(57)【要約】【課題】胸部の放射線写真撮影による画像において肺領域のための２Ｄの統計的形状モデルを自動構成するための方法を提供する。【解決手段】個体の胸部領域の放射線写真撮影画像を提供し、手動の輪郭トレーシングを行うことによって、胸部放射線写真撮影画像から肺領域の形状標本を抽出し、形状アライメントアルゴリズムを用いることによって、全ての形状標本を所定のテンプレート形状に可能な限り近づけて位置合わせし、位置合わせされた形状標本を用いて主成分分析によって肺領域の統計的モデル形状を生成する。【選択図】図１
2004188201.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
胸部放射線写真撮影画像において肺領域のための２Ｄの統計的形状モデルを自動構成するための方法であって、
個体の胸部領域の放射線写真撮影画像を提供して、
手動の輪郭トレーシングを行うことによって、前記胸部放射線写真撮影画像から肺領域の形状標本を抽出して、
粗い形状アライメントアルゴリズムを用いることによって、テンプレート形状に対して形状標本を固定的に位置合わせして、
細かい形状アライメントプロセスによって前記テンプレート形状に対する形状標本のアライメントを最適化して、
前記位置合わせされた形状標本を用いて主成分分析によって肺領域の統計的モデル形状を生成することを特徴とする方法。
【請求項２】
請求項１に記載の方法であって、前記粗い形状アライメントプロセスにおいて、
大きさが全ての形状標本のほぼ平均の大きさである１つの形状標本をテンプレート形状として選んで、
前記テンプレート形状および形状標本からそれぞれ第１および第２の多角形近似を算出して、
前記第１および第２の多角形近似の回転関数を算出して、
Ｄ2行列およびθ行列を計算して、
Ｌ2距離を用いて、ｓc、θc、およびｔcを特定して、
前記特定したことに基づいて、形状標本を変形させることを特徴とする方法。
【請求項３】
生物の放射線写真撮影画像において解剖学的構造のための２Ｄの統計的形状モデルを自動構成するための方法であって、
生物の解剖学的構造の放射線写真撮影画像を提供して、
手動の輪郭トレーシングを行うことによって、前記放射線写真撮影画像から解剖学的構造の輪郭を抽出して、
粗い形状アライメントアルゴリズムを用いることによって、テンプレート形状に対して形状標本を固定的に位置合わせして、
細かい形状アライメントプロセスによって前記テンプレート形状に対する形状標本のアライメントを最適化して、
前記位置合わせされた形状標本を用いて主成分分析によって解剖学的構造の統計的モデル形状を生成することを特徴とする方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、一般に、肺の形状モデリングに関するが、特に、胸部の放射線写真撮影による画像セットから肺領域の２次元（２Ｄ）の統計的形状モデルを自動構成するための方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
解剖学的物体の特性として形状を用いることは、医療用画像分析の分野において急速に高まりつつある研究領域である。形状表示および形状モデルは、医療用画像のセグメント化、診断、および動作分析に関連して用いられてきている。様々なタイプの形状モデルのなかでも、能動的形状モデル（ＡＳＭ：Active Shape Models）が、しばしば用いられてきており、物体を特徴づけるとともに医療用画像をセグメント化する上で強力なツールであることが実証済みである。そのようなモデルを構成するためには、ラベル付けされたトレーニング画像セットが必要とされる。トレーニングセットにおけるラベルは、そのセット全体の各画像における類似構造の対応関係を定義するランドマークポイント（標識点）からなる。ランドマークを２Ｄ形状に手動で定義するのは時間がかかるだけでなく間違いが起こりやすいということがすでに分かっている。このような負担を減らすために、すでに半自動システムが開発されている。これらのシステムでは、そのとき使用している標本セットから、モデルが構築されて、これを用いて次の画像を検索する。ユーザは、その結果として得られたものを必要に応じて編集した上で、その標本をトレーニングセットに追加することが可能である。これによって、所要の時間および労力をかなり低減することが可能であるが、大量の標本セットをラベリングするのは、依然として労働集約的な作業である。
【０００３】
ランドマークをラベリングすることの重要性ゆえに、形状アライメント（位置合わせ）／平均プロセスを自動化しようという試みがいくつかなされてきている。例えば、非特許文献１（ローレンツ、クランストーブ）によれば、ランドマークの候補となるものを、曲率が高い点の距離（metric）を介して自動配置する。非特許文献２（ダバツィコスら）によれば、能動的な輪郭アプローチによって生成された輪郭における曲率の位置決めが用いられた。非特許文献３（ダンカンら）および非特許文献４（カンバメトゥら）によれば、２つの境界の曲率における差を伴う費用関数の最小化に基づく相関性に係る方法を提案する。但し、いくつかの研究によって指摘されているように、曲率は、形状における固定的な不変量であり、非線形の形状ひずみの場合には、その適用範囲が限られている。さらに、肺の輪郭において、十分な高い曲率点を見つけることは難しい。
【０００４】
非特許文献５（ヒルら）によれば、最適化スキームによって他方の境界上に変形されている、２つの境界の一方に対する希薄な多角形近似（sparse polygonal approximation）が用いられた。多角形マッチングは、連続する点の間における円弧の経路長は等しいという仮説に基づいている。過度の形状差の場合には、この仮説に反するおそれもあり、肺の形状輪郭の多角形近似においてこの仮説を満たすことは特に難しい。
【０００５】
【非特許文献１】ローレンツ（Lorenz C.）、クランストーブ（Krahnstove N.）著「Generation of point-based 3D statistical shape models for anatomical objects.」（CVIU, vol. 77, no. 2, pp. 175-191、２０００年２月刊行）
【非特許文献２】ダバツィコス（C. Davatzikos）、バイヤン（M. Vaillant）、レスニッチ（S. M. Resnich）、プリンス（J. L. Prince）、レトフスキ（S. Letovsky）、ブライアン（R. N. Bryan）著「A Computerized Approach for Morphological Analysis of the Corpus Callosum」（J. Computer Assisted Tomography, vol. 20, pp. 88-97、１９９６年刊行）
【非特許文献３】ダンカン（J. Duncan）、オーエン（R. L. Owen）、スタイブ（L. H. Staib）、アナンダン（F. Anandan）著「Measurement of non-rigid motion using contour shape descriptors」（IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, pp. 318-324、１９９１年刊行）
【非特許文献４】カンバメトゥ（C. Kambhamettu）、ゴールドゴフ（D. B. Goldgof）著「Point correspondence recovery in non-rigid motion」（IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, pp. 545-561、１９９２年刊行）
【非特許文献５】ヒル（A. Hill）、テーラー（C. J. Taylor）、ブレット（A. D. Brett）著「A Framework for Automatic Landmark Identification Using a New Method of Nonrigid Correspondence」（IEEE Trans. Pattern Analysis and Machine Intelligence、vol. 22, no. 3, pp. 241-251、２０００年刊行）
【非特許文献６】アーキン（E. M. Arkin）、チュー（L. P. Chew）、フッテンロッカー（D. P. Huttenlocher）、ケデム（K. Kedem）、ミッチェル（J. S. Mitcheel）著「An efficiently computable Metric for Comparing Polygonal shapes」（IEEE Trans. On Pattern Analysis and Machine Intelligence、vol. 13, no. 3, pp. 209-215、１９９１年刊行）
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
結果として、従来の技術では、極めて十分に肺の形状モデリングに適応するわけではないことから、胸部放射線写真において肺領域の２Ｄの統計的形状モデルを自動構成するための方法に対する必要性が存在する。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本発明によれば、胸部放射線写真撮影画像において肺領域のための２Ｄの統計的形状モデルを自動構成するための方法が提供される。当該方法によれば、胸部画像からの肺領域の形状標本セットを利用して、それらを、Ｌ2距離およびプロクラステス距離の分析を用いて所定のテンプレート形状に自動的に位置合わせする。トレーニング形状が適切に位置合わせされると、ランドマークセットが、各形状から自動的に生成される。最終的に、２Ｄの統計的モデルが主成分分析によって構成される。統計的形状モデルは、一般的な形状を表す平均の形状ベクトルと、個体間の違いをモデル化する共分散行列における固有ベクトルの形をとる変動の最頻値（variation modes）とから構成されている。
【発明の効果】
【０００８】
本発明は、以下のような利点を有する。
１．アライメントおよびラベリングのプロセス全体が自動的に行われる。
２．データセットにラベル付けするために必要な時間および労力を飛躍的に低減する。
３．手動ラベリングによって生じるユーザによる偏りの発生を防止する。
【発明を実施するための最良の形態】
【０００９】
本発明に係る好適な実施の形態について、添付の図面を参照して、以下に、詳細に説明する。
【００１０】
本発明は、一般に、胸部の放射線写真撮影画像の処理に関する。図１２は、本発明を組み込む放射線写真撮影システムを示すブロック図である。図示したように、例えば、胸部の放射線写真撮影画像のような放射線写真撮影画像が、画像捕捉システム１６００によって捕捉される。画像捕捉システム１６００は、以下に述べるもののうちの１つを含むこともある。（１）従来の放射線写真撮影フィルム／スクリーンシステムであって、患者の胴体部分（胸部）にＸ線源からＸ線を照射して、放射線写真撮影画像を放射線写真撮影フィルムに形成するシステム。このフィルムを現像するとともにデジタル化して、デジタル放射線写真撮影画像を生成する。（２）コンピュータ放射線写真撮影システムであって、患者の胴体部分の放射線写真撮影画像を蓄積蛍光体プレートに形成するシステム。蓄積蛍光体プレートをスキャンして、デジタル放射線写真撮影画像を生成する。蓄積蛍光体プレートは消去および再利用される。（３）直接的なデジタル放射線写真撮影システムであって、患者の胴体部分の放射線写真撮影画像を、直接的なデジタルデバイスに直接的に形成して、これが、デジタル放射線写真撮影画像を直接的に生成するシステム。
【００１１】
デジタル放射線写真撮影画像は、本発明に従って画像処理システム１６０２によって処理される。システム１６０２は、望ましくは、デジタルコンピュータつまりデジタルマイクロプロセッサであり、様々な画像処理操作を実行するハードウエアおよびファームウエアを含むこともある。
【００１２】
処理されたデジタル放射線写真撮影画像は、例えば、高解像度の電子ディスプレイまたはプリンタのような画像出力１６０４に提供されて、これが、処理された放射線写真撮影画像のハードコピー（フィルム）を生成する。元画像ばかりではなく処理画像を、遠隔地に送信すること、放射線写真撮影画像蓄積システム（ＰＡＣＳ）に蓄積すること等が可能である。
【００１３】
本発明は、肺領域の２Ｄの統計的形状モデルを自動構成するための方法を開示するが、これは、図１に示すような３つの処理ステップの組み合わせを基本とする。まず、患者の胸部領域のデジタル放射線写真撮影画像をデジタル画像処理のために提供する（ボックス９）。次に、手動の輪郭トレーシングを最初に行うことで、肺領域の輪郭を胸部放射線写真から抽出する（ボックス１０）。その後に、形状アライメントアルゴリズムを用いて、全ての形状標本を所定のテンプレート形状に可能な限り近づけて位置合わせする（ボックス１１）。最終的に、統計的形状モデルが、位置合わせされた形状標本を用いる主成分分析（principle component analysis）によって生成される（ボックス１２）。
【００１４】
上記アライメントにおいて最も難しい点は、異なる形状標本の間における１対１対応である。本発明は、この目標を達成する上で有効な方法を提供するが、これは、まず、形状輪郭に沿って形状特徴に関連したランドマークセットを検索して、次に、それらの間のセグメントを一定数の等距離のランドマークで埋めることによる。この方法は、図２に示すように、２つの段階を含む。第１の段階（粗い形状アライメント）において、テンプレート形状を選択して（ボックス２１）、各々の形状標本について、縮尺、回転、および移動を、２つの多角形の回転関数（turning functions）の間のＬ2距離に基づいて算出するが、これらを用いてテンプレート形状と形状標本とを近似させる。このプロセスの第２の段階（細かい形状アライメント）において、対応する点のセットを定義して、最小２乗タイプ（プロクラステス（Procrustes））距離を、より細かい形状アライメントのために算出する。
【００１５】
本発明においては、多角形の形状近似を算出することで、形状の表示を単純化する（ボックス２２）とともに、回転関数θ（ｓ）を定義することで、形状近似における基準点Ｏから反時計方向の接線の角度を測定する（ボックス２３）。基準点向きθ（Ｏ）を画像座標（例えば、ｘ軸）と関連づける。弧長ｓの関数であるθ（ｓ）が、例えば、図４（ａ）および図４（ｂ）に示すように、左回りの回転に伴って増加する一方で、右回りの回転に伴って減少するように行われる回転の推移を追跡する。普遍性を確保するために、各々の多角形における周囲長を正規化する。従って、単純な閉じた輪郭の場合に、θ（ｓ）は、θ（Ｏ）（基準点Ｏが輪郭に沿って微分点（differential point）におかれると仮定した場合）から始まり、θ（１）＝θ（Ｏ）＋２πまで増加する。関数θ（ｓ）は、それを形状アライメントに特に相応しいものにするいくつかの特性を有する。それは、多角形について区分的に一定であり、演算を特に簡単かつ高速にする。定義によれば、関数θ（ｓ）は、多角形に対する移動時および倍率変更時において不変である。多角形の回転は、θ方向（垂直方向）におけるθ（ｓ）の単純なシフトに相当するが、基準点Ｏの位置を多角形の周囲に沿ってｔ∈［０，１］の量だけ変えることは、関数θ（ｓ）の水平シフトに相当する。
【００１６】
粗い形状アライメントを実行する際に、当該方法は、１つの形状標本をテンプレート形状Ｔとして選ぶが、その大きさは、全ての形状標本のほぼ平均の大きさである。次に、２つの多角形の形状近似ＴpおよびＳpが、例えば、図３（ａ）および図３（ｂ）に示すように、テンプレート形状３１および形状標本３２からそれぞれ算出される。ＴpおよびＳpがどの程度似ているかは、次の式によって定義するように、回転関数θTp（ｓ）と回転関数θSp（ｓ）との間における最小Ｌ2距離をとることによって測定することが可能である。
【数１】
2004188201.tif 000003
式中、ｔは、多角形に沿った基準点の位置であり、θは、多角形の回転に相当する。非特許文献６（アーキンら）によって与えられた証明に基づいて、この問題を次の式によって解くことが可能である。
【数２】
2004188201.tif 000004
式中、θ*は、次の式によって与えられる任意かつ一定のｔについての最適な向きである。
【数３】
2004188201.tif 000005
【００１７】
上記の方程式を解くことによって、２つの行列が得られる（ボックス２４）。一方が、式（２）からのＤ2行列であり、もう一方が、式（３）からのθc行列である。Ｄ2行列における最小Ｌ2距離およびθc行列における対応する成分を検索することによって、形状標本の正しい向きを求めることが可能である（ボックス２５）。それ以外の２つのパラメータに関しては、縮尺が、２つの形状の周囲長から単純に決定される。
【数４】
2004188201.tif 000006
移動は、２つの形状の重心から算出することが可能である。
【数５】
2004188201.tif 000007
【００１８】
粗い形状アライメントが終了すると（ボックス２６）、例えば、図５に示すように、形状標本５２がテンプレート形状５１に十分に位置合わせされる。しかしながら、この結果には依然として、より正確なアライメントのための余地が残されている。従って、第２の段階において、その目的は、テンプレート形状の輪郭と形状標本の輪郭との間におけるプロクラステス距離を最小限に抑えることによってアライメントを向上させることである。
【００１９】
プロクラステス距離を算出するために、極めて重要な要件は、テンプレート形状と形状標本との間における点の対応関係を正しく定義することであるが、これは、粗い形状アライメントの後に簡単に達成することが可能である。その考えとしては、まず最初に、形状特徴に関連したいくつかのランドマークを形状輪郭に沿って配置するということである。例えば、図６に、左肺の輪郭６１におけるランドマークＯおよび右肺の輪郭６２におけるランドマークＯ１，Ｏ２を示す。次に、一定数の等距離の点で、配置されたランドマーク間における各セグメントを埋める（ボックス２７）。最後に、頂点のリストを構成するが、ここで、各頂点が、ランドマークポイントであり、索引順序（index order）が、輪郭に沿った反時計方向に相当する。この最後のステップは、これによって、同一の索引を有する全ての成分が対応する形状情報を表示するということが確実となることから非常に重要である。
【００２０】
図７（ａ）および図７（ｂ）にそれぞれ示すように、テンプレート形状ベクトルＸT（６３）および形状標本ベクトルＸS（６４）を仮定して、適切な回転θd、縮尺ｓd、および移動ｔd＝（ｔdx，ｔdy）が選択される（ボックス２８）とともに、Ｍ（Ｘs）＋ｔdの上にマッピングされて、加重和を最小限に抑える（ボックス２９）。
【数６】
2004188201.tif 000008
式中、
【数７】
2004188201.tif 000009
【００２１】
Ｗは、各ランドマークについての重みの対角行列である。本発明において、重みは、解剖学的構造に関連したランドマークに、より高い重要性を与えるように選択される。図８は、細かいアライメントを終えたテンプレート形状８１および形状標本８２の最終的なアライメント結果を示す。
【００２２】
形状アライメントの後に、所定の索引についてのベクトル成分の間に１対１対応がみられるが、これによって、ベクトル成分が、対応する形状情報を表示するということが確実となる。対応する頂点についての座標の平均をとることによって、例えば、図９に示すように、左肺９１および右肺９２について平均の形状を生成することが可能であり、また、トレーニングデータに主成分分析を適用することによって形状モデルの変動を分析することが可能である。各々の算出された主成分によって、「変動のモデル」、つまりランドマークポイントが形状の変化に伴ってどのように移動する傾向があるかが与えられる。
【００２３】
本発明における２Ｄの肺形状モデルの場合には、形状輪郭上にＮ個のランドマークがある。従って、次の式を用いることによって、２Ｎ×２Ｎの共分散行列Ｓが計算される。
【数８】
2004188201.tif 000010
式中、ｘiは、形状標本であり、
2004188201.tif 000011
は、平均の形状である。Ｍは、形状標本の総数である。
【００２４】
この行列における１つの特に有用な特性は、それが、方向によっては、その他の方向においてよりも大きい変動を示すことが可能であるということである。これらの変動の方向および重要性を、次の方程式を解くことによって、Ｓの固有分解（eigen-decomposition）から導き出すことも可能である。
【数９】
2004188201.tif 000012
【００２５】
式（９）の解によって、Ｓの固有ベクトルＰiおよびその固有値λiが与えられる。従来の方法によれば、これらの固有値は降順に並べ替えられる。より大きい固有値に対応づけられた固有ベクトルは、根底にあるトレーニングデータにおけるより大きな変動の方向に対応するということを明らかにすることが可能である。
【００２６】
なお、トレーニングセットにおけるいずれの形状であっても、第１のｔの最頻値（モード）から得られた平均の形状およびこれらの偏差の加重和を用いて近似することが可能である。
【数１０】
2004188201.tif 000013
式中、ｂ＝（ｂ1，ｂ2，ｂ3，．．．ｂt）は、重みのベクトルであり、これは、固有ベクトルのそれぞれについて、どの程度大きい変動を呈するかを示す。
【００２７】
本発明は、６５個のトレーニング輪郭から肺領域の２Ｄの統計的形状モデルを生成するために用いられてきている。図１０（ａ）〜図１０（ｌ）は、データベースから選ばれた肺領域のトレーニング形状をいくつか示す。各々の形状輪郭は、ユーザが肺領域のボーダーを線描することによって作成される。
【００２８】
図１１（ａ）〜図１１（ｄ）は、主要な２つのモデルパラメータを変えることによる形状の変化を示す。特に、図１１（ａ）は、左肺の形状モデルにおける第１のパラメータを変えた結果を示す。図１１（ｂ）は、左肺の形状モデルにおける第２のパラメータを変えた結果を示す。図１１（ｃ）は、右肺の形状モデルにおける第１のパラメータを変えた結果を示す。図１１（ｄ）は、右肺の形状モデルにおける第２のパラメータを変えた結果を示す。
【００２９】
以上のことを要約すると、胸部放射線写真における肺領域のための２Ｄの統計的形状モデルを自動構成するための方法が提供されている。肺領域の形状標本セットを想定して、当該方法では、トレーニング形状標本を自動的に位置合わせして、ランドマークを選択して、最終的に、主成分分析によって統計的モデルを導き出すことによって、肺領域の平均の形状を生成した。この方法は、すでに６５個の肺領域の形状データセットに正常に適用された。予期した通りに、形状のばらつき全体における大部分が、主要な数少ない固有ベクトルで捕捉される。本方法は、同様に、例えば、骨格および臓器のようなその他の解剖学的構造の形状モデルを構成するために用いることも可能である。
【図面の簡単な説明】
【００３０】
【図１】肺領域の２Ｄの統計的形状モデルを構成するための自動化された方法のスキーム全体を示すフローチャートである。
【図２】形状アライメントアルゴリズムを示すブロック図である。
【図３ａ】テンプレート形状から算出された多角形の形状近似Ｔpを示す概略図である。
【図３ｂ】形状標本から算出された多角形の形状近似Ｓpを示す概略図である。
【図４ａ】テンプレート形状の回転関数θTp（ｓ）を示す弧長に対する回転角を示す概略図である。
【図４ｂ】形状標本の回転関数θSp（ｓ）を示す弧長に対する回転角を示す概略図である。
【図５ａ】粗い形状アライメントの結果を示す概略図である。
【図５ｂ】粗い形状アライメントにおける回転関数の関係を示す弧長に対する回転角を示すグラフ図である。
【図６】左肺および右肺の形状輪郭上におけるランドマークの特定を説明するための図である。
【図７ａ】テンプレート形状および形状標本における対応するランドマークポイントをそれぞれ示す概略図である。
【図７ｂ】テンプレート形状および形状標本における対応するランドマークポイントをそれぞれ示す概略図である。
【図８】最終的なアライメント結果を示す概略図である。
【図９】プロクラステス法による平均の形状を示す概略図であり、雲状の斑点は、位置合わせされた形状標本セットからのランドマークである。
【図１０ａ】データベースから選択された肺領域のトレーニング形状を示す図である。
【図１０ｂ】データベースから選択された肺領域のトレーニング形状を示す図である。
【図１０ｃ】データベースから選択された肺領域のトレーニング形状を示す図である。
【図１０ｄ】データベースから選択された肺領域のトレーニング形状を示す図である。
【図１０ｅ】データベースから選択された肺領域のトレーニング形状を示す図である。
【図１０ｆ】データベースから選択された肺領域のトレーニング形状を示す図である。
【図１０ｇ】データベースから選択された肺領域のトレーニング形状を示す図である。
【図１０ｈ】データベースから選択された肺領域のトレーニング形状を示す図である。
【図１０ｉ】データベースから選択された肺領域のトレーニング形状を示す図である。
【図１０ｊ】データベースから選択された肺領域のトレーニング形状を示す図である。
【図１０ｋ】データベースから選択された肺領域のトレーニング形状を示す図である。
【図１０ｌ】データベースから選択された肺領域のトレーニング形状を示す図である。
【図１１ａ】２つの標準偏差によって左肺の形状モデルにおける第１のパラメータを変えた結果を示す概略図である。
【図１１ｂ】２つの標準偏差によって左肺の形状モデルにおける第２のパラメータを変えた結果を示す概略図である。
【図１１ｃ】２つの標準偏差によって右肺の形状モデルにおける第１のパラメータを変えた結果を示す概略図である。
【図１１ｄ】２つの標準偏差によって右肺の形状モデルにおける第２のパラメータを変えた結果を示す概略図である。
【図１２】本発明を組み込む放射線写真画像化システムを示すブロック図である。
【符号の説明】
【００３１】
３１，５１，８１  テンプレート形状、３２，５２，８２  形状標本、６１  左肺の輪郭、６２  右肺の輪郭、６３  テンプレート形状ベクトル、６４  形状標本ベクトル、９１  左肺、９２  右肺。
【図１】
2004188201.tif 000014
【図２】
2004188201.tif 000015
【図３ａ】
2004188201.tif 000016
【図３ｂ】
2004188201.tif 000017
【図４ａ】
2004188201.tif 000018
【図４ｂ】
2004188201.tif 000019
【図５ａ】
2004188201.tif 000020
【図５ｂ】
2004188201.tif 000021
【図６】
2004188201.tif 000022
【図７ａ】
2004188201.tif 000023
【図７ｂ】
2004188201.tif 000024
【図８】
2004188201.tif 000025
【図９】
2004188201.tif 000026
【図１０ａ】
2004188201.tif 000027
【図１０ｂ】
2004188201.tif 000028
【図１０ｃ】
2004188201.tif 000029
【図１０ｄ】
2004188201.tif 000030
【図１０ｅ】
2004188201.tif 000031
【図１０ｆ】
2004188201.tif 000032
【図１０ｇ】
2004188201.tif 000033
【図１０ｈ】
2004188201.tif 000034
【図１０ｉ】
2004188201.tif 000035
【図１０ｊ】
2004188201.tif 000036
【図１０ｋ】
2004188201.tif 000037
【図１０ｌ】
2004188201.tif 000038
【図１１ａ】
2004188201.tif 000039
【図１１ｂ】
2004188201.tif 000040
【図１１ｃ】
2004188201.tif 000041
【図１１ｄ】
2004188201.tif 000042
【図１２】
2004188201.tif 000043