(57)【要約】  潜在的に悪性の病変の画像における自動診断決定支援１０４は、患者の機密を保護し、帯域幅及びトランザクション費用を下げるように分配並びに合理化される。クライアント病院先１０８ａ、１０８ｂにおいて、ソフトウェアエージェント１３２はデータベースを監視して、それに応答して病変の画像及び前記病変が悪性又は良性であるグランドトゥルースにアクセスする。前記画像に基づいて、前記病変の少なくとも１つの特徴を計算した後、前記ソフトウェアエージェントは、特徴及びグランドトゥルースを、前記病院から外部にある中央診断決定支援サーバに送る。クライアント病院先が自動診断支援を必要とする場合、新しい患者の病変の特徴が同様に抽出され、前記外部サーバにクエリーメッセージで送信される。前記サーバ上に設置される分類器は診断（悪性／良性）及び機密レベルに戻る。
2008520313.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
医療データを収集する方法において、
（ａ）クライアント先にいる医療被写体の病変の画像を、前記クライアント先において捕捉するステップ、
（ｂ）前記病変の少なくとも１つの特徴を前記補足した画像から得るステップ、及び
（ｃ）前記ステップ（ｂ）において得られた１つ以上の特徴及び前記病変が悪性又は良性であるグランドトゥルースを、前記クライアント先によって前記クライアント先に対し外部に設置されるサーバに送信するステップ
を有する方法。
【請求項２】
請求項１に記載の方法に従って１つ以上の関連する特徴に対するグランドトゥルースの何れかの他の対と任意に組み合わせて、送信時に送られたメッセージのペイロードを形成するように、前記１つ以上の特徴に対する前記グランドトゥルースを対にするステップをさらに有する請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記サーバは、請求項１に記載の捕捉及び送信を各々別々に行う複数のクライアント先に対し共通である請求項２に記載の方法。
【請求項４】
請求項３に記載の方法において、
−前記複数のクライアント先の１つのクライアント先から、送信された前記ペイロードを前記サーバにより受信されるステップ、
−前記サーバ上において、受信した前記ペイロードに基づいてトレーニングを行うステップ、
−診断決定支援情報を、前記サーバにより前記複数のクライアント先の宛先クライアント先に送るステップ、
−前記送られた診断決定支援情報を、前記宛先クライアント先により受信するステップ、及び
−前記受信した診断決定支援情報を、前記宛先クライアント先において表すステップ
を有する方法。
【請求項５】
請求項１に記載の方法において、前記得るステップは前記クライアント先において行われ、前記クライアント先において、前記グランドトゥルースを得るステップをさらに有する方法。
【請求項６】
請求項１に記載の方法において、
−前記腫瘍が悪性又は良性であるかの診断を行うステップ、及び
−病理学により、前記診断が有効又は無効であるかの確認を行い、これにより前記グランドトゥルースを作成するステップ
を有する方法。
【請求項７】
前記医療被写体を特定する何らかの情報を前記送信から除外するステップをさらに含む請求項１に記載の方法。
【請求項８】
クライアント先に設置されると共に、
−医療被写体の病変が悪性又は良性であるかのグランドトゥルースを受信し、
−前記受信したグランドトゥルースを前記病変の画像から計算された前記病変に特有の少なくとも１つの特徴と対にして、及び
−前記対を前記クライアント先に対し外部に設置されるサーバに送信する
ように構成されるデータ収集装置。
【請求項９】
前記グランドトゥルースを入力するためのユーザインタフェース、及び同じ又は異なるユーザインタフェースをさらに有する装置において、
前記同じ又は異なるユーザインタフェースを介して、前記サーバから診断決定支援情報を受信するように構成される請求項８に記載の装置。
【請求項１０】
前記対は、請求項８に記載の方法に従って１つ以上の関連する特徴に対するグランドトゥルースの何れかの他の対と任意に組み合わせて、送信時に送られたメッセージのペイロードを形成する請求項８に記載の装置。
【請求項１１】
前記画像における前記病変の位置及び前記病変に対する前記個々のグランドトゥルースを節約するためのデータベースをさらに有する請求項８に記載の装置。
【請求項１２】
請求項１１に記載の装置において、
−メモリ、及び
−前記メモリにおいて、任意には許可を受けた状態で、前記少なくとも１つの特徴を計算し、前記個々のグランドトゥルースを取り出すために前記データベースにアクセスするソフトウェアエージェント
をさらに有する装置。
【請求項１３】
前記ソフトウェアエージェントは、
−前記画像にある前記病変をセグメント化するセグメンテーションアルゴリズム、及び
−前記少なくとも１つの特徴を、前記画像にある前記セグメント化された病変から抽出することにより、前記少なくとも１つの特徴を計算する特徴抽出アルゴリズム
を含んでいる請求項１２に記載の装置。
【請求項１４】
前記医療被写体を特定する何らかの情報を前記送信から除外するように構成される請求項８に記載の装置。
【請求項１５】
循環性、中間グレイ値、傾斜度(angularity)、マージン、形状、密度、癌放射の少なくとも１つの測定を有する前記少なくとも１つの特徴を計算するようにさらに構成される請求項８に記載の装置。
【請求項１６】
前記クライアント先に設置されると共に、
−請求項８に記載の装置、及び
−前記クライアント先において、前記医療被写体から前記画像を捕捉するように構成される撮像装置
を有する器具。
【請求項１７】
医療データを収集するシステムにおいて、
−請求項８に記載のサーバ、及び
−前記サーバの各クライアントである夫々のクライアント先に設置される請求項８に記載の複数の装置
を有するシステム。
【請求項１８】
前記複数の装置の少なくとも１つは、
−前記対が送信されるべき前記グランドトゥルース及び送信されるべき前記少なくとも１つの特徴をメッセージのペイロードに形成し、及び
−前記送信が前記メッセージのペイロードを送る
ように行われる請求項１７に記載のシステム。
【請求項１９】
−前記複数のクライアント先の何れかから、病変が悪性又は良性であるグランドトゥルース（ａ）、及び前記病変の画像から得られた前記病変の少なくとも１つの特徴（ｂ）を有する夫々の対を受信する受信器、及び
−前記受信した対に基づいて、互いに及びサーバから外部に設置されている前記クライアント先をますますトレーニングを行う診断支援プロセッサ
を有するサーバ。
【請求項２０】
診断決定支援情報を前記複数のクライアント先の宛先クライアント先に送るための送信器をさらに有する請求項１９に記載のサーバ。
【請求項２１】
前記夫々の対は、任意には、請求項１９に従って１つ以上の関連する特徴に対するグランドトゥルースの他の何れかの対と組み合わせて、前記夫々の対がメッセージのペイロードを受信するように、前記複数のクライアント先の１つから送信されたメッセージのペイロードを形成する請求項１９に記載のサーバ。
【請求項２２】
クライアント先に設置されると共に、プロセッサにより読み取り可能である媒体内に組み込まれている、医療データを収集するためのコンピュータソフトウェアにおいて、
−前記クライアント先にあるデータベースを監視するステップ、
−前記監視するステップに応答して、前記データベースから、医療被写体の病変の画像及び前記病変が悪性又は良性であるグランドトゥルースにアクセスするステップ、及び
−前記クライアント先に対し外部に設置されるサーバに送信するために、前記アクセスした画像から得られる前記病変の少なくとも１つの特徴及び前記アクセスしたグランドトゥルースを出力するステップ
を行うように実行可能な命令を有するコンピュータソフトウェア。
【請求項２３】
（ａ）送信されるべき前記グランドトゥルース、及び（ｂ）送信されるべき前記少なくとも１つの特徴を対にするステップを行うたように実施可能な命令を有する請求項２２に記載のコンピュータソフトウェアにおいて、前記対は、任意には請求項２２に従って１つ以上の関連する特徴に対するグランドトゥルースの他の何れかの対と組み合わせて、前記送信において送信されるべきメッセージのペイロードを形成するコンピュータソフトウェア。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、自動診断支援に関し、特に自動診断支援用の効果的なデータ収集に向けられている。
【背景技術】
【０００２】
医療診断決定支援システム又はコンピュータ援用診断（ＣＡＤ）システムは、デジタル画像において検出された未知の病変又は腫瘍を悪性又は良性のように別々のカテゴリに分類するのに使用される。通例、マシン学習技術、例えば決定木及び神経回路網は、グランドトゥルース(ground truth)を用いた多数の既知の事例、すなわち診断が病理学により確認された事例に基づいて分類器を構築するのに利用される。この分類器は、その診断を既知の事例から構築され、未知の腫瘍の事例に対しては特徴を入力した計算構造に基づかせている。この分類器の出力は前記未知の腫瘍の推定される性質（例えば悪性／良性）及び任意には信頼値を示す。非常に小さい腫瘍を検出するために医療撮像施設の精度が向上し、処理されるべきデジタル画像の数が増大しているので、この形式のＣＡＤは医師を支援するためのツールとしてますます重要になっている。コンピュータが作り出す分類は、診断に関連する精度及び信頼度を上げるために、医師へのセカンドオピニオンを考察する。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
ＣＡＤにおける主な問題の１つは、コンピュータをトレーニングするのに十分なデータ又は十分な既知の事例を得ることの難しさである。技術的な難しさは別として、例えば不本意な病院による患者の画像の開示、上記データへアクセスするのに高い費用がかかる又は社会的／政治的理由のような多くの理由がある。過去の研究プロジェクトにより使用される最も大きなデータセットは単に数百の事例だけを含んでいる。
【０００４】
ＣＡＤの解決法に対する信頼性、信用性及び将来のＦＤＡ(Federal Drug Administration)認可基準がＣＡＤソフトウェアを構築するのに使用するトレーニング事例の数、並びにこれら事例が代表的である程度に大きく依存しているので、この問題は重要になっている。
【０００５】
従って、ＣＡＤの解決法に対し連続的且つ漸増的なトレーニングを提供するアーキテクチャにデータ取得を分散させることがここに提案されている。デジタル画像全部ではなく、必要なデータだけが病院から取得される。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明は、信頼できるＣＡＤの解決法を構築することが多くの画像特徴（例えば循環性、中間グレイ値、傾斜度(angularity)、マージン、形状、密度、癌放射等の測定）及び腫瘍に関連するグランドトゥルースを必要とするだけである。ＣＡＤに対し従来考えられる必要条件であり、臨床先から得ることが難しい例えば患者の名前、生年月日及びさらにデジタル画像全体のような他の患者が神経質となるデータは実際には必要ない。
【０００７】
分散型計算技術を使用する場合、腫瘍の特徴及びグランドトゥルースは、臨床先の領域内で得られ、この情報それ自体は、何らかの他の開示を必要とせずに、中央ＣＡＤサーバに開示される。これは、臨床先からの画像を取得し、次いで特徴の抽出を行う従来例とは異なっている。後処理から前処理への変更は、それをＣＡＤの解決法を構築するための有用な情報を得ることを容易にさせる一方、実際の患者の画像において作業をすることの危険性及び難しさを最小にする。
【０００８】
ある態様において、医療データを収集するための方法は、クライアント先において、このクライアント先にいる医療被写体の病変の画像を捕捉することを含んでいる。この捕捉された画像から、前記病変の少なくとも１つの特徴が得られる。前記少なくとも１つの特徴及びその病変が悪性又は良性であるグランドトゥルースは、クライアント先によって、このクライアント先に対し外部に設置されるサーバに送信される。
【０００９】
他の態様において、クライアント先に置かれるデータ収集装置は、医療被写体の病変が悪性又は良性であるグランドトゥルースを受信する。この装置は、受信したグランドトゥルースと前記病変の画像から計算された病変に特有の少なくとも１つの特徴とを対にする。この対は前記クライアント先に対し外部に設置されるサーバに送信される。
【００１０】
さらに他の態様において、サーバは複数のクライアント先の何れかから、病変が悪性又は良性であるグランドトゥルース（ａ）及び病変の画像から得られるその病変の少なくとも１つの特徴（ｂ）を有する夫々の対を受信するための受信器を持つ。このサーバは受信した対に基づく漸増的なトレーニングに対する診断支援プロセッサも含んでいる。これらクライアント先は互いに且つサーバから外部に設置されている。
【００１１】
他の態様として、医療データを収集するためであり、クライアント先に置かれるコンピュータソフトウェアは、プロセッサにより読み取り可能な媒体内に組み込まれている。このソフトウェアは、クライアント先においてデータベースを監視するのに実効可能な命令を含んでいる。他の命令は前記監視に応答してデータベースから医療被写体の病変の画像及びその病変が悪性又は良性であるグランドトゥルースを得る。前記ソフトウェアはクライアント先に対し外部に設置されるサーバに送信するために、前記アクセスしたグランドトゥルース及びアクセスした画像から得られる病変の少なくとも１つの特徴を出力する命令も含んでいる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１２】
図１は、本発明によるＣＡＤ入力情報収集システム１００を説明的且つ非限定的な例として示す。このシステム１００は、診断決定支援サーバ１０４及びクライアント病院（又は"クライアント先"）１０８ａ、１０８ｂを含む。１つのクライアント病院だけが含まれてもよいし、又は２つ以上のクライアント病院（図示せず）さらに好ましくは２つよりもさらに多くのクライアント病院を含んでもよい。
【００１３】
クライアント病院１０８ａ内に撮像装置１１２及びデータ収集装置１１６があり、これら装置は接続されている。撮像装置１１２による画像は、例えば超音波、ＣＴ、ＭＲＩのような如何なる形式でもよい。
【００１４】
データ収集装置１１６は、ユーザーインタフェース（ＵＩ）１２０、患者データベース１２４及びソフトウェアエージェント(software agent)１３２を含むメモリ１２８を有する。このメモリ１２８は好ましくはＲＡＭ及びＲＯＭを様々な形式の何れかで含む。
【００１５】
このソフトウェアエージェント１３２は、セグメンテーションアルゴリズム１３６及び特徴抽出アルゴリズム１４０を有する。
【００１６】
クライアント病院１０８ａ、１０８ｂからの送信を受信するために、前記サーバ１０４は受信器１４４を有する。プロセッサ１４８による処理の結果は、送信器１５２により夫々のクライアント１０８ａ、１０８ｂに送られる。
【００１７】
放射線専門医又は他の医療専門家１６０は、データ収集装置１１６を操作し、病院１０８ａ、１０８ｂから外部サーバ１０４へ情報が移動することを許可するために病院の権威者又はアドミニストレータ１６４による承認が必要である。
【００１８】
図２は、本発明によるサブプロセス２００を構築するクライアントデータベースの一例を示す。新しい患者１６６の病変又は腫瘍が撮像装置１２２上に撮像される場合（ステップＳ２１０、Ｓ２２０）、その出力を評価する放射線専門医はその病変が悪性又は良性であるかの診断を行う。専門家の判断、すなわち良性の肺結節が２年間成長してないとの判断により又は生検(biopsy)若しくは手術に基づいて診断が行われる。放射線専門医１６０は、以下により詳細に論じられるように、ある診断に到達するとサーバ１０４からＣＡＤの支援を利用してもよい。これら技法の何れかは、単独又は組み合わせて使用されることができる。取得又は捕捉した病変の画像が患者データベース１２４に記憶される。これは、診断前又は診断後に行ってもよい（ステップＳ２３０、Ｓ２４０）。ここで、新しい患者１６６の情報は最終的にサーバ１０４に一度だけ送信されるとここで仮定される。
【００１９】
自動診断決定支援システムを構築する際に使用する事例として前記新しい患者１６６を追加するために、病変に関するグランドトゥルースが好ましくは最初に取得される。グランドトゥルースは、病理学により前記診断を確認又は拒絶するために、前記撮像とは無関係に取得した情報を一般的に必要とする。これにより、例えば手術又は生検が素早い解決となってもよい。時間（例えば２年）の経過と共に腫瘍が成長しないことも良性のグランドトゥルースをもたらしてもよい。
【００２０】
グランドトゥルースが得られた（ステップＳ２５０）後、放射線専門医又は他の開業医１６０は、ユーザーインタフェースを介してデータ収集装置１１６を操作して、患者データベース１２４にこのグランドトゥルースを記憶する。グランドトゥルースは好ましくは画像における病変の位置と一緒に記憶される（ステップＳ２６０）。この画像自体は一般的に既に前もって記憶されている。
【００２１】
図３は、本発明によるソフトウェアエージェント処理３００の実施例を示す。ソフトウェアエージェント１３２は、任意に病院のアドミニストレータ１６４から認可を受けることが条件であるが、サーバ１０４に送信するための情報をデータベース１２４から選択的に抽出するように自律的に機能する。サーバ１０４に入力データを提供することが無料でない場合、課金又は支払請求アプリケーションがこの時点で起動する
【００２２】
ある実施例において、ソフトウェアエージェント１３２は、グランドトゥルースが追加されたかを検出するために、データベース１２４を常に監視する。代替的に、グランドトゥルースが追加されるとき、ソフトウェアエージェント１３２に通知されるように監視する。この通知は、定期的若しくは既定数のグランドトゥルースを追加した後、又はデータベースにある記憶装置の空き容量の無さのような何らかの他の基準に従って行われてもよい。
【００２３】
ソフトウェアエージェント１３２がデータベース１２４からの情報を処理する準備ができたとき、データ収集装置１１６はユーザーインタフェース（図示せず）のように病院の権威者１６４と連絡をとる。許可が与えられる場合（ステップＳ３２０）、前記装置１１６又は病院の権威者１６４は、支払請求アプリケーションを起動する。何れにしても、前記装置１１６はグランドトゥルース及び病変の画像にアクセスする（ステップＳ３３０）。代替的に、夫々の患者の何れかの数の病変に対し前記装置１１６はこの情報にアクセスしてもよい。しかしながら、プロトコルに関係無く、所与の患者の所与の病変に対し、通常は単一のグランドトゥルースがアクセスされる。病状の変化による時間の経過と共にグランドトゥルースが変化する稀な事象において、ソフトウェアエージェント１３２は、この対が以前の対を更新する指示と共にサーバ１０４に送信されるべき対を増大させる。
【００２４】
前記システム１００の整合性を保全するための一般的な手段として、ソフトウェアエージェント１３２がアクセスしているデータベースエントリにフラグをたてる。これにより、患者１６６が病院１０８a、１０８ｂを離れ他の病院に向かう場合、移送される患者の記録は、患者の情報がサーバ１０４に診断決定支援を構築するために既に入力されたことを示し、これにより同じ病変に対する二重の入力を防ぐ。
【００２５】
前記エージェント１３２は最初にセグメンテーションアルゴリズム１４０を使用し、画像における病変をセグメント化して、それによりその病変を画像における背景及び／又は他の構造物から孤立させる（ステップＳ３４０）。画像を正規化又は画像内にある物体をセグメント化する方法は医療撮像分野においてよく知られている。
【００２６】
次いで、抽出アルゴリズム１３６は１つ以上の特徴を計算し、これによりこれら特徴を前記病変の画像から抽出する（ステップＳ３５０）。例えばある上記特徴は角精度の測定(a measure of angularity)でもよい。抽出された特徴は、特徴の種類又はカテゴリからなる特定の組に属し、これは各々処理された病変によって変化しても又はしなくてもよい。自動的な特徴の抽出は、医療撮像分野において同様によく知られている技術によりもたらされてもよい。
【００２７】
病変に対し計算された特徴の少なくとも１つ、及び好ましくは全てがサーバ１０４に送信するためのグランドトゥルースと対にされる（ステップＳ３６０）。データベース１０４又は病院１０８ａ、１０８ｂにある他の何れかのソースからの、新しい患者１６６を特定するのに利用する如何なる情報も前記送信からは除外される。これは患者の秘密を保護する。送信を上記一対又は複数の対に制限することにより帯域幅が節約され、これにより処理費用を減少させる。加えて、前記処理の連続且つ自動的な性質は、トランザクション負荷(transaction burden)を減少させ、これによりさらに費用を減少させる。
【００２８】
ソフトウェアエージェント１３２は、送信用の対を出力する又は前記送信に動的に加わる（ステップＳ３７０）。前記対又は好ましくは複数の対が病院１０８ａ、１０８ｂからサーバ１０４へ送信されるメッセージ又はパケットのペイロードを形成する。
【００２９】
一般的に、他の患者情報がそのサーバにおいて必要とはされない。追加の情報が望まれる例外は、新しい患者１６６が調査すべき病変を１つより多く持っている場合である。ソフトウェアエージェント１３２は、２つ以上の病変を別々に処理するが、サーバ１０４に送信される対は同じ患者に関係していることを指示してもよい。この指示は例えば、前記メッセージのペイロードにおけるデータの配列から生じてもよい。例えば複数の対が同じ送信において、グランドトゥルース、特徴、グランドトゥルース、特徴・・・の順で一般的に送られる場合、同じ患者の２つの病変は、グランドトゥルース、グランドトゥルース、特徴、特徴の順で表される。代替的に、同じ患者の複数の対がペイロードにおいてフィールドの順序を変更することなく別の方法でリンク付けされてもよい。患者を特定する如何なる情報も必要ではないが、同じ患者の複数の腫瘍、又は単一の腫瘍の場合、他の情報もメッセージに追加されてもよい。
【００３０】
図４は、トレーニングサブプロセス４００及びクエリーサブプロセス４１０の例示的なフローチャートを示す。サーバ１０４が送信されたメッセージを受信するとき（ステップＳ４１０）、サーバはグランドトゥルース／特徴の対又は夫々を新しい事例として追加する。サーバ１０４はこの新しい事例を使用してますますトレーニングを行う（ステップＳ４３０）。例えば、サーバ１０４は第１の新しい事例を使用してトレーニングを行い、第２の新しい事例を使用して再びトレーニングを行う等である。代替的に、サーバ１０４は病院１０８ａ、１０８ｂからの送信において受信した全ての新しい事例を使用してトレーンニングを行い、何らかの後続の受信した送信に基づいて再びトレーニングを行ってもよい。前記メッセージのペイロードに複数の対がある場合、サーバ１０４は好ましくは、フィールド順によるような複数の事例が同じ患者に関係している何らかの支持も付ける。
【００３１】
病院１０８ａ、１０８ｂから自動診断支援の要求を受信したとき（ステップＳ４４０）、プロセッサ１４８の分類器（図示せず）は応答の準備をする（Ｓ４５０）。この要求は、腫瘍の画像及び患者を特定しない他の何らかの関連情報が伴ってもよい。例えば、この要求は上述した方法又は他の何らかの既知及び適当な方法で抽出された腫瘍の特徴を含んでもよい。これら特徴はその代わりに又はそれに付加的に前記腫瘍の画像に含まれてもよい。前記応答は通常、診断及びおそらくはその診断に関連する関連信頼レベルを含む。前記応答は、前記分類器が同様な事例及びこれら事例の個々のグランドトゥルースの画像であると判断することも含んでいる。ある実施例において、同様な事例のこれら画像は、入射するグランドトゥルース／特徴の対を伴ってもよい。前記応答は要求しているクライアント先１０８ａ、１０８ｂに送られ（ステップＳ４６０）、ＵＩ１２０を介して放射線専門医１６０に示される。前記要求及び応答を処理するＵＩ１２０は同じユーザインタフェースでもよいし、放射線専門医１６０がグランドトゥルース情報を入力するのに使用したのとは異なるユーザインタフェースでもよい。
【００３２】
本発明の好ましい実施例に利用されるような、本発明の新規特徴を本質的に示し、説明し及び言及した一方、説明した装置の形状及び細部並びにその装置の動作に関する様々な省略及び置き換え並びに変更は、本発明の趣旨から外れることなく当業者により行われてもよいことが理解されるであろう。例えば、同じ結果を達成するために、ほぼ同じやり方でほぼ同じ機能を実行する要素及び／又は方法のステップの組み合わせ全てが本発明の範囲内にあることを明白に意図している。その上、本発明の何らかの開示した形状又は実施例に関して示され及び／又は説明される構造及び／又は要素及び／又は方法のステップは、設計上の選択の一般的な事柄として、他の何らかの開示、説明若しくは提案される形態又は実施例に含まれてもよいことを認識すべきである。従って、添付される特許請求の範囲により示されるようにだけ制限されることを意図している。
【図面の簡単な説明】
【００３３】
【図１】本発明によるＣＡＤ入力情報収集システムを示す。
【図２】本発明によるサブプロセスを構築するクライアントデータベースのフローチャートを示す。
【図３】本発明によるソフトウェアエージェント処理のフローチャートを示す。
【図４】本発明によるサーバ処理の一対のフローチャートを示す。
【図１】
2008520313.tif 000003
【図２】
2008520313.tif 000004
【図３】
2008520313.tif 000005
【図４】
2008520313.tif 000006
【国際調査報告】
2008520313.tif 000007
2008520313.tif 000008