(57)【要約】【課題】医用画像の比較読影による手法において、従来に比べてより良好な異常陰影検出を可能にする。【解決手段】正常構造画像生成手段１０は、入力された医用画像Ｐに対応する正常構造画像Ｐｃを人工的に生成し、出力制御手段２１が正常構造画像Ｐｃを医用画像Ｐとともにサブトラクション画像作成手段３１に送る。医用画像Ｐと正常構造画像Ｐｃとの差異を表すサブトラクション画像Ｐｓｕをサブトラクション画像作成手段３１にて作成し、検出手段３２が、サブトラクション画像Ｐｓｕにおいて画素値が所定値以上のものを異常陰影候補として検出し、検出結果を出力制御手段２１に送る。出力制御手段２１は、各種画像および検出結果を表示手段２２の表示面上に表示したり、画像保存手段４０に送って医用画像Ｐと対応付けて保存したりする。【選択図】　　　　　図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
被写体の医用画像を入力する被写体画像入力手段と、
入力された該医用画像に対応する前記被写体の正常な構造を表す正常構造画像を人工的に生成する正常構造画像生成手段とを備えたことを特徴とする画像生成装置。
【請求項２】
被写体の正常な構造を表す医用画像である正常画像に対応する正常画像データを取得する正常画像データ取得手段と、
前記被写体の構造を変更するための複数の構造変更ベクトルを設定する構造変更ベクトル設定手段と、
前記正常画像データに対して前記複数の構造変更ベクトルを加算することにより、前記被写体の正常構造画像を表す正常構造画像データを生成する構造変更ベクトル加算手段とを備えたことを特徴とする画像生成装置。
【請求項３】
前記構造変更ベクトル設定手段が、前記正常構造画像が異常陰影検出のために入力された医用画像に対応する比較読影対象としての正常構造画像となるよう、前記複数の構造変更ベクトルを設定するものであることを特徴とする請求項２記載の画像生成装置。
【請求項４】
入力された被写体の医用画像に対応する前記被写体の正常な構造を表す正常構造画像を人工的に生成する正常構造画像生成手段と、
該正常構造画像生成手段により生成された正常構造画像、および前記入力された医用画像を出力する出力手段とを備えたことを特徴とする画像出力装置。
【請求項５】
人工的に生成された正常な被写体の構造を表す複数の異なる正常構造画像に対応する複数の異なる正常構造画像データを保存する正常構造画像データ保存手段と、
前記複数の異なる正常構造画像データの中から、入力された被写体の医用画像と略合致する正常構造画像を表す正常構造画像データを選択する正常構造画像選択手段とを備えたことを特徴とする画像選択装置。
【請求項６】
人工的に生成された正常な被写体の構造を表す複数の異なる正常構造画像に対応する複数の異なる正常構造画像データを保存する正常構造画像データ保存手段と、
前記複数の正常構造画像データの中から、入力された被写体の医用画像と略合致する正常構造画像を表すデータを選択する正常構造画像選択手段と、
該正常構造画像選択手段により選択された正常構造画像データが表す正常構造画像、および前記入力された医用画像を出力する出力手段とを備えたことを特徴とする画像出力装置。
【請求項７】
前記出力手段が、画像表示する表示手段であることを特徴とする請求項４または６記載の画像出力装置。
【請求項８】
前記出力手段により出力された正常構造画像を前記入力された医用画像と対応付けて保存する画像保存手段をさらに備えたことを特徴とする請求項４、６または７記載の画像出力装置。
【請求項９】
前記出力手段により出力された正常構造画像および前記入力された医用画像に基づいて、前記入力された医用画像における異常陰影を検出する異常陰影検出手段をさらに備えたことを特徴とする請求項４、６、７または８記載の画像出力装置。
【請求項１０】
被写体の医用画像を入力する手順と、
入力された該医用画像に対応する前記被写体の正常な構造を表す正常構造画像を人工的に生成する手順とを有することを特徴とする画像生成処理をコンピュータに実行させるためのプログラム。
【請求項１１】
被写体の正常な構造を表す医用画像である正常画像に対応する正常画像データを取得する手順と、
前記被写体の構造を変更するための複数の構造変更ベクトルを設定する手順と、
取得された前記正常画像データに対して、設定された前記複数の構造変更ベクトルを加算することにより、前記被写体の正常構造画像を表す正常構造画像データを生成する手順とを有することを特徴とする画像生成処理をコンピュータに実行させるためのプログラム。
【請求項１２】
被写体の医用画像を表す被写体画像データを送信する少なくとも１つのクライアントと、
該クライアントとネットワークを介して接続され、該クライアントから送信された被写体画像データに基づいて、該被写体画像データが表す前記医用画像に対応する、前記被写体の正常な構造を表す正常構造画像を生成する請求項１記載の画像生成装置を備え、生成された該正常構造画像を前記クライアントに送信するサーバとからなることを特徴とする画像提供サービスシステム。
【請求項１３】
被写体の医用画像を表す被写体画像データを送信する少なくとも１つのクライアントと、
該クライアントとネットワークを介して接続され、人工的に生成された被写体の正常な構造を表す複数の異なる正常構造画像に対応する複数の異なる正常構造画像データの中から、該クライアントから送信された被写体画像データが表す前記医用画像と略合致する正常構造画像を表す正常構造画像データを選択する請求項５記載の画像選択装置を備え、選択された該正常構造画像データを前記クライアントに送信するサーバとからなることを特徴とする画像提供サービスシステム。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、医用画像の読影による異常陰影候補の検出を支援する画像生成装置およびそのためのプログラム、画像選択装置、画像出力装置、画像提供サービスシステムに関するものである。
【０００２】
【従来の技術】
従来より、医療分野においては、ある患者についての撮影時期が異なる２つ以上の医用画像を比較読影して、画像間の差異を調べ、その差異に基づいて異常陰影を検出したり、疾患の進行状況や治癒状況を把握して治療方針を検討したりすることが行われている。
【０００３】
医用画像の比較読影によって異常陰影を検出する際、異常陰影が初期の肺癌のような小型で見落としやすい異常陰影の場合は、撮影時期が異なる２つの医用画像について、画像間で画素を対応させた減算処理等を行って差異を求め、その差異を表す差異画像（経時サブトラクション画像）において、画素値が所定値以上の領域あるいは特徴的な形状、例えば略円形形状のものを異常陰影候補として検出する手法（例えば特許文献１等）が提案されている。
【０００４】
ところで、上記手法において、比較対象となる撮影時期が異なる２つの時系列的な画像は、撮影時の患者の姿勢変化等により被写体の位置ずれが生じるため、通常は比較対象となる画像の位置合わせを行う。
【０００５】
上記位置合わせを行う手法として、比較対象となる同一被写体についての２つの画像のうち少なくとも一方の画像全体に対して、回転、平行移動および拡大・縮小等の大局的位置合わせ（アフィン変換等の線形変換）や、局所領域ごとのテンプレートマッチングにより得られた対応位置関係に基づく非線形歪変換（例えば２次元多項式によるカーブフィッティングを用いた非線形歪み変換等）処理（ワーピング）による局所位置合わせ、またはこれら大局的位置合わせと局所位置合わせとを組み合わせて行う手法（例えば特許文献２，３等）や、さらに位置ずれ程度の高い局所領域およびその近傍で再度位置合わせを行う手法（例えば特許文献４）が提案されている。
【０００６】
【特許文献１】
特開２００２−１５８９２３号公報
【０００７】
【特許文献２】
特開平７−３７０７４号公報
【０００８】
【特許文献３】
特開平８−３３５７２１号公報
【０００９】
【特許文献４】
特開２００２−３２７３５号公報
【００１０】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、上記の手法は、あくまで２次元に投影された後の画像を用いて位置合わせを行うため、時系列的な画像間で患者の姿勢変化などにより大きな３次元的変動（前傾、後傾、側旋）が生じた場合には、位置合わせしきれず、差異画像上にアーチファクト（偽像）が発生してしまい、異常陰影の検出には不適当な画像が生成されてしまっていた。
【００１１】
また、過去に撮影された医用画像が存在しない患者の場合は、比較対象となる画像がなく、見落としやすい小型の異常陰影の検出に効果を発揮する比較読影による手法（特に差異画像を用いた異常陰影の検出）を活用することができなかった。
【００１２】
本発明は、上記事情に鑑みなされたものであり、比較読影による手法において従来に比べてより良好に異常陰影を検出することが可能となる画像生成装置およびそのためのプログラム、画像出力装置、画像提供サービスシステムを提供することを目的とするものである。
【００１３】
【課題を解決するための手段】
本発明の第１の画像生成装置は、被写体の医用画像を入力する被写体画像入力手段と、入力された当該医用画像に対応する、被写体の正常な構造を表す正常構造画像を人工的に生成する正常構造画像生成手段とを備えたことを特徴とするものである。
【００１４】
本発明の第２の画像生成装置は、被写体の正常な構造を表す医用画像である正常画像に対応する正常画像データを取得する正常画像データ取得手段と、被写体の構造を変更するための複数の構造変更ベクトルを設定する構造変更ベクトル設定手段と、正常画像データに対して複数の構造変更ベクトルを加算することにより、被写体の正常構造画像を表す正常構造画像データを生成する構造変更ベクトル加算手段とを備えたことを特徴とするものである。
【００１５】
ここで、「正常構造画像」とは、被写体の組織が正常である場合の構造（形状およびテクスチャ）を有する画像のことである。
【００１６】
「正常画像」および「構造変更ベクトル」としては、例えば、複数の異なる正常構造画像を標本として、統計的な被写体の平均形状および平均テクスチャで構成される画像を正常画像とし、被写体の形状およびテクスチャについて主成分分析を行うことにより算出される、形状およびテクスチャの固有ベクトルを構造変更ベクトルとすることができる。
【００１７】
なお、上記構造変更ベクトル設定手段は、正常構造画像が異常陰影検出のために入力された医用画像に対応する比較読影対象としての正常構造画像となるよう、上記複数の構造変更ベクトルを設定するものであってもよい。
【００１８】
ここで、「入力された医用画像に対応する比較読影対象としての正常構造画像」とは、入力された医用画像と比較して、その差異をもとに異常陰影を検出するための画像であり、被写体が正常である場合に想定される画像、つまり被写体の形状やテクチャで表される組織構造（病変部を除く）が、入力された医用画像と略等しい画像のことである。
【００１９】
本発明の第１の画像出力装置は、入力された被写体の医用画像に対応する被写体の正常な構造を表す正常構造画像を人工的に生成する正常構造画像生成手段と、正常構造画像生成手段により生成された正常構造画像、および入力された医用画像を出力する出力手段とを備えたことを特徴とするものである。
【００２０】
本発明の画像選択装置は、人工的に生成された正常な被写体の構造を表す複数の異なる正常構造画像に対応する複数の異なる正常構造画像データを保存する正常構造画像保存手段と、上記複数の異なる正常構造画像データの中から、入力された被写体の医用画像と略合致する正常構造画像を表す正常構造画像データを選択する正常構造画像選択手段とを備えたことを特徴とするものである。
【００２１】
上記正常構造画像選択手段には、特開２００２−００８３５０号公報に記載されているような、画像データの（濃度信号の）ヒストグラムを利用して類似した画像を検索する手法を適用し、被写体画像データと保存されている各正常構造画像データについて、濃度信号のヒストグラムをそれぞれ生成し、このヒストグラムが被写体画像データと最も類似している正常構造画像データを選択する手法等を用いることができる。なお、類似しているか否かの判断は、例えば、被写体画像データと正常構造画像データの両ヒストグラムの差異の分散値を算出し、この分散値が小さいほど類似していると判断すればよい。
【００２２】
本発明の第２の画像出力装置は、人工的に生成された正常な被写体の構造を表す複数の異なる正常構造画像に対応する複数の異なる正常構造画像データを保存する正常構造画像データ保存手段と、複数の正常構造画像データの中から、入力された被写体の医用画像と略合致する正常構造画像を表すデータを選択する正常構造画像選択手段と、正常構造画像選択手段により選択された正常構造画像データが表す正常構造画像、および入力された医用画像を出力する出力手段とを備えたことを特徴とするものである。
【００２３】
なお、第１および第２の画像出力装置において、上記出力手段は、画像をＣＲＴ等に表示する表示手段、画像を紙やフィルム等の記録媒体にハードコピーとして出力するハードコピー出力手段、画像をネットワークに出力するネットワーク出力手段としてもよい。
【００２４】
表示手段またはハードコピー出力手段は、入力された医用画像と、上記正常構造画像生成手段により生成された正常構造画像または上記正常構造画像選択手段により選択された正常構造画像とを並べて出力させたり、それぞれ別々に出力させたりするものであってもよく、また、これら複数の画像を一つの表示面上あるいは記録媒体に出力してもよいし、画像毎に別々の表示面上あるいは記録媒体に出力してもよい。また、出力する内容は、画像に限らず、画像情報や患者情報等の各種情報を含むものであり、これらを一緒あるいは別々に出力するものであってもよい。
【００２５】
また、第１および第２の画像出力装置において、上記出力手段により出力された正常構造画像を入力された医用画像と対応付けて保存する画像保存手段をさらに備えた構成とすることができる。
【００２６】
画像保存手段は、入力された医用画像と、上記正常構造画像生成手段により生成された正常構造画像または上記正常構造画像選択手段により選択された正常構造画像とをともに保存するものであってもよいし、入力された医用画像が既に保存されている場合は、上記正常構造画像生成手段により生成された正常構造画像または上記正常構造画像選択手段により選択された正常構造画像のみを保存するものであってもよい。
【００２７】
また、第１および第２の画像出力装置において、上記出力手段により出力された、入力された医用画像および正常構造画像に基づいて、入力された医用画像における異常陰影を検出する異常陰影検出手段をさらに備えた構成とすることができる。
【００２８】
上記異常陰影検出手段は、上記出力手段により出力された、入力された医用画像と正常構造画像との差異を求める画像間演算を行ってその差異を表す差異画像を得る画像間演算手段と、差異画像において所定値以上の画素値を有する領域を異常陰影候補として検出する検出手段とをさらに備えた構成とすることもできる。
【００２９】
なお、画像間演算としては、特に、２つの画像についてそれぞれの画像を表す画像情報間の画素を対応させた減算処理が適用されるものが好ましい。この場合、単純な減算であってもよいし、重み付けを行った上での減算であってもよい。減算処理によって得られる差異画像は一般的にサブトラクション画像と称される。
【００３０】
また、画像間演算を行う際の演算の順序（例えば２つの画像をＺ１，Ｚ２としたときに、Ｚ１−Ｚ２かＺ２−Ｚ１のいずれの演算を行うか）によって、また差異画像の階調の状態（例えば反転階調か通常階調か）によって、異常陰影候補の画素値の正負が異なる。差異は実施形態に応じてどのように扱ってもよいが、本発明においては、絶対値で表すのが好ましい。
【００３１】
本発明の第１のプログラムは、被写体の医用画像を入力する手順と、入力された当該被医用画像に対応する、上記被写体の正常な構造を表す正常構造画像を人工的に生成する手順とを有することを特徴とする画像生成処理をコンピュータに実行させるためのプログラムである。
【００３２】
本発明の第２のプログラムは、被写体の正常な構造を表す医用画像である正常画像に対応する正常画像データを取得する手順と、上記医用画像における被写体の構造を変更するための複数の構造変更ベクトルを設定する手順と、取得された正常画像データに対して、設定された複数の構造変更ベクトルを加算することにより、正常構造画像データを生成する手順とを有することを特徴とする画像生成処理をコンピュータに実行させるためのプログラムである。
【００３３】
このようなプログラムを、コンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録し、当該記録媒体を読み取らせることにより、コンピュータにインストールして実行させたり、あるいはネットワーク接続されたサーバ上にダウンロード可能な状態で記憶させ、当該サーバからダウンロードすることにより、コンピュータにインストールして実行させるようにしてもよい。
【００３４】
本発明の画像提供サービスシステムは、被写体の医用画像を表す被写体画像データを送信する少なくとも１つのクライアントと、当該クライアントとネットワークを介して接続され、当該クライアントから送信された被写体画像データに基づいて、当該被写体画像データが表す医用画像に対応する、上記被写体の正常な構造を表す正常構造画像を生成する請求項１記載の画像生成装置を備え、生成された正常構造画像を上記クライアントに送信するサーバとからなることを特徴とする画像提供サービスシステムである。
【００３５】
なお、上記画像提供サービスシステムにおいて、サーバは、上記画像生成装置に代えて請求項５記載の画像選択装置を備えたものとし、人工的に生成された被写体の正常な構造を表す複数の異なる正常構造画像に対応する複数の異なる正常構造画像データの中から、クライアントから送信された被写体画像データが表す医用画像と略合致する正常構造画像を表す正常構造画像データを選択し、選択された正常構造画像データを上記クライアントに送信するようにしてもよい。
【００３６】
なお、画像とは、実際に表示された視認性のある画像だけでなく、その画像を表示させるための画像データをも含むものである。
【００３７】
【発明の効果】
本発明の第１の画像生成装置は、入力された被写体の医用画像に対応する、被写体の正常な構造を表す正常構造画像を人工的に生成するものであり、入力された医用画像に対しての、被写体の位置ずれのない比較読影対象となる画像を得ることができるので、入力された医用画像と生成された正常構造画像との差異画像においてアーチファクトが発生せず、より精度の高い比較読影による異常陰影検出が可能となる。また、被写体の正常な構造を表す実際の画像、例えば、病気が発症する前の過去に撮影された画像などがない場合でも、被写体の正常な構造を表す画像を得ることができるので、これまで過去画像がないために比較読影による異常陰影検出が困難であった患者に対しても、比較読影による異常陰影検出を行うことが可能となる。さらに、生成された正常構造画像は、診断だけでなく、医学の研究用および教育用の材料として利用することもできる。
【００３８】
本発明の第２の画像生成装置は、被写体の正常な構造を表す医用画像である正常画像に対応する正常画像データを取得し、当該医用画像における被写体の構造を変更するための複数の構造変更ベクトルを設定し、上記正常画像データに対して複数の構造変更ベクトルを加算することにより、被写体の正常構造画像を生成するものであり、多くの構造変更ベクトルを用意することにより、被写体の医用画像としての略任意の正常構造画像を生成することができるので、所望の形態の正常構造画像を高い精度で生成することができ、生成された正常構造画像を、医療分野における診断用の画像、特に比較読影用の画像として、あるいは、医学の研究および教育用の材料などとして、幅広く利用することができる。
【００３９】
また、本発明の第２の画像生成装置において、構造変更ベクトル設定手段を、上記正常構造画像が異常陰影検出のために入力された医用画像に対応する比較読影対象としての正常構造画像となるよう、上記複数の構造変更ベクトルを設定するものとすれば、入力された個々の医用画像に対して、それぞれに対応した正常構造画像を比較読影対象として用意できるので、正常構造画像としての過去に撮影した医用画像（以下、過去画像という）が存在しない場合でも、比較読影による異常陰影の検出を行うことができる。また、上記医用画像と過去画像との比較読影において、従来は、両画像間には撮影条件が異なることに起因する被写体の形状や階調のずれが生じ、比較読影の精度に悪影響を与えていたが、生成された正常構造画像の被写体の形状および階調は、入力された被写体画像データが表す医用画像と略合致させることができるため、形状および階調のずれが抑制され、生成された正常構造画像との比較読影においては、従来より精度の高い比較読影を行うことができる。
【００４０】
本発明の画像選択装置は、人工的に生成された正常な被写体の構造を表す複数の異なる正常構造画像に対応する複数の異なる正常構造画像データを保存しておき、これら複数の正常構造画像データの中から、入力された被写体の医用画像と略合致する正常構造画像を表す正常構造画像データを選択するものであり、上記画像生成装置と同様に、被写体の正常な構造を表す実際の画像、例えば、病気が発症する前の過去に撮影された画像などがない場合でも、被写体の正常な構造を表す画像を得ることができるので、これまで過去画像がないために比較読影による異常陰影検出が困難であった患者に対しても、比較読影による異常陰影検出を行うことが可能となる。さらに、選択された正常構造画像は、診断だけでなく、医学の研究用および教育用の材料として利用することもできる。
【００４１】
本発明の第１の画像出力装置は、入力された医用画像に対応する正常構造画像を人工的に生成し、上記正常構造画像および上記入力された医用画像を出力するものであるから、これらの両画像を一組として使用する比較読影をはじめとする種々の診断、研究に活用することができる。
【００４２】
本発明の第２の画像出力装置は、人工的に生成された複数の異なる正常構造画像を表す正常構造画像データの中から、入力された医用画像と略合致する正常構造画像を表す正常構造画像データを選択し、入力された医用画像および選択された正常構造画像データが表す正常構造画像を出力するものであるから、第１の画像出力装置と同様、これらの両画像を一組として使用する比較読影をはじめとする種々の診断、研究に活用することができる。
【００４３】
なお、第１および第２の画像出力装置において、出力手段を、画像を表示する表示手段とすれば、入力された医用画像とその医用画像に対応する正常構造画像とを表示面上に表示して、目視による確認をしながら比較読影をすることができる。
【００４４】
また、第１および第２の画像出力装置において、正常構造画像を入力された医用画像と対応付けて保存する画像保存手段をさらに備えたものとすれば、入力された医用画像に対応する正常構造画像を保存することができ、一度入力した医用画像について、再び正常構造画像を生成あるいは選択する必要がなくなるので、円滑な診断や医療行為を行うことができる。
【００４５】
また、第１および第２の画像出力装置において、出力された正常構造画像および入力された医用画像に基づいて、入力された医用画像における異常陰影を検出する異常陰影検出手段をさらに備えたものとすれば、過去画像を正常構造画像として用いる異常陰影検出手法において、過去画像が存在しないために上記異常陰影検出手法が適用できなかった患者に対しても、その患者の医用画像に対応した正常構造画像を人工的に生成あるいは選択することができるので、上記異常陰影検出手法を利用することが可能となり、より良好な異常陰影の検出を行うことができる。
【００４６】
本発明の第１および第２の画像提供サービスシステムによれば、クライアントから送信された、被写体の医用画像を表す被写体画像データに基づいて、サーバが、被写体画像データが表す医用画像に対応する被写体の正常な構造を表す正常構造画像を担持する正常構造画像データを、人工的に生成または複数の正常構造画像データの中から選択して、得られた正常構造画像データを上記クライアントに送信するので、本発明の画像生成装置または画像選択装置を所有しないユーザであっても、被写体の医用画像に対応する正常構造画像を得ることができ、上記画像生成装置または画像選択装置を設置する場所がなかったり、経済的理由により購入できなかったりする者でも、被写体の正常構造画像データを得て、診断や研究、教育などに活用することができる。
【００４７】
【発明の実施の形態】
以下、本発明の実施の形態について説明する。
【００４８】
まず、本発明の画像出力装置の第１実施形態について説明する。図１は本発明の画像出力装置の第１実施形態の構成を示したブロック図である。
【００４９】
図１に示す画像出力装置１は、入力された被写体の医用画像Ｐに対応する、被写体の正常な構造を表す正常構造画像Ｐｃを人工的に生成する正常構造画像生成手段１０と、入力された医用画像Ｐ、正常構造画像生成手段１０により生成された正常構造画像Ｐｃおよび後述のサブトラクション画像作成手段３１により作成されたサブトラクション画像Ｐｓｕ、その他各種画像および各種情報（以下、まとめて出力情報という）を出力する出力手段２０と、出力手段２０より出力された医用画像Ｐと正常構造画像生成手段１０により生成された正常構造画像Ｐｃに基づいて医用画像Ｐにおける異常陰影の候補領域を検出する異常陰影検出手段３０と、正常構造画像Ｐｃを医用画像Ｐと対応付けて保存する画像保存手段４０と、各種操作を行うための入力手段９０とにより構成されている。
【００５０】
出力手段２０は、出力情報の出力を制御する出力制御手段２１と、出力情報を表示させるための表示手段２２と、出力情報をハードコピーとして出力させるためのハードコピー出力手段２３とにより構成されている。
【００５１】
また、異常陰影検出手段３０は、医用画像Ｐおよび正常構造画像Ｐｃについてサブトラクション処理を行って差異画像であるサブトラクション画像Ｐｓｕを得るサブトラクション画像作成手段（画像間演算手段）３１と、サブトラクション画像Ｐｓｕにおいて所定値以上の画素値を有する領域を異常陰影候補として検出する検出手段３２とにより構成される。
【００５２】
なお、ハードコピー出力手段２３および入力手段９０は、本発明の必須構成要素ではない。
【００５３】
次に以上のように構成された第１実施形態の画像出力装置１の作用について説明する。図２は第１実施形態の処理フローを表すフローチャートを示す図である。画像出力装置１に被写体の医用画像Ｐが入力される（ステップ１）。すると、正常構造画像生成手段１０は医用画像Ｐに対応した正常構造画像Ｐｃを人工的に生成する（ステップ２）。正常構造画像Ｐｃとは、被写体の構造が正常である場合の画像のことであり、医用画像Ｐの被写体と略同一の形状およびテクスチャ（病変部を除く）を有している。医用画像Ｐと正常構造画像Ｐｃは出力制御手段２１に送られ、出力制御手段２１は、これら医用画像Ｐと正常構造画像Ｐｃをサブトラクション画像作成手段３１に出力する。サブトラクション画像作成手段３１は医用画像Ｐと正常構造画像Ｐｃについてサブトラクション処理を行い、サブトラクション画像Ｐｓｕを作成する（ステップ３）。検出手段３２はサブトラクション画像Ｐｓｕから画素値（濃度または輝度等の信号値）が所定値以上の領域を異常陰影候補として検出し（ステップ４）、出力制御手段２１は出力情報を表示手段２２の表示面上に表示させる（ステップ５）。なお、出力制御手段２１は必要に応じて、入力手段９０からの操作により、表示手段２２の表示を切替えたり、出力情報をハードコピー出力手段２３に出力し、出力情報を紙やフィルムなどの記録媒体へハードコピーしたりする。
【００５４】
以下、医用画像Ｐの被写体として胸部を例に、上記作用についての詳細を説明する。
【００５５】
図９（１）に示すような胸部を撮影した医用画像Ｐが正常構造画像生成手段１０に入力されると、正常構造画像生成手段１０は、図９（２）に示すような医用画像Ｐに対応した正常構造画像、つまり比較読影のための比較対象となる、胸部の正常な構造を表す正常構造画像Ｐｃを人工的に生成する。
【００５６】
ここで、正常構造画像を人工的に生成する手法について説明する。
【００５７】
正常構造画像を人工的に生成する手法として、マンチェスター大学の　Ｃｏｏｔｅｓ　らが提案している”Ａｃｔｉｖｅ　Ａｐｐｅａｒａｎｃｅ　Ｍｏｄｅｌ（ＡＭＭ）”［Ｔ．Ｆ．　Ｃｏｏｔｅｓ，　ａｎｄ　Ｃ．Ｊ．　Ｔａｙｌｏｒ，　Ａｃｔｉｖｅ　Ａｐｐｅａｒａｎｃｅ　Ｍｏｄｅｌｓ，　Ｐｒｏｃ．　Ｅｕｒｏｐｅａｎ　Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ　ｏｎ　Ｃｏｍｐｕｔｅｒ　Ｖｉｓｉｏｎ，　Ｖｏｌ．２，　ｐｐ．４８４−４９８，　Ｓｐｒｉｎｇｅｒ，　１９９８］　を用いる。
【００５８】
本実施形態では、被写体の正常な構造を表す正常構造画像が蓄積記憶されているデータベース（以下、正常構造ＤＢという）中の各画像および各画像から抽出した解剖学的特徴の形状（ランドマーク）を教師データとして使用し上記ＡＡＭ　に適用する。教師データから被写体の正常構造の統計的なモデル（形状変化モデル、テクスチャ変化モデル、形状とテクスチャの相関モデル）を作成し、このモデルを用いることにより、入力された画像に対応する任意の形状とテクスチャを持つ正常構造画像を人工的に生成することが可能となる。
【００５９】
なお、上記被写体の正常構造の統計学的なモデルを作成する上で、正常構造ＤＢ中の画像は、実際に撮影されたものが好ましいが、蓄積された画像数が十分でないことも考えられるので、被写体の特徴的かつ正常な基本構造を保ちながらランダムに作成された人工画像であってもよい。
【００６０】
以下、入力された画像に対応する任意の形状とテクスチャを持つ正常構造画像を人工的に生成する手順について、胸部を撮影した医用画像を例に説明する。図３は正常構造画像の生成手順を表すフローチャートを示す図である。
【００６１】
（１）平均形状・平均テクスチャの作成（ステップ１１）
まず、正常構造ＤＢ中の各画像から被写体の解剖学的特徴の形状をランドマークとして抽出する。図４は、その例として、正常構造ＤＢ中の胸部画像Ｐ１，Ｐ２，Ｐ３に対して肺野領域の外縁にランドマークを付した状態を示した図であり、図中記号Ｍで表した複数の黒点がランドマークである。これらランドマークとして用いる点は各画像中において同等の解剖学的特徴位置である。このようにしてランドマークとして抽出された各画像の形状から被写体の平均形状を作成する。図５は、被写体である胸部の平均形状を表した画像Ｐａを示す図である。なお、各画像の被写体形状をランドマークとして抽出する際には、平行移動成分について予め正規化しておく方がよい。例えば、胸部の医用画像においては、肺野上端と水平方向（左右方向）の中心を揃える。
【００６２】
次に、正常構造ＤＢ中の各画像を、作成された平均形状にワーピング（Ｗａｒｐｉｎｇ　）するために、各画像中のランドマーク各点の平均形状へのシフト量を算出する。図６は、胸部画像において肺野領域の外縁に付されたランドマーク（図中、記号Ｍで表す）の各点が、平均形状（図中、記号Ｋａで表す）へワーピングされる状態を示した図である。そして、ランドマーク各点のシフト量を、２次元５次多項式を用いて近似する。多項式近似の数式を以下に示す。
【００６３】
【数１】
2004041694.tif 000003
ここで、ｘ，ｙは各画像中のランドマーク各点の座標、ｘ’，ｙ’はワーピングされる平均形状上の座標、Δｘ，Δｙは平均形状へのシフト量、ｎは次数、ａｉｊ，ｂｉｊは係数である。なお、多項式近似の係数は最小自乗法を用いて求める。
【００６４】
上式を用いて、各画像について画素毎の平均形状へのシフト量を算出し、各画像を画素毎に平均形状へワーピングする。このとき、ワーピング後の座標が整数ではなく小数点以下を含む位置に移動する画素については、４近傍から１次近似で画素値を求める。つまり、ワーピング後の座標を囲む４つの画素に対して、ワーピング後の座標から各画素の座標までの距離に比例して画素値をそれぞれ分配するようにする。そして、平均形状へワーピングされた各画像から平均テクスチャを作成する。
【００６５】
この時点で、正常構造ＤＢ中の各画像の平均形状、平均形状へワーピングされた各画像、および平均テクスチャが得られる。
【００６６】
（２）形状変化モデルの作成（ステップ１２）
正常構造ＤＢ中の各画像の形状と平均形状を用いて、被写体の形状に対して主成分分析を行い、固有形状を算出する。固有成分は文献　［Ｍａｔｔｈｅｗ　Ｔｕｒｋ，　Ａｌｅｘ　Ｐｅｎｔｌａｎｄ，　Ｅｉｇｅｎｆａｃｅｓ　ｆｏｒ　Ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ，　Ｊｏｕｒｎａｌ　ｏｆ　Ｃｏｇｎｉｔｉｖｅ　Ｎｅｕｒｏｓｃｉｅｎｃｅ，　ｖｏｌ．３，　ｎｕｍ１，　１９９１］に示す手法を用いて求める。固有形状の線形和を用いて任意形状が次式のように近似できる。
【００６７】
【数２】
2004041694.tif 000004
ここで、ｘは形状ベクトル（ｘ１，ｙ１，・・・，ｘｉ，ｙｉ，・・・，ｘｎ，ｙｎ）、ｘａｖｅは平均形状ベクトル、ＰＳは形状の固有ベクトル、ｂＳは形状係数のセット（組み合わせ）である。図７は、固有形状の例として、互いに異なる固有形状Ｋ１，Ｋ２，Ｋ３をランドマークＭで表したものである、なお、図中、実線のＫａは平均形状である。
【００６８】
（３）テクスチャ変化モデルの作成（ステップ１３）
正常構造ＤＢ中の各画像のテクスチャと平均テクスチャを用いて、被写体のテクスチャに対して主成分分析を行い、固有テクスチャを算出する。
【００６９】
【数３】
2004041694.tif 000005
ここで、ｇはグレイレベル（テクスチャの画素値）のベクトル（ｇ１１，ｇ２１，・・・，ｇｉｊ，・・・，ｇｎｎ）、ｇａｖｅは平均グレイレベルのベクトル、Ｐｇはグレイレベルの固有ベクトル、ｂｇはグレイレベル係数のセットである。図８は、固有テクスチャの例として、互いに異なる固有テクスチャＴ１，Ｔ２，Ｔ３を示したものである。
【００７０】
（４）形状とテクスチャの相関モデルの作成（ステップ１４）
正常構造ＤＢ中の各画像の形状／テクスチャは、各固有形状／固有テクスチャに投影した値からなる係数ｂＳ、ｂｇを用いて表現することができる。以下に示すように、これら係数に対してさらに主成分分析を行い、形状とグレイレベルをコントロールするアピアランスパラメータを算出する。
【００７１】
【数４】
2004041694.tif 000006
ここで、ＷＳは対角行列で各形状係数に対する重みである。
【００７２】
【数５】
2004041694.tif 000007
Ｑは固有ベクトル、ｃは形状とグレイレベルを制御するアピアランスパラメータ（ｃの平均は０）。このアピアランスパラメータを変化させることにより、正常構造ＤＢ中の画像から任意の合成画像を生成することができる。
【００７３】
（５）正常構造画像の生成（ステップ１５）
入力された医用画像に対して、以下のような手続きで正常構造画像を生成する。
１．平均形状と平均形状内の画像から算出したアピアランスパラメータを初期値として設定する（正常画像データ取得手段）。
２．上位固有成分のアピアランスパラメータから順番にパラメータを少しずつ振りながら人工画像を作成して、人工画像と入力された医用画像との差分が最も小さくなるパラメータを探索する（構造変更ベクトル設定手段，構造変更ベクトル加算手段）。
３．上記２．で求めたアピアランスパラメータの値から得られた人工画像を、入力された医用画像に対応する正常構造画像として決定する。
【００７４】
上記手法によれば、予め、被写体の平均形状／テクスチャ、固有形状／固有テクスチャ、固有ベクトルＱといった各要素を求めておけば、アピアランスパラメータｃの調整のみによって、被写体の医用画像として略任意の画像を生成することができる。
【００７５】
本実施形態においては、被写体が胸部である医用画像について、上記各要素が既に求めてあるものとし、正常構造画像生成手段１０は、アピアランスパラメータｃの調整を行うだけで、入力された胸部の医用画像Ｐに対応する正常構造画像Ｐｃを人工的に生成することができるものとする。よって正常構造ＤＢは、本発明の画像出力装置の必須構成要素ではない。
【００７６】
このようにして生成された正常構造画像Ｐｃは、入力された医用画像Ｐとともに出力制御手段２１に送られ、出力制御手段２１は、医用画像Ｐと正常構造画像Ｐｃをサブトラクション画像作成手段３１に出力する。なお、出力制御手段２１は、医用画像Ｐと正常構造画像Ｐｃを表示手段２２の表示面上に表示させたり、ハードコピー出力手段２３によりハードコピーとして記録媒体に出力したり、画像保存手段４０に正常構造画像Ｐｃを医用画像Ｐと対応付けて保存させたりするが、本実施形態では、異常陰影の検出処理後に出力情報の表示、ハードコピーおよび保存を行うものとして説明する。
【００７７】
サブトラクション画像作成手段３１は、医用画像Ｐから正常構造画像Ｐｃを、画素を対応させて減算処理を行い、図９（３）に示すようなサブトラクション画像Ｐｓｕを得て、サブトラクション画像Ｐｓｕを出力制御手段２１および検出手段３２に送る。したがって、このサブトラクション画像作成手段３１からは、その減算処理の結果の演算値が画素毎に出力される。両画像について対応する画素値に差異がないとき、すなわち同一信号値のときは演算値は０となり、対応する画素値に差異があるときは演算値は０以外の値となる。
【００７８】
なお、本実施形態では、医用画像Ｐ、正常構造画像Ｐｃは高濃度になるにしたがって（黒くなる方向）画素値が小さくなり、低濃度になるにしたがって（白くなる方向）画素値が大きくなる、高濃度低画素値の画像である場合を例に説明する。
【００７９】
検出手段３２は、入力されたサブトラクション画像Ｐｓｕにおいて、画素値が所定値以上の領域を異常陰影候補として検出し、検出結果を出力制御手段２１に送る。医用画像Ｐや正常構造画像Ｐｃなどの診断用医用画像においては、病変部は一般に正常組織よりも低い濃度となって現れることが多い。したがって、その病変部の画素値は正常組織の画素値よりも大きい値となる。そして、サブトラクション画像作成手段３１は、医用画像Ｐから正常構造画像Ｐｃを減算処理するため、医用画像Ｐに病変部が存在した場合、サブトラクション画像Ｐｓｕにおける当該病変部はその演算値すなわち画素値が正となる一方、医用画像Ｐに病変部が存在しない場合には、サブトラクション画像Ｐｓｕにおける画素値は０となる。実際には、医用画像Ｐと正常構造画像Ｐｃとのわずかな濃度のずれやノイズにより、演算値が負となる場合が考えられるが、画素値が所定値以上の場合に異常陰影候補として検出するので、特に問題はない。また、サブトラクション画像は病変部が黒く（高濃度に）なるように表示させるのが一般的であるので、サブトラクション画像Ｐｓｕを階調反転させたり、あるいは、正常構造画像Ｐｃから入力された医用画像Ｐを減算処理してサブトラクション画像Ｐｓｕを作成したりしてもよい。
【００８０】
なお、本実施形態においては、異常陰影候補の判定に画素値を用いているが、この他に、領域の面積や形状などを判定基準にすることも考えられる。
【００８１】
出力制御手段２１は、出力情報である医用画像Ｐ、正常構造画像Ｐｃ、サブトラクション画像Ｐｓｕおよび異常陰影候補の検出結果を表示手段２２の表示面上に表示させる。表示手段２２としては、ＣＲＴ、プロジェクタ、液晶パネル、有機ＥＬ、ＦＥＤなどを用いることができる。
【００８２】
表示手段２２の表示面上の表示パターンの切替えは入力手段９０の操作により行うことができる。例えば、目視による比較読影を目的として、図１０に示すような医用画像Ｐと正常構造画像Ｐｃとを並べて表示させたり、サブトラクション画像Ｐｓｕと異常陰影候補領域に検出結果の目印（例えば、矩形で囲む、矢印で指示するなど）を同時に重ねて表示させたり、あるいはすべての画像を同時に表示させたり、すべての画像の中から１つだけ表示させたりするなど、様々な表示パターンが選択できる。なお、これらの表示は、一つの表示面で（例えば、１台のＣＲＴを用いて）表示させてもよいし、複数の表示面に分けて（例えば、画像毎に１台ずつＣＲＴを用いて）表示させてもよい。
【００８３】
出力制御手段２１は、必要に応じて、各画像や異常陰影候補の検出結果などの出力情報をハードコピー出力手段２３に送り、これらを紙やフィルム等の記録媒体にハードコピーとして出力させることもできる。表示画面をそのまま出力させたり、表示されていない各種情報と一緒に、または各種情報のみを出力させたりしてもよい。ハードコピー出力手段２３としては、プリンタ、プロッタなどを用いることができる。
【００８４】
また、出力制御手段２１は、医用画像Ｐおよび正常構造画像Ｐｃを画像保存手段４０に出力し、正常構造画像Ｐを医用画像Ｐに対応付けて保存する。この際、医用画像Ｐが既に保存されている場合は正常構造画像Ｐｃのみを出力するようにしてもよい。
【００８５】
画像保存手段４０による保存形式は種々考えられるが、例えば、正常構造画像Ｐｃを医用画像Ｐに付帯させて保存したり、医用画像Ｐおよび正常構造画像Ｐｃに対し共通の情報を付帯させて保存したりすることができる。なお、保存の対象は正常構造画像Ｐｃだけでなく、サブトラクション画像Ｐｓｕや異常陰影の候補領域を表す情報なども同様に対応付けて保存することもできる。
【００８６】
なお、出力手段２０が、ネットワークと接続されているネットワーク出力手段をさらに備えている場合には、出力制御手段２１が入力手段９０の操作あるいはネットワークからの指示信号により、ネットワーク出力手段から画像およびその他の情報をネットワークに出力し、ネットワーク上の端末機でこれらの画像および情報を共有することができる。
【００８７】
ところで、正常構造画像生成手段１０により生成された正常構造画像Ｐｃは、入力された胸部の医用画像Ｐに略完全に対応した、すなわち、被写体の形状およびテクスチャ（病変部を除く）が略等しい画像となるので、患者の過去に撮影された正常時の画像を用いて比較読影する従来の手法と異なり、サブトラクション処理においても位置ずれが生じず、アーチファクトが発生しない。よって、異常陰影の検出能力をより高めることが可能となる。また、本発明の画像出力装置は、正常構造画像を人工的に生成するから、過去画像がない患者であっても、比較読影が可能であり、患者の医用画像単独での読影に比べて精度のよい異常陰影候補の検出を行うことができる。
【００８８】
続いて、本発明の画像出力装置の第２実施形態について説明する。図１２は本発明の画像出力装置の第２実施形態の構成を示したブロック図である。
【００８９】
図１２に示す第２実施形態の画像出力装置１は、第１実施形態の画像出力装置をもとに、正常構造画像生成手段１０に代えて、人工的に生成された正常構造画像に対応する複数の異なる正常構造画像データを保存する正常構造画像データ保存手段５０と、複数の異なる正常構造画像データの中から、入力された被写体の医用画像Ｐと略合致する正常構造画像Ｐｃを表す正常構造画像データを選択する正常構造画像選択手段６０とを備えた構成である。
【００９０】
第１実施形態の画像出力装置は、入力された医用画像Ｐの比較対象となる正常構造画像Ｐｃを、医用画像Ｐに応じて生成していたが、それに対し、第２実施形態の画像出力装置は、予め様々なタイプの正常構造画像を用意しておき、その中から入力された医用画像Ｐに合致する正常構造画像Ｐｃを選択する点が異なる。その他の作用は、第１および第２実施形態において同じである。
【００９１】
なお、サブトラクション画像から異常陰影候補を検出する手法については、特開２００２−１５８９２３号公報等にも詳細に述べられており、それらの手法を用いることもできる。
【００９２】
また、第１および第２実施形態では、入力された医用画像Ｐに対応する正常構造画像Ｐｃを人工的に生成あるいは選択して、比較読影することにより異常陰影候補を検出しているが、逆に、ある正常構造画像Ｐｃを予め用意しておき、入力された医用画像Ｐに画像処理を施して、用意された正常構造画像Ｐｃに対応する処理済医用画像Ｐ’を作成して、比較読影することにより異常陰影候補を検出する方法も考えられる。
【００９３】
なお、正常構造画像Ｐｃの他の利用例として、例えば、入力された医用画像Ｐに対して行う異常陰影検出処理のパラメータを正常構造画像（データ）Ｐｃに基づいて設定したり、医用画像Ｐおよび正常構造画像Ｐｃをニューラルネットワークに入力して、医用画像Ｐ中の被写体の病変部の有無あるいは病変部の悪性度の判定を行ったりすることが考えられる。
【００９４】
なお、上記正常構造画像の生成については、被写体の正常な構造を表す医用画像である正常画像に対応する正常画像データを取得する手順と、被写体の構造を変更するための複数の構造変更ベクトルを設定する手順と、取得された正常画像データに対して、設定された複数の構造変更ベクトルを加算することにより、被写体の正常構造画像を生成する手順と有する画像生成処理をコンピュータに実行させるためのプログラムを用意し、このようなプログラムを、ＣＤ−ＲＯＭ等の記録媒体を介して、あるいはネットワーク上のサーバからダウンロードして、コンピュータにインストールし、実行させることにより行うこともできる。
【００９５】
また、上述のような、被写体の医用画像に対応した被写体の正常な構造を表す正常構造画像を生成または選択する手法を適用して、顧客からの要求に応じ正常構造画像を提供するサービスシステムを構築することも可能である。
【００９６】
図１３は、本発明の画像提供サービスシステムの概略構成を示した図である。図１３に示す画像提供サービスシステム７０は、被写体の医用画像Ｐを表す被写体画像データＰを送信する少なくとも１つのクライアント７１と、クライアント７１とネットワーク７２を介して接続され、クライアント７１から送信された被写体画像データＰに基づいて、被写体画像データＰが表す医用画像Ｐに対応する、被写体の正常な構造を表す正常構造画像Ｐｃを生成する本発明の画像生成装置を備え、生成された正常構造画像Ｐｃをクライアント７１に送信する出力サーバ７３とからなる構成である。
【００９７】
なお、上記画像提供サービスシステムにおいて、サーバは、上記画像生成装置に代えて本発明の画像選択装置を備えたものとし、人工的に生成された被写体の正常な構造を表す複数の異なる正常構造画像に対応する複数の異なる正常構造画像データの中から、クライアントから送信された被写体画像データが表す医用画像と略合致する正常構造画像を表す正常構造画像データを選択し、選択された正常構造画像データを上記クライアントに送信するようにしてもよい。
【００９８】
上記画像提供サービスシステム７０としては、例えば、クライアントとしての医者が、医用画像としてのある患者の胸部Ｘ線画像を表す被写体画像データを、病院内のコンピュータからインターネット等のネットワークを介して、画像提供サービスセンター内のサーバに送信する。サービスセンターでは、サーバで受信したＸ線画像に対応した、胸部の正常な構造を表す正常構造画像を人工的に生成し、または、人工的に生成された複数の異なる正常構造画像が保存されているデータベースから、受信した胸部Ｘ線画像と構造が略合致する正常構造画像を検索して選択し、その胸部Ｘ線画像に対応した正常構造画像を表す正常構造画像データを、顧客のコンピュータに送信する。なお、その正常構造画像データは、顧客のコンピュータに直接送信せず、クライアントがダウンロード可能なサーバに保存するとともに、正常構造画像の生成もしくは選択が完了した旨を電子メール等でクライアントに知らせ、クライアントがそのサーバからダウンロードするようにしてもよい。
【００９９】
このような画像提供サービスシステムによれば、上記正常構造画像を生成または選択する装置（本発明の画像生成装置または画像選択装置）を所有しないユーザであっても、被写体の医用画像に対応する正常構造画像を得ることができるので、上記正常構造画像を生成または選択する装置を設置するスペースがなかったり、経済的理由により購入できなかったりする者でも、被写体の正常構造画像を得て、診断や研究、教育などに活用することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の画像出力装置の第１実施形態の構成を示すブロック図
【図２】第１実施形態の処理フローを表すフローチャートを示す図
【図３】正常構造画像の生成手順を表すフローチャートを示す図
【図４】正常構造ＤＢ中の胸部画像に対して肺野領域の外縁にランドマークを付した状態を示す図
【図５】胸部の平均形状を表す画像Ｐａを示す図
【図６】胸部画像において肺野領域の外縁に付されたランドマーク各点が平均形状へワーピングされる状態を示す図
【図７】互いに異なる固有形状をランドマークで表す図
【図８】互いに異なる固有テクスチャを示す図
【図９】正常構造画像Ｐｃ、入力された医用画像Ｐおよびサブトラクション画像Ｐｓｕを示す図
【図１０】入力された医用画像Ｐと正常構造画像Ｐｃを並べて表示した表示画面を示す図
【図１１】サブトラクション画像Ｐｓｕと異常陰影候補Ｌの検出結果を矩形で囲んで記した表示画面を示す図
【図１２】本発明の画像出力装置の第２実施形態の構成を示すブロック図
【図１３】本発明の画像提供サービスシステムの構成を示す図
【符号の説明】
１　　　画像出力装置
１０　　正常構造画像生成手段
２０　　出力手段
２１　　出力制御手段
２２　　表示手段
２３　　ハードコピー出力手段
３０　　異常陰影検出手段
３１　　サブトラクション画像作成手段
３２　　検出手段
４０　　画像保存手段
５０　　正常構造画像データ保存手段
６０　　正常構造画像選択手段
７０　　画像提供サービスシステム
７１　　クライアント
７２　　ネットワーク
７３　　出力サーバ
９０　　入力手段
Ｋ１　　固有形状
Ｋ２　　固有形状
Ｋ３　　固有形状
Ｋａ　　平均形状
Ｌ　　　検出された異常陰影検出候補
Ｍ　　　ランドマーク
Ｐ　　　入力された医用画像
Ｐ１　　正常構造ＤＢ中の画像
Ｐ２　　正常構造ＤＢ中の画像
Ｐ３　　正常構造ＤＢ中の画像
Ｐａ　　平均形状画像
Ｐｃ　　正常構造画像
Ｐｓｕ　サブトラクション画像
Ｔ１　　固有テクスチャ
Ｔ２　　固有テクスチャ
Ｔ３　　固有テクスチャ
【図１】
2004041694.tif 000008
【図２】
2004041694.tif 000009
【図３】
2004041694.tif 000010
【図４】
2004041694.tif 000011
【図５】
2004041694.tif 000012
【図６】
2004041694.tif 000013
【図７】
2004041694.tif 000014
【図８】
2004041694.tif 000015
【図９】
2004041694.tif 000016
【図１０】
2004041694.tif 000017
【図１１】
2004041694.tif 000018
【図１２】
2004041694.tif 000019
【図１３】
2004041694.tif 000020