(57)【要約】【課題】正確な結果を依然として維持しつつも、サーチ空間を著しく低減することができる高次元空間内での対象の高速検出用の方法を提供すること。【解決手段】高次元画像空間内の対象を検出するためのシステム及び方法が開示されている。対象の３次元画像が受信される。予め決められた数の候補対象の中心位置を生成する対象中心位置のエッジ空間内で、第一のクラシファイアがトレーニングされる。予め決められた数の候補対象の中心位置から可能な対象中心位置及び配向を識別するために、第２のクラシファイアがトレーニングされる。候補対象の中心位置のサブセットから対象中心の可能な位置、配向及びスケールを識別するために、第３のクラシファイアがトレーニングされる。対象用の単一の候補対象ポーズが識別される。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
高次元画像空間内の対象を検出するための方法において、
対象の３次元画像を受け取り、
予め決められた数の候補対象の中心位置を生成する対象中心位置のエッジ空間内で第一のクラシファイアをトレーニングし、
前記予め決められた数の候補対象の中心位置から可能な対象中心位置及び配向を識別するための第２のクラシファイアをトレーニングし、
候補対象の中心位置のサブセットから対象中心の可能な位置、配向及びスケールを識別するための第３のクラシファイアをトレーニングし、
前記対象用の単一の候補対象ポーズを識別することを特徴とする方法。
【請求項２】
画像内でサブサンプリングされた３Ｄ  Ｈａａｒ特徴を使って第１のクラシファイアをトレーニングする請求項１記載の方法。
【請求項３】
３Ｄ  Ｈａａｒ特徴を、Probabilistic Boosting Treeを使ってトレーニングする請求項２記載の方法。
【請求項４】
曲率特徴を用いて、第２のクラシファイアをトレーニングする請求項１記載の方法。
【請求項５】
位置及び配向の６次元空間内で、第２のクラシファイアを作動する請求項４記載の方法。
【請求項６】
位置、配向及びスケールの９次元空間内で、第３のクラシファイアをトレーニングする請求項１記載の方法。
【請求項７】
対象は左心室である、請求項１記載の方法。
【請求項８】
対象は左心房である、請求項１記載の方法。
【請求項９】
３Ｄ画像を、３Ｄコンピューテッド・トモグラフィ画像にする請求項７記載の方法。
【請求項１０】
高次元画像空間内の対象を検出するためのシステムにおいて、
対象の３次元画像を取得するための取得装置と、
前記対象の取得された３次元画像を受け取るプロセッサを有しており、該プロセッサは、各画像での以下の各ステップを実行し：
予め決められた数の候補対象の中心位置を生成する対象中心位置のエッジ空間内で第一のクラシファイアをトレーニングし、
前記予め決められた数の候補対象の中心位置から可能な対象中心位置及び配向を識別するための第２のクラシファイアをトレーニングし、
候補対象の中心位置のサブセットから対象中心の可能な位置、配向及びスケールを識別するための第３のクラシファイアをトレーニングし、
及び
検出された対象を表示するためのディスプレイを有することを特徴とするシステム。
【請求項１１】
画像内でサブサンプリングされた３Ｄ  Ｈａａｒ特徴を使って第１のクラシファイアをトレーニングする請求項１０記載のシステム。
【請求項１２】
３Ｄ  Ｈａａｒ特徴を、Probabilistic Boosting Treeを使ってトレーニングする請求項１１記載のシステム。
【請求項１３】
曲率特徴を用いて、第２のクラシファイアをトレーニングする請求項１０記載のシステム。
【請求項１４】
位置及び配向の６次元空間内で、第２のクラシファイアを作動する請求項１３記載のシステム。
【請求項１５】
位置、配向及びスケールの９次元空間内で、第３のクラシファイアをトレーニングする請求項１０記載のシステム。
【請求項１６】
対象は左心室である、請求項１０記載のシステム。
【請求項１７】
対象は左心房である、請求項１０記載のシステム。
【請求項１８】
３Ｄ画像を、３Ｄコンピューテッド・トモグラフィ画像にする請求項１６記載のシステム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、高次元画像空間内の対象を検出するためのシステム及び方法、更に特に、高次元空間内の対象を検出するために、マージナルスペースラーニング(marginal space learning)を使用するためのシステム及び方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
多くの３次元（３Ｄ）検出及びセグメンテーションの問題では、高次元空間内でのサーチと直面している。例えば、３Ｄ相似変換が、９個のパラメータによって特徴付けられている：３個の位置パラメータ、３個の配向パラメータ及び３個のスケールパラメータである。対象の検出のために、全空間をサーチするのは、非常にコスト高である。これらの各パラメータを全てサーチすることは、例え、Coarse-to-Fineストラテジが含まれているとしても、膨大な計算コストとなってしまう。更に、多数のパラメータを有する対象のポジティブ及びネガティブの例を用いる弁別的なクラシファイアをトレーニングすることは、ハードウェアの限界により、同時に比較的小さなネガティブの数（１０６のオーダの）しか許容されないので、難題である。可能なネガティブの例を処理するためには、ブートストラッピングの乗算レベルを用いる必要があるが、システム全体は一層遅くなる。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
しかし、検出すべき対象が何らかのやり方で自然に整列される多数のケースがある。例えば、画像内のたいていの顔は、ほぼ水平方向であり、且つ、ほぼ同じ皮膚の色を有している。同様に、ＣＴスキャンで、たいていの心臓は、ほぼ同じサイズ及び配向を有している。正確な結果を依然として維持しつつも、サーチ空間を著しく低減することができる高次元空間内での対象の高速検出用の方法が必要である。
【課題を解決するための手段】
【０００４】
高次元画像空間内の対象を検出するためのシステム及び方法が開示されている。対象の３次元画像が受け取られる。予め決められた数の候補対象の中心位置を生成する対象中心位置のエッジ空間内で、第一のクラシファイアがトレーニングされる。予め決められた数の候補対象の中心位置から可能な対象中心位置及び配向を識別するために、第２のクラシファイアがトレーニングされる。候補対象の中心位置のサブセットから対象中心の可能な位置、配向及びスケールを識別するために、第３のクラシファイアがトレーニングされる。対象用の単一の候補対象ポーズが識別される。
【実施例】
【０００５】
以下、図示の実施例を用いて、本発明の有利な実施例について詳しく説明する。図で、同じ要素には同じ参照符号を付した。
【０００６】
図１は、本発明の高次元空間内の対象の高速検出を実行するためのシステムの例を示すブロック図であり、；
図２は、本発明の観点による、マージナルスペースラーニングを用いて、クラシファイアをトレーニングするため投影分布を示し；
図３は、本発明の実施例によるコンピュータトモグラフィ画像内での左心室の検出を示すフローチャートを示し；
図４は、本発明の観点による、マージナルスペースラーニングを用いて、左心室を検出するために実行される各ステップを示す機能ブロック図を示し；
図５は、コメント付き対象の例を示し；
図６は、本発明の観点による、左心室の中心位置付け方法の機能ブロック図を示し；
図７は、本発明の観点による、左心室の中心及び配向検出方法の機能ブロック図を示し；
図８は、医療イメージングでの幾つかの別の対象検出問題に、マージナルスペースラーニングを用いるアプリケーション示す図である。
【０００７】
本発明は、高次元画像空間内で対象を検出するためのシステム及び方法に関する。図１は、本発明の実施例による、高次元画像空間内で対象を検出するためのシステム１００を示す。以下説明する実施例は、３次元医療イメージングでの解剖学的構造を検出することに関する。しかし、この方法及びシステムが、解剖学的構造の検出に限定されず、本発明の技術思想の範囲を逸脱しない限りで、例えば、顔、歩行者、自動車、及び、交通標識のような別の対象を検出するために使うことができる。図１に示されているように、システム１００は取得装置１０５と、パーソナルコンピュータ（ＰＣ）１１０と、オペレータコンソール１１５とを有する。これらは有線ネットワークまたはワイヤレスネットワーク１２０を介して接続されている。
【０００８】
取得装置１０５はコンピュータ断層（ＣＴ）撮像装置であるか、または磁気共鳴（ＭＲ）スキャナまたは超音波スキャナ等の、別の任意の３次元（３Ｄ）高分解能撮像装置とすることができる。
【０００９】
ポータブルコンピュータ又はラップトップコンピュータ、医療診断撮像システム又はピクチュア保管コミュニケーションシステム（ＰＡＣＳ）データマネージメントステーションであるパーソナルコンピュータＰＣ１１０は、中央処理ユニット（ＣＰＵ）１２５及びインプットデバイス１５０及びアウトプットデバイス１５５に接続されたメモリ１３０を含む。中央処理ユニットＣＰＵ１２５は、後述する３次元医療画像内の解剖学的構造を検出するための１つ以上の方法を含むマージナルスペースラーニングモジュール１４５を有する。マージナルスペースラーニングモジュール１４５はここでは中央処理ユニットＣＰＵ１２５の内部に示されているが、中央処理ユニットＣＰＵ１２５の外部に配置してもよい。
【００１０】
メモリ１３０はランダムアクセスメモリＲＡＭ１３５およびリードオンリメモリＲＯＭ１４０を有する。メモリ１３０は、また、データベース、ディスク駆動機構、テープ駆動機構等を含むことができ、またはそれらの組み合わせを含むこともできる。ランダムアクセスメモリＲＡＭ１３５はデータメモリとして機能し、中央処理ユニットＣＰＵ１２５においてプログラムの実行中に使用されるデータを記憶し、作業域として使用される。リードオンリメモリＲＯＭ１４０は、中央処理ユニットＣＰＵ１２５で実行されるプログラムを記憶するためのプログラムメモリとして機能する。インプットデバイス１５０は、キーボード、マウス等によって構成されており、アウトプットデバイス１５５は、液晶ディスプレイ（ＬＣＤ）、カソードレイチューブ（ＣＲＴ）ディスプレイ、プリンタ等によって構成されている。
【００１１】
システム１００の操作は、コントローラ１６５、例えば、キーボード、及びディスプレイ１６０を有するオペレータコンソール１１５により制御することができる。オペレータコンソール１１５はパーソナルコンピュータＰＣ１１０および取得装置１０５と通信し、これによって、取得装置１０５によって収集されたイメージデータはパーソナルコンピュータＰＣ１１０によってレンダリングされ、ディスプレイ１６０上で見られる。パーソナルコンピュータＰＣ１１０は、オペレータコンソール１１５なしで、例えば、インプットデバイス１５０及びアウトプットデバイス１５５の各デバイスを用いることによって、コントローラ１６５及びディスプレイ１６０によって実行される所定のタスクを実行するために、取得装置１０５によって供給される情報を演算及び表示するように構成することができる。
【００１２】
オペレータコンソール１１５は、更に、取得された画像データセット（又は、当該画像データセットの部分）のデジタル画像データを処理して、ディスプレイ１６０上に画像を生成して表示することができる、何らかの適切な画像レンダリングシステム／ツール／アプリケーションを有していてもよい。より詳細には、画像レンダリングシステムは医用画像データのレンダリングおよび可視化を行うために使用され、かつ汎用または特殊なコンピュータワークステーションにおいて実行されるように構成されたアプリケーションにするとよい。パーソナルコンピュータＰＣ１１０は、上記の画像レンダリング用のシステム／ツール／アプリケーションを含むことができる。
【００１３】
マージナルスペースラーニング（ＭＳＬ）によると、たいていのデータが何らかのマイルドリィ・インバリアント・プロパティ(mildly invariant properties)を有する（例えば、ＣＴ画像中の心臓は、ほぼ同じサイズと配向を有している）という事実の利点が利用される。そのように、幾つかのパラメータのみが考慮されて、それ以外のパラメータは、ひとまとめに統合されるマージナルスペース内での検出によって、空間の大部分を除去することができる。つまり、検出すべき対象が何らかのやり方で自然に整列される多数のケースがある。この自然の整列は、例えば、９個のパラメータの左心室の相似変換空間の代わりに３個のパラメータの左心室中心位置空間の、小さな次元のマージナルスペースに亘って形成されている、図２に示されているように投影分布内のクラシファイアをトレーニングするのに利用することができる。その際、サーチ空間は、トレーニングされたマージナルスペースクラシファイアに基づいて、高い確率値を有するマージナルスペースへの投影を持った候補に制限することができる。
【００１４】
マージナルスペースラーニングＭＳＬでは、クラシファイアは、変数の幾つかが無視されるマージナルスペースでトレーニングされる。例えば、p(y)でトレーニングされるクラシファイアは、サーチスペースの大部分を迅速に除去することができる。別のクラシファイアは、最終のクラシフィケーション結果を得るために、残りのスペースでトレーニングされる。
【００１５】
コンピューテッドトモグラフィ（ＣＴ）画像での左心室（ＬＶ）の検出が実行される例のコンテキストを用いて、以下、本発明の実施例を説明する。マージナルスペースラーニングＭＳＬは、３Ｄ  ＣＴ画像での相似変換に達する迄左心室を検出するために使用される。図３は、本発明により、左心室を検出するための方法の１実施例を示すフローチャートを示す。図４は、本発明の観点による、マージナルスペースラーニングを用いて、左心室を検出するために実行される各ステップを示す機能ブロック図を示す。
【００１６】
左心室の画像が受け取られる（４０２）。クラシファイアは、左心室中心の３Ｄ位置χ＝（ｘ，ｙ，ｚ）を見つけるために用いられる（ステップ３０２，４０４）。クラシファイアは、左心室中心位置のマージナルスペース内でトレーニングされる。各３Ｄインプットデータに対して、ベスト４００個の位置が、更に後続して評価するために維持される（ステップ３０４）。本発明の範囲および技術思想から逸脱しない限りにおいて、後続の評価用に維持される位置の個数を変えてもよいことは当業者にはわかる。
【００１７】
４００個の候補位置のために、別のクラシファイアは、左心室の最も有望な３Ｄ位置及び配向（χ、θ）=＝（ｘ，ｙ，ｚ，θ１，θ２，θ３）を維持するために使われる（ステップ３０６，４０６）。従って、このクラシファイアは、位置及び配向の６次元マージナルスペース内でトレーニングされる。ベスト５０個の候補位置及び配向は、更に後続の評価のために維持される。本発明の範囲および技術思想から逸脱しない限りにおいて、後続の評価用に維持される位置及び配向の個数を変えてもよいことは当業者にはわかる。最後に、トレーニングされたクラシファイアは、９次元の相似変換（即ち、位置、配向及びスケール）の達成に至る迄、左心室を検出するために使われる（ステップ３０８，４０８）。
【００１８】
T =（χ,θ,s)= (x,y,z,θ1,θ2,θ3,s１,s２,s３)                  (1)
単一の候補は、この段階のアウトプットである（ステップ３１０）。
【００１９】
トレーニングセットは、幾つかの画像容積から構成されている。トレーニング画像容積内の各左心室の形状には、５１４個の点を有する３Ｄメッシュを使って注釈が付けられる。図５は、３Ｄメッシュ５０２及び相応のＢｏｕｎｄｉｎｇ  Ｂｏｘ５０４で注釈が付けられた左心室の例を示す。左心室尖、Ａ３Ｃプレーン、及び、主軸は、相互に各形状を整列するために使用される。主成分分析（Ｐｒｉｎｃｉｐａｌ  Ｃｏｍｐｏｎｅｎｔ  Ａｎａｌｙｓｉｓ（ＰＣＡ））は、整列された形状で実行され、ベスト５０個の主成分分析ＰＣＡが形状を可変に記述するために使用される。
【００２０】
図３及び４に示された方法について、以下、詳細に説明する。左心室中心位置４０２を検出するために、クラシファイアは、３Ｄ  Ｈａａｒ特徴に基づいてトレーニングされる。一層良好な整列及びパフォーマンスのために、３ｍｍのボクセルサイズにサブサンプリングされた画像容積内で左心室中心が検出される。この解像度では、容積は、ほぼ５０ｘ５０ｘ５０ボクセルのサイズを有している。トレーニングセットは、全て３ｍｍボクセルサイズにサイズが変換された幾つかの画像容積を含む（例えば、１００個の画像容積）。
【００２１】
３Ｄ  Ｈａａｒフィルタは、サンプリング位置でセンタリングされたサイズ３１ｘ３１ｘ３１ボクセルの水平方向の立方体の内部から選択される。約１０，０００個のＨａａｒ特徴のプールが、トレーニングのために選択される。ポジティブの数は、ロバスト性のために、その真の位置から１−２ボクセルだけ変動されたポジティブを付加することによって増大される。こうすることによって、約６０００個のポジティブを、１００個のトレーニング画像容積から得ることができるようになる。ネガティブは、真の中心位置から少なくとも５ボクセルの距離で、ランダムに画像容積内で選択される。約百万個のネガティブがトレーニングのために使用される。
【００２２】
各サンプルに対して、０〜１の確率となるので、Probabilistic Boosting Tree(PBT)が、トレーニング及び検出のために使用される。Probabilistic Boosting Tree(PBT)は、同時継続中の特許出願番号１１／３６６７２２、２００６年３月２日付、名称"Probabilistic Boosting Tree Framework for Learning Discriminative Models"に詳細に記載されており、当該内容全てが、本願明細書において参照されている。Probabilistic Boosting Tree(PBT)は、最初の２つのレベルがカスケードとして強化された５つのレベルでトレーニングされる。
【００２３】
図６には、ベーシックな左心室ＬＶ中心検出方法を示す機能ブロック図が示されている。インプット画像容積６０２は、３ｍｍボクセル解像度でサイズが変換されている。左心室ＬＶ中心検出は、画像容積６０４内の３Ｄ  Ｈａａｒ特徴を使う。Ｈａａｒ特徴は、サンプル位置にセンタリングされた鎖線によって示されているサイズ３１ｘ３１ｘ３１ボクセルのボックス内部から選択される。検出結果は、真の中心位置６０６の周囲のボクセルの小さな塊である。ベスト４００個の位置は、後続の評価のために保持され、残りの位置は放棄される。このレベルの評価により、真の中心位置全てが４００個の候補位置の間であることが指示される。この方法により、位置のサーチ空間が、約５０ｘ５０ｘ６０＝１５０，０００から４００に低減され、つまり、３００以上の大きさが低減される。
【００２４】
第２のクラシファイアは、位置及び配向（χ、θ）の６次元空間内で作動する。この空間は、値（χ、θ）に限定され、その際、位置χは、位置検出器によって得られた４００個の候補の中にあり、従って、この６次元空間は、既に３００回以上形成されている。
【００２５】
図７は、位置の配向が見つけられる方法の機能ブロック図である。配向が見つけられるべき位置は、中心検出方法によって決定され、検出された中心７０２のクラスタとなる。左心室の配向検出は、配向７０４を検出するために、３Ｄ曲率特徴を利用する。各特徴は、サンプルの位置及び配向によって並進及び回転された、サイズ２４ｘ２４ｘ２４ボクセルのボックス内部の特定ボクセル位置として計算される。 このボックス内部で、位置が９ｘ９ｘ９の格子上に生成され、つまり、そこには、特徴を計算することができる７２９個の異なった位置がある。これらの位置の各々で、グラジエント、最小及び最大曲率、主方向及び容積データの７１個の異なった組み合わせ（和、積、商、逆三角関数、等）がある。これにより、７２９ｘ７１＝５１，７５９個の特徴が得られる。しかも、特徴が計算される３つのスケールがある：つまり、３ｍｍ，６ｍｍ，及び、１２ｍｍであり、約１５０，０００個の特徴の全てが得られる。ポジティブ及びネガティブは、第１の段階から４００個の候補の中に位置χを有するように選択される。ベスト５０個の候補（χ、θ）は、後続の評価７０６用に維持される。
【００２６】
その際、重要な問題点は、サンプルとground truthとの間の有意味な距離をどのようにして得るかということである。この距離は、ポジティブ及びネガティブを生成するために使用される。と言うのは、ground truthに非常に近いサンプルは、ポジティブと見なすべきであり、何らかの閾値より遠いサンプルは、ネガティブと見なすべきである。
【００２７】
ground truth迄の距離を計算するために、各サンプル（χ、θ）は、トレーニングデータの統計から得られた平均スケールＳＱと共に増大する。その結果得られた相似変換Ｔ＝（χ、θ、s0）を使って、スケールが変換された平均形状が得られる。この平均形状は、９８個のトレーニング形状で、プロクルーステース解析が実行された場合に得られた。従って、相応のスケール変換された各平均形状間の平均２点間距離は、２つのサンプル間の距離である。
【００２８】
ポジティブは、高々６ｍｍの距離を有するように選択されており、ネガティブは、少なくとも１５ｍｍの距離である。検出器のアウトプットから、ベスト５０個の候補（χ、θ）が維持され、それ以外は放棄される。
【００２９】
サーチ空間の次元は、左心室スケールを付加するために、再度増大される。相似変換Ｔ＝（χ、θ、ｓ）は、９次元空間であるが、最初の６次元（χ、θ）は、先行段階から得られた５０個の値のみをとるように制限されている。特徴の同じサンプルプールが、左心室配向検出段階の場合と同様に使用され、ここでは、各サンプル（χ、θ、ｓ）が異なっており、これらの特徴が計算されるボックスは、ここでは（χ、θ、４／３ｓ）である。単一の候補は、この段階の後に選択される。
【００３０】
同様のアプローチを、左心房（ＬＡ）を検出するために使用することができる。２Ｄでの相似変換に至る迄左心房ＬＡを検出するために、同様のアプローチを用いることができる：つまり、位置（ｘ，ｙ）配向θ及びスケール（ｓ，ａ）（スケール及びアスペクト比）。マージナルスペースラーニングＭＳＬアプローチを用いると、３つのクラシファイアがトレーニングされる。第１のクラシファイアは、左心房位置を検出するためにトレーニングされる。左心室は、超音波データでは、サイズの点で非常に大きな程度の変化を示すので、小さい、中間及び大きいといった３つの値で、非常に大雑把なサイズが評価される。ベスト１０００個の候補は、後続の処理のために維持される。第２のクラシファイアは、各候補に対して、左心室配向と１スケールパラメータを推定するためにトレーニングされる。ここでも、ベスト１０００個の候補は、後続の処理のために維持される。１０００個の候補の各々に対してアスペクト比を推定するために、最終のクラシファイアがトレーニングされ、ベスト２０個の検出の平均が、検出結果として報告される。
【００３１】
マージナルスペースラーニングＭＳＬは、一般的なアプローチであり、多くの挑戦的な２Ｄ及び３Ｄオブジェクト検出及び医療イメージングでのセグメンテーションタスクに適用することができる。図８には、Ｘ線画像（８０２）でのカテーテルチップ、腹部ＣＴでの回盲弁（８０２）及び肝臓（８０６）、超音波画像（８０８）での心室、及び、ＭＲＩ（８１０）での心室を検出するためのマージナルスペースラーニングＭＳＬのアプリケーションが示されている。
【００３２】
ここで付言しておくと、高次元空間内で対象を検出するためのシステム及び方法の実施例についてこれまで述べてきたけれども、当業者であれば上述の説明に基づき種々の変形を施すことができる。したがって、ここに示した本発明の特定の実施形態においてさまざまな変更をすることができるが、これらの変更が、添付の特許請求の範囲に定められた本発明の範囲および技術思想の範囲内にあることは当然である。ここまでは特許法によって要求される細目および詳細さで本発明を説明したが、請求しかつ特許証によって保護されることを望む事項は、添付の特許請求の範囲に記載されている。
【図面の簡単な説明】
【００３３】
【図１】本発明の高次元空間内の対象の高速検出を実行するためのシステムの例を示すブロック図
【図２】本発明の観点による、マージナルスペースラーニングを用いて、クラシファイアをトレーニングするため投影分布を示す図
【図３】本発明の実施例によるコンピュータトモグラフィ画像内での左心室の検出を示すフローチャートを示す図
【図４】本発明の観点による、マージナルスペースラーニングを用いて、左心室を検出するために実行される各ステップを示す機能ブロック図を示す図
【図５】コメント付き対象の例を示す図
【図６】本発明の観点による、左心室の中心位置付け方法の機能ブロック図
【図７】本発明の観点による、左心室の中心及び配向検出方法の機能ブロック図
【図８】医療イメージングでの幾つかの別の対象検出問題に、マージナルスペースラーニングを用いるアプリケーション示す図
【符号の説明】
【００３４】
１００  システム
１０５  取得装置
１１０  パーソナルコンピュータ
１１５  オペレータコンソール
１２０  有線ネットワークまたはワイヤレスネットワーク
１２５  中央処理ユニット
１５０  インプットデバイス
１５５  アウトプットデバイス
１４５  マージナルスペースラーニングモジュール
１３０  メモリ
１３５  ランダムアクセスメモリ
１４０  リードオンリメモリ
１６５  コントローラ
１６０  ディスプレイ
【図１】
2008080132.tif 000003
【図２】
2008080132.tif 000004
【図３】
2008080132.tif 000005
【図４】
2008080132.tif 000006
【図５】
2008080132.tif 000007
【図６】
2008080132.tif 000008
【図７】
2008080132.tif 000009
【図８】
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