(57)【要約】【課題】この発明は、血流速度を直接的に測定可能とすることを課題とするものである。【解決手段】この発明は以下の手順により血流速度を測定する。  顕微鏡で照射した血流をビデオレコーダーで記録する録画ステップ、記録された全ての画像のノイズを除去して血管画像を顕在化した画像を得るノイズ除去ステップ、編集画像から特定の血管を抽出する測定血管抽出ステップ、抽出された血管における明度の分布を経時的に測定、記録する測定ステップ、前記経時的な明度の分布の変化に基づき血流速度を計算する計算ステップ。【選択図】  図１２
2008017961.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
顕微鏡で照射した血流を動画記録手段により記録する録画ステップ、
記録されたすべての画像のノイズを除去して血管画像を顕在化した平均画像を得るノイズ除去ステップ、
平均画像から認識できる血管を抽出する血管抽出ステップ、
抽出された血管における明度の分布を経時的に測定、記録する測定ステップ、
前記経時的な明度の分布の変化に基づき血流速度を計算する計算ステップ、
よりなる血流速度の測定方法
【請求項２】
指と動画記録手段との相対位置の変動のため録画された画像の中の血管には位置のズレがあるため、位置のずれを修正する位置情報修正ステップを付加した、請求項１記載の血流速度の測定方法
【請求項３】
位置情報修正ステップは、録画された１枚の画像から特定の一部分の画像を指定し、全画像の画像ごとに前記指定された画像の近傍の範囲の中の画像と当該指定画像との相関関数を計算し、その計算した相関値に基づき各画像の位置情報を修正することとした。請求項２記載の血流速度の測定方法
【請求項４】
ノイズ除去は、各画像の同じ位置におけるＲＧＢ色の平均値を計算して平均画像を得ることにより行うこととした、請求項１記載の血流速度の測定方法
【請求項５】
血管における明度の分布の測定は、抽出した血管の中心線において行うこととした、請求項１記載の血流速度の測定方法
【請求項６】
顕微鏡で照射した血流を記録する動画記録手段、記録されたすべての画像のノイズを除去して血管画像を顕在化した平均画像を得るノイズ除去手段、平均画像から認識できる血管を抽出する血管抽出手段、抽出された血管における明度の分布を経時的に測定、記録する測定手段、前記経時的な明度の分布の変化に基づき血流速度を計算する計算手段、よりなる血流速度の測定装置
【請求項７】
録画された１枚の画像から特定の一部分の画像を指定し、全画像ごとに前記指定された画像の近傍の範囲の中の画像と当該指定画像との相関関数を計算し、その計算した相関値に基づき各画像の位置情報を修正する位置情報修正手段が付加された、請求項６記載の血流速度の測定装置
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は、血流速度を画像分析により測定する方法及び装置に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
従来血流速度を測定する手段としては、脈波を用いるもの（例えば特開２００５−２７９０５６号）、超音波を用いるもの（例えば特開２００５−１３０９６９号）などが知られている。そして、画像処理により測定するものとしては特開２００３−１８０６４１号の発明が提案されている。
【０００３】
【特許文献１】特開２００３−１８０６４１号公報  この公報に記載された発明は、時系列的に記憶された画像のうち少なくとも３枚の画像に基づき画素の出力変動を測定し、出力変動に基づき演算処理を行うことにより血流速度を算出するものである。  また、この公報に従来技術として記載されている発明は、記憶された多数の画像における各画像の画素の出力変動を測定し、出力変動に基づき演算処理を行うことにより血流速度を算出するものである。
【０００４】
このように、画像を分析することにより血流速度を算出する技術は存在しているが、血流の明度変化に着目して現実の血流を測定することにより血流速度を直接に測定する用にした技術は存在しない。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
この発明は、血流速度を直接的に測定可能とすることを課題とするものである。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
請求項１ないし請求項５の発明は血流速度の測定方法に係るものであり、請求項１の発明は以下の手順により血流速度を測定する。
顕微鏡で照射した血流をビデオレコーダーなどの動画記録手段で記録する録画ステップ、記録された全ての画像のノイズを除去して血管画像を顕在化した画像を得るノイズ除去ステップ、編集画像から特定の血管を抽出する測定血管抽出ステップ、抽出された血管における明度の分布を経時的に測定、記録する測定ステップ、前記経時的な明度の分布の変化に基づき血流速度を計算する計算ステップ。
【０００７】
上記において、血流の録画は２５０−３００コマ程度行うことが望ましく、時間では
８−１０秒程度となる。また、観察部位は手の指の爪の付け根部分が好ましい。指先の爪との境目である爪上皮の部分は皮膚が薄いため、この部分を顕微鏡を用いて拡大すると該当部分の毛細血管が透けてみえやすいためである。そして、観察された部位は２００倍程度以上に拡大して録画し、以後の処理を行うことが好ましい。そのためにオプティカルズーム200倍を持っているカメラ、レンズを用いることが適当である。
また、録画中に指の位置が移動する場合があるので、録画ステップに次いで、各画像における動画記録手段との位置のずれを修正する位置情報修正ステップを付加することが好ましい（請求項２）。また、被写体の50ピクセル以上の範囲を位置補正可能なカメラを用いて撮影すれば、位置情報修正作業は不要である。
前記位置情報修正ステップの具体的手段としては、録画された１枚の画像から特定の一部分の画像を指定し、全画像の画像ごとに指定された画像の近傍の範囲の中の画像と当該指定画像との相関関数を計算し、その計算で得られた相関値に基づいて各画像の位置情報を修正する方法が好適であるが、その他公知の手法を採用することもできる。
前記１枚の画像から特定の一部分を指定する際には、生画像では血管部分を認識しにくいので、ＲＧＢに色分解を行い、血管が認識しやすい色分解画像に基づいて行うと作業が容易である。経験的には赤又は緑の分解画像において血管が認識しやすい。なお、特定の画像は画像位置の相関関数の計算が可能であればよく、血管に限られない。
【０００８】
録画された生画像は、血管部分とそれ以外の部分との明度差が比較的小さく、血管部分を明瞭に認識することが難しい。そこで、血管部分とそれ以外の部分との明度差を大きくして血管部分を明瞭に認識できるようにするためにノイズの除去を行う。
ノイズ除去の手段としては、各画像に明度差を拡大するフィルターをかける等の手法も考えられるが、各画像の同じ位置におけるＲＧＢ各色の平均値を計算して行うと効果的な結果が得られる（請求項４）。
経時的に記録された複数枚の画像におけるＲＧＢの各色を平均化すると、各画像におけるノイズが打ち消しあい血管の部分が鮮明化されたノイズの低い画像を作成することが可能となる。
したがって、上記の手法を採ることにより、各画像は血管部分とそれ以外の部分の明度差が大きく、血管が明瞭に表された画像となる。以下ノイズが除去された画像を平均画像という。
【０００９】
上記において得られた平均画像により、測定に適した血管を選択する。測定に適した血管の条件は、ある程度の直線距離を備えることと血流における明度差が明瞭であることである。血流における明度差が明瞭であるとは、血液中の血球のない血液すなわち血漿がはっきりと区別できるということである。血漿は白く見えるので黒く見える血球との明度差が明瞭となる。
【００１０】
次いで、全ての画像における前ステップで特定された測定対象血管の明度の分布の変異の画像信号に基づき経時的に測定する。具体的には前記血漿の移動を測定し、記録する。次いで、測定対象血管の長さと明度分布の移動の速度から、血流の速度を計算する。この課程は抽出した血管画像を動画として画面に表示して行うと、血流を視認しつつ測定することができるが、必ずしも画面に表示する必要はない。
前記明度分布の移動の測定は、血管の中心線において行うと精度が高い（請求項５）。
【００１１】
請求項６の発明は、上記方法を実施するための装置に関するものであり、顕微鏡で照射した血流を記録するビデオレコーダーなどの動画記録手段、記録されたすべての画像のノイズを除去して血管画像を顕在化した平均画像を得るノイズ除去手段、平均画像から測定対象となる血管を抽出する血管抽出手段、抽出された血管における明度の分布を経時的に測定、記録する測定手段、前記経時的な明度の分布の変化に基づき血流速度を計算する計算手段で構成する。
上記において、録画された１枚の画像から特定の一部分の画像を指定し、全画像の画像ごとに指定された画像の近傍の範囲の中の画像と当該指定画像との相関関数を計算し、その計算した相関値を修正する位置情報修正手段を付加することが好ましい。
【００１２】
前記位置情報修正手段は例えば以下の手順を実行するプログラムとして構成する。
【００１３】
（関心領域の抽出）
任意の１枚の画像（例えば１枚目の画像、以下「参照画像」という。）において、相関関数を計算する基礎となる範囲（以下「関心領域」という。）を特定するステップである。関心領域の抽出に際しては、まず指定画像を選択し、次いで選択画像を含む一定の範囲を関心領域として決定する。
前記指定画像は位置情報修正の要となる画像であるから、周辺の画像との明度差が顕著なものを選択する。そして、前記指定画像を中心として任意の領域を区切り、これを関心領域として決定する。
【００１４】
（相関関数の計算）
相関関数の計算は、前記関心領域全体を基におこなう。具体的には例えば以下のように参照画像における関心領域と他の全ての画像（以下「比較画像」という。）との間で以下の計算を行う。
まず、参照画像における関心領域の各ピクセルのピクセル値（明度）と、参照画像における関心領域と比較画像における同じサイズの画像のピクセル値とを測定し、相関関数（両者のずれの大小）を算出する。比較画像の位置は前のコマから計算した最大相関関数に該当する位置になる。次いで、参照画像における関心領域とＸ軸方向に１ピクセルずれた位置における比較画像のピクセル値を測定し、参照画像との相関関数を算出し、同様にＸ軸、Ｙ軸方向に所定範囲に亘り（例えばＸ軸方向に＋１５ピクセル、−１５ピクセル、Ｙ軸方向に＋１５ピクセル、−１５ピクセル程度の範囲）１ピクセルずつ範囲を移動させつつ、各位置における相関関数を算出する。
【００１５】
前記における比較画像の移動毎に計算される相関関数を比較し、相関関数が最大である位置を検出する。相関関数が最大であるということは、当該領域の画像が参照画像における関心領域の画像と最も近似した特徴を備えているということであり、当該画像を平行移動することにより参照画像における指定画像と比較画像中の指定画像が重なる程度が高いことを意味する。
参照画像における関心領域における特定画像の位置と比較画像の特定画像の位置とが完全に一致していれば（両方の画像が、位置は異なるものの完全に同じ内容の関心領域を持っている場合）相関関数は１となり、関心領域の内容がほぼ一致している場合は１に近づく。
以下、全ての参照画像において同様の作業を行う。
【００１６】
（レジストレーション）
二つの画像があって、一つの画像（参照画像）の中にある特徴を別の画像（比較画像）で探し、その特徴を二つの画像の中の位置を関連づけることがレジストレーション（Registration）である。
前記相関関数の計算ステップにおいて比較画像毎に参照画像の関心領域と相関関数が最大の画像位置が選択されている。そこで、相関関数が最大の画像位置に基づき各画像の位置情報を修正する。例えば、２枚目の画像においてＸ軸方向に＋４，Ｙ軸方向に−５移動した位置における画像の相関関数が最大であるとすれば、２枚目の画像の位置情報をＸ軸方向に−４，Ｙ軸方向に＋５修正する。
各画像においてこの作業を行うことにより参照画像及び全ての比較画像における特定画像の位置はほぼ一致することとなる。
以上の作業の後、処理されたデータを保存し、以下の処理はこの位置情報が修正されたデータにより行う。
【００１７】
前記ノイズ除去は血管の画像を明瞭化する作業、すなわち血管と血管以外の部分との明度差を大きくする作業であり、手段は以下の手順を実行するプログラムである。
全画像にピクセル単位で番地を付与し、各番地におけるピクセル値をＲＧＢごとに合算して画像の数で割って、その番地のRGBの平均値を出す。全部の番地ごとに全画像のピクセル値を平均値に揃えて平均画像とする。
【００１８】
前記測定血管選択手段は、画像から血流が観察しやすい血管を抽出するものであり、前記平均画像を用いて行うことが好ましい。
血管の抽出効果を高めるためにコントラストを強くする。そして血管の外縁（Ｅｄｇｅ）の抽出をする。外縁の抽出の結果から極値の点を探し、連続している点を線にし、独立している点を削除し、線をスムージングして表し、血管を抽出する。
【００１９】
前記血管の明度の分布を経時的に測定、記録する測定手段は、以下の手順を実行するプログラムで構成する。
抽出した血管画像においてその血管の連続方向における明度を記録する。次いで連続する画像における抽出した血管画像に対応する血管画像の連続方向における明度をそれぞれ記録する。
画像のひとつひとつの血管のピクセル明度値をとり、時間と位置との関係を計算する。時間とは、第一画像フレームの時間をゼロ秒として、画像毎に決定し、位置とは、番地番号の間の距離のことである。
この時間と位置とにより血流における明度の分布の変化速度を計算し、血流の速度を得る。
【発明の効果】
【００２０】
この発明は、血流を録画し、記録されたすべての画像のノイズを除去して血管画像を顕在化した平均画像を得、平均画像から認識できる血管を抽出し、抽出された血管における明度の分布を経時的に測定、記録し、前記経時的な明度の分布の変化に基づき血流速度を計算するものであるから、血流を直接測定することが可能であり、簡易、迅速に正確な血流速度を求めることができる。
そして、この発明の方法において、画像に表示される血流を視認することが可能であるが、各処理ステップをプログラム化した場合、全自動化も可能であり、また全自動化した場合には、血流画像を表示しない装置として構成することもできる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２１】
（録画）
２００倍程度の倍率の顕微鏡からの光学画像をＣＣＤセンサー上に照射し、その画像を毎秒３０コマで録画する。録画時間は１０秒程度を目処とし、コマ数は２８０から３００コマ程度となる。
【００２２】
（位置情報修正）
（１）血管の外縁の抽出
任意の１枚の画像（例えば１枚目の画像、以下「参照画像」という。）において、血管の外縁を抽出するステップである。画像の中の明度の高いピクセルを線でつなぐと血管の外縁が得られる。Ｕ字状をなす外縁が、後における相関関数の測定において正確な結果が期待できる。
【００２３】
（２）関心領域の決定
相関関数の測定に適している血管の外縁は、Ｕ字状をなし、かつ長さが長く、画像の外枠から一定の距離（例えばＸ＝３０ピクセル,Ｙ＝３０ピクセル）離れているものである。この程度離れていないと、比較画像において画面の外枠からはみ出すおそれがあるためである。
上記の条件を満たす外縁は一般にピクセル数が多いので、１枚の画像から得られる複数の血管の外縁を、ピクセル数の多い順に並べることにより、好適な外縁を自動的に選定することができる。
ここで選定された外縁を特定画像１と決定し、この特定画像を中央にしてＸ、Ｙ方向共に３０ピクセル程度の枠を設定して、これを関心領域２とする（図１）。関心領域に対応する位置における比較画像では、録画時の指の微動によりコマ毎に特定画像の位置が僅かに移動している（図２）。
【００２４】
（相関関数の計算）
相関関数の計算は、前記関心領域全体を基におこなう。具体的には例えば以下のように参照画像における関心領域と他の全ての画像（比較画像）との間で以下の計算を行う。
まず、参照画像における関心領域の各ピクセルのピクセル明度値と、参照画像における関心領域と一致する位置及び範囲における比較画像のピクセル明度値とを測定し、相関関数（両者のずれの大小）を算出する。次いで、参照画像における関心領域とＸ軸方向に１ピクセルずれた位置における比較画像のピクセル明度値を測定し、参照画像の関心領域のピクセル明度値との相関関数を算出し、同様にＸ軸方向に＋１５ピクセル、−１５ピクセル、Ｙ軸方向に＋１５ピクセル、−１５ピクセル程度の範囲に亘り１ピクセルずつ範囲を移動させつつ、各位置におけるピクセル明度値の相関関数を算出する（図３）。
【００２５】
前記における比較画像の移動毎に計算される相関関数を比較し、相関関数が最大である位置を検出する。
以下、全ての参照画像において同様の作業を行う。
図４は各画像における相関関数が最大である画像と参照画像における関心領域のずれをＸ軸、Ｙ軸ごとに示したものである。
【００２６】
（レジストレーション）
前記相関関数の計算ステップにおいて比較画像毎に参照画像の関心領域と相関関数が最大の画像位置が選択されている。そこで、相関関数が最大の画像位置に基づきその相関関数が最大の画像位置が参照画像の関心領域の位置と一致するように各画像の位置情報を修正する。
各画像においてこの作業を行うことにより参照画像及び全ての比較画像における特定画像の位置をほぼ一致させる。
以上の作業の後、処理されたデータを保存し、以下の処理はこの位置情報が修正されたデータにより行う。
【００２７】
（３）ノイズ除去
ノイズ除去により血管の画像を明瞭にする。
前記ノイズ除去手段は以下の手順を実行するプログラムである。
レジストレーションされた全画像にピクセル単位で番地を付け、全ての番地におけるピクセル値を測定する。次いで、全画像の同一の番地のピクセルにおけるＲＧＢに色分解された各色の数値をそれぞれ合計し、画像の数で割ることによって、その番地の全ての画像のＲＧＢに分解された色毎のピクセル値の平均値を得る。
次いで、全画像の全部の番地のピクセル値を前記操作で得たピクセルの平均値に置き換えて平均画像を得る。
この作業により、各画像のノイズが打ち消される結果、血管が不鮮明な処理前の画像（図５）から、血管が鮮明に表れた画像（図６）が得られる。
【００２８】
（血管抽出）
前記平均画像に基づいて、血流を測定する血管を抽出する。
平均画像を読み込み、Ｇ色（他の色でもよいがＧ又はＲが好適）のピクセル値に基づいて血管の輪郭（エッジ・Ｅｄｇｅ）を抽出する（図７）。次いで、横方向、縦方向、対角線方向（左上から右下、右上から左下）の４方向においてピクセル値の変化を測定しそれぞれの方向における局部極値を得る。図８は横方向のピクセル値を示すグラフであり、丸印を付した値が局部極値である。
次いで、全方向の局部極値を結んだ線を得て、独立している点を削除する（図９）。
双線のU形の部分を探して、U形の部分から下向きに連続する血管を抽出する（図１０）。
血管の抽出処理が終わったら血管に直接接続していない線は不要のため削除し、ノイズのない画面とする。
【００２９】
（血流の測定）
抽出した血管画像を行ごとにスキャンする。スキャンの一つの血管の行の開始の番地番号と終了の番地番号のＸ軸方向の真中の番地番号は、その血管の行の中心点の番地番号になり、抽出した血管画像の全長に亘り中心点の番地番号を取得する。この中心点を線でつなぐと血管の中心線が得られる。
前記の血管の中心線の上の全ての中心点のピクセル値（明度）を測定する。中心線の明度を測定すると、血漿に対応する部分では明度が高く、図１１のようなグラフが得られる。図１１において、縦軸は明度、横軸は距離（ピクセル）であり、２３０コマ目と２３１コマ目を示している。
同じようにこの画像のすべての血管の中心線のグラフをつくる。そして、同様にすべての画像の時間に対応するすべての血管の中心線のグラフをつくると同じ血管のグラフがゼロ秒から最後のフレーム相当の時間まで揃う。図１２は１つの血管の測定結果を２３０コマ目から２５０コマ目まで表示したものであるが、３００コマの画像を撮影したときは、このようなデータが３００表示されることになる。そして、１秒３０コマで録画した場合、コマ間の時間差は１／３０秒である。
【００３０】
以下、図１１に示した２コマの結果に基づき血流速度の計算方法を示す。
まず連続する二つのコマの画像を移動させつつ１ピクセル移動する毎に信号の相関関数を計算し、相関関数が最大となる位置における二つのコマの位置の差を求める。この差がコマ間における血流の移動距離である。具体的には以下の手順で行う。
【００３１】
すべての画像のおなじ中心線の番地番号のピクセル値（明度）を合算して画像の数で割り、その番地番号のピクセルの平均値を得る。そして、すべての同じ番地番号のグラフ値からこの平均値を引き、同じ中心線の違う時間のグラフの値との相関関数を計算する。その結果によって明度のピークの移動距離を計算する。
平均値をとることにより明度の変化がきわだって見えるようになる。
【００３２】
平均値による処理を行った後、図１１における２３１コマ目の信号を左へ３０ピクセル移動してこの位置から右へ６１ピクセルの位置まで移動させつつ（当初位置を基準にすると、＋−各３０ピクセルの移動となる）、１ピクセル移動させる毎に、番地毎に２３０コマ目の対応する番地の明度との相関値を計算する。相関値（Ｃ）の計算は、番地毎に２３０コマ目の明度(ｘｋ)と２３１コマ目の信号値（ｙｋ）を掛け合わせ、各番地における計算結果を合算し、その数値と２３０コマ目及び２３１コマ目の各番地の信号値を二乗した値の合算値とを比較して計算する。
具体的な計算式は以下のとおりである。
【数１】
2008017961.tif 000003
ｎ・・・画像中のピクセル数
ｘ・・・参照画像の特定の番地の明度
y・・・比較画像の特定の番地の明度
a・・・参照画像の全て簿番地の明度の平均値
b・・・比較画像の全ての番地の明度の平均値
その結果、図１３のようなグラフが得られる。
このグラフにおいて相関値が最も高い点は−８ピクセルの位置（２３１コマ目の信号を左に８ピクセル移動した位置）である。
このことから、２３０コマ目から２３１コマ目の間で血漿の位置は８ピクセル移動したことが分かる。そして、二つのコマの時間差は１／３０秒であるから、この間の血漿の移動速度は
８（ピクセル）／１／３０（秒）＝２４０ピクセル／秒
となる。
１ミリ＝８２ピクセルであるから、
血流速度は、２４０ピクセル／秒  ×  （１／８２）ミリ／ピクセル  となる。
【００３３】
以上要するに、血管中の特定の血漿の移動を追跡して血流速度を求めるものである。したがって、理論的には所定の時間を空けて撮影した二枚の画像に基づいて血流速度を求めることが可能である。
しかしながら、血漿が全ての画像（コマ）に存在するとは限らない。また血漿の位置が測定対象としている血管の中心線からずれている場合もある。このような場合、ピクセル値の相関関数の計算が不能であったり不正確であったりし、血流速度を正確に求めることができない。
そこで、上記のように多数枚の画像を用意し、隣接するコマのピクセル値の相関関数を求めることにより、正確な血流速度が得られるようにしている。
【産業上の利用可能性】
【００３４】
この発明は、顕微鏡で照射した血流を動画として記録する録画ステップ、記録されたすべての画像のノイズを除去して血管画像を顕在化した平均画像を得るノイズ除去ステップ、平均画像から認識できる血管を抽出する血管抽出ステップ、抽出された血管における明度の分布を経時的に測定、記録する測定ステップ、前記経時的な明度の分布の変化に基づき血流速度を計算する計算ステップ、を順次行うことにより、血管を画像として抽出し、血流の明度の変化に基づいて血流速度を測定するものであって、血流速度を簡易にかつ正確に測定することができる。
また、画像処理をプログラム化することにより、血流速度の測定を自動化することも可能であり、産業上の利用可能性を有するものである。
【図面の簡単な説明】
【００３５】
【図１】特定画像と関心領域を示す図
【図２】連続する５コマにおける特定画像の位置のずれを示す図
【図３】相関関数の算出手法を示す図
【図４】コマ間の関心領域のずれを示すグラフ
【図５】１コマの画像をＲＧＢ色分解した画像
【図６】全てのコマの平均画像をＲＧＢ色分解した画像
【図７】血管のＥｄｇｅを抽出した画像
【図８】ピクセル値の変化を示すグラフ
【図９】局部極値を線で結び独立した点を削除した画像
【図１０】Ｕ形部分に連続する血管を抽出した画像
【図１１】連続する２コマの血管の中心におけるピクセル値を示すグラフ
【図１２】連続する２０コマの血管の中心におけるピクセル値を示すグラフ
【図１３】血流速度計算の手法を示すグラフ
【符号の説明】
【００３６】
１  特定画像
２  関心領域
【図４】
2008017961.tif 000004
【図１】
2008017961.tif 000005
【図２】
2008017961.tif 000006
【図３】
2008017961.tif 000007
【図５】
2008017961.tif 000008
【図６】
2008017961.tif 000009
【図７】
2008017961.tif 000010
【図８】
2008017961.tif 000011
【図９】
2008017961.tif 000012
【図１０】
2008017961.tif 000013
【図１１】
2008017961.tif 000014
【図１２】
2008017961.tif 000015
【図１３】
2008017961.tif 000016