から分かるように、検出器８の表面がコーンビーム６により覆われるよう、検出器８は放射線源４の反対にあるガントリ１上に配置される。図１に表わされる検出器８は、複数の検出器素子を有する。
【００３４】
注目対象７のスキャンの間、放射線源４、開口系５及び検出器８は、ガントリ１に沿って矢印１６によって示される方向に回転される。放射線源４、開口系５及び検出器８と共にガントリ１が回転するために、モータ３がモータ制御ユニット１７に接続され、そのモータ制御ユニットは、計算ユニット１８に接続される。
【００３５】
図１において、注目対象は、コンベアベルト１９に配置される。注目対象７のスキャンの間、ガントリ１は、荷物の中身(item of baggage)７の周りを回転するけれども、コンベアベルト１９は、ガントリ１の回転軸２に平行な向きに沿って、注目対象７を移動させる。これにより、注目対象７は、ヘリカルスキャンパスに沿ってスキャンされる。コンベアベルト１９は、信号スライスを測定するためにスキャンの間に停止されることもできる。コンベアベルト１９を与える代わりに、例えば、注目対象７が患者であるような医療用途では、移動可能なテーブルが用いられる。しかしながら、記載されたすべての場合において、サーキュラスキャン(circular scan:円動スキャン、全周スキャン)を行うことも可能であることに留意されたい。その場合、回転軸２に平行な方向での移動は起こらず、回転軸２の周りのガントリの回転だけが起こる。
【００３６】
検出器８は、計算ユニット１８に接続される。計算ユニット１８は、検出結果、即ち、検出器８の検出器素子からの読み出しを受信して、こうした読み出しに基づきスキャン結果を決定する。検出器８の検出器素子は、注目対象７によりコーンビーム６に対してもたらされる減衰を測定するよう適合されることができる。更に、計算ユニット１８は、ガントリ１の動きをモータ３と調和させるため及びコンベヤベルト１９をモータ２０と調和させるために、モータ制御ユニット１７と通信する。
【００３７】
計算ユニット１８は、検出器８の読み出しから画像を再構築するよう適合されることができる。計算ユニット１８により生成される画像は、インタフェース２２を介して(図１において図示省略された)ディスプレイに出力されることができる。
【００３８】
データプロセッサにより実現されることができる計算ユニットは、検出器８の検出器素子からの読み出しに基づき、画像におけるアーチファクトの訂正を行うよう適合されることもできる。本発明の側面によれば、この訂正は、読み出しに基づき、注目対象の画像を再構築することにより行われることができる。そこでは、画像の再構築の間に統計的な重み付けが行われる。
【００３９】
更に、データ処理デバイスのための計算ユニットは、複数の更新ステップを有する反復アルゴリズムに基づき、終了基準が満たされるまで、画像の再構築を行うことによりデータセットにおけるアーチファクト訂正を行うために適合されることができる。そこでは、その反復アルゴリズムは、最尤アルゴリズムであり、その再構築された画像は、最高の尤度を持つ。更に、重み付けが、複数の更新ステップの各ステップにおいて行われる。
【００４０】
更に、図１からわかるように、例えば、計算ユニット１８は、例えば自動的にアラームを出力するためにラウドスピーカ２１に接続されることができる。
【００４１】
CT画像の再構築のための標準的なアプローチは、反復アルゴリズム、例えば、凸(convex)最尤アルゴリズムである。最尤法は、∂L(μj)/∂μj = 0をセットすることにより、最高の尤度L(μ)を持つ画像を規定する式を決定することができる。ここで、μは、減衰パラメタμjのベクトルである。この式は、超越的であるので、正確に解かれることはできないが、反復アプローチは、その解を導くことができる。こうした反復アプローチの一つは、本書において参照により含まれる、K. Lange及びJ.A. Fesslerによる「Globally convergent algorithms for maximum a posteriori transmission tomography」IEEE Trans.Med.Imaging 4、1430-1450 (1995)に記載の「Convex Algorithm(凸アルゴリズム)」である。ある反復ステップに対する更新は、
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であることがわかる。ここで、di及びYiは、それぞれ、放出された光子の数、観測された光子の数であり、liは、i番目の投影の基底関数lijのベクトルであり、<li,μ>は内積
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である。この更新は、最適な点の近隣における増加する尤度を確実にする。従って、最適な画像をもたらすはずである。
【００４２】
斯かる反復アルゴリズムの再構築の結果が、図２における画像スライス３１に示される。画像スライス３１は、forbildによる頭部のファントム画像に関する再構築された投影データの画像スライスである。しかしながら、ノイズを伴う頭部のファントム画像の再構築が示すように、式１によるアルゴリズムは、吸収値の高グラジエントの線に沿ってアーチファクトをもたらす。これは、期待最尤(EM-ML)アルゴリズムからよく知られている。
【００４３】
再構築された画像スライス３１におけるアーチファクトは、ストリークとして生じる。図２における画像スライス３１に見られることができるように、アーチファクトに関するいずれの訂正も行わないと、つまり、本発明の例示的な実施形態による如何なるアーチファクト訂正も行わないと、強いストリークパターンが観測されることができる。
【００４４】
他方、画像スライスの再構築の間に測定された光子数Yiの固有統計誤差σYiで更新における減算が重み付けられる、本発明による方法の例示的な実施形態に基づき画像スライスを再構築することにより、アーチファクトは補償され、ストリークは解消する：つまり、
2007528255.tif 000007
であり、ここで、
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は、ポアソン分布の統計的不確かさ(statistical uncertainty)である。この結果、それぞれの更新は、反復アルゴリズムの個別のサイクルの結果となる。
【００４５】
本発明の例示的な実施形態による方法は、測定されたすべての投影のサブセットでの再構築に対しても機能することに留意されたい。
【００４６】
図２に示される画像スライスは、MLアルゴリズムの特別の形式である凸アルゴリズムの結果(画像スライス３１)であり、統計的不確実性重み付け改良凸アルゴリズムの結果(画像スライス３２)である。両者は共に、一様な画像から開始し、500回の反復の後のものである。レベルは、35ハウンズフィールド・ユニット(HU)であり、ウインドウは、100HUである。
【００４７】
図２の画像スライスを再構築するのに使用される凸最尤アルゴリズムは、本書において参照により含まれる、K. Lange及びJ.A. Fesslerによる「Globally convergent algorithms for maximum a posteriori transmission tomography」IEEE Trans.Med.Imaging 4、1430-1450 (1995)に記載される。
【００４８】
図３は、本発明によるアーチファクト訂正の方法の例示的な実施形態のフローチャートを示す。ステップＳ１における開始の後、注目対象の投影データセットの取得がステップＳ２で行われる。これは、放射線源から放出される多色X線ビームを検出することにより行われることができる。それは、注目対象の周りをヘリカルパスに沿って移動する。X線ビームは、注目対象を通過し、注目対象内部の物体点(object point)により減衰される。放射線源の移動の間、複数の投影が得られ、各投影は、放射線源の個別の中間位置(mean position)に属する。注目対象の投影データセットの取得の後、i番目の投影で検出された光子の数Yiが、例えばデータプロセッサの力を借りて、ステップＳ３において決定される。そして、ステップＳ４において、検出された光子Yiの数に関する統計的な誤差σYiがデータプロセッサにより計算され、ステップＳ５において、減衰パラメタμjのベクトルμが初期値、例えばμj= 1にセットされる。各減衰パラメタμjは、i番目の投影の投影線に沿った個別の間隔に属する。
【００４９】
そして、ステップＳ６において、カウンタがn = 0にセットされ、その後、画像再構築のための反復ループが開始する。ステップＳ７において、減衰パラメタμjのn番目の更新(反復ループの始まりの場合、それは１番目の更新である)は、
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により計算される。
【００５０】
すると、その方法はステップＳ８へと続き、そこでは、終了基準が満たされるか否かが決定される。終了基準は、例えば、反復が所定の回数行われた事、又は、連続する更新間の差がある所定の閾値を超えなくなる事とすることができる。ステップＳ８において、終了基準が満たされていないと決定される場合、カウンタが１増加され(ステップＳ９)、その方法はステップＳ７へと続き、そこでは、減衰パラメタμjの(n+1)番目の更新が計算される。ステップＳ７−Ｓ９は、終了基準が満たされるまで反復的に繰り返されることができる。ステップＳ８において、終了基準が満たされていると決定される場合、その方法はステップＳ１０へと続き、そこで終了する。
【００５１】
当業者には明らかであるが、上述された技術は、差が集約される、例えば上述の凸アルゴリズムにような、すべての知られた再構築技術にも適用されることができることに留意されたい。
【００５２】
図４は、本発明による方法の例示的な実施形態を実行する、本発明によるデータ処理デバイスの例示的な実施形態を表す。図４に表されるデータ処理デバイスは、患者のような注目対象を表す画像を格納するメモリ１５２に接続される中央処理ユニット(CPU)、つまり画像プロセッサ１５１を有する。データプロセッサ１５１は、複数の入力／出力ネットワーク、又はMRデバイス若しくはCTデバイスといった診断デバイスに接続されることができる。データプロセッサは更に、例えば、コンピュータモニタのような、データプロセッサ１５１で計算又は適合される情報又は画像を表示する表示デバイス１５４に接続されることができる。操作者又はユーザは、キーボード１５５及び／又は図４において図示省略されている他の出力デバイスを介して、データプロセッサ１５１と対話することができる。
【００５３】
更に、バスシステム１５３を介して、画像処理及び制御プロセッサ１５１を、例えば、注目対象の動きを監視するモーションモニタに接続することも可能である。例えば、患者の肺が画像化される場合、モーションセンサは、呼気センサとすることができる。心臓が画像化される場合、モーションセンサは、心電図(ECG)とすることができる。
【図面の簡単な説明】
【００５４】
【図１】本発明によるコンピュータ断層撮影(CT)スキャナの実施形態の簡略化された概略表現を示す図である。
【図２】最尤アルゴリズムを用いた頭部のファントム像(head phantom)の再構築された画像スライス(左)と、本発明の例示的な実施形態による統計的不確定重み付け最尤アルゴリズムを用いた頭部のファントム像の再構築された画像スライス(右)とを示す図である。
【図３】本発明によるアーチファクト訂正の方法についての例示的な実施形態のフローチャートを示す図である。
【図４】本発明による方法の例示的な実施形態を実行する、本発明による画像処理デバイスの例示的な実施形態を示す図である。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【国際調査報告】
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