(57)【要約】【課題】  被検出体の判断・認識率を向上し、且つ自動的に処理可能な処理法であって、且つ簡単なアルゴリズムであって、リアルタイム処理が可能な判断・認識の処理装置を提供すること。【解決手段】  既知の複数の被検体の特徴パラメータに基づき前記複数の被検体のそれぞれでマハラノビス空間（基準空間）を形成し、未知の検出体から抽出された特徴パラメータをマハラノビス空間演算手段で形成されたマハラノビス空間にあてがい、未知の検出体のマハラノビス距離を算出するマハラノビスの距離演算手段と、該マハラノビスの距離演算手段により算出されたマハラノビス距離とを比較する比較手段と、前記比較手段での比較結果に基づいて被検出体の判別を行う判別手段と、を備えた被検出体の判別システム。【選択図】図１
2005214682.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
既知の複数の被検体から多変数の特徴パラメータを抽出する特徴パラメータ抽出手段と、
該特徴パラメータ抽出手段により抽出された特徴パラメータに基づき前記複数の被検体のそれぞれでマハラノビス空間（基準空間）を形成するマハラノビス空間演算手段と、
形成された複数の基準空間の情報を予め記憶しておく記憶手段と、
未知の検出体から特徴パラメータを抽出する特徴パラメータ抽出手段と、
該特徴パラメータ抽出手段により抽出された特徴パラメータを前記マハラノビス空間演算手段で形成されたマハラノビス空間にあてがい、前記未知の検出体のマハラノビス距離を算出するマハラノビスの距離演算手段と、
該マハラノビスの距離演算手段により算出されたマハラノビス距離とを比較する比較手段と、
前記比較手段での比較結果に基づいて被検出体の判別を行う判別手段と、
を備えた被検出体の判別システム。
【請求項２】
請求項１記載の比較手段は前記被検出体のマハラノビス距離と前記複数の既知の検出体のマハラノビス空間との隔離距離を演算し、それらの隔離距離（マハラノビス距離）に基づいて、その類似度或いは異質度を算出し、前記被検出体が既存或いは既知の何れかのグループやカテゴリに属するかを判断することを特徴とする被検出体の判別システム。
【請求項３】
請求項２記載の判別手段は、複数の既知の検出体のマハラノビス空間と、被検出体の特徴パラメータから算出された複数のマハラノビス距離（Ｄ2(ｘ) ）をそれらの距離にて逐次比較し、それらの距離の内の最小距離を有する既知の検出体と同質であり、それ以外は異質であると判断・認識することを特徴とする被検出体の判別システム。
【請求項４】
請求項２項記載の被検出体の判別システムにおいて、
前記記憶手段には、複数（ｍ個）の既知検出体の特徴パラメータから算出された複数の基準空間を予めそれらのマハラノビス距離（ｍ個のＤ2(ｘ) ）にて二次元化してマップ化（ｍ×ｍの距離の順位の二次元表）された情報を記憶しておき、
前記比較手段により被検出体の特徴から算出されたマハラノビス距離とが逐次比較され、
前記判別手段により記憶手段に記憶されたマップにおいてそれらの距離の内の第一の最小距離と第二の最小距離を有する既知の検出体の固有空間を抽出・認識して判別・認識することを特徴とする被検出体の判別システム。
【請求項５】
請求項１〜４のいずれかに記載の被検出体の判別システムにおいて、
前記被検出体が同質又は異質であるとの判断・認識ができない場合には、前記記憶手段に記憶された被検出体の情報と、該情報から抽出された特徴パラメータを前記記憶手段に記憶し、新しいグループ又はカテゴリーを作成することを特徴とする被検出体の判別システム。
【請求項６】
被検出体を画像化して取り込む撮影手段と、
前記撮影部で撮像された画像から複数の特徴パラメータを抽出する特徴パラメータ抽出手段と、
該特徴パラメータ抽出手段により抽出された特徴パラメータに基づき前記複数の被検体のそれぞれでマハラノビス空間（基準空間）を形成するマハラノビス空間演算手段と、
形成された複数の基準空間の情報を予め記憶しておく記憶手段と、
未知の検出体から特徴パラメータを抽出する特徴パラメータ抽出手段と、
該特徴パラメータ抽出手段により抽出された特徴パラメータを前記マハラノビス空間演算手段で形成されたマハラノビス空間にあてがい、前記未知の検出体のマハラノビス距離を算出するマハラノビスの距離演算手段と、
該マハラノビスの距離演算手段により算出されたマハラノビス距離とを比較する比較手段と、
前記比較手段での比較結果に基づいて被検出体の判別を行う判別手段と、
を備えた画像の判別システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、被検出体を既知の検出体と比較して、同一性を判別・判断・認識するための方法，装置に係わり、特に検出体の情報から抽出した特徴パラメータから作成したマハラノビス空間の情報を被検出体と既知の検出体で比較することにより、目的に応じて同一性の判定基準を変えることのできる判別・判断・認識方法，装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
被検出体と既知の検出体の同定・認識の方法には種々のものが提案されているが、その一つの例としてニューラルネットワーク手法を用いて画像データから被検出体を検出・判別する方法について以下説明する。
【０００３】
特許文献１には、原画像を撮像する撮像部と検出処理部とから成り、更に当検出処理部は、画素の明度をデジタル量化する量子化部，記憶部，処理領域設定部と、この検出処理領領中の画素の抽出部、抽出された各画素を明度に基づいてヒストグラム化する分類部と、ここで得られたヒストグラムにおける画素の分布状態の特徴を統計手法を用いて数値化する演算部、更には当演算部によって得られた数値をニューラルネットワーク手法による学習処理を行う処理部、などより構成され、当処理部は最終的に各検出領域に物体が存在するか否かの判断を行う判断・認識手法が開示されている。
【０００４】
特許文献２には、尿中に存在する粒子成分を撮像する撮像部と、前記撮像された粒子画像を解析し、前記粒子を分類表示する画像処理部とを備えている。前記撮像部はカラー粒子画像を撮像し、前記画像処理部は、前記カラー粒子画像を色基準により少なくとも一以上の２値化信号に変換し、前記２値化画像信号より前記各粒子の特徴量を計算し、前記特徴量から自動的に前記各粒子を分類し、前記分類結果に従い、前記各カラー粒子画像を表示する技術が開示されている。
【０００５】
前記画像処理部は、カラー粒子画像と自動分類結果とを記憶する機能と、前記カラー粒子画像と前記自動分類結果とを関連づけて記憶する機能とを具備させたものであり、前記画像処理部は、カラー粒子画像と自動分類結果のいずれかと、操作者が入力した検体に関する任意のデータとをあわせて記憶する機能を具備させたものである。
【０００６】
前記画像処理部は、カラー粒子画像と自動分類結果の両方と操作者が入力した検体に関する任意のデータとを合わせて記憶する機能を具備させたものであり、前記画像処理部は少なくとも一以上のカラー粒子画像を自動分類結果の所定順序の配列により、同一画面上に表示する機能を具備させたものである。前記画像処理部は、カラー粒子画像と自動分類結果とを同一画面上に対応させて表示する機能を具備させたものであった。カラー粒子画像と自動分類結果との表示に基づき、再分類・学習をできるように構成したものである。前記再分類・学習の識別手法としてニューラルネットワーク法を用い、前記再分類・学習を手動により行うことをできるように構成したものである。
【０００７】
特許文献３には、半導体ウェハ上のパターンの欠陥を検出・分類する方法が開示されている。欠陥画像の画像特徴を抽出する手段と、前記画像に対応する欠陥の基板に設けられた座標系における欠陥座標から座標特徴量を算出する手段と、予め分類結果が判明している欠陥につき前記画像特徴量および座標特徴量を学習する手段とを具備して、前記学習結果に基づき未知の欠陥を判別・分類するものである。かかる判別・分類する手法として、先ず多変数（特徴量）からなる欠陥毎の教示データを学習（作成）し、各欠陥間にて境界線（各群の重心から等しい）を定義し、判別関数にて判断・分類を行う。この判別関数としてはマハラノビス距離を使用し、被検出体と既知学習データ間のマハラノビス距離の差で行っている（特許文献３，図４）。
【０００８】
更に近年では、前述の特許文献３でも公開されているように、二つ以上の群（母集団）から取り出した多変量のデータに基づいて、所属不明のサンプルをその何れかの群に判別するため、多変量間の相関を考慮したマハラノビス距離にて判別関数が定義され、活用されている。一方、このマハラノビス距離を利用した新たな方法として、「品質工学学会誌第３巻  Ｎo.１：｛多次元情報による総合評価とＳＮ比｝」に開示された方法がある。この方法は、医学分野の健康診断に適用され、その測度としてマハラノビス空間を用いる方法である。かかる場合のマハラノビス空間は健康人の集団であり、健康人のみが均一な集団を作っており、医学的に決められた計測項目でマハラノビス空間（健康人のマハラノビス距離の集団）を基準点としている。前述のマハラノビス空間に属する人たちの距離の平均は１.０ であり、その空間に属する人たちのマハラノビス距離は精々２〜４の値しか取らない。そして、健康かどうか不明な被験者に対するマハラノビス距離を調べてその値がある閾値（例えば４）より小さければ、健康と判断し、そうでなければ異常と判断する考え方である。かかる方法は、適用範囲が広く、種々の分野で公開されている。例えば特許文献４：環境監視システム及び異常検出法および異常検出装置である。
【０００９】
【特許文献１】特開平９−１０２０３２号公報
【特許文献２】特開平７−５５６８８号公報
【特許文献３】特開２０００−２００３５６号公報
【特許文献４】特許第３２８０８７２号
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００１０】
前記特許文献１記載の物体検出方法は、画像中に設定された検出処理領域における各画素の明度をヒストグラム化し、これによって得られたヒストグラムに対して統計手法を用いて画素の分布状態の特徴を数値化し、これによって得られた数値に基づいて検出処理領域に何らかの物体が存在するか否かを判断する方法であった。前記判断法は、統計手法によって得られた数値を入力データとし、この入力データが得られた検出処理領域の実際のデータを教師データとし、前記入力データに対して所定の演算を実行して得られた出力データと前記教師データとを比較し、出力データが教師データと合致するように、前記学習しそれに基づいて処理するニューラルネットワーク法で行っていた。
【００１１】
このため、教師データを新たに追加する場合、再度ニューラルネットワークを再構築しなければならず、多大な工数を必要としていた。
【００１２】
又、特許文献２記載の粒子分類表示装置では、粒子の特徴パラメータを検出し、それぞれの粒子毎に自動的に判定させ、分類結果と粒子画像とをあわせて記憶表示させると共に、前記パラメータの変更が容易であるとともに、学習データの作成，再学習を行うことができるので、省力化には大いに貢献している。しかし、前記再学習或いは自動分類を実行するための処理部に、教師データを新たに追加する場合は、前記従来例と同様に、ニューラルネットワークを再構築しなければならない。従って、多大な工数が必要であるという課題は解決されていない。
【００１３】
又、かかる検出物の検知や尿中の粒子分類においては、検知機能や分類機能という単一の機能の向上を目指したものであり、当面の改善の効果はあった。しかし、その結果を一つの情報として、より確度が高く、より総合的に物体の“性状”やその“状態変化”を的確に捉え、より総合的な観点で被検出体の“性状”や“状態変化”を判断・認識するという観点では大幅な改良が望まれている。
【００１４】
前記特許文献３、及び特許文献４記載の既学習データとのマハラノビス距離を使用した判別関数、或いは均一なマハラノビス空間からのマハラノビス距離による判別・判断・認識では種々の成果が開示されており、その応用範囲も広い。しかし、本法を例えば、尿中の赤血球，白血球、硝子細胞粒子等の分類或いは判別に応用する場合、下記のような問題が発生していた。
【００１５】
既知の認知された母集団が多数存在する。いずれも母集団も測度の基準となるマハラノビス空間の作成候補である。例えば、上記尿中の粒子であれば赤血球，白血球、硝子粒子細胞のいずれでも良いということである。仮に、赤血球の母集団を基準のマハラノビス空間（基準空間）とすると、この空間に白血球、硝子粒子細胞等の粒子を宛がい、そのマハラノビス距離にて前記白血球，硝子粒子細胞等が分類・判別される。このとき、当然、白血球群と硝子細胞群間でも明確な判別・分類がなさなければならない。又、白血球を基準空間とした場合にも同様な結果が得られなければならないが、バラツキの大きき粒子群を基準空間にすると、その分類や判別結果が悪化し、確度が低下した。
【００１６】
既知の認知された母集団が多数存在しているにも係わらず、その分散や共分散や相関係数は各母集団に共通であると仮定して成り立っている（距離算出の原点としているため）。このため、分類・判別・認識の能力を向上するためには、被検出体の母集団データは個々にバラツキが小さく、平均値が大きく変化しているサンプルのみが学習データとなる。従って、特定の限られた粒子のみが判別・認識されるが一般的には、その認識率が低下してしまう。
【００１７】
本発明は、従来技術の問題点を解決するために成されたもので、被検出体の情報から抽出した特徴パラメータから作成したマハラノビス距離の情報を、複数の既知の検出体のそれと比較して、被検出体がいずれと同一であるかを判断・認識することにより、被検出体の判断・認識率を向上し、且つ自動的に処理可能な処理法であって、且つ簡単なアルゴリズムであって、リアルタイム処理が可能な判断・認識の処理方法及び処理装置を提供することを目的とする。
【００１８】
又、前記判断や認識のためのパラメータの変更が容易であるとともに、別途学習データの作成，再学習を行うことができ、被検出体の判断・認識の確度を随時向上させることができる処理方法及び装置を提供することを目的とする。
【００１９】
更には、検出機器単体の情報を統合して、より確度が高く、且つ付加価値の高い情報を創出できるシステムを提供することを目的としている。
【課題を解決するための手段】
【００２０】
上記課題を達成するための本発明の構成は以下の通りである。
【００２１】
既知の複数の被検体から多変数の特徴パラメータを抽出する特徴パラメータ抽出手段と、該特徴パラメータ抽出手段により抽出された特徴パラメータに基づき前記複数の被検体のそれぞれでマハラノビス空間（基準空間）を形成するマハラノビス空間演算手段と、形成された複数の基準空間の情報を予め記憶しておく記憶手段と、未知の検出体から特徴パラメータを抽出する特徴パラメータ抽出手段と、該特徴パラメータ抽出手段により抽出された特徴パラメータを前記マハラノビス空間演算手段で形成されたマハラノビス空間にあてがい、前記未知の検出体のマハラノビス距離を算出するマハラノビスの距離演算手段と、該マハラノビスの距離演算手段により算出されたマハラノビス距離とを比較する比較手段と、前記比較手段での比較結果に基づいて被検出体の判別を行う判別手段と、を備えた被検出体の判別システム。
【発明の効果】
【００２２】
以上詳細に説明したように、本発明の構成によれば、
（１）画像処理部において複数の既知の個体差を含んだ多数の被検出体の画像を取り込み、その画像から多数の特徴パラメータと当該マハラノビス空間を作成し、未知の被検出体の入力に対して、前記当該マハラノビス空間との隔離距離にて、前記未知の被検出体が既知検出体と“異質”或いは“同質”あるかを自動的に判断・認識する。このため、人手がかからず、操作者或いは専門家の業務を軽減できる。
（２）被検出体の判別・認識力を向上することができ、その確度が向上するので、より総合的な判別・認識を行うことが可能となる。
（３）判定・認識結果と画像データとを合わせて記憶させることにより、教示データを作成することが容易にでき、又前記パラメータの変更が容易であり、判別・認識の確度を随時向上させることができる。このため、益々操作者や専門家の業務を省力化できる。又、安価に構成することができる。
（４）判別・認識論理に複数のマハラノビス空間とその距離を用いると、当該検出体間の境界付近の検出体サンプルに関しても、その誤差を最小化することができる。このため、確度が向上し、信頼性が向上する。
（５）特徴パラメータの変更時や、新たなカテゴリー化を追加する場合でも、前記マハラノビス空間情報を付加或いは修正するのみで実施でき、判別・認識のネットワークの再構築を実施する必要がなく、立ち上げ工数の大幅な低減が可能となる。
（６）管理機器では、単一機器からの結果や情報と他の機器からの結果や情報をネットワークを介して収集されるので、より総合的な判断・認識に必要な特徴パラメータを収集できる。又、これらの特徴パラメータから当該マハラノビス空間を作成でき、被検出体と当該マハラノビス空間との距離の差異にて、被検出体の性状やその時間的状態変化を、より確度が高く且つ細分化した性状変化をも判別・認識することができる。従って、より確度が高く、且つ総合的な判断・認識に寄与できる付加価値の高い情報を提供することが可能であり、診断支援を達成できる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２３】
理解しやすくするため、上記構成を被検出体を画像処理にて認識する例により、以下説明する。
【００２４】
被検出体を撮影する撮影部と、前記撮影された画像データをデジタル量化して前記被検出体の特徴を表現する多数の項目（長さ，面積，濃度等）を抽出する抽出部と、これらの特徴パラメータから既存或いは既知の学習された検出体群の多数の特徴パラメータからマハラノビス空間を複数形成し、被検出体の入力に対して、前記既知の空間とのマハラノビス距離を算出しその隔離距離にて、前記被検出体との類似度或いは一致度（同質度）を算出し、その結果として未知の検出体が既存或いは既知の何れかのグループ（母集団）やカテゴリーに属するか否かを判別・認識する処理部と、その結果を開示又は表示する出力部とから構成し、前記かかる構成要素を検出機器として構成し、前記処理部にて処理された結果又は情報を上位の管理機器に伝送する通信部を前記検出器に具備し、前記結果やその情報を開示できる構成とし、前記管理機器では前記検出器や他の検出機器からの結果や情報から前記検出機器と同様な処理を行う処理部を具備する構成とした。
【００２５】
以下、かかる判別・認識法の処理部の手順を示す。
（１）既知の複数の当該検出体の固有空間（基準空間）を形成する学習データの収集
第一には、前記既知或いは既存の同質或いは同じグループに属するｎ個の被検出体群サンプル（１〜ｍグループ）から、グループ毎に、特徴パラメータｋ個（例えば形状の場合：長さ，面積，濃度等）でｎ個のデータを収集する。かかるデータ群は前述の如く、既知或いは所定の認識されている被検出体であり、その個体差（ばらつき）をも考慮しているｎ個のデータ群となっている。前記特徴パラメータ毎（ｋ個）の平均値，標準偏差等の基本的な統計量も同時に算出し、これらの情報は機器の記憶部内に格納する。
（２）前記（１）項の“当該検出体の固有空間”のマハラノビス空間のデータの作成
（１）項データ群から、前記特徴パラメータ毎の平均値と標準偏差で前記データ群を正規化し、“当該被検出体の固有空間”のマハラノビス距離：Ｄ2 を算出する。マハラノビス距離は前記各特徴要素数（ｋ個）の相関係数又は分散共分散行列と、使用したデータ数（ｎ個）に対応して、その距離が計算される。その平均値はＤ2≒１.０で、その標準偏差は１〜２程度のχ２分布を呈する空間（マハラノビス空間）であり、被検出体のグループ毎に作成しておく。前記マハラノビス空間毎（ｍ個）の平均値、標準偏差等の基本的な統計量も同時に算出し、これらの情報は機器の記憶部内に格納する。
（３）処理法
未知の検出体或いは判別・認識すべき被検出体のデータを撮影し、特徴パラメータ（ｘ＝｛ｘ１，ｘ２，…，ｘｋ｝）を抽出する。抽出された特徴パラメータのデータを前述の（１），（２）項と同様な方法でデータ加工を行い、前述の（１），（２）項と同様な方法でデータ加工を行い、前記（１），（２）項で形成された当該検出体の固有空間（マハラノビス空間）に宛がい、その隔離距離（マハラノビス距離）：Ｄ2(ｘ) を算出する。即ち、前記Ｄ2(ｘ) と、前記“当該検出体の固有空間”である基準空間の値：Ｄ2(０) （マハラノビス空間）とを逐次比較するか、あるいは一つの“当該検出体の固有空間”を固定（基準）し、その空間との差分距離で比較を行う。
【００２６】
上記、一つの“当該検出体の固有空間”を固定(基準）とした場合、Ｄ2(ｘ) とＤ2(０)の空間距離に差異がない場合は、即ちＤ2(ｘ) ＝０〜４の範囲内であれば、かかる被検出体は前記“当該検出体”と同じ（“同質”）と判断・認識する。一方、差異がある場合には、前記被検出体は前記“当該検出体”とは相違する（“異質”）と判断・認識する。
【００２７】
或いは、“当該検出体の固有空間”の基準空間のＤ2(０) （マハラノビス空間距離）をｍ個にした場合、
これらの値を逐次比較し、その最小距離を有する“当該検出体の固有空間”の基準空間に“同質”であると判断・認識する。従って、未知の被検出体は前記当該検出体の固有空間と“同質”或いは“異質”の何れかに属するかを判別・認識し、カテゴリー化される。
（４）再構築時の処理法
前記（３）項で、“同質”或いは“異質”であるとの判別・認識が不可の被検出体、即ち前記当該検出体の固有空間のいずれにも該当しない検出体に関しては、前記記憶部にその画像情報と特徴パラメータを逐次格納して蓄積を行い、データ群を収集する。かかるデータ群は所定の間隔或いは必要に応じて再学習することで、新しいグループ或いはカテゴリー化を作成する。
【００２８】
その処理法は上述の（１），（２）項と同様であるが、既に、前記特徴パラメータのデータ群が収集されているので、マハラノビス空間を新たに作成し、その空間の統計量と特徴パラメータの統計量のみを前記記憶部に格納する処理のみでその処理が完了する。
【００２９】
更に、前記管理機器と前記機器とはネットワークを介して接続され、前記管理機器では前記機器の結果と他の検出機器の結果や情報を収集する機能を有している。且つ前記機器と同様に、多項目の種々の特徴パラメータから、被検出体の固有空間である当該マハラノビス空間を作成し前述の（３）項と同様な処理法を具備することにより、前記被検出体の状態変化や時間経緯を前記マハラノビス距離にて判断・認識する。
【００３０】
上記の各技術的手段の働きは以下のとおりである。
【００３１】
本発明の構成によれば、画像処理部において既知の個体差を含んだ多数の被検出体の画像を取り込み、その画像から多数の特徴パラメータを求め、この特徴パラメータより被検出体が何であるかを、それぞれの被検出体毎にマハラノビス空間を作成して、被検出体とのマハラノビス距離の隔離距離にて、当該既知検出物と“異質”或いは“同質”であるかを、自動的に判別・認識する。
【００３２】
また、記憶部に保存した既知データ以外の被検出体を新たに再学習して追加する場合でも、画像データと特徴パラメータからマハラノビス空間を作成して逐次記憶部に追加，保存するだけで、新たなグループやカテゴリー化を短時間で増やすことができ、判別・認識の性能が向上する。
【００３３】
また、判別・認識論理にマハラノビス空間とその距離を用いると、当該検出体間の境界付近の未知の検出体サンプルに関し、その誤差を最小化することができる。このため、判別・認識の確度が向上する。
【００３４】
更に、前述の如く、特徴パラメータの変更時や、新たなカテゴリー化を追加する場合でも、前記マハラノビス空間の情報を付加或いは修正するのみで対応でき、従来のニューラルネットワーク法におけるネットワークの再学習と再構築を行う必要がない。
【００３５】
また、前記管理機器では、単一機器からの結果や情報と他の機器からの結果や情報をネットワークを介して収集されるので、より総合的な判別・認識に必要な特徴パラメータを収集できる。又、これらの特徴パラメータから当該マハラノビス空間を容易に作成でき、被検出体と当該マハラノビス空間とのマハラノビス距離の差異にて、被検出体の“性状”やその時間的“状態変化”をも判別・認識する。
【００３６】
以下に本発明を実施例を用いて説明する。
【実施例】
【００３７】
図１は、本発明の一実施例に係る検出機器の構成を示すブロック図とその構成図、図２は、図１の実施例に係る検出機器の撮影部の説明図、図３は、図１の実施例に係る処理部の基本フローを説明する図、図４は、図１，図３の実施例に係る検出機器における処理フローを示す図、図５は、図４の実施例に係る検出機器における判別・認識処理法を詳細に説明する図、図６は、図５の実施例に係る検出機器における判別・認識例とその説明図である。
【００３８】
図１，図２に従い、本発明の一実施例に係る判別・認識の方法を、尿中の赤血球，白血球，硝子細胞粒子，癌細胞粒子等の粒子を自動的に判別・認識・分類する機器に適用した場合を例にして説明する。
【００３９】
本発明の実施の形態に係る検出機器は、被検出体：８を撮影する撮像部：１と、前記撮影部：１で撮像された原画像からの映像信号をデジタル量化（画素化）する画像抽出部：５と、前記画素から検出体の形状や面積や濃度等の特徴項目を抽出する特徴パラメータ算出部：６と、前記特徴パラメータを保持する記憶部：４と、前記特徴パラメータから被検出体を判別・認識する処理部１：２から構成している。
【００４０】
前記被検出体：８は、ＣＣＤカメラ等により前記撮影部：１にて取り込まれ、電気信号に変換される（図２参照）。変換された画像信号はＡＤ変換回路によってディジタル信号に変換され、機器のメモリに記憶される。前記特徴項目のデジタル量化は、例えば８ビットのＡ／Ｄ変換素子を使用する場合、各画素は２５６（＝２8 ）階調にデジタル量子化される。
【００４１】
前記被検出体：８の量子化された画像は、前記特徴パラメータ算出部：６により前記被検出体毎に面積，周囲長，平均ＲＧＢ各色の濃度等の特徴パラメータが抽出される（図２参照）。抽出された前記特徴パラメータは、前記処理部１：２に入力される。
【００４２】
上記の撮影部：１，画像抽出部：５，特徴パラメータ算出部：６，処理部１：２は、
ＣＰＵにより制御されており、前記ＣＰＵにはメモリ（図示せず）、記憶部：４と、前記結果を出力或いは表示する出力部：３等がＣＰＵバスを介して接続されている。
【００４３】
又、前記ＣＰＵには通信部：２１を通し、ネットワーク：１３０を介して上位の管理機器：１１０と通信できるようになっており、前記検出機器：１００で得られた結果を前記管理機器：１１０にその結果や情報を伝送できるようになっている。
【００４４】
次に前記処理部１：２に適用している処理法について、図３を参照しながら説明する。尚、本図は単一の基準空間をベースにして被検出体を判別・分類・認識する従来の手順である。マハラノビス距離とは多変量（多次元）空間における距離の尺度の一つである。従来、多変量解析の判断分析で用いられているものであり、予測や診断のためのパターン認識の一つの手法であり、物事の状態の正常さ加減等を測れる指標となっている。これは従来の多変量解析とは異なり、基準となる多変量のデータ群からどれだけ離れているかを示し、或いはどれだけ似ているかを示す尺度となっている。
【００４５】
例えば、判断の原点（基準）を製品の正常品（例えば検査試験にての合格品群集団であり、図３ではＧ１としている）とする。一般の判断分析や重回帰分析では、異常の情報を与えなければ尺度はつくれないが、その異常さが多様であれば有るほど全て考慮するわけにはいかないので、事実上は限定された尺度でしかない。しかし、マハラノビス距離を使用することにより基準からだけで、その隔離距離を作れるため、どのくらい基準と違うかが判る。
【００４６】
図３にはその処理の過程を示す。
（１）：当該固有空間（基準空間）の選定と特徴パラメータの選択を行う。
【００４７】
例えば、既知の性状を有する検出体群を当該空間と定義して、多数のデータを収集する。
（２）：データベース（マハラノビス空間）を作る。
【００４８】
前記データの個数をｎ個、その特徴パラメータ数をＴｋ個とすると、項目毎の平均，標準偏差，相関係数を作る。項目毎の平均値をμ（１），μ（２），…，μ（ｋ）とし、標準偏差をσ（１），σ（２），…，σ（ｋ）とし、下記の如くデータを正規化する。
【００４９】
Ｙ（ｉ，ｊ）＝｛Ｘ（ｉ，ｊ）−μ（ｊ）｝／σ（ｊ）    ｉ＝１〜ｎ，ｊ＝１〜ｋ
（３）：次に、特徴パラメータ間の相関行列：ρ（ｉ，ｊ）（又は共分散）を求め、その逆行列ａ（ｉ，ｊ）を求める。
（４）：マハラノビス距離（Ｄ2）を求める。
【００５０】
Ｄ2（ｉ）＝（１／ｋ）＊Σｙ（ｉ，ｊｋ）＊ａ（ｊｋ，ｊｋ）＊ｙ（ｊｋ，ｉ）
ｉ＝１〜ｎ，ｊｋ＝１〜ｋ
この距離は全データ数ｎ個に対して、平均は約１.０となる分布を示し、この空間（マハラノビス空間）がゼロ点となり、総合計測としての尺度の単位量となる。
（５）：検出体の距離を求める。
【００５１】
任意の未知の被検出体の観測データＸ（ｉ，ｊ）に対して、Ｄ2(ｘ) を算出する。図３に示すように、被検体１のマハラノビス距離は当該基準空間内（Ｇ１と定義）に位置するので、その性状は“同質”と判別・認識され、前記基準空間作成時の当該空間と同じ性状を呈しているものと判別・認識する。一方、被検体２，３では前記基準空間から隔離しているので、“異質”と判別・認識される。その異質度は被検体２と被検体３では、被検体３の方が前記基準空間との性状とは異なっている。この距離が増加すると、その異質度も増加する。
【００５２】
本実施例に即して説明する。Ｇ１は尿中の粒子の内、赤血球群とする。被検体１は赤血球であり、被検体２は白血球、被検体３は硝子細胞粒子であると判断・認識される。この時、被検体２，３は前記基準空間である赤血球に比して、その特徴パラメータのバラツキが大きい。このため、図３の如く、数を重ねるに従い、白血球の集団（Ｇ２）と硝子細胞粒子の集団（Ｇ３）とにカテゴリーされるようになるのが理想である。しかし、前述の如く特徴量のバラツキが多きので、必ずしも完全にＧ１，Ｇ２集団を分離することは出来ない。このため、認識率が低下する。この理由は前述の如く、基準となる赤血球の基準空間を構成するパターンは普遍であると仮定しているためである。一方、この問題を解決するため、被検出体のバラツキを縮小したデータのみを使用すれば良いが、これは被検出体を限定してしまうことになり、結果として、不明粒子が増加し、認識率が低下してしまう。マハラノビス距離，空間を適用した場合の前述の問題点を解決し、更に、ニューラルネットワーク法に比して、より効率の良い判別・認識法とそれによる認識率向上を行うのが本願の目的である。
【００５３】
図４は本発明の処理フローを示す。図１を参照しながら説明する。
【００５４】
Ｓ１（ステップ１）：既知被検出体空間の設定
先ず、検出機器の稼動前或いはオフライン時に、図１に示すように既知の検出体群：
９０，９１，９２（１〜ｍ群）、或いは既知のカテゴリー化している検出体群：９０（例えば赤血球），９１（例えば白血球），９２（例えば硝子細胞粒子）（１〜ｍ群）毎に、上述に示した手順にて（図３参照）マハラノビス空間をｍ個作成し、前記記憶部：４内に各被検出体群の特徴パラメータ（ｋ個）の平均値，標準偏差、相関行列或いは共分散行列の逆行列と、前記マハラノビス距離の平均値とその標準偏差を格納する（図１では７の部分）。この時点で、被検出体の１〜ｍ群のカテゴリー化された被検出体グループ(１〜ｍ群)が作成される。
【００５５】
Ｓ２（ステップ２）：未知の被検出体のデータ収集
未知の被検出体：８（尿中に存在する赤血球，白血球，硝子細胞粒子，ｍ個の他粒子）が入力されると、前述の如く、被検出体の一画像を前記撮影部：１のＣＣＤカメラによって取り込み、画像抽出部：５，特徴パラメータ算出部：６にて２値化し特徴パラメータ
（ｋ個）を抽出する。
【００５６】
Ｓ３（ステップ３）：処理法
ステップ：２で得られた特徴パラメータを前記記憶部：４に格納してある各グループの空間を構成する情報に当てはめ、マハラノビス距離：Ｄ2(ｘ) を算出する。この算出された距離にて、被検出体を判別・認識する。処理１：４１では、前記１〜ｍ群のいずれかと同質であるか或いは異質であるかをマハラノビス距離にて判別・認識し、或いは既存の何れかにも異質であるかを判別・認識する。本図の例では前記被検出体はカテゴリー「◎
（例えば白血球）」と判別している（ステップ３−１）。
【００５７】
一方、何れにも異質のカテゴリー「？（既知ｍ個のカテゴリーに属さない）」即ち、該当がなく判別・認識が不可の場合には、その前記特徴パラメータ情報：９３，９４，９５と画像データを前記記憶部：４に保存して行く（ステップ３−２）。
【００５８】
観測する被検出体が多数あるときには、前述のステップ２から３の手順が繰り返され、被検出体が皆無になるまで実行される。被検出物体がなくなった時点を確認してこの処理フローは停止する。
【００５９】
Ｓ４（ステップ４）：出力処理
前記ステップ３の結果に基づき、その結果を機器内の出力部：３のＣＲＴディスプレイ等に出力する。
【００６０】
或いは、前記記憶部：４に格納しても良い。
【００６１】
Ｓ５（ステップ５）：開示処理
更に、前記結果は逐次或いは所定の間隔で、前記通信部：２１を介して上位の管理機器：１１０にその結果が伝送される。
【００６２】
以上、ステップ２からステップ５までは、一連の処理フローにて自動的に実施される。このため、機器のオペレーターや検査の専門者等の業務を低減できる。
【００６３】
Ｓ３−２（ステップ３−２）：再学習
一方、前述の如く、本発明では複数の既知検出体の情報がなく、異質と判断された特徴パラメータと量子化された画像データは前記記憶部：４に蓄積している。従って、所定の期間で、或いはその蓄積量を環視して、必要に応じて前記特徴パラメータ：９３，９４，９５と量子化された画像データから新たなグループやカテゴリーを創出することが可能である。即ち、前述のステップ１で実施したように、新たな空間の情報を前記記憶部：４にその平均値，標準偏差，相関行列或いは共分散行列の逆行列と、前記マハラノビス距離の平均値とその標準偏差を格納する。図に掲げた例示では未知検出体：９３と同じ画像が多数あり、更に未知検出体９４，９５は一つのグループ或いはカテゴリー化か可能であることが判明したので、再定義を行い前記記憶部：４に登録している。
【００６４】
かかる作業が終了した以後の被検出体の検出では、新たに登録したカテゴリーが動作するので、ステップ２から５の一連の処理フロー内で自動的に判別されるようになる。
【００６５】
このように、上記手順によって、判別或いは認識情報の再学習や再構築が必要に応じて行われ、短時間でしかも手間を掛けないで、蓄積されたデータから新たなカテゴリー数を増やすことが可能となっている。このため、機器の判別・認識能力が向上するとともに、信頼性も向上する。
【００６６】
一方、かかる場合の従来のニューラルネットワーク法においては、ネットワーク全体を再学習，再構築する必要があるため、多大な工数が必要であった。しかし、本発明では上述の如く、ステップＳ−２で既にデータ収集が完了しており、又ステップ１の処理のみで完了するので、その工数は非常に少なくなっている。
【００６７】
以下、本実施例において使用する判別・認識法について説明する。
【００６８】
図５，図６は、図４の実施例に係る判断・認識法を詳細に説明する図である。
【００６９】
前記、ステップ１にて作成された各カテゴリーの平均値，標準偏差，相関係数或いは共分散行列の逆行列とマハラノビス空間の平均値と標準偏差から、下記のステップにて、各カテゴリー間を判別・認識する。
｛Ｓｓ１；ステップ｝
前記各グループの各特徴パラメータの平均ベクトル：ｘμをグループ数（ｍ個）作成する。
【００７０】
ｘμ（ｉ）＝｛ｘμ１，ｘμ２，…，ｘμｋ｝    ｉ＝１〜ｍ
｛Ｓｓ２；ステップ｝
かかるベクトルを各グループに入力し、マハラノビス距離を算出し、前記記憶部：４に格納する。算出の結果例を図５，表５−１に示す。表５−１に示すように、入力ベクトルをＧ１グループの平均ベクトルとすると、Ｇ１グループのマハラノビス距離は“０”，
Ｇ２グループのマハラノビス距離は“４”、Ｇｍグループのマハラノビス距離は“100”と算出される。以下同様な計算をｍ回行う。いずれの行においても、各グループの特徴パラメータの平均ベクトルに対して、該当グループのマハラノビス距離は“０”となり、他のグループは任意のマハラノビス距離を有している。つまり、この距離は各グループの重心からの距離であり、その異質度の平均的な順位を示している。又、被検出体は、これらの距離の内最小距離を示す当該空間（グループ）に属することを示唆している。
【００７１】
表５−２は未知の被検出体をｎ個入力した結果を示したものである。未知の被検出体を入力すると、本ステップＳｓ２では、Ｇ１〜Ｇｍに対して個々のマハラノビス距離が自動的に算出され、その順位が決定される。順位が決定されると、上述の如く、これらの最小距離を示す当該空間に属することが判明する。
【００７２】
例えば、被検出体Ｎｏ.３の被検出体のデータは、その距離の順位はＧ１（例えば赤血球）＜Ｇ２（例えば白血球）＜…となり、Ｇ１との“同質度”が最も高く、次にＧ２と判別される。即ち、Ｇ１〜Ｇｍのｍ個のマハラノビス距離において、その距離の値が最も小さいグループと被検出体とは“同質”である。
｛Ｓｓ３；ステップ｝
前記ステップが完了した時点で、未知の被検出体の同質度の高い二つのグループ（Ｇ１：赤血球，Ｇ２：白血球）が選択されたので、次に、かかる二つのグループ間の何れに近いかを再度認識あるいは確定すれば良いことになる。当然ながら、最も距離の小さいグループには属するものと推定されるが、本発明では、前記表５−１のマハラノビス距離の順位表を使用して、その確度を高めている。もし、認識すべき二つのグループが明確にカテゴリー化が成立した場合、一方のグループから他のグループを認識した場合とその逆の場合では、その認識は同じでなければならない。しかし表５−１に示すように、実際の個々のマハラノビス空間は相違（特徴パラメータの共分散行列，空間の平均値，標準偏差）するので、距離が一致しない。このため、表５−１の各選択された二つのグループ間における距離、即ち重心間の距離を適用し、被検出体のマハラノビス距離が前記二つの境界線の何れかに位置するかで最終的な判別・認識を実施し、その確度と信頼性を向上させている。
【００７３】
図６では、具体的な例を用いて上述のかかる認識・判別法を説明する。
【００７４】
図６において、特徴パラメータはＸ１，Ｘ２の２変数とし、三つの既知のカテゴリー化されたグループが存在しているものとする。
（１）未知の検出体サンプル「△」（特徴パラメータ｛Ｘ１，Ｘ２｝）が入力されると、図５，表５−２の如く、各グループＧ１，Ｇ２，Ｇ３の重心までの距離Ｇｘ１，Ｇｘ２，Ｇｘ３を算出する。その結果、その距離はＧｘ２＜Ｇｘ１＜Ｇｘ３となる。従って、本サンプルはＧ２，Ｇ１の何れかに属し、いずれかでいうとＧ２に属するものと判断できる。
（２）Ｇ１とＧ２のマハラノビス空間分布は図６−２に示すように、その重心間距離は
√Ｄ2ｘ だけ離れている。例えば、説明上図５，図６ではその特徴パラメータ数は相違しているが、前記図５，表５−１の例ではＧ１とＧ２との重心間距離は√Ｄ2ｘ＝２.２４である。又、かかる空間の各標準偏差（σ（ｇ１），σ（ｇ２））は、前述の如く、前記記憶部：４に格納されている。
【００７５】
かかる距離と標準偏差から、その境界値は｛Ｄ2(ｇ１)−Ｄ2(ｇ２)＝０｝から求められる。
【００７６】
即ち、｛√Ｄ2(ｇ１)｝＝√Ｄ2(ｇ２)｝となり、この位置をＸｄとすると、
（Ｘｄ−０.０）／σ(ｇ１)＝（√Ｄ2(ｇ２)−Ｘｄ）／σ(ｇ２)
となり、容易にその値を算出できる。即ち、本図の例では、Ｇ２を基準として、サンプル位置（ＸΔ）はＸｄ＞ＸΔとなり、境界線の内側に位置し、間違いなくＧ２と同質であることを確認或いは検証できる。
【００７７】
従って、最終的には、本サンプルはＧ２グループ内の標本であると判断・認識される。又、本発明においては、もし前記距離が境界線上であっても、かかる位置での確率は最悪でも５０％以下にはならない。従って、本質的に〔削除：第一種〕、過ちが起こらないようになっており、信頼性が非常に高い。
【００７８】
一方、図６−１に示すように、Ｇ１とＧ２間の境界線Ｇ１−２を関数的に求めておいて、直接計算することも可能である。前者に比べ、計算時間が幾分増加するが、その確度と信頼性は変わらないので、使用する機器の能力に応じて、取捨・選択することが可能である。
【００７９】
更に、図４の手順にて、新たなグループが学習された場合でも、前述の順位表（図５の表５−１）のみを再構築するだけで、新たなグループの判別・認識を容易に達成できるのは明白である。
【００８０】
以上、本発明の判別・認識法は判断・認識の確度が高く、且つ第１種の誤りを起こさないので信頼性を大いに向上させることができる。更には、複雑な論理演算を行っていないので、リアルタイム性を十分確保でき、且つ生産性にも優れている。
【００８１】
以下、本発明による認識・判別法と従来からかかる分野で広く適用されているニューラルネットワーク法との相違を確認したので説明する。
【００８２】
確認実験で用いたニューラルネットワーク法は、ランメルハート形であり、中間層を一つ有する３層構造のネットワーク構成とした。
【００８３】
前記ニューラルネットワークへの学習データの入力は、図７に示すように、変数Ｘ１，Ｘ２から構成されるデータ群とし、明白にＧ１からＧ４の４つのカテゴリー化されたデータとした。
【００８４】
このニューラルネットワークは、入力データに対して正解である結果、すなわち教師データを出力に提示し、中間層（隠れ層）の結合係数を変化させて、入力データと教師データとの誤差が最小になるように結合係数を操作するようになっている。このように構成されたニューラルネットワークには、予めの学習が必要である。すなわち、予めの学習を通じて結合係数を決定しておく必要がある。このため、表１に示すように、学習データとして各１００個の入力データを準備し、それに対応した４組の教師データとを予め与えることによって、前記中間層（隠れ層）の結合係数を求めた。出力データの教師データに対する累計誤差を０.００５以下になるまで学習を継続した。
【００８５】
【表１】
2005214682.tif 000003
【００８６】
尚、中間層のノード数は、２，３，４，６として増加させ、そのノード数を評価，確認した。その結果、ノード数は２とした。
【００８７】
又、確認用データとしては前記学習時使用したデータ（１００個）そのものと、上図に示す各グループのデータ群の最大，最小値と平均値を選択し、組み合わせて５個（上図１〜図５）とした。かかるデータをニューラルネットワーク法と本処理法に入力した。その結果を表１に示す。
【００８８】
表１から、従来方式と本方式の相違点を以下に纏める。
【００８９】
ニューラルネットワーク法の場合、各グループの端部に位置するサンプルは誤差が大きく、虚報を生じている。これに対し、本処理法では全く生じていない。従って、本処理法では各グループの端部或いは境界近傍に位置する被検出体サンプルでも、全く虚報を発することがなく、判別・認識の確度が向上していることが明らかである。又、かかる場合のニューラルネットワーク法と本処理法における学習時間を、同コンピュータで処理した場合の時間を比較すると、前者の場合は約１２０分／４グループ以上を要したが、後者の場合は約１分／４グループ以内で完了している。これは、ニューラルネットワーク法では基本的にネットワーク自体を、その加重係数や中間層数等を考慮して、再構築しなければならないためである。本発明では単に、新たなマハラノビス空間の形成とその統計量を再構築すれば良いためである。従って、本処理法では、新たなカテゴリーを追加する場合や、再学習時にも単時間でその処理を完了することが出来、大幅な立ち上げ工数の低減が可能であることを確認できた。
【００９０】
以上、前記機器：１００の処理部の判別・認識法をついて詳細に説明した。以下、再度、図４を参照して前記管理機器：１１０に具備している機能ついて説明する。
【００９１】
図４，図１に示すように、前記管理機器：１１０には前記機器：１００の通信部：２１を介し、また他の機器：２００〜２０２も同様にネットワーク：１３０を介して接続している。更にネットワーク上に端末機器：１２０を設置することにより、前記管理機器：
１１０との接続が可能となり、離れた場所からも容易にその結果を見ることが可能となっている。かかる構成においては、前記管理機器：１１０では前記個々の機器：１００，
２００，２０１，２０２の検出結果や判定・認識結果の情報を収集できる。かかる情報は管理機器に具備した記憶部：１１４に蓄積され、保存される。
【００９２】
例えば、かかる構成において、前記機器：１００は実施例の如く、尿中の有形粒子を判別・認識する尿分析機器とする。一方、他の機器：２００としては尿中の蛋白，糖や潜血等を測定する尿定性分析機器として、更に他の機器として血液を分析する血液分析機器：２０１等とする。かかる機器群にて収集されたデータは図４，表４−１に示すようなデータ形式となる。このデータ形式は前述の機器：１００における判断・認識法のデータ形式と全く同じである。しかし、その質は大いに相違している。例えば、個々の機器からの単一の計測値である血圧測定を考える。血圧測定では、その正常範囲を決めて被検者を低血圧，高血圧と判断・認識する。しかし、専門家は高血圧或いは低血圧と判断した場合でも、肥満度や最近の食生活の変化状況等を加味し、緊急の場合以外は、総合的な判断を行い、極端な処置を実施していないのは周知である。
【００９３】
従って、前記データ形式は、個々の機器により確度が高く、且つ信頼性の高い状態にて判断・認識された結果から構成され、これらを収集して特徴パラメータとしているので、より総合的な観点での、判断を行う際の好適なデータとなっている。これは上述の血圧測定時に、専門家が最終判断を行うためのデータ収集と同等である。更に、このデータ形式によれば、管理機器の処理部２：１１１にも、前記機器：１００に適用した処理法がそのまま適用できるので好都合である。
【００９４】
更に、本発明では前述の如く、当初から既知のｍ個のグループ或いはカテゴリー毎に基準空間を形成してある。医用分野では、このカテゴリーが個人に相当している。つまり、前述の健康人という大きなカテゴリーではなく、より細分化した集団との比較が可能になる。つまり、従来では単に、健康人との差異しか判らないが、本法を応用拡張することにより、「健康人であり且つ運動を良くする集団」との差異、或いは「健康人でありその食生活は野菜主体である集団」との差異等までも認識できるようになり、より確度が高く、且つ総合的な判断・認識に寄与できる付加価値の高い情報を提供することが可能であり、診断支援を達成できる。又、高精度なシステムをより安価に提供することができる。
【００９５】
以上、上述した説明では、被検出体の検知や尿中の粒子の判別・認識と医用分野における診断支援におけるものとして説明したが、本発明がこれに限定されることはない。例えば、製造工程の監視・検査システムや、プラントのプロセス監視システムや、他の医用分野における種々の診断支援システムや、検査システム等にも応用することが可能である。
【００９６】
又、上述した説明では、本判別・認識法を前記管理機器：１１０と前記検出機器：100にそれぞれ具備させるものとして説明した。しかし本発明では、その処理法並びにデータ形式とを共有化しているので、前記機器の内管理機器：１１０のみに具備させても良い。かかる実施例では、前記検出機器：１００では単に前記特徴パラメータの算出結果を前記通信部：２１を介して前記管理機器に送信するだけで良いことになる。
【００９７】
なお、前記機器：１００の出力部：３はその動作状況のみを表示するか、前記管理機器：１１０からその結果を伝送して、表示しても良い。このため、本実施例では個々の機器としてより高速化でき、リアルタイム性が向上するという効果がある。更に、個々の機器としてはより安価に製作できるので、経済性が向上するという効果がある。
【図面の簡単な説明】
【００９８】
【図１】本発明に係る検出機器のブロック構成とシステム構成図。
【図２】本発明に係る検出機器の撮影部の詳細説明図。
【図３】本発明に係る検出機器の処理部の基本フローを説明する図。
【図４】本発明に係る検出機器のシステムの処理フローを説明する図。
【図５】本発明に係る判別・認識処理法を説明する図。
【図６】本発明に係るマハラノビス空間による判別・認識例とその処理法を説明する図。
【図７】本発明とニューラルネットワーク手法との比較。
【符号の説明】
【００９９】
１…撮影部、２…処理部１、３…出力部、４…記憶部、５…画像抽出部、６…特徴パラメータ算出部、７…特徴パラメータ群、８…被検出体、２１…通信部、４１…処理１、
４３…再学習データ群、９０，９１，９２…既知検出体１，２，３、９３，９４，９５…再学習用の検出体データ、１００…検出機器、１１０…管理機器、１１１…管理機器の処理部、１１４…管理機器の記憶部、１２０…端末機器、１３０…ネットワーク、２００…機器２、２０１…機器３、２０２…機器４。
【図１】
2005214682.tif 000004
【図２】
2005214682.tif 000005
【図３】
2005214682.tif 000006
【図４】
2005214682.tif 000007
【図５】
2005214682.tif 000008
【図６】
2005214682.tif 000009
【図７】
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