(57)【要約】【課題】照明環境に依らず対象者を精度良く検出することができる技術を提供する。【解決手段】ベッド上の対象者の見守りを支援する見守り支援システムが、撮像装置により撮影された画像を取得する画像取得部と、前記画像の前記ベッド以外の部分に基づいて、照明環境を判断する環境判断部と、前記画像から前記対象者を検出するための、複数の照明環境にそれぞれ対応する複数の検出部と、を有し、前記複数の検出部のうちの、前記環境判断部により判断された照明環境に対応する検出部が、前記画像から前記対象者を検出する。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
ベッド上の対象者の見守りを支援する見守り支援システムであって、
撮像装置により撮影された画像を取得する画像取得部と、
前記画像の前記ベッド以外の部分に基づいて、照明環境を判断する環境判断部と、
前記画像から前記対象者を検出するための、複数の照明環境にそれぞれ対応する複数の検出部と、
を有し、
前記複数の検出部のうちの、前記環境判断部により判断された照明環境に対応する検出部が、前記画像から前記対象者を検出する
ことを特徴とする見守り支援システム。
【請求項２】
前記ベッド以外の前記部分の特徴量を前記画像から取得する特徴量取得部、をさらに有し、
前記環境判断部は、前記特徴量取得部により取得された特徴量に基づいて、照明環境を判断する
ことを特徴とする請求項１に記載の見守り支援システム。
【請求項３】
前記複数の検出部の中から、前記環境判断部により判断された照明環境に対応する検出部を選択する選択部、をさらに有し、
前記複数の検出部のうちの、前記選択部により選択された検出部が、前記画像から前記対象者を検出する
ことを特徴とする請求項１または２に記載の見守り支援システム。
【請求項４】
ベッド上の対象者の見守りを支援する見守り支援システムの制御方法であって、
撮像装置により撮影された画像を取得するステップと、
前記画像の前記ベッド以外の部分に基づいて、照明環境を判断するステップと、
前記画像から前記対象者を検出するための、複数の照明環境にそれぞれ対応する複数の検出部のうちの、判断された照明環境に対応する検出部を用いて、前記画像から前記対象者を検出するステップと、
を有することを特徴とする見守り支援システムの制御方法。
【請求項５】
請求項４に記載の見守り支援システムの制御方法の各ステップをコンピュータに実行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、ベッド上の対象者の見守りを支援するための技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
ベッドからの転落事故などを未然に防ぐため、病院や介護施設などにおける患者の見守りを支援するシステムが知られている。特許文献１には、カメラで撮影した画像（撮影画像）から患者を検出し、その検出結果に基づいて患者の動作を判定するシステムが提案されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１２−０７１００３号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
上述のように、撮影画像から対象者を検出し、その検出結果を見守り支援に役立てるという試みは、従来からなされている。しかしながら、撮影対象である部屋の照明環境は、室内灯の点灯状態（点灯や消灯など）、天候（晴れや曇りなど）、時間帯（早朝、日中、夕方、夜間など）などに依存する。そして、撮影画像の輝度、色、輝度分布、色分布、コントラスト（明暗差）などは、上記照明環境に依存する。そのため、従来の方法では、照明環境に依存して対象者の検出精度が著しく低下することがある。
【０００５】
本発明は、上記実情に鑑みなされたものであって、照明環境に依らず対象者を精度良く検出することができる技術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】
【０００６】
上記目的を達成するために、本発明では、撮像装置により撮影された画像（撮影画像）のベッド以外の部分に基づいて照明環境を判断し、撮影画像から対象者を検出するための検出部を、判断した照明環境に応じて切り替える、という方法を採用する。
【０００７】
具体的には、本発明の第一態様は、ベッド上の対象者の見守りを支援する見守り支援システムであって、撮像装置により撮影された画像を取得する画像取得部と、前記画像の前記ベッド以外の部分に基づいて、照明環境を判断する環境判断部と、前記画像から前記対象者を検出するための、複数の照明環境にそれぞれ対応する複数の検出部と、を有し、前記複数の検出部のうちの、前記環境判断部により判断された照明環境に対応する検出部が、前記画像から前記対象者を検出することを特徴とする見守り支援システムを提供する。
【０００８】
この構成によれば、撮影画像から対象者を検出するための検出部として、複数の照明環境に対してそれぞれ好適な複数の検出部が用意される。そして、判断された照明環境に対して好適な検出部が使用される。それにより、照明環境に依らず対象者を精度良く検出することができる。ここで、ベッドの色は白色などであることが多く、撮影画像のベッドの部分には照明環境の変化による変化が現れにくいことが多い。一方で、撮影画像のベッド以外の部分には、照明環境の変化による変化が現れやすい。上記構成によれば、撮影画像のベッド以外の部分に基づいて照明環境が判断されるため、照明環境を精度良く判断することができる。その結果、照明環境に依らず対象者をより精度良く検出することができる。
【０００９】
ここで、前記ベッド以外の前記部分の特徴量を前記画像から取得する特徴量取得部、をさらに有し、前記環境判断部は、前記特徴量取得部により取得された特徴量に基づいて、照明環境を判断してもよい。また、前記複数の検出部の中から、前記環境判断部により判断された照明環境に対応する検出部を選択する選択部、をさらに有し、前記複数の検出部のうちの、前記選択部により選択された検出部が、前記画像から前記対象者を検出してもよい。
【００１０】
なお、本発明は、上記構成ないし機能の少なくとも一部を有する見守り支援システムとして捉えることができる。また、本発明は、上記処理の少なくとも一部を含む、見守り支援方法又は見守り支援システムの制御方法や、これらの方法をコンピュータに実行させるためのプログラム、又は、そのようなプログラムを非一時的に記録したコンピュータ読取可能な記録媒体として捉えることもできる。上記構成及び処理の各々は技術的な矛盾が生じない限り互いに組み合わせて本発明を構成することができる。
【発明の効果】
【００１１】
本発明によれば、照明環境に依らず対象者を精度良く検出することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１２】
【図１】図１は見守り支援システムのハードウェア構成および機能構成を模式的に示すブロック図である。
【図２】図２は撮像装置の設置例を示す図である。
【図３】図３Ａは撮影画像の例であり、図３Ｂは判定領域の例である。
【図４】図４は対象者の検出処理のフローチャートである。
【図５】図５Ａ〜５Ｃは撮影画像の例である。
【発明を実施するための形態】
【００１３】
本発明は、ベッド上の対象者の見守りを支援するための技術に関する。この技術は、病院や介護施設などにおいて、患者や要介護者などの離床・起床行動を自動で検知し、危険な状態が発生した場合などに必要な通知を行うシステムに適用することができる。このシステムは、例えば、高齢者、認知症患者、子供などの見守り支援に好ましく利用することができる。
【００１４】
以下、図面を参照して本発明を実施するための好ましい形態の一例を説明する。ただし、以下の実施形態に記載されている装置の構成や動作は一例であり、本発明の範囲をそれらのみに限定する趣旨のものではない。
【００１５】
（システム構成）
図１と図２を参照して、本発明の実施形態に係る見守り支援システムの構成を説明する。図１は、見守り支援システム１のハードウェア構成および機能構成を模式的に示すブロック図であり、図２は、撮像装置の設置例を示す図である。
【００１６】
見守り支援システム１は、主なハードウェア構成として、撮像装置１０と情報処理装置１１を有している。撮像装置１０と情報処理装置１１の間は有線又は無線により接続されている。図１では、１つの撮像装置１０のみ示しているが、複数台の撮像装置１０を情報処理装置１１に接続してもよい。
【００１７】
撮像装置１０は、ベッド上の対象者を撮影して画像データを取り込むためのデバイスである。撮像装置１０としては、モノクロ又はカラーの可視光カメラ、赤外線カメラ、三次元カメラなどを用いることができる。本実施形態では、夜間でも（部屋内が暗い場合でも）対象者の見守りを可能とするため、赤外線ＬＥＤ照明１００と近赤外線カメラ１０１で
構成される撮像装置１０を採用する。撮像装置１０は、図２に示すように、ベッド２０の頭側上方から足側に向かって、ベッド２０の全体を俯瞰するように設置される。撮像装置１０は所定の時間間隔（例えば、３０ｆｐｓ）で撮影を行い、その画像データは情報処理装置１１に順次取り込まれる。
【００１８】
情報処理装置１１は、撮像装置１０から取り込まれる画像データをリアルタイムに分析し、ベッド２０上の対象者２１の起床状態や離床状態を自動で検知し、必要な場合に通知を行う機能を備える装置である。情報処理装置１１は、具体的な機能として、画像取得部１１０、特徴量取得部１１１、照明環境判断部１１２、選択部１１３、複数の検出部１１４、判定部１１５、出力部１１６、領域設定部１１７、記憶部１１８を有している。本実施形態の情報処理装置１１は、ＣＰＵ（プロセッサ）、メモリ、ストレージ（ＨＤＤ、ＳＳＤなど）、入力デバイス（キーボード、マウス、タッチパネルなど）、出力デバイス（ディスプレイ、スピーカなど）、通信インタフェースなどを具備する汎用のコンピュータにより構成され、上述した情報処理装置１１の各機能は、ストレージ又はメモリに格納されたプログラムをＣＰＵが実行することにより実現される。ただし、情報処理装置１１の構成はこの例に限られない。例えば、複数台のコンピュータによる分散コンピューティングを行ってもよいし、上記機能の一部をクラウドサーバにより実行してもよいし、上記機能の一部をＡＳＩＣやＦＰＧＡのような回路で実行してもよい。
【００１９】
画像取得部１１０は、撮像装置１０により撮影された画像（撮影画像）を取得する機能である。画像取得部１１０より入力された画像データは一時的にメモリ又はストレージに記録され、特徴量取得部１１１、検出部１１４、判定部１１５などの処理に供される。
【００２０】
特徴量取得部１１１は、画像取得部１１０により取得された撮影画像を分析し、当該撮影画像から、ベッド２０以外の部分の特徴量を取得する機能である。なお、特徴量の取得対象である領域（特徴取得領域）は予め定められてもよいし、領域設定部１１７により設定されてもよい。特徴取得領域は、ベッド２０以外の部分の全てであっても一部であってもよい。また、特徴量取得部１１１により取得された特徴量に基づいて、撮像装置１０の撮影対象である部屋の照明環境を判断することができれば、当該特徴量は特に限定されない。例えば、特徴量取得部１１１は、ＧＩＳＴ特徴量、カラーヒストグラム、輝度ヒストグラム、輝度の中央値などを、特徴量として取得する。
【００２１】
照明環境判断部１１２は、画像取得部１１０により取得された撮影画像のベッド２０以外の部分に基づいて、撮像装置１０の撮影対象である部屋の照明環境を判断する機能である。本実施形態では、照明環境判断部１１２は、特徴量取得部１１１により取得された特徴量に基づいて照明環境を判断する。なお、照明環境の判断方法は特に限定されない。例えば、ＧＩＳＴ特徴量やカラーヒストグラムを用いたシーン認識と同様の処理により、照明環境が判断されてもよい。複数の照明環境にそれぞれ対応する複数の輝度ヒストグラムが予め用意されてもよい。そして、予め用意された複数の輝度ヒストグラムと、特徴量取得部１１１により取得された輝度ヒストグラムとを用いてＨｉｓｔｏｇｒａｍ  Ｉｎｔｅｒｓｅｃｔｉｏｎにより求めた類似度によって、照明環境が判断されてもよい。具体的には、予め用意された複数の輝度ヒストグラムのうちの、特徴量取得部１１１により取得された輝度ヒストグラムとの間の類似度が最も高い輝度ヒストグラムに対応する照明環境が、現在の照明環境として判断されてもよい。輝度の中央値が複数の照明環境のそれぞれについて予め定められてもよい。そして、予め定められた複数の中央値と、特徴量取得部１１１により取得された中央値とを比較することにより、照明環境が判断されてもよい。具体的には、予め定められた複数の中央値のうちの、特徴量取得部１１１により取得された中央値との間の差が最も小さい中央値に対応する照明環境が、現在の照明環境として判断されてもよい。また、特徴量取得部１１１が省略され、照明環境判断部１１２が、画像取得部１１０により取得された撮影画像を分析することにより照明環境を判断してもよい。
【００２２】
複数の検出部１１４のそれぞれは、画像取得部１１０により取得された撮影画像から見守り対象者２１を検出する機能である。複数の検出部１１４は、複数の照明環境にそれぞれ対応する。例えば、複数の検出部１１４のそれぞれは、対応する照明環境で得られた複数の撮影画像を用いた学習の結果に基づいて生成される。なお、複数の検出部１１４は、複数の検出エンジンであってもよいし、そうでなくてもよい。例えば、検出エンジンで使用される辞書として、複数の照明環境にそれぞれ対応する複数の辞書が予め用意されてもよい。辞書には、検出エンジンのアルゴリズムで用いるパラメータ（検出エンジンのデータ構造、重み係数および閾値など）が記述される。そして、複数の検出部１１４のそれぞれは検出エンジンと辞書の組み合わせであり、複数の検出部１１４の間で、検出エンジンが共通し、辞書が互いに異なってもよい。また、想定される照明環境の数は特に限定されないし、検出部１１４の数も特に限定されない。
【００２３】
選択部１１３は、複数の検出部１１４の中から、照明環境判断部１１２により判断された照明環境に対応する検出部１１４を選択する機能である。複数の検出部１１４が複数の検出エンジンである場合には、選択部１１３は、照明環境判断部１１２により判断された照明環境に対応する検出エンジンを選択する。複数の検出部１１４の間で、検出エンジンが共通し、辞書が互いに異なる場合には、選択部１１３は、照明環境判断部１１２により判断された照明環境に対応する辞書を選択する。
【００２４】
複数の検出部１１４のうちの、選択部１１３により選択された検出部１１４は、画像取得部１１０により取得された撮影画像を分析し、当該撮影画像から、見守り対象者２１の人体又はその一部（頭部、顔、上半身など）を検出する。撮影画像から人体やその一部を検出する方法としてはいかなる方法を用いてもよい。例えば、古典的なＳＩＦＴ特徴量やＨｏＧ特徴量を用いた識別器による手法や近年のＦａｓｔｅｒ  Ｒ−ＣＮＮによる手法を用いた物体検出アルゴリズムを好ましく用いることができる。本実施形態の検出部１１４は、ＳＩＦＴ特徴量を用いた識別器により対象者２１の頭部（首より上の部分）２２を検出し、検出結果として、頭部２２の位置（ｘ，ｙ）及びサイズ（縦横のピクセル数）を出力する。頭部２２の位置（ｘ，ｙ）は、例えば、頭部２２を囲む矩形枠の中心点の画像座標で表される。なお、本実施形態の検出部１１４は検出結果を画像座標系の位置・サイズで出力するが、検出部１１４が画像座標系を空間座標系に換算し、対象者２１の空間座標系における３次元位置や３次元的なサイズを出力してもよい。
【００２５】
判定部１１５は、検出部１１４の検出結果を用いて対象者２１の起床判定、離床判定などを行う機能である。具体的には、判定部１１５は、頭部２２の検出位置に基づいて対象者２１が起床したか否か、離床したか否かなどを判定する。
【００２６】
出力部１１６は、判定部１１５により対象者２１の起床動作ないし離床動作が検知された場合に、必要な通知を行う機能である。出力部１１６は、対象者２１の動作の危険度合いに応じて、通知の要否（例えば、危険な状態の場合のみ通知を行う）、通知の内容（例えばメッセージの内容）、通知手段（例えば音声、メール、ブザー、警告灯）、通知先（例えば看護師、医師）、通知の頻度などを切り替えることができる。
【００２７】
領域設定部１１７は、撮像装置１０により撮影される撮影画像に対し判定領域を設定する機能である。見守り支援システム１はベッド２０上の対象者２１の状態監視を目的とするため、撮影画像内のベッド２０の領域に基づき判定領域が設定される。判定領域の設定は、手動で行ってもよいし自動で行ってもよい。手動設定の場合、領域設定部１１７は、撮影画像内のベッド領域ないし判定領域そのものをユーザに入力させるためのユーザインタフェースを提供するとよい。自動設定の場合、領域設定部１１７は、物体認識処理により撮影画像からベッド領域を検出するとよい。なお、領域設定部１１７は、特徴量取得部
１１１が特徴量を取得する特徴取得領域を、手動または自動で設定してもよい。
【００２８】
図３Ａは、撮影画像の例であり、図３Ｂは、図３Ａの撮影画像に対し設定された判定領域の例である。本実施形態では、領域設定部１１７は、ベッド領域３０を基準として判定領域Ａ１〜Ａ３を設定する。判定領域Ａ１は、ベッド２０の頭側に設定される領域であり、就床時（対象者２１がベッド２０に寝ている時）に対象者２１の頭部２２が存在し得る範囲に対応する（以後、就床領域Ａ１と呼ぶ）。判定領域Ａ２は、ベッド２０の足側に設定される領域であり、起床時（対象者２１が上半身を起こした姿勢の時）に対象者２１の頭部２２が存在し得る範囲に対応する（以後、起床領域Ａ２と呼ぶ）。本実施形態において、ベッド領域３０に対する各領域Ａ１、Ａ２の相対的な位置・サイズが予め決められており、ベッド領域３０が特定されれば各領域Ａ１、Ａ２の範囲は計算で定まるものとする。領域Ａ３は、領域Ａ１、Ａ２以外の領域である。離床時（対象者２１がベッド２０から離れた状態の時）は、対象者２１の頭部２２は領域Ａ３内に存在する（以後、離床領域Ａ３と呼ぶ）。
【００２９】
本実施形態では、判定部１１５は、頭部２２の検出位置が領域Ａ１〜Ａ３のいずれに属するかを判定し、対象者２１の状態を分類する。ここでは、頭部２２が就床領域Ａ１内で検出された場合を「就床状態」、起床領域Ａ２内で検出された場合を「起床状態」、離床領域Ａ３内で検出された場合を「離床状態」と呼ぶ。そして、判定部１１５は、「就寝状態」から「起床状態」への状態変化を起床動作として検知し、「起床状態」から「離床状態」への状態変化を離床動作として検知する。
【００３０】
記憶部１１８は、見守り支援システム１が処理に用いる各種のデータを記憶する機能である。記憶部１１８には、少なくとも、起床判定、離床判定、照明環境判定などで用いる各種パラメータ（閾値など）、判定領域や特徴取得領域の設定情報、過去複数フレームの画像データ又は検出結果（移動速度や移動方向の計算のため）を記憶するための記憶エリアが設けられる。
【００３１】
（検出処理）
図４と図５Ａ〜図５Ｃを参照して、対象者２１の検出処理の一例について説明する。図３は、情報処理装置１１により実行される対象者２１の検出処理のフローチャートであり、図５Ａ〜図５Ｃは、画像取得部１１０により取得された撮影画像の例である。図４の処理フローは、撮像装置１０から１フレームの画像が取り込まれる度に実行される。
【００３２】
図５Ａの撮影画像５１は、日中に得られた撮影画像であり、図５Ｂの撮影画像５２は、夜間に室内灯が点灯している状態で得られた撮影画像であり、図５Ｃの撮影画像５３は、夜間に室内灯が消灯している状態で得られた撮影画像である。図５Ａ〜５Ｃに示すように、照明環境は、室内灯の点灯状態（点灯や消灯など）や時間帯（早朝、日中、夕方、夜間など）などに依存し、撮影画像の輝度、色、輝度分布、色分布、コントラスト（明暗差）などは、照明環境に依存する。ここでは、複数の検出部１１４が、「日中の照明環境」と「夜間に室内灯が点灯している状態の照明環境」と「夜間に室内灯が消灯している状態の照明環境」の３つの照明環境にそれぞれ対応する３つの検出部１１４であるとする。
【００３３】
まず、ステップＳ４０において、画像取得部１１０が、撮像装置１０から１フレームの撮影画像を取り込む。取得された撮影画像は記憶部１１８に一時的に記録される。
【００３４】
次に、ステップＳ４１において、特徴量取得部１１１が、ステップＳ４０で取得された撮影画像から、ベッド２０以外の部分の特徴量を取得する。例えば、特徴量取得部１１１は、撮影画像から図３のベッド領域３０を除いた領域の特徴量を取得する。
【００３５】
そして、ステップＳ４２において、照明環境判断部１１２が、ステップＳ４１で取得された特徴量に基づいて、ステップＳ４０で取得された撮影画像に対応する照明環境を判断する。
【００３６】
次に、ステップＳ４３において、選択部１１３が、ステップＳ４２で判断された照明環境に対応する検出部１１４を、複数の検出部１１４の中から選択する。
【００３７】
そして、ステップＳ４４において、ステップＳ４３で選択された検出部１１４が、ステップＳ４０で取得された撮影画像から対象者２１の頭部２２を検出する。検出された頭部２２の位置（ｘｙ座標）の情報は、ステップＳ４０で取得された撮影画像の撮影時刻の情報または当該撮影画像のフレーム番号に対応付けられて記憶部１１８に記録される。上述したように、検出された頭部２２の位置の情報は、対象者２１の起床判定、離床判定などのために、判定部１１５により使用される。
【００３８】
ここで、図５Ａの撮影画像５１がステップＳ４０で取得された場合を考える。この場合には、ステップＳ４２において、「日中の照明環境」が検知され、ステップＳ４３において、日中に得られた撮影画像から対象者２１を精度良く検出できる検出部１１４が選択される。そのため、ステップＳ４４において、ステップＳ４３で選択された検出部１１４が、対象者２１の頭部２２を精度良く検出する。
【００３９】
次に、図５Ｂの撮影画像５２がステップＳ４０で取得された場合を考える。この場合には、ステップＳ４２において、「夜間に室内灯が点灯している状態の照明環境」が検知され、ステップＳ４３において、夜間に室内灯が点灯している状態で得られた撮影画像から対象者２１を精度良く検出できる検出部１１４が選択される。そのため、ステップＳ４４において、ステップＳ４３で選択された検出部１１４が、対象者２１の頭部２２を精度良く検出する。
【００４０】
最後に、図５Ｃの撮影画像５３がステップＳ４０で取得された場合を考える。この場合には、ステップＳ４２において、「夜間に室内灯が消灯している状態の照明環境」が検知され、ステップＳ４３において、夜間に室内灯が消灯している状態で得られた撮影画像から対象者２１を精度良く検出できる検出部１１４が選択される。そのため、ステップＳ４４において、ステップＳ４３で選択された検出部１１４が、対象者２１の頭部２２を精度良く検出する。
【００４１】
以上述べたように、本実施形態のシステムによれば、撮影画像から対象者を検出するための検出部として、複数の照明環境に対してそれぞれ好適な複数の検出部が用意される。そして、判断された照明環境に対して好適な検出部が使用される。それにより、照明環境に依らず対象者を精度良く検出することができる。ここで、ベッドの色は白色などであることが多く、撮影画像のベッドの部分には照明環境の変化による変化が現れにくいことが多い。一方で、撮影画像のベッド以外の部分には、照明環境の変化による変化が現れやすい。本実施形態のシステムによれば、撮影画像のベッド以外の部分に基づいて照明環境が判断されるため、照明環境を精度良く判断することができる。その結果、照明環境に依らず対象者をより精度良く検出することができる。
【００４２】
＜その他＞
上記の実施形態の説明は、本発明を例示的に説明するものに過ぎない。本発明は上記の具体的な形態には限定されることはなく、その技術的思想の範囲内で種々の変形が可能である。例えば、上記実施形態では、時間帯の変化と室内灯の点灯状態の変化とに応じた照明環境の変化を想定したが、照明環境は、天候（晴れや曇りなど）などにも依存する。そのため、照明環境が変化する要因として天候がさらに考慮されてもよい。照明環境が変化
する要因として、時間帯、天候、及び、室内灯の点灯状態以外の要因が考慮されてもよい。照明環境が変化する要因として、時間帯、天候、及び、室内灯の点灯状態のいずれかが考慮されなくてもよい。
【符号の説明】
【００４３】
１：見守り支援システム  １０：撮像装置  １１：情報処理装置  １１０：画像取得部
１１１：特徴量取得部  １１２：照明環境判断部  １１３：選択部  １１４：検出部
１１５：判定部  １１６：出力部  １１７：領域設定部  １１８：記憶部
１００：赤外線ＬＥＤ照明  １０１：近赤外線カメラ  ２０：ベッド  ２１：対象者
２２：頭部  ３０：ベッド領域  ５１：撮影画像  ５２：撮影画像  ５３：撮影画像
Ａ１：就床領域  Ａ２：起床領域  Ａ３：離床領域
【図１】
2019021000.tif 000003
【図２】
2019021000.tif 000004
【図３】
2019021000.tif 000005
【図４】
2019021000.tif 000006
【図５】
2019021000.tif 000007