(57)【要約】【課題】不鮮明な部位が含まれる場合であっても医用画像に適切にラベル付を行うことができる医用画像処理装置、医用画像処理方法、プログラム、医用画像処理システムを提供する。【解決手段】医用画像処理装置１００は、医用画像中の椎体及び椎間板を検出する検出部１５２と、検出部１５２により検出された椎体及び椎間板のなかで所定の条件を満たすものにラベル付を行うラベリング部１５３と、検出部１５２により検出された椎体及び椎間板のなかに条件を満たすものが含まれていない場合に、当該椎体又は椎間板を補間する補間部１５４と、を有し、ラベリング部１５３は、補間部１５４により補間された椎体及び椎間板にもラベル付を行う。【選択図】図２
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
医用画像中の椎体及び椎間板を検出する検出手段と、
前記検出手段により検出された椎体及び椎間板のなかで所定の条件を満たすものにラベル付を行うラベリング手段と、
前記検出手段により検出された椎体及び椎間板のなかに前記条件を満たすものが含まれていない場合に、当該椎体又は椎間板を補間する補間手段と、
を有し、
前記ラベリング手段は、前記補間手段により補間された椎体及び椎間板にもラベル付を行うことを特徴とする医用画像処理装置。
【請求項２】
前記検出手段は、前記医用画像中の仙骨又は第２頸椎の椎体を検出し、
前記ラベリング手段は、前記仙骨又は前記第２頸椎の椎体を基準点として前記条件を満たすか否かの判定を行うことを特徴とする請求項１に記載の医用画像処理装置。
【請求項３】
前記補間手段は、前記検出手段により検出された椎体及び椎間板のうちの少なくとも一つの位置を用いて、補間しようとする椎体又は椎間板の位置を補間点として算出する補間点算出手段を有することを特徴とする請求項１又は２に記載の医用画像処理装置。
【請求項４】
前記補間点算出手段は、前記検出手段により検出された二つの部位の間の位置関係を用いて、前記補間しようとする椎体又は椎間板の位置を補間することを特徴とする請求項３に記載の医用画像処理装置。
【請求項５】
前記ラベル付の結果を表示する表示装置を有することを特徴とする請求項１乃至４のいずれか１項に記載の医用画像処理装置。
【請求項６】
医用画像中の椎体及び椎間板を検出する検出ステップと、
前記検出ステップにおいて検出した椎体及び椎間板のなかで所定の条件を満たすものにラベル付を行う第１のラベリングステップと、
前記検出ステップにおいて検出した椎体及び椎間板のなかに前記条件を満たすものが含まれていない場合に、当該椎体又は椎間板を補間する補間ステップと、
前記補間ステップにおいて補間した椎体及び椎間板にラベル付を行う第２のラベリングステップと、
を有することを特徴とする医用画像処理方法。
【請求項７】
前記検出ステップにおいて、前記医用画像中の仙骨又は第２頸椎の椎体を検出し、
前記第１のラベリングステップにおいて、前記仙骨又は前記第２頸椎の椎体を基準点として前記条件を満たすか否かの判定を行うことを特徴とする請求項６に記載の医用画像処理方法。
【請求項８】
コンピュータに、
医用画像中の椎体及び椎間板を検出する検出手順と、
前記検出手順において検出した椎体及び椎間板のなかで所定の条件を満たすものにラベル付を行う第１のラベリング手順と、
前記検出手順において検出した椎体及び椎間板のなかに前記条件を満たすものが含まれていない場合に、当該椎体又は椎間板を補間する補間手順と、
前記補間手順において補間した椎体及び椎間板にラベル付を行う第２のラベリング手順と、
を実行させるためのプログラム。
【請求項９】
前記検出手順において、前記医用画像中の仙骨又は第２頸椎の椎体を検出し、
前記第１のラベリング手順において、前記仙骨又は前記第２頸椎の椎体を基準点として前記条件を満たすか否かの判定を行うことを特徴とする請求項８に記載のプログラム。
【請求項１０】
医用画像を撮像する医用画像撮像装置と、
前記医用画像の処理を行う請求項１乃至５のいずれか１項に記載の医用画像処理装置と、
を有することを特徴とする医用画像処理システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、医用画像処理装置、医用画像処理方法、プログラム及び医用画像処理システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、Ｘ線ＣＴ装置、ＭＲＩ装置（磁気共鳴装置）等の医療用画像診断装置から得られた医用画像から、異常箇所の特定や位置合わせを行うために、椎体、椎間板、仙骨等の部位を検出し、部位ごとにラベル付が行われることがある。
【０００３】
例えば、椎体及び椎間板の位置を推定しながらＭＲＩ画像にラベル付を行う方法が提案されている。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、処理の対象とする医用画像には、椎体が不明瞭なものもあり、そのような医用画像中の椎体を検出することができないことがある。特に、医用画像がＸ線画像（レントゲン写真）である場合に椎体が不明瞭になりやすい。また、Ｘ線画像には椎間板はディスク状に写らないため、医用画像がＸ線画像の場合、椎間板を検出することができない。更に、椎間板が圧縮されて通常よりも薄くなっているような場合、ＭＲＩ画像等であっても椎間板が不明瞭になることがある。上記のＭＲＩ画像にラベル付を行う従来の方法は、各部位を検出できる程度に鮮明な画像を処理の対象としており、椎体や椎間板の像が不明瞭な場合にまで椎体及び椎間板の位置を推定することはできない。
【０００５】
このように、従来の技術では、医用画像に含まれる部位を検出できず、適切にラベル付を行うことができないことがある。
【０００６】
本発明は、不鮮明な部位が含まれる場合であっても医用画像に適切にラベル付を行うことができる医用画像処理装置、医用画像処理方法、プログラム、医用画像処理システ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】
【０００７】
医用画像処理装置の一態様は、医用画像中の椎体及び椎間板を検出する検出手段と、前記検出手段により検出された椎体及び椎間板のなかで所定の条件を満たすものにラベル付を行うラベリング手段と、前記検出手段により検出された椎体及び椎間板のなかに前記条件を満たすものが含まれていない場合に、当該椎体又は椎間板を補間する補間手段と、を有し、前記ラベリング手段は、前記補間手段により補間された椎体及び椎間板にもラベル付を行うことを特徴とする。
【発明の効果】
【０００８】
開示の技術によれば、不鮮明な部位が含まれる場合であっても医用画像に適切にラベル付を行うことができる。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】本発明の実施形態に係る医用画像処理システムを示す図である。
【図２】医用画像処理装置の構成を示す機能ブロック図である。
【図３】ラベリング部及び補間部の詳細を示す機能ブロック図である。
【図４】医用画像処理装置の動作を示すフローチャートである。
【図５】ラベリング部及び補間部による処理を示すフローチャートである。
【図６】次点特定部及び補間点算出部による処理を示すフローチャートである。
【図７Ａ】仙骨を含む医用画像の処理方法を示す図（その１）である。
【図７Ｂ】仙骨を含む医用画像の処理方法を示す図（その２）である。
【図７Ｃ】仙骨を含む医用画像の処理方法を示す図（その３）である。
【図７Ｄ】仙骨を含む医用画像の処理方法を示す図（その４）である。
【図７Ｅ】仙骨を含む医用画像の処理方法を示す図（その５）である。
【図７Ｆ】仙骨を含む医用画像の処理方法を示す図（その６）である。
【図７Ｇ】仙骨を含む医用画像の処理方法を示す図（その７）である。
【図７Ｈ】仙骨を含む医用画像の処理方法を示す図（その８）である。
【図７Ｉ】仙骨を含む医用画像の処理方法を示す図（その９）である。
【図７Ｊ】仙骨を含む医用画像の処理方法を示す図（その１０）である。
【図７Ｋ】仙骨を含む医用画像の処理方法を示す図（その１１）である。
【図７Ｌ】仙骨を含む医用画像の処理方法を示す図（その１２）である。
【図７Ｍ】仙骨を含む医用画像の処理方法を示す図（その１３）である。
【図８Ａ】角度条件の判定方法の一例を示す図（その１）である。
【図８Ｂ】角度条件の判定方法の一例を示す図（その２）である。
【図８Ｃ】角度条件の判定方法の一例を示す図（その３）である。
【図８Ｄ】角度条件の判定方法の一例を示す図（その４）である。
【図８Ｅ】角度条件の判定方法の一例を示す図（その５）である。
【図９】腰椎のラベリング処理を示すフローチャートである。
【図１０Ａ】ラベリング結果の表示の例（その１）を示す図である。
【図１０Ｂ】ラベリング結果の表示の例（その２）を示す図である。
【図１０Ｃ】ラベリング結果の表示の例（その３）を示す図である。
【図１０Ｄ】ラベリング結果の表示の例（その４）を示す図である。
【図１０Ｅ】ラベリング結果の表示の例（その５）を示す図である。
【図１０Ｆ】ラベリング結果の表示の例（その６）を示す図である。
【図１１Ａ】第２頸椎椎体を含む医用画像の処理方法を示す図（その１）である。
【図１１Ｂ】第２頸椎椎体を含む医用画像の処理方法を示す図（その２）である。
【図１１Ｃ】第２頸椎椎体を含む医用画像の処理方法を示す図（その３）である。
【図１１Ｄ】第２頸椎椎体を含む医用画像の処理方法を示す図（その４）である。
【図１１Ｅ】第２頸椎椎体を含む医用画像の処理方法を示す図（その５）である。
【図１１Ｆ】第２頸椎椎体を含む医用画像の処理方法を示す図（その６）である。
【図１１Ｇ】第２頸椎椎体を含む医用画像の処理方法を示す図（その７）である。
【図１１Ｈ】第２頸椎椎体を含む医用画像の処理方法を示す図（その８）である。
【図１１Ｉ】第２頸椎椎体を含む医用画像の処理方法を示す図（その９）である。
【図１１Ｊ】第２頸椎椎体を含む医用画像の処理方法を示す図（その１０）である。
【図１２】頸椎のラベリング処理を示すフローチャートである。
【図１３Ａ】検出部の学習及び検出の処理を示すフローチャート（その１）である。
【図１３Ｂ】検出部の学習及び検出の処理を示すフローチャート（その２）である。
【図１３Ｃ】検出部の学習及び検出の処理を示すフローチャート（その３）である。
【図１３Ｄ】検出部の学習及び検出の処理を示すフローチャート（その４）である。
【図１３Ｅ】検出部の学習及び検出の処理を示すフローチャート（その５）である。
【図１３Ｆ】検出部の学習及び検出の処理を示すフローチャート（その６）である。
【図１４】腰椎の学習内容を示す図である。
【図１５】頸椎の学習内容を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
以下、本発明の実施形態について詳細に説明するが、本発明は、以下の実施形態に何ら限定されるものではなく、本発明の目的の範囲内において、適宜変更を加えて実施することができる。
【００１１】
図１は、本発明の実施形態に係る医用画像処理システムを示す図である。医用画像処理システム３００は、医用画像処理装置１００及び医用画像撮像装置２００を含む。
【００１２】
医用画像撮像装置２００は、被験者のＸ線画像（レントゲン写真）を撮像し、例えばフラット・パネル・ディテクター（Flat Panel Detector：ＦＰＤ）を含む。医用画像撮像装置２００が磁気共鳴画像法（Magnetic Resonance Imaging：ＭＲＩ）でＭＲＩ画像を撮像してもよい。医用画像処理装置１００は、医用画像撮像装置２００により撮像された医用画像等の医用画像のデータを処理する。
【００１３】
医用画像処理装置１００は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）１０１、ＲＯＭ（Read Only Memory）１０２、ＲＡＭ（Random Access Memory）１０３を備える。ＣＰＵ１０１、ＲＯＭ１０２、ＲＡＭ１０３は、いわゆるコンピュータを構成する。医用画像処理装置１００は、補助記憶部１０４、表示装置１０５、入力装置１０６、外部インタフェース（Ｉ／Ｆ）１０７を備える。医用画像処理装置１００の各部は、バス１０８を介して相互に接続されている。
【００１４】
ＣＰＵ１０１は、補助記憶部１０４に格納された各種プログラム（例えば、医用画像処理プログラム）を実行する。
【００１５】
ＲＯＭ１０２は不揮発性の主記憶デバイスである。ＲＯＭ１０２は、補助記憶部１０４に格納された各種プログラムを、ＣＰＵ１０１が実行するために必要な各種プログラム、データ等を格納する。具体的には、ＲＯＭ１０２は、ＢＩＯＳ（Basic Input/Output System）やＥＦＩ（Extensible Firmware Interface）等のブートプログラムなどを格納する。
【００１６】
ＲＡＭ１０３は、ＤＲＡＭ（Dynamic Random Access Memory）やＳＲＡＭ（Static Random Access Memory）等の揮発性の主記憶デバイスである。ＲＡＭ１０３は、補助記憶部１０４に格納された各種プログラムがＣＰＵ１０１によって実行される際に展開される作業領域として機能する。
【００１７】
補助記憶部１０４は、ＣＰＵ７０１により実行される各種プログラム及び各種プログラムがＣＰＵ１０１によって実行されることで生成される各種データを格納する補助記憶デバイスである。
【００１８】
表示装置１０５は、ラベル付を行った医用画像等を表示する。入力装置１０６は、マウス若しくはキーボード又はこれらの両方を備え、医師等が医用画像処理装置１００に各種指示（データの選択指示、重ね合わせ表示指示等）を入力するために用いられる。外部Ｉ／Ｆ１０７は、例えば医用画像撮像装置２００と通信を行うための通信デバイスを備え、医用画像撮像装置２００により撮像された医用画像が入力される。外部Ｉ／Ｆ１０７が外部記録媒体用のスロットを含んでもよく、医用画像を、ＩＣカード、フレキシブルディスク、ＣＤ、ＤＶＤ、ＳＤメモリカード、ＵＳＢメモリ等の外部記録媒体から取得してもよい。
【００１９】
次に、医用画像処理装置１００の機能構成について説明する。上記のように、ＣＰＵ１０１は、ＲＯＭ１０２や補助記憶部１０４等に格納されたプログラムやデータをＲＡＭ１０３上に展開し、処理を実行することで、医用画像処理装置１００の各機能を実現する。
図２は、医用画像処理装置１００の構成を示す機能ブロック図である。医用画像処理装置１００は、図２に示すように、取得部１５１、検出部１５２、ラベリング部１５３、補間部１５４及び表示制御部１５５を含む。
【００２０】
取得部１５１は、外部Ｉ／Ｆ１０７を介して外部から医用画像のデータを取得する。
【００２１】
検出部１５２は、予め行われた学習の結果に基づいて、取得部１５１が取得した医用画像中の椎体（第２頸椎椎体を含む）、椎間板、仙骨等の所定の部位を検出し、検出した各部位について検出点を特定する。学習の方法は特に限定されない。検出部１５２は、例えば、医用画像の全体又は選択した領域に対してsliding windowを用いてパッチを作成し、パッチごとにどの部位なのかを識別する。また、パッチの作成にあたって、object検出を行い、抽出された各領域に対して識別を行ってもよい。検出結果は、椎体、椎間板、仙骨及び第２頸椎椎体の群のうちの少なくとも２つとそれ以外の領域を用いて分類を行ってもよい。
【００２２】
ラベリング部１５３は、検出部１５２により検出された仙骨、椎体（第２頸椎椎体を含む）及び椎間板のなかで所定の条件を満たすものにラベル付を行う。例えば、椎体、椎間板及び仙骨が検出されている場合、仙骨の検出点を最初の基準点として、仙骨、椎間板、椎体、椎間板、椎体・・・の順番でラベル付を行う。
【００２３】
補間部１５４は、ラベリング部１５３により、検出部１５２により検出された椎体（第２頸椎椎体を含む）及び椎間板のなかに上記の所定の条件を満たすものが含まれていないと判定された場合に、当該椎体又は椎間板を補間する。補間部１５４は、例えば、医用画像中に、検出部１５２により検出できなかった椎体又は椎間板がある場合に、例えば、この部位について、検出できた椎体、椎間板、仙骨及び第２頸椎椎体の群のうちの少なくとも２つを用いて補間を行う。ラベリング部１５３は、補間部１５４により補間された椎体及び椎間板にもラベル付を行う。ラベリング部１５３の処理が補間部１５４の処理と並行して行われてもよい。
【００２４】
表示制御部１５５は、ラベリング部１５３によるラベリングが行われたデータを表示装置１０５に表示させる。表示制御部１５５を介した表示に限らず、データをファイルとして出力してもよい。
【００２５】
次に、ラベリング部１５３及び補間部１５４の詳細について説明する。図３は、ラベリング部１５３及び補間部１５４の詳細を示す機能ブロック図である。図３に示すように、ラベリング部１５３は近似曲線作成部１６１、基準点特定部１６２及び次点特定部１６３を含み、補間部１５４は補間点算出部１７１を含む。
【００２６】
近似曲線作成部１６１は、検出部１５２により検出された部位の検出点を繋ぐ複数の線分の近似曲線を作成する。
【００２７】
基準点特定部１６２は、ラベリングを行う際に基準となる点を特定し、処理の進行に応じて基準点を更新する。例えば、仙骨が含まれている場合は仙骨を最初の基準点とし、処理の進行に応じて基準点を更新する。例えば、第２頸椎椎体が含まれている場合は第２頸椎椎体を最初の基準点とし、処理の進行に応じて基準点を更新する。
【００２８】
次点特定部１６３は、基準点特定部１６２により特定された基準点に基づき、当該基準点に対して設定されている所定の条件を満たす椎体又は椎間板が検出されているか判定し、この判定結果に応じて次の基準点とする点（次点）を特定する。
【００２９】
補間点算出部１７１は、次点特定部１６３により上記の所定の条件を満たす椎体又は椎間板が検出されていないと判定された場合に、上記の所定の条件を参照しながら補間しようとする椎体又は椎間板の補間点を算出する。補間点を算出する方法の詳細については後述する。
【００３０】
次に、医用画像処理装置１００の動作について説明する。図４は、医用画像処理装置１００の動作を示すフローチャートである。この動作は、ＣＰＵ１０１が補助記憶部１０４に格納されたプログラムを実行することで実現される。
【００３１】
まず、取得部１５１が、外部Ｉ／Ｆ１０７を介して医用画像のデータを取得する（ステップＳ１０１）。次いで、検出部１５２が、取得部１５１が取得した医用画像のデータのなかから、椎体、椎間板、仙骨等の所定の部位を検出し、検出した各部位について検出点を特定する（ステップＳ１０２）。その後、ラベリング部１５３が、取得部１５１が取得した医用画像のデータに含まれる所定の部位についてラベル付を行う（ステップＳ１０３）。ラベリング部１５３による処理の詳細については後述するが、ラベリング部１５３は必要に応じて補間部１５４に椎体又は椎間板を補間させてラベル付を行う。ラベリング部１５３によるラベリングの後、表示制御部１５５が、ラベル付を行った医用画像を表示装置１０５に表示させる。表示装置１０５における表示の例については後述する。
【００３２】
次に、ラベリング部１５３及び補間部１５４による処理の詳細について説明する。図５は、ラベリング部１５３及び補間部１５４による処理を示すフローチャートである。この処理は、ＣＰＵ１０１が補助記憶部１０４に格納されたプログラムを実行することで実現される。
【００３３】
まず、近似曲線作成部１６１が、検出部１５２により特定された検出点を繋ぐ複数の線分の近似曲線を作成する（ステップＳ１１１）。次いで、基準点特定部１６２が、検出部１５２により特定された検出点のうちから最初の基準点を特定する。例えば、仙骨が含まれている場合は仙骨の検出点を最初の基準点とし、第２頸椎椎体が含まれている場合は第２頸椎椎体を最初の基準点とする（ステップＳ１１２）。その後、次点特定部１６３が、必要に応じて補間点算出部１７１と協働して、基準点特定部１６２により特定された基準点に基づき、次の基準点とする点を特定する（ステップＳ１１３）。次点特定部１６３及び補間点算出部１７１による処理の詳細については後述する。次点特定部１６３による特定の後、基準点特定部１６２が、所定の部位のすべての特定が完了しているか判定し（ステップＳ１１４）、完了していなければ、基準点をステップＳ１１３で特定したラベリング点に更新し（ステップＳ１１５）、ステップＳ１１３の処理が行われる。なお、近似曲線は、例えば、最初の基準点とする検出点上を通るか、この検出点が弧の外側に位置するように作成することが好ましい。後に、基準点を通る接線を作成することがあるからである。
【００３４】
次に、次点特定部１６３及び補間点算出部１７１による処理の詳細について説明する。
図６は、次点特定部１６３及び補間点算出部１７１による処理を示すフローチャートである。この処理は、ＣＰＵ１０１が補助記憶部１０４に格納されたプログラムを実行することで実現される。
【００３５】
まず、次点特定部１６３が、検出部１５２により特定された検出点のうちから、次点の候補を特定する（ステップＳ１２１）。例えば、現在の基準点が仙骨、第２頸椎椎体又は他の椎体であれば、椎間板の検出点を次点の候補として特定する。また、現在の基準点が椎間板であれば、椎体の検出点を次点の候補として検出する。次いで、次点特定部１６３が、次点の候補のなかに、現在の基準点に関して予め定められている距離条件を満たす検出点があるか判定する（ステップＳ１２２）。距離条件を満たす検出点があれば、次点特定部１６３は、現在の基準点に関する角度条件を算出し（ステップＳ１２３）、距離条件を満たす検出点がこの角度条件を満たすか判定する（ステップＳ１２４）。この検出点が角度条件を満たしていれば、次点特定部１６３は、この検出点を、現在の基準点に隣接する部位のラベリング点として特定する（ステップＳ１２５）。また、ステップＳ１２２にて距離条件を満たす検出点がない場合、及び、ステップＳ１２４にて角度条件が満たされない場合は、補間点算出部１７１が補間点を算出し（ステップＳ１２６）、次点特定部１６３がこの補間点を現在の基準点に隣接する部位のラベリング点として特定する（ステップＳ１２７）。次点特定部１６３は、このようにして特定したラベリング点を、次の基準点（次点）とする。
【００３６】
なお、この例では、距離条件及び角度条件の両方に基づく処理を行っているが、距離条件又は角度条件の一方のみに基づく処理を行ってもよい。
【００３７】
ここで、医用画像処理装置１００の動作の具体例について説明する。図７Ａ〜図７Ｍは、仙骨を含む医用画像の処理方法を示す図である。
【００３８】
この例では、図７Ａに示すように、第１腰椎Ｌ１、第２腰椎Ｌ２、第３腰椎Ｌ３、第４腰椎Ｌ４、第５腰椎Ｌ５及び仙骨Ｓ１が写った医用画像２０１が用いられるとする。第１腰椎Ｌ１と第２腰椎Ｌ２との間に椎間板ＤＬ１があり、第２腰椎Ｌ２と第３腰椎Ｌ３との間に椎間板ＤＬ２があり、第３腰椎Ｌ３と第４腰椎Ｌ４との間に椎間板ＤＬ３があり、第４腰椎Ｌ４と第５腰椎Ｌ５との間に椎間板ＤＬ４があり、第５腰椎Ｌ５と仙骨Ｓ１との間に椎間板ＤＬ５がある。この医用画像２０１のデータは取得部１５１により取得される。
【００３９】
検出部１５２は医用画像２０１中の、第１腰椎Ｌ１、第２腰椎Ｌ２、第３腰椎Ｌ３、第４腰椎Ｌ４、第５腰椎Ｌ５、仙骨Ｓ１、椎間板ＤＬ１、椎間板ＤＬ２、椎間板ＤＬ３、椎間板ＤＬ４及び椎間板ＤＬ５の検出を試み、検出できた部位について検出点を特定する。
この例では、図７Ｂに示すように、仙骨Ｓ１の検出点２１１が特定され、椎間板の一部について検出点２１２が特定され、腰椎の一部について検出点２１３が特定されたものの、椎間板の一部及び腰椎の一部については検出できなかったとする。
【００４０】
ラベリング部１５３の近似曲線作成部１６１は、図７Ｃに示すように、検出部１５２により特定された検出点２１１、２１２及び２１３を結ぶ線分群の近似曲線２１４を作成する。
【００４１】
ラベリング部１５３の基準点特定部１６２は、図７Ｄに示すように、検出部１５２により特定された検出点２１１、２１２及び２１３のうちから最初の基準点を特定する。この例では、仙骨Ｓ１の検出点２１１を最初の基準点として特定する。
【００４２】
ラベリング部１５３の次点特定部１６３は、現在の基準点が仙骨Ｓ１であるため、図７Ｅに示すように、複数の椎間板の検出点２１２を次点の候補として特定する。
【００４３】
そして、次点特定部１６３は、複数の椎間板の検出点２１２のなかに、仙骨Ｓ１に関して予め定められている距離条件を満たす検出点があるか判定する。例えば、図７Ｆに示すように、ある特定の方向、例えば足から頭に向かう方向（＋Ｘ方向）において、検出点２１１からの距離が、仙骨Ｓ１について予め定められている補間距離Ａ１以下の検出点があるか判定する。ここでは、椎間板ＤＬ５の検出点２１２が距離条件を満たしているとする。
【００４４】
次いで、次点特定部１６３は、検出点２１１に関する角度条件を算出し、椎間板ＤＬ５の検出点２１２がこの角度条件を満たすか判定する。例えば、図７Ｇに示すように、近似曲線２１４を用いて２本の直線２３１及び２３２を算出し、これらがなす角の角度と検出点２１２の位置との関係が所定の条件を満たすか判定する。
【００４５】
ここで、角度条件の判定方法について説明する。図８Ａ〜図８Ｅは、角度条件の判定方法の一例を示す図である。
【００４６】
この例では、図８Ａに示すように、境界３０１を挟んで二つの部位が存在し、その一方に基準点３０２があり、他方に次点の候補の検出点があるとする。また、近似曲線３０５が得られ、基準点３０２には補間距離３０３が設定されているとする。
【００４７】
次点の候補の検出点が、基準点３０２からの距離が補間距離３０３以下の検出点３１２又は３１３である場合、図８Ｂに示すように、次点特定部１６３は、基準点３０２を通る近似曲線３０５の接線３３１を算出する。次点特定部１６３は、更に、基準点３０２から補間距離３０３だけ離れた曲線３３５と近似曲線３０５との交点を通る近似曲線３０５の接線３３２を算出し、接線３３２に平行で基準点３０２を通る直線３３３を算出する。そして、次点特定部１６３は、算術的に角度の大きさを用いて、検出点３１２又は３１３が接線３３１と直線３３３との間に位置するか判定する。例えば、ｘをｘ座標、ｙをｙ座標、ｐｎを近似曲線のパラメータとしたときに、近似曲線が式（１）で表されるとすると、基準点３０２を通る接線は次のように表される。すなわち、基準点３０２のｘ座標をｘｓ、ｙ座標をｙｓとすると、式（２）が成り立つため、基準点３０２を通る接線は、式（３）〜（５）で表される。
【００４８】
【数１】
2019130275.tif 000003
【００４９】
次点の候補の検出点が、接線３３１と直線３３３との間に位置する検出点３１２である場合、図８Ｃに示すように、次点特定部１６３は、検出点３１２をそのままラベリング点として特定する。一方、次点の候補の検出点が、接線３３１と直線３３３との間から外れた検出点３１３である場合、図８Ｄに示すように、補間点算出部１７１が、接線３３１と曲線３３５との交点を補間点３２３として特定し、次点特定部１６３が補間点３２３をラベリング点として特定する。例えば、基準点３０２のｙ座標をｙｓとし、ｘ座標をｘｓとし、基準点３０２から距離Ｄだけ離れている曲線３３５を円と仮定すると、式（６）が成り立つ。従って、基準点３０２を通る接線の式（３）との連立方程式を解くと、式（７）及び式（８）で表される補間点３２３のｙ座標ｙｄ及びｘ座標ｘｄの候補を算出できる。
【００５０】
【数２】
2019130275.tif 000004
【００５１】
そして、ｙ座標ｙｄ及びｘ座標ｘｄの組み合わせのうちで、ｙ座標が最も小さい組み合わせを補間点３２３として求めることができる。
【００５２】
次点の候補の検出点が、基準点３０２からの距離が補間距離３０３超の検出点３１１である場合、図８Ｅに示すように、次点特定部１６３は、基準点３０２を通る近似曲線３０５の接線３３１を算出する。そして、補間点算出部１７１が、接線３３１と曲線３３５との交点を補間点３２１として特定し、次点特定部１６３が補間点３２１をラベリング点として特定する。
【００５３】
なお、補間距離については基準点の検出枠の情報を用いてもよい。検出枠が持つ情報には、例えば、椎体、椎間板及び仙骨の大きさの情報が含まれる。例えば、基準点として腰椎の検出枠を用いる場合であれば、腰椎の大きさを知ることができるため、腰椎と椎間板との境界を求めることができる。椎間板は腰椎の１／２〜１／３倍ほどの大きさであるため、腰椎の検出枠の１／２〜１／３倍の大きさが椎間板の大きさ、つまり補間距離として推定することができる。そのため、腰椎の検出枠が分かれば、腰椎と椎間板との境界が分かり、補間距離についても推定することができるので、次点である椎間板の位置を推定することができる。また、検出枠の情報を用いて直線３３３を算出してもよい。また、補間距離として基準点を中心とした距離を利用しても良い。
【００５４】
このようにして、角度条件の判定を行うことができる。図７Ｇに示す例では、椎間板ＤＬ５の検出点２１２が角度条件を満たしているとする。この場合、次点特定部１６３は、図７Ｈに示すように、椎間板ＤＬ５の検出点２１２をそのまま椎間板ＤＬ５のラベリング点し、これを次の基準点とする。
【００５５】
次いで、次点特定部１６３は、椎間板ＤＬ５の検出点２１２を基準点として、同様の処理を行う。そして、この例では、図７Ｉに示すように、第５腰椎Ｌ５の検出点２１３がそのまま第５腰椎Ｌ５のラベリング点とされたとする。
【００５６】
次いで、次点特定部１６３は、第５腰椎Ｌ５の検出点２１３を基準点として、同様の処理を行う。そして、この例では、図７Ｊに示すように、第４腰椎Ｌ４と第５腰椎Ｌ５との間の椎間板ＤＬ４が検出されていないこととする。この場合、＋Ｘ方向の距離が、第５腰椎Ｌ５の基準点に設定された補間距離Ａ３以下の検出点が存在しない。従って、図７Ｋに示すように、補間点算出部１７１が椎間板ＤＬ４の補間点２２２を算出する。そして、図７Ｌに示すように、次点特定部１６３が椎間板ＤＬ４の補間点２２２を椎間板ＤＬ４のラベリング点し、これを次の基準点とする。
【００５７】
このような処理を繰り返すことにより、図７Ｍに示すように、すべての部位についてラベリングが行われる。なお、図７Ｍに示す例では、第１腰椎Ｌ１及び第３腰椎Ｌ３が検出されておらず、これらに補間点２２３が設定され、椎間板ＤＬ４が検出されておらず、これに補間点２２２が設定され、椎間板ＤＬ２が検出されていたものの、その検出点が角度条件を満たしておらず、補間点２２２が設定されたものとする。
【００５８】
このような腰椎のラベリング処理（ステップＳ１０３）は図９のフローチャートのように表すことができる。すなわち、近似曲線の作成（ステップＳ１１１）の後、仙骨の検出点を最初の基準点として特定する（ステップＳ２０１）。次いで、基準点の次点（椎間板の検出点）に関する距離条件及び／又は角度条件が満たされているか判定し（ステップＳ２０２）、いずれかの条件が満たされていなければ補間点を算出する（ステップＳ２０３）。そして、現在の基準点の次点（椎間板の検出点）又は補間点をラベリング点として特定し、この特定された椎間板のラベリング点で基準点を更新する（ステップＳ２０４）。
その後、現在の基準点の次点（椎体の検出点）に関する距離条件及び／又は角度条件が満たされているか判定し（ステップＳ２０５）、いずれかの条件が満たされていなければ補間点を算出する（ステップＳ２０６）。そして、現在の基準点の次点（椎体の検出点）又は補間点をラベリング点として特定する（ステップＳ２０７）。次いで、第１腰椎Ｌ１のラベリング点が特定されているか判定し（ステップＳ２０８）、特定されていなければ、直近に特定された椎体のラベリング点で基準点を更新し（ステップＳ２０９）、ステップＳ２０２に戻る。
【００５９】
次に、ラベリング結果の表示の例について説明する。図１０Ａ〜図１０Ｆは、ラベリング結果の表示の例を示す図である。
【００６０】
図１０Ａに示す例では、表示装置１０５の画面４００に、仙骨のラベリング点、腰椎椎体のラベリング点及び椎間板のラベリング点が互いに異なる色で表示されている。
【００６１】
図１０Ｂに示す例では、表示装置１０５の画面４００に、仙骨のラベリング点、腰椎椎体のラベリング点及び椎間板のラベリング点が互いに異なる形状で表示されている。
【００６２】
図１０Ｃに示す例では、表示装置１０５の画面４００に、仙骨のラベリング点、腰椎椎体のラベリング点及び椎間板のラベリング点が互いに異なるサイズで表示されている。
【００６３】
図１０Ｄに示す例では、表示装置１０５の画面４００に、仙骨のラベリング点、腰椎椎体のラベリング点及び椎間板のラベリング点が互いに異なる色で表示されると共に、補間点は明滅表示されている。
【００６４】
図１０Ｅに示す例では、表示装置１０５の画面４００に、仙骨のラベリング点、腰椎椎体のラベリング点及び椎間板のラベリング点が互いに異なる色で表示されると共に、更に、補間点が他の色、例えば黒色で表示されている。
【００６５】
図１０Ｆに示す例では、表示装置１０５の画面４００に、仙骨のラベリング点、腰椎椎体のラベリング点及び椎間板のラベリング点が互いに異なる形状で表示されると共に、更に、各ラベリング点に信頼度に応じた色が付されている。
【００６６】
このように、ラベリング結果の表示形態は限定されず、マークの色、形状、大きさ、明滅等に変化を持たせて表示することができる。表示の制御は、表示制御部１５５により行われる。
【００６７】
次に、医用画像処理装置１００の動作の他の具体例について説明する。図１１Ａ〜図１１Ｊは、第２頸椎椎体を含む医用画像の処理方法を示す図である。
【００６８】
この例では、図１１Ａに示すように、第２頸椎Ｃ２、第３頸椎Ｃ３、第４頸椎Ｃ４、第５頸椎Ｃ５、第６頸椎Ｃ６及び第７頸椎Ｃ７が写った医用画像５０１が用いられるとする。第２頸椎Ｃ２と第３頸椎Ｃ３との間に椎間板ＤＣ２があり、第３頸椎Ｃ３と第４頸椎Ｃ４との間に椎間板ＤＣ３があり、第４頸椎Ｃ４と第５頸椎Ｃ５との間に椎間板ＤＣ４があり、第５頸椎Ｃ５と第６頸椎Ｃ６との間に椎間板ＤＣ５があり、第６頸椎Ｃ６と第７頸椎Ｃ７との間に椎間板ＤＣ６があり、第７頸椎Ｃ７の下に椎間板ＤＣ７がある。この医用画像５０１のデータは取得部１５１により取得される。
【００６９】
検出部１５２は医用画像５０１中の、第２頸椎Ｃ２、第３頸椎Ｃ３、第４頸椎Ｃ４、第５頸椎Ｃ５、第６頸椎Ｃ６、第７頸椎Ｃ７、椎間板ＤＣ２、椎間板ＤＣ３、椎間板ＤＣ４、椎間板ＤＣ５、椎間板ＤＣ６及び椎間板ＤＣ７の検出を試み、検出できた部位について検出点を特定する。この例では、図１１Ｂに示すように、第２頸椎Ｃ２の検出点５１１が特定され、椎間板の一部について検出点５１２が特定され、頸椎の一部について検出点５１３が特定されたものの、椎間板の一部及び頸椎の一部については検出できなかったとする。
【００７０】
ラベリング部１５３の近似曲線作成部１６１は、図１１Ｃに示すように、検出部１５２により特定された検出点５１１、５１２及び５１３を結ぶ線分群の近似曲線５１４を作成する。
【００７１】
ラベリング部１５３の基準点特定部１６２は、図１１Ｄに示すように、検出部１５２により特定された検出点５１１、５１２及び５１３のうちから最初の基準点を特定する。この例では、第２頸椎Ｃ２の検出点５１１を最初の基準点として特定する。
【００７２】
ラベリング部１５３の次点特定部１６３は、現在の基準点が第２頸椎Ｃ２であるため、図１１Ｅに示すように、複数の椎間板の検出点５１２を次点の候補として特定する。
【００７３】
そして、次点特定部１６３は、複数の椎間板の検出点５１２のなかに、第２頸椎Ｃ２に関して予め定められている距離条件を満たす検出点があるか判定する。例えば、図１１Ｆに示すように、ある特定の方向（−Ｘ方向）において、検出点５１１からの距離が、第２頸椎Ｃ２について予め定められている補間距離Ｂ１以下の検出点があるか判定する。ここでは、椎間板ＤＣ２が検出されていないとする。この場合、−Ｘ方向の距離が補間距離Ｂ１以下の検出点が存在しない。従って、図１１Ｇに示すように、補間点算出部１７１が椎間板ＤＣ２の補間点５２２を算出する。そして、図１１Ｈに示すように、次点特定部１６３が椎間板ＤＣ２の補間点５２２を椎間板ＤＣ２のラベリング点とし、これを次の基準点とする。
【００７４】
次いで、次点特定部１６３は、椎間板ＤＣ２の補間点５２２を基準点として、同様の処理を行う。そして、この例では、図１１Ｉに示すように、第３頸椎Ｃ３の検出点５１３がそのまま第３頸椎Ｃ３のラベリング点とされたとする。
【００７５】
このような処理を繰り返すことにより、図１１Ｊに示すように、すべての部位についてラベリングが行われる。なお、図１１Ｊに示す例では、第５頸椎Ｃ５が検出されておらず、これに補間点５２３が設定され、椎間板ＤＣ２及び椎間板ＤＣ６が検出されておらず、これらに補間点５２２が設定されたものとする。
【００７６】
このような頸椎のラベリング処理（ステップＳ１０３）は図１２のフローチャートのように表すことができる。すなわち、近似曲線の作成（ステップＳ１１１）の後、第２頸椎の検出点を最初の基準点として特定する（ステップＳ３０１）。次いで、基準点の次点（椎間板の検出点）に関する距離条件及び／又は角度条件が満たされているか判定し（ステップＳ２０２）、いずれかの条件が満たされていなければ補間点を算出する（ステップＳ２０３）。そして、現在の基準点の次点（椎間板の検出点）又は補間点をラベリング点として特定し、この特定された椎間板のラベリング点で基準点を更新する（ステップＳ２０４）。その後、現在の基準点の次点（椎体の検出点）に関する距離条件及び／又は角度条件が満たされているか判定し（ステップＳ２０５）、いずれかの条件が満たされていなければ補間点を算出する（ステップＳ２０６）。そして、現在の基準点の次点（椎体の検出点）又は補間点をラベリング点として特定する（ステップＳ２０７）。次いで、第７頸椎Ｃ７のラベリング点が特定されているか判定し（ステップＳ３０８）、特定されていなければ、直近に特定された椎体のラベリング点で基準点を更新し（ステップ２０９）、ステップＳ２０２に戻る。第７頸椎Ｃ７のラベリング点が特定されている場合に、更に、椎間板ＤＣ７のラベリングを行ってもよい。
【００７７】
ここで、検出部１５２に各部位を検出させるための学習方法の例について説明する。図１３Ａ〜図１３Ｆは、検出部１５２の学習及び検出の処理を示すフローチャートである。
【００７８】
まず、医用画像から、検出を行いたい部位を切り取り、学習画像を作成する（ステップＳ１１、Ｓ２１、Ｓ３１、Ｓ４１、Ｓ５１又はＳ６１）。学習画像としては、例えば、椎体、椎間板、仙骨及び第２頸椎椎体のうちのいずれか２以上、並びにその他の部位が含まれるように切り取ったものを利用する。図１３Ａに示す例では、学習画像に椎体、椎間板、仙骨及びその他の部位が含まれる。図１３Ｂに示す例では、学習画像に椎体、仙骨及びその他の部位が含まれる。図１３Ｃに示す例では、学習画像に椎間板、仙骨及びその他の部位が含まれる。図１３Ｄに示す例では、学習画像に椎体、椎間板、第２頸椎椎体及びその他の部位が含まれる。図１３Ｅに示す例では、学習画像に椎体、第２頸椎椎体及びその他の部位が含まれる。図１３Ｆに示す例では、学習画像に椎間板、第２頸椎椎体及びその他の部位が含まれる。
【００７９】
また、作成した学習画像に対して前処理を行った画像を学習画像としてもよい。例えば、Data Augmentationといって、学習画像の枚数を増やすために、画像を回転・反転させたり、画像の解像度や大きさを変えたり、ボケ量を変えたり、ノイズ量を変えた画像を学習画像とするなどである。回転とのaugmentationについては、（時計回り方向：反時計回り方向：回転角度の刻み）とすると，椎体の画像に対して（３０度：６０度：５度），椎間板の画像に対して（４０度：６０度：１０度），仙骨の画像に対して（３０度：６０度：１０度），３つの部位以外の領域の画像に対して（５度：５度：１度）でaugmentationを実施するなどがある。また、大きさのaugmentationについては、切り取る矩形領域の縦幅＝切り取った矩形領域の縦幅×（１，１．１，１．２），切り取る矩形領域の横幅＝切り取った矩形領域の横幅×（１，１．１，１．２，１．３）のaugmentationを実施するなどがある。また、学習画像に画像処理を行う場合はコントラスト平坦化やエッジ強調処理を適用するなどがある。
【００８０】
次いで、機械学習を行う（ステップＳ１２、Ｓ２２、Ｓ３２、Ｓ４２、Ｓ５２又はＳ６２）。機械学習では、作成された学習画像に含まれる、椎体、椎間板、仙骨及び第２頸椎椎体のうちのいずれか２以上、並びにその他の部位に対してそれぞれラベルを割り当て、検出器を作成する。この検出器を検出部１５２として用いることができる。また、各部位毎に学習させる学習画像の枚数を変えても良い。例えば、学習時のバッチ内の割合では椎体：椎間板：仙骨：椎体・椎間板・仙骨以外＝０．３０：０．３０：０．１０：０．３０とする方法などがある。
【００８１】
そして、医用画像から各部位の検出を行う際には（ステップＳ１３、Ｓ２３、Ｓ３３、Ｓ４３、Ｓ５３又はＳ６３）、取得部１５１により取得された医用画像に対して検出器を適用し、出力された各部位又は領域に対応したラベルを検出結果とする。このように各部位に対応するラベルを検出結果とすることで、一度の処理で複数の部位を検出するできるため、より高速に処理を行うことが可能になる。また、部位ごとに検出器を作成し、例えば、これらを椎体検出器、椎間板検出器、仙骨検出器、第２頸椎椎体検出器として、部位ごとに学習及び検出を行ってもよい。こうすることで、検出器一つ一つを独立したモジュールとして扱うことができるため、対象とする画像にふさわしい検出器のみを選択することが可能となり、より柔軟に処理することができる。また、検出器に入力する画像は画像を走査して切り出していくラスタスキャンを用いても良い。ラスタスキャンする検出窓の枠の大きさは椎体、椎間板、仙骨の大きさに合わせるもしくは基準にして大きさを変えた検出窓の大きさに設定する方法などがある。
【００８２】
検出部１５２の学習に、ＣＮＮ（Convolutional Neural Network）、ＳＶＭ（Support Vector Machine）、Adaboost又はrandom forestを用いてもよく、Active Shape Model、General Hough Transfer又はTemplate Matchingを用いてもよい。これらの内容は、例えば、「Vertebra identification using template matching modelmp and K-means clustering」、「Fully Automatic Vertebra Detection in X-Ray Images Based on Multi-Class SVM」及び「Fast scale-invariant lateral lumbar vertebrae detection and segmentation in X-ray images」に記載されている。また、検出した椎体、椎間板、仙骨又は第２頸椎椎体に対してＲＡＮＳＡＣ（Random sample consensus）を用いた誤検出除去又は孤立点除去を行ってもよい。更に、検出した複数の椎体、椎間板、仙骨又は第２頸椎椎体に対してクラスタリングを行い、検出点のグルーピングを行ってもよい。また、グルーピング後のクラスタを検出点として扱ってもよい。図１４は、腰椎の学習内容を示す図であり、図１５は、頸椎の学習内容を示す図である。図１４（ａ）に示すように、複数の学習画像ごとに腰椎周辺の検出点が検出されている場合に、クラスタリングを行ってもよく、図１４（ｂ）のように、グルーピング後のクラスタを腰椎周辺の各検出点として扱ってもよい。また、図１５（ａ）に示すように、複数の学習画像ごとに頸椎周辺の検出点が検出されている場合に、クラスタリングを行ってもよく、図１５（ｂ）のように、グルーピング後のクラスタを頸椎周辺の各検出点として扱ってもよい。また、ＲＡＮＳＡＣを用いた誤検出除去の方法としては、脊椎の曲がりを考慮して３次の近似曲線を推定し、近似曲線を中心として距離を算出し、椎体の幅の半分の距離よりも大きい検出点を誤検出として削除などがある。
【００８３】
本実施形態によれば、医用画像の種類にかかわらず、医用画像に不明瞭な椎体や椎間板が含まれる場合であっても、椎体及び椎間板のラベル付を適切に行うことができる。更に、椎間板の補間を行う際には、椎間板の検出点だけでなく、医用画像中の椎体の検出点も用いられる。従って、椎間板の検出点のみを用いて補間を行う場合と比較して、椎間板及び椎体を含めた検出点間の間隔が約半分と密になるため、補間点の推定誤差を低減することができる。更に、椎間板ヘルニアのように椎間板の位置が通常の位置からずれている場合であっても、椎体の検出点から高精度で椎間板を補間することができる。
【００８４】
なお、医用画像に仙骨及び第２頸椎の椎体が含まれていない場合であっても、医用画像中の少なくとも一つの椎体又は椎間板が脊椎のどの部分であるかが既知であれば、その検出点を最初の基準点としてラベル付を行うことができる。従って、例えば、仙骨及び第２頸椎の椎体の両方が含まれていない胸椎の医用画像にラベル付を行うことも可能である。
また、頸椎の医用画像に頸椎の全ての椎体及び椎間板が含まれている必要はなく、例えば、肩付近の第６頸椎Ｃ６及び第７頸椎Ｃ７の椎体が含まれていなくてもよい。同様に、腰椎の医用画像に腰椎の全ての椎体及び椎間板が含まれている必要はなく、例えば、肋骨付近の第１腰椎Ｌ１及び第２腰椎Ｌ２の椎体が含まれていなくてもよい。医用画像はＸ線画像である必要はなく、ＭＲＩ画像であってもよい。
【００８５】
補間部１５４による補間の方法は特に限定されない。例えば、外挿による補間を行ってもよく、内挿による補間を行ってもよい。補間点算出部１７１が、検出部１５２により検出された二つの部位の間の位置関係、例えば椎体と椎間板との間の位置関係、仙骨と椎体若しくは椎間板との間の位置関係、又は第２頸椎の椎体と他の椎体又は椎間板との位置関係を用いて、補間しようとする椎体又は椎間板の位置を補間してもよい。ここでいう位置関係には相互間の距離若しくは任意の直線又は面を基準とした角度の関係が含まれる。
【符号の説明】
【００８６】
１００  医用画像処理装置
１５１  取得部
１５２  検出部
１５３  ラベリング部
１５４  補間部
１５５  表示制御部
１６１  近似曲線作成部
１６２  基準点特定部
１６３  次点特定部
１７１  補間点算出部
２００  医用画像撮像装置
【先行技術文献】
【特許文献】
【００８７】
【特許文献１】特開２０１６−１６８１６６号公報
【特許文献２】特許第６２１８５６９号公報
【図１】
2019130275.tif 000005
【図２】
2019130275.tif 000006
【図３】
2019130275.tif 000007
【図４】
2019130275.tif 000008
【図５】
2019130275.tif 000009
【図６】
2019130275.tif 000010
【図７Ａ】
2019130275.tif 000011
【図７Ｂ】
2019130275.tif 000012
【図７Ｃ】
2019130275.tif 000013
【図７Ｄ】
2019130275.tif 000014
【図７Ｅ】
2019130275.tif 000015
【図７Ｆ】
2019130275.tif 000016
【図７Ｇ】
2019130275.tif 000017
【図７Ｈ】
2019130275.tif 000018
【図７Ｉ】
2019130275.tif 000019
【図７Ｊ】
2019130275.tif 000020
【図７Ｋ】
2019130275.tif 000021
【図７Ｌ】
2019130275.tif 000022
【図７Ｍ】
2019130275.tif 000023
【図８Ａ】
2019130275.tif 000024
【図８Ｂ】
2019130275.tif 000025
【図８Ｃ】
2019130275.tif 000026
【図８Ｄ】
2019130275.tif 000027
【図８Ｅ】
2019130275.tif 000028
【図９】
2019130275.tif 000029
【図１０Ａ】
2019130275.tif 000030
【図１０Ｂ】
2019130275.tif 000031
【図１０Ｃ】
2019130275.tif 000032
【図１０Ｄ】
2019130275.tif 000033
【図１０Ｅ】
2019130275.tif 000034
【図１０Ｆ】
2019130275.tif 000035
【図１１Ａ】
2019130275.tif 000036
【図１１Ｂ】
2019130275.tif 000037
【図１１Ｃ】
2019130275.tif 000038
【図１１Ｄ】
2019130275.tif 000039
【図１１Ｅ】
2019130275.tif 000040
【図１１Ｆ】
2019130275.tif 000041
【図１１Ｇ】
2019130275.tif 000042
【図１１Ｈ】
2019130275.tif 000043
【図１１Ｉ】
2019130275.tif 000044
【図１１Ｊ】
2019130275.tif 000045
【図１２】
2019130275.tif 000046
【図１３Ａ】
2019130275.tif 000047
【図１３Ｂ】
2019130275.tif 000048
【図１３Ｃ】
2019130275.tif 000049
【図１３Ｄ】
2019130275.tif 000050
【図１３Ｅ】
2019130275.tif 000051
【図１３Ｆ】
2019130275.tif 000052
【図１４】
2019130275.tif 000053
【図１５】
2019130275.tif 000054