(57)【要約】      （修正有）【課題】対象被検者の動脈波伝播時間を、ビデオ画像より生成される時変性のソース信号から決定するためのシステムおよび方法を提供する。【解決手段】ビデオ画像システムを用いて、対象被検者の近位領域および遠位領域の時変ソース信号を捕捉する。画像フレームは、被検者の露出された皮膚の近位および遠位領域である局部を分離するように処理される。近位および遠位領域の各々の時系列信号が、ソースビデオ画像から抽出される。時系列信号の各々について周波数に対する位相角が計算され、各領域について個々の位相対周波数曲線が生成される。各位相曲線から、選択された心拍数範囲内の勾配が抽出され、かつ２勾配間の差が計算されて被検者の動脈波伝播時間が取得される。【選択図】図２
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
対象被検者の近位および遠位領域間の動脈波伝播時間を、ビデオ画像システムを用いて捕捉されるソースビデオ画像から決定するための方法であって、
ビデオ画像システムの少なくとも１つのチャネル上で捕捉される時変ソース画像を受信することであって、前記ソース画像は、対象被検者の露出された皮膚部位の近位および遠位領域を捕捉したビデオ画像を備えることと、
前記ソース画像から、前記近位および遠位領域の各々の時系列信号を抽出することと、
前記時系列信号の各々について、周波数に対する位相角を計算し、各々の位相対周波数曲線を求めることと、
前記位相対周波数曲線の各々から、選択された心拍数範囲内の対応する勾配を抽出することと、
前記抽出された勾配間の差を計算することを含み、前記差は、前記被検者の前記近位および遠位領域間の動脈波伝播時間を含む、方法。
【請求項２】
前記時変ソース信号は、ＮＩＲ画像、ＲＧＢ画像、ＲＧＢプラスＮＩＲ画像、マルチスペクトル画像、熱画像およびハイパースペクトル画像のうちの任意の組合せを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記近位および遠位領域は、各々、前記被検者の第１および第２の局部を含む、請求項１に記載の方法。
【請求項４】
前記動脈波伝播時間から、前記被検者の血管網における血圧、経時的な血管拡張、血管閉塞、血流速度および末梢神経障害の存在のうちの何れかを決定することをさらに含む、請求項１に記載の方法。
【請求項５】
前記近位および遠位領域の前記時変ソース画像を捕捉するために使用される前記ビデオ画像システムは、２つのビデオカメラ、即ち前記近位領域の第１のビデオを捕捉する第１のビデオカメラと、前記遠位領域の第２のビデオを捕捉する第２のビデオカメラとを備える、請求項１に記載の方法。
【請求項６】
対象被検者の近位および遠位領域間の動脈波伝播時間を、ビデオカメラを用いて捕捉されるソースビデオ画像から決定するためのビデオベースシステムであって、
少なくとも１つのチャネル上で時変ソース画像を捕捉するためのビデオ画像システムであって、前記ソース画像は、対象被検者の露出された皮膚部位の近位および遠位領域を捕捉したビデオ画像を備える、ビデオ画像システムと、
前記ビデオカメラおよびメモリと通信状態にあるプロセッサとを備え、前記プロセッサは、
ビデオ画像システムの少なくとも１つのチャネル上で捕捉される時変ソース画像を受信することであって、前記ソース画像は、対象被検者の露出された皮膚部位の近位および遠位領域を捕捉したビデオ画像を備えることと、
前記ソース画像から、前記近位および遠位領域の各々の時系列信号を抽出することと、
前記時系列信号の各々について、周波数に対する位相角を計算し、各々の位相対周波数曲線を求めることと、
前記位相対周波数曲線の各々から、選択された心拍数範囲内の対応する勾配を抽出することと、
前記抽出された勾配間の差を計算することであって、前記差は、前記被検者の前記近位および遠位領域間の動脈波伝播時間を含むこと、を実行するための機械読取り可能命令を実行する、ビデオベースシステム。
【請求項７】
前記時変ソース信号は、ＮＩＲ画像、ＲＧＢ画像、ＲＧＢプラスＮＩＲ画像、マルチスペクトル画像、熱画像およびハイパースペクトル画像のうちの任意の組合せを含む、請求項６に記載のシステム。
【請求項８】
前記近位および遠位領域は、各々、前記被検者の第１および第２の局部を含む、請求項６に記載のシステム。
【請求項９】
前記動脈波伝播時間から、前記被検者の血管網における血圧、経時的な血管拡張、血管閉塞、血流速度および末梢神経障害の存在のうちの何れかを決定することをさらに含む、請求項６に記載のシステム。
【請求項１０】
前記近位および遠位領域の前記時変ソース画像を捕捉するために使用される前記ビデオ画像システムは、２つのビデオカメラ、即ち前記近位領域の第１のビデオを捕捉する第１のビデオカメラと、前記遠位領域の第２のビデオを捕捉する第２のビデオカメラとを備える、請求項６に記載のシステム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、患者の動脈波伝播時間を、この患者について取得されるソースビデオ信号から決定するためのシステムおよび方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
生理学的信号を非接触手段によって捕捉する能力は、健康産業では極めて望ましい。重要な生理学的信号の１つは、多くの理由で脈波伝播時間であり、その理由の１つは、脈波伝播時間が血圧との相関性を有することにある。このような測定値を入手するためには、心電図（ＥＣＧ）デバイスの電極を患者の皮膚に直に取り付ける必要がある。 肌が敏感な未熟児を世話する新生児集中治療処置室では、この点が問題となる可能性がある。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
したがって、この分野では、ビデオ画像より生成される時変性のソース信号から、対象被検者の動脈波伝播時間を決定するためのシステムおよび方法が必要とされている。
【課題を解決するための手段】
【０００４】
対象被検者の動脈波伝播時間を、ビデオ画像より生成される時変性のソース信号から決定するためのシステムおよび方法を開示する。ある実施形態では、ビデオ画像システムを用いて、対象被検者の近位領域および遠位領域の時変ソース信号が捕捉される。画像フレームは、被検者の露出された皮膚の近位および遠位領域である局部を分離するように処理される。近位および遠位領域の各々の時系列信号が、ソースビデオから抽出される。時系列信号の各々について周波数に対する位相角が計算され、各領域について個々の位相対周波数曲線が生成される。次に、位相対周波数曲線から、選択された心拍数範囲における勾配が抽出される。２勾配間の差が計算され、被検者の動脈波伝播時間が取得される。
【図面の簡単な説明】
【０００５】
【図１】図１は、ポールを掴んだ対象被検者の右腕末端を示して、人間の腕の動脈系における近位および遠位の２点を例示している。
【図２】図２は、対象被検者の近位および遠位領域間の動脈波伝播時間を、ビデオ画像システムを用いて捕捉されるソースビデオ画像から決定するための本方法の一実施形態を例示するフロー図である。
【図３】図３は、近位領域が手の甲の一領域であるものとして識別され、かつ遠位領域が顔の一領域であるものとして識別される、被検者の画像である。
【図４】図４は、本明細書の教示による、図３の近位および遠位領域の各々について行った時変ソース信号の処理から取得された周波数に対する位相角曲線の勾配を示すプロットである。
【図５】図５は、図２のフロー図に記述されているような本方法の様々な態様が実装されている、例示的なネットワーク化された画像処理システムを示すブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【０００６】
本明細書で使用している「対象被検者」は、動脈拍動を記録することができる任意の対象を指す。本明細書における「人」または「患者」等の用語の使用は、添付の特許請求の範囲を人間である被検者に限定するものと見なされるべきではない。
【０００７】
「近位（ｐｒｏｘｉｍａｌ）」（ラテン語ｐｒｏｘｉｍｕｓに由来し、に最も近い、を意味する）は、大動脈内に存在する動脈拍動ソースにより近い点を指す。動脈拍動測定の場合、動脈内の近位点は、心臓により近い点、即ち遠位点より上流にある点である。
【０００８】
「遠位（ｄｉｓｔａｌ）」（ラテン語ｄｉｓｔａｒｅに由来し、から離れた、を意味する）は、体の中心から遠くにある点を指す。動脈拍動の測定を目的とする場合、動脈における遠位点は、心臓から遠い点、即ち動脈網が大動脈弓および下行大動脈の分枝を介して血液を上流および下流へ運ぶ際の近位点より上流側または下流側の点である。
【０００９】
「動脈波」は、心筋の左心室が収縮してある量の血液を大動脈に押し込む際に脈管系に渡って生み出される圧力波である。動脈波には、主たる２つの成分、即ち左心室が収縮する際の前進波および末梢から戻ってくる反射波がある。
【００１０】
「脈波伝播時間」は、圧迫脈が近位の動脈部位から遠位の動脈部位に至るまでの所要時間を指す。脈波伝播時間（ＰＴＴ）は、脈波伝播速度の関数であり、脈波伝播速度は、血圧、血管径、血液密度の関数である。ＰＴＴ信号は、例えば経時的な血管拡張、２つの対象点（または領域）間の血管閉塞、糖尿病患者の末梢神経障害、他等の様々な診断を容易にすることを含み、患者の血管網における拍動間血圧および血流速度を抽出するように校正されることが可能である。図１は、ポール１０２の一部を掴んで外側に伸びた対象被検者の右腕１００を示している。被検者の上腕動脈１０３は、腕の下へと延び、１０４および１０５で各々橈骨動脈および尺骨動脈へと分岐する。上腕動脈内の点１０６は、橈骨動脈内の点１０７に対して近位である。図１において、脈波伝播時間は、動脈波が近位領域１０８における点１０６から遠位領域１０９における点１０７に至るまでの所要時間である。顔領域と手領域が選択される場合、顔と手を直に結ぶ血管網が存在しないことから、ビデオベースの脈波伝播時間は、顔信号と手信号との時間差の意味を持つことになる。
【００１１】
「ソースビデオ画像」は、ビデオ画像センサを用いて捕捉される一連の時変画像である。ソースビデオ画像は、ＮＩＲ画像、ＲＧＢ画像、ＲＧＢプラスＮＩＲ画像、マルチスペクトル熱画像およびハイパースペクトルビデオ画像の任意の組合せであってもよい。
【００１２】
「ビデオ画像センサ」は、１つまたは複数のチャネル上でソース・ビデオ・データを捕捉するためのデバイスを指す。ビデオ画像センサは、高いフレームレートおよび高い空間分解能を有する、例えば白／黒ビデオ画像を捕捉するためのモノクロカメラ、またはカラービデオ画像を捕捉するためのカラーカメラ等のデバイスであってもよい。ビデオ画像センサは、マルチスペクトルまたはハイパースペクトル熱システム等のスペクトルセンサであってもよい。画像センサは、高いフレームレートおよび高い空間分解能を有する従来のビデオモード、およびフレームレートは低いが高い空間分解能を有するスペクトルモードにおいて動作する能力を有するハイブリッドデバイスであってもよい。
【００１３】
次に、図２のフロー図を参照する。処理の流れは、ステップ２００で開始され、直ぐにステップ２０２へ進む。
【００１４】
ステップ２０２では、対象被検者を捕捉した時変ソース画像が受信される。ソースビデオ画像は、ビデオ画像システムの少なくとも１つのチャネル上で捕捉されたものである。ソース画像は、複数の画像フレームを備える。
【００１５】
ステップ２０４では、ビデオ画像が、露出された皮膚部位を含む被検者の近位および遠位領域を識別するために処理される。近位および遠位領域の例は、各々図１の領域１０８および領域１０９に関連して示され、かつ説明されている。画像内の露出された皮膚部位は、ビデオ画像をフレーム毎に分析し、かつこれらの画像フレームに含まれる画素を分類することによって決定されることが可能である。人の皮膚として分類される画素は、例えば先に組み込んだ画素分類方法を用いて識別されてもよい。
【００１６】
ステップ２０６では、識別された近位および遠位領域の各々に関連づけられるビデオ画像がソース画像から抽出され、チャネル毎に時系列信号が取得される。信号は、血圧の量的変化に対応する。これは、各画像フレーム内の識別された近位および遠位各領域における全ての画素の平均を計算して領域毎にフレーム当たりのチャネル平均を求めることにより実行されてもよい。次に、複数のフレームに渡ってチャネル平均を加算しかつ合計フレーム数で除算することにより、チャネル毎に、全体的なチャネル平均を計算することができる。チャネル平均は、全体的なチャネル平均から減算され、結果が全体チャネル標準偏差で除算されて、近位および遠位各領域のゼロ平均単位分散時系列信号が求められる。これらの時系列信号は、周波数成分を含む。脈波伝播時間の決定を目的とする場合、単一のカラーチャネルを処理するだけで十分である。例えば、ＲＧＢビデオにおいて、緑色チャネルからの時系列信号は十分な信号を含む。近位および遠位各領域について、正規化された時系列信号が取得されていれば、これらは、次に、事前フィルタ処理により、高速フーリエ変換（ＦＦＴ）アルゴリズムを用いて望ましくない周波数を除去される。結果として得られる事前処理されかつ事前フィルタ処理された時系列信号は、各領域内の合計圧力変量を含む。ソース血液量信号（プレチスモグラフィ信号等）を抽出するために、前述の引例において記述されているような独立成分分析または制約付き独立成分分析等のブラインドソース分離アルゴリズムを用いて、さらなる事前処理が行われてもよい。第１および第２の領域における量的変化が、これらの各領域における全ての血管に起因することは理解されるべきである。動脈拍動は、これらの信号における主要な成分である。しかしながら、毛細血管および終末細動脈等のより小さい構造体からの成分は、記録される拍動への影響が僅かでしかないことから、さほど重要ではない。但し、対象領域が大きければ、効果の統合により信号対雑音比が向上され得ることから、これらの成分も重要である場合がある。補償後の信号は、近位および遠位各領域毎に、脱相関されかつノイズ補正されたチャネル、即ち環境に配慮した補償信号を含む。
【００１７】
ステップ２０８では、時系列信号の各々について周波数に対する位相角を計算し、これらの信号における周波数の個々の位相対周波数曲線を求める。 位相対周波数曲線は、ビデオチャネルのうちの１つのみを用いて決定されてもよい。ソース分離アルゴリズムが使用されれば、近位および遠位領域からのソース信号を用いて位相対周波数曲線が計算される。一般的な当業者には、時系列信号を所与として周波数ωに対する位相角φ（ω）を計算する方法が容易に理解されるであろう。φ１（ω）が近位領域に対応する時系列信号の位相であり、かつφ２（ω）が遠位領域に対応する時系列信号の位相であれば、個々の勾配は、Ｔ１＝δφ１／δωおよびＴ２＝δφ２／δωである。これらの勾配は、位相対周波数曲線の各々に多項式を当てはめることによって、または周波数に対する導関数を求めることによって計算されてもよい。周波数に対する位相曲線が直線であれば、その時系列信号に含まれる周波数は全て、同じ時間シフトを有する。
【００１８】
ステップ２１０では、各位相対周波数曲線から、選択された心拍数範囲における個々の勾配を抽出する。ある心拍数範囲は、０．７５から４．０Ｈｚまでである。勾配は、個々の時系列信号における各高調波の時間シフトを表す。
【００１９】
ステップ２１２では、勾配間の差を計算し、被検者の動脈波伝播時間を求める。この実施形態の場合、さらなる処理は停止する。図３は、近位領域が手の甲の一領域であるものとして識別され、かつ遠位領域が被検者の顔の一領域であるものとして識別される、被検者の画像を示す。図４は、図３の近位および遠位領域の各々について得られた周波数に対する位相対周波数曲線のプロットを示す。これらの位相対周波数曲線は、心拍数範囲における周波数に対する線形特性を示している。手領域の勾配は、−１８．０９１７秒である。顔領域の勾配は、−１７．５２７１秒である。被検者の近位および遠位領域間の動脈波伝播時間に対応する計算上の差は、０．５６４７秒である。これらの２つの線形的な位相対周波数曲線の勾配差は、血液がこれらの２領域間を流れる伝播（または時間）遅延に相当する。これらの位相対周波数曲線が、疾患状態レベルが多様な全ての被検者で線形的であるとは限らない点は留意されるべきである。ある実施形態では、動脈波伝播時間は、コンピュータシステムへ伝達され、かつ被検者の血管網における血圧、経時的な血管拡張、血管閉塞、血流速度および／または末梢神経障害の存在のうちの何れかの決定を容易にするために使用される。
【００２０】
次に、図５を参照する。図５は、図２のフロー図に関して記述されているような本方法の様々な態様が実装されている、例示的なネットワーク化されたビデオ画像処理システム５００を示すブロック図である。
【００２１】
図５において、画像センサ５０２は、ビデオカメラの視野５０３内で捕捉された対象被検者（右腕として示されている）のソースビデオ画像５０１を捕捉する。ソースビデオ画像は、少なくとも１つの画像チャネル上で捕捉され、信号５０４は、各チャネル毎に、本方法の様々な態様が実行されるビデオ画像処理システム５０５へ伝達される。
【００２２】
システム５０５は、処理するソース信号をバッファするためのバッファ５０６を備えて示されている。バッファ５０６は、さらに、本明細書の教示に従ってソースビデオ画像を処理する必要に応じて、データ、公式、数学的表現およびこれらに類似するものを格納してもよい。画像安定化モジュール５０７は、画像を処理して、必要であれば、動作により誘発されるぼやけ、撮像ブレ、遅い光源変動およびこれらに類似するもの等の異常を補償する。領域検出プロセッサ５０８は、ビデオ画像を受信し、かつビデオ画像に包含される画像を処理して、各々５０９Ａおよび５０９Ｂにおいて近位および遠位領域を決定する。捕捉されたソースビデオ画像の１つまたは複数のフレームは、捕捉された任意の画像フレームからユーザが任意の近位および遠位領域を選択できるように、図示されていない経路によってワークステーション５２０のディスプレイ５２３へ伝達されてもよい。選択は、ユーザにより、例えば、処理用ビデオ列の１つまたは複数の画像フレームにおいてマウスをクリックしかつドラッグすることによって、またはその他、露出した皮膚の局部をハイライトすることによって生成されるラバーバンドボックスを用いて行われてもよい。
【００２３】
近位および遠位各領域に関連づけられるソース画像の一部は、ビデオ画像プリプロセッサ５１０へ提供され、ビデオ画像プリプロセッサ５１０は、識別された近位および遠位各領域に関連づけられるソース画像を受信し、かつ各領域の各チャネル毎にソース画像から時系列信号を抽出する。様々な信号成分は、図示されていない通信経路を用いて格納デバイス５１１へ格納されかつ格納デバイス５１１から検索されてもよい。近位および遠位領域毎に抽出される正規化された時系列信号５１２および５１３は、ＦＦＴモジュール５１４へ提供され、時系列信号は、ここで望ましくない周波数を除くための事前フィルタ処理を受ける。ＦＦＴモジュールは、他のフィルタ処理技術を用いてもよい。５１５で纏めて示されているフィルタ処理された時系列信号は、位相角決定器５１６へ提供され、位相角決定器５１６は、近位および遠位各領域のフィルタ処理された時系列信号を受信し、かつ選択された対象チャネルの各時系列信号毎に周波数に対する位相φを計算して位相対周波数曲線を求める。勾配抽出器５１７は、近位および遠位領域の位相対周波数曲線、φ１（ω）およびφ２（ω）を各々受信し、各位相対周波数曲線から、選択された心拍数範囲内の勾配（Ｔ１およびＴ２）を抽出する。差分計算器５１８は、２勾配間の差を計算し、被検者の動脈波伝播時間（ＰＴＴ）５１９を求める。動脈波伝播時間は、ネットワークで結ばれたコンピュータシステム５２０へ伝達される。
【００２４】
ワークステーション５２０は、フロッピー（登録商標）ディスク、光ディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ、磁気テープ、他等のコンピュータ読取り可能媒体５２２への書込みおよび同媒体５２２からの読み取りを行う。ケース５２１は、プロセッサおよびメモリ付きマザーボード、ネットワークカード、グラフィックスカードおよびこれらに類似するもの、および他のソフトウェアおよびハードウェアを収容する。ワークステーションは、この実施形態ではＣＲＴ、ＬＣＤ、タッチスクリーン、他等のディスプレイ５２３、キーボード５２４およびマウス５２５を備えるユーザインタフェースを含む。ユーザまたは技術者は、キーボードおよび／またはマウスを用いて、近位および遠位領域の識別、パラメータの設定、処理する画像の選択、結果の閲覧、等を行ってもよい。ワークステーションが、ディスプレイデバイス５２３に表示される情報を入力し、選択し、または修正するために、様々な数値、テキスト、スクロールバー、ユーザが選択できるオプションを有するプルダウンメニュおよびこれらに類似するものを表示するように構成されるオペレーティングシステムおよび他の専用ソフトウェアを有することは認識されるべきである。ビデオ捕捉デバイス５０２により捕捉されるソースビデオ信号の様々な部分は、処理のためにワークステーション５２０へ伝達されて格納デバイス５２６に格納されてもよい。ワークステーション５２０は、ケース５２１内部の通信インタフェースを介してネットワーク５２７の１つまたは複数のリモートデバイスと通信状態であってもよい。
【００２５】
信号処理システム５０５の任意のモジュールおよび処理ユニットにより実行される機能のうちの幾つか、または全てが、ワークステーション５２０によって全部または部分的に実行され得ることは認識されるべきである。これらは何れも、格納デバイス５２６に格納されても、コンピュータ媒体５２２へ書き込まれてもよい。図５のモジュールおよび処理ユニットは何れも、格納デバイス５１１および５２６と通信状態で配置されることが可能であり、かつその意図された機能を実行する上で必要なデータ、変数、記録、パラメータ、関数、機械読取り可能／実行可能プログラム命令をこれらの格納デバイスへ格納しかつこれらの格納デバイスから検索してもよい。システム５０５の各モジュールは、ネットワーク５２７上で１つまたは複数のデバイスと通信状態に配置されてもよい。デスクトップコンピュータとして図示されているが、コンピュータシステム５２０は、ラップトップ、メインフレーム、サーバ、またはＡＳＩＣ、回路基板、専用プロセッサまたはこれらに類似するもの等の専用コンピュータのうちの何れでもあり得ることは認識されるべきである。
【００２６】
また、様々なモジュールは、意図された機能を実行するように設計されたソフトウェアおよび／またはハードウェアを備え得る１つまたは複数のコンポーネントを指定する場合があることも認識されるべきである。複数のモジュールは、共に１つの機能を実行してもよい。各モジュールは、機械読取り可能プログラム命令を実行することができる専用プロセッサを有してもよい。モジュールは、ＡＳＩＣ、電子回路または専用プロセッサ等の単一のハードウェアピースを備えてもよい。複数のモジュールは、単一の専用コンピュータシステムまたは並行して動作する複数の専用コンピュータシステムの何れかによって実行されてもよい。モジュール間の接続は、物理的接続および論理的接続の双方を含む。モジュールは、さらに、１つまたは複数のソフトウェア／ハードウェアモジュールを含んでもよく、これらのソフトウェア／ハードウェアモジュールは、さらに、その幾つか、または全てがネットワークを介して接続され得るオペレーティングシステム、ドライバ、デバイスコントローラおよび他の装置を備えてもよい。また、本方法の１つまたは複数の態様は、専用コンピュータシステム上で実装されてもよく、また、ネットワークを介して連結されるリモートデバイスによってタスクを実行する分散されたコンピューティング環境においても実施され得ることが企図されている。本明細書における教示は、本明細書で提供した基本的説明から、過度な実験を行うことなく、関連技術の一般知識によって、適用可能分野の当業者により、任意の既知の、または後に開発されるシステム、構造、デバイスおよび／またはソフトウェアを用いて、ハードウェアまたはソフトウェアに実装されることが可能である。
【００２７】
本明細書に記述されている方法の１つまたは複数の態様は、コンピュータ使用可能または機械読取り可能媒体を有する、１つまたは複数のコンピュータ・プログラム・プロダクトを含む製品に組み込むためのものである。製品は、マシンアーキテクチャによって読取り可能な少なくとも１つの格納媒体上、または本明細書に記述されている方法論を実行できる実行可能プログラム命令を具現する画像処理システム上に含まれてもよい。製品は、オペレーティングシステムの一部として含まれてもよく、かつ独立して、単独、またはアドオン、更新、アップグレードまたはプロダクトスイートの一部としての何れかで出荷、販売、リースまたはその他提供されてもよい。
【００２８】
上述の実施形態に対しては、本発明の精神および範囲を逸脱することなく様々な変更が行われてもよい。特許および特許出願を含む任意の刊行物の教示は、各々独立して、本参照により全体が開示に含まれる。
【図１】
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【図２】
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【図４】
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【図５】
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【図３】
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