(57)【要約】【課題】各個人の脳の離散的状態数を測定することによって将来的には、その結果を個人それぞれに最適な教育や、向き不向きを判断するための１つの要素として用いることができるようにする。【解決手段】２通り以上の見え方をする多義図形を所定時間被験者に表示し、被験者において前記多義図形の見え方が切り替わったことを検出し、その検出結果から、見え方の切り替わりから切り替わりまでの時間間隔をそれぞれ取得し、取得した各時間間隔それぞれの発生累積回数を算出し、前記時間間隔を横軸とした場合の前記累積回数の分布に対してガンマ分布関数βαｔα−１ｅ−βｔ／Γ（α）をフィッティングし、そのガンマ分布関数のα値を取得し、そのα値に最も近い自然数である状態数を算出するようにした。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
２通り以上の見え方をする多義図形を所定時間被験者に表示する多義図形表示手段と、
被験者において前記多義図形の見え方が切り替わったことを検出する検出手段と、
この検出手段からの切り替わり信号を受信し、見え方の切り替わりから切り替わりまでの時間間隔をそれぞれ取得する時間間隔取得部と、
前記時間間隔取得部で取得した各時間間隔それぞれの発生累積回数を算出する累積回数算出部と、
前記時間間隔を横軸とした場合の前記累積回数の分布に対してガンマ分布関数βαｔα−１ｅ−βｔ／Γ（α）をフィッティングする関数フィッティング部と、
前記関数フィッティング部でフィッティングさせたガンマ分布関数のα値を取得し、そのα値に最も近い自然数である状態数を算出する状態数算出部とを備えている脳活動プロセス解析装置。
【請求項２】
前記状態数を、前記被験者を識別するための被験者識別子と関連付けて記憶する状態数記憶部をさらに備えている請求項１記載の脳活動プロセス解析装置。
【請求項３】
前記多義図形表示手段が複数種類の多義図形を選択的に表示可能なものであり、
前記状態数算出部が、前記多義図形毎に得られた各ガンマ分布関数のα値から最も近い自然数を前記状態数とするものである請求項１又は２記載の脳活動プロセス解析装置。
【請求項４】
前記関数フィッティング部でフィッティングさせたガンマ分布関数のβに関する値を、前記被験者を識別するための被験者識別子と表示した多義図形を識別するための多義図形識別子とに関連付けて記憶するβ関連値記憶部をさらに備えている請求項１、２又は３記載の脳活動プロセス解析装置。
【請求項５】
前記状態数を出力する出力部をさらに備えている請求項１、２、３又は４脳活動プロセス解析装置。
【請求項６】
前記状態数及びβに関する値を出力する出力部をさらに備えている請求項４記載の脳活動プロセス解析装置。
【請求項７】
２通り以上の見え方をする多義図形を所定時間被験者に表示する多義図形表示手段と、
被験者において前記多義図形の見え方が切り替わったことを検出する検出手段と、
この検出手段からの切り替わり信号を受信し、見え方の切り替わりから切り替わりまでの時間間隔をそれぞれ取得する時間間隔取得部と、
前記時間間隔取得部で取得した各時間間隔それぞれの発生累積回数を算出する累積回数算出部と、
前記時間間隔を横軸とした場合の前記累積回数の分布に対してガンマ分布関数βαｔα−１ｅ−βｔ／Γ（α）をフィッティングする関数フィッティング部と、
前記関数フィッティング部でフィッティングさせたガンマ分布関数のα値を出力する出力部とを備えている脳活動プロセス解析装置。
【請求項８】
２通り以上の見え方をする多義図形を所定時間被験者に表示し、
被験者において前記多義図形の見え方が切り替わったことを検出し、
その検出結果から、見え方の切り替わりから切り替わりまでの時間間隔をそれぞれ取得し、
取得した各時間間隔それぞれの発生累積回数を算出し、
前記時間間隔を横軸とした場合の前記累積回数の分布に対してガンマ分布関数βαｔα−１ｅ−βｔ／Γ（α）をフィッティングし、
そのガンマ分布関数のα値を取得し、そのα値に最も近い自然数である状態数を算出することを特徴とする脳活動プロセス解析方法。
【請求項９】
前記状態数を、前記被験者を識別するための被験者識別子と関連付けて所定の記憶装置に設けた状態数記憶部に記憶するようにしている請求項７記載の脳活動プロセス解析方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、各個人が特有に有する脳活動のプロセスを解析するための脳活動プロセス解析装置および脳活動プロセス解析方法に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
両眼視野闘争と多義図形知覚（知覚闘争と総称）においては、同一の視覚刺激に対して意識にのぼる「見え」（視覚的意識）が自発的に交替する。近時のｆＭＲＩを用いた研究により、異なる種類の知覚闘争で共通して賦活する部位が脳の広域、具体的には視覚野、頭頂葉、前頭葉にわたって存在することが示されている。さらに最近では、知覚闘争に関与する脳の部位が様々なレベルに分散するのではないか、という観点が重視されるようになってきている（非特許文献１）。
【０００３】
一方、前記「見え」の交替の時間間隔を横軸に、縦軸に各時間間隔で生じた交替の累積回数をとった場合に、その累積回数分布がガンマ分布関数によくフィットすることは、非特許文献２、３等で経験則として古くから提案されてきている。
【非特許文献１】Blake R and Logothetis NK. Visualcompetition. Nat Rev Neurosci 3, 13-23 (2002)
【非特許文献２】Levelt, W. J. Br. J. Psychol. 58,143-145 (1967)
【非特許文献３】Borsellino, A., De Marco, A.,Allazetta, A., Rinesi, S. & Bartolini, B. Kybernetik 10, 139-144 (1972)
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
ところが、上述した種々の研究では、見えの交替が無意識下のなんらかの脳活動を通じて行われることのみが明らかにされてはいるものの、実際にその交替がどのような脳活動プロセスを介して生じるのか、またそのようなプロセスが全ての人に共通なものなのか、それとも個人によって異なるものなのか、或いは、個人によっても環境条件等によって変動するものなのかなどが解明されておらず、その背後にあるメカニズムは全く明らかにされていない。
【０００５】
本発明は、前記「見え」交替の時間間隔の累積回数分布が、ガンマ分布関数によくフィッティングすることに着目し、しかもそのガンマ分布関数のα値が自然数をとることを鋭意検討の末、見いだしてなされたものである。このことは、見えの交替がα個の離散状態間の確率的遷移（ポアソン過程）によって引き起こされることを示している。また、さらに多くの実験の結果、このα値が個人固有のものであることを突き止めている。
【０００６】
つまり脳は、見えが交替するまでに脳内では滑らかに状態が遷移していくのではなく、離散的状態をとり、その数は個人固有のものであるということである。言い換えれば、見えの交替までに、無意識下で脳はステップ状の状態変化を経ると考えられる。本発明はこのことを利用し、各個人の脳の離散的状態数を測定することによって将来的には、その結果を個人それぞれに最適な教育や、向き不向きを判断するための１つの要素として用いることができるようにすべく図ったものである。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
すなわち本発明に係る脳活動プロセス解析装置は、２通り以上の見え方をする多義図形を所定時間被験者に表示する多義図形表示手段と、被験者において前記多義図形の見え方が切り替わったことを検出する検出手段と、この検出手段からの切り替わり信号を受信し、見え方の切り替わりから切り替わりまでの時間間隔をそれぞれ取得する時間間隔取得部と、前記時間間隔取得部で取得した各時間間隔それぞれの発生累積回数を算出する累積回数算出部と、前記時間間隔を横軸とした場合の前記累積回数の分布に対してガンマ分布関数βαｔα−１ｅ−βｔ／Γ（α）をフィッティングする関数フィッティング部と、前記関数フィッティング部でフィッティングさせたガンマ分布関数のα値を取得し、そのα値に最も近い自然数である状態数を算出する状態数算出部を備えていることを特徴とする。ここで多義図形とは、知覚闘争を行わさせる図形のことをいい、両眼視野闘争を生起する図形も含む。
【０００８】
このようなものであれば、簡易な構成で各個人の脳の離散的状態数を測定することができるため、将来的には、その結果を個人それぞれに最適な教育や、向き不向きを判断するための大きな可能性を開くことができる。
【０００９】
状態数は個人固有のものであるため、この状態数を教育等に有効に活用するには、前記状態数を被験者識別子と関連付けて記憶する状態数記憶部をさらに備えているものが好ましい。
【００１０】
測定結果の信頼性を向上させるには、前記多義図形表示手段が複数種類の多義図形を選択的に表示可能なものであり、前記状態数算出部が、前記多義図形毎に得られた各ガンマ分布関数のα値から最も近い自然数を前記状態数とするものであることが望ましい。
【００１１】
前記ガンマ分布関数のβ値は、状態遷移の速度を示していると考えられ、見えの種類によって同じ被験者でも異なる値を示す。したがって前記関数フィッティング部でフィッティングさせたガンマ分布関数のβに関する値を、前記被験者を識別するための被験者識別子と表示した多義図形を識別するための多義図形識別子とに関連付けて記憶するβ関連値記憶部をさらに備えているものであれば、得られたβ値と多義図形との相関を得ることができるため、被験者特有の脳活動のプロセスをより精密に分析でき、本発明の効果が顕著なものとなる。ここでβに関する値とは、β値そのものの他、β値から何らかの法則で算出されるような値も含む意味である。
【００１２】
具体的な実施態様としては、前記状態数を出力する出力部をさらに備えているものが好ましい。
【００１３】
また、出力部は、前記状態数及びβに関する値を出力するものであってもよい。
【００１４】
さらに、状態数算出部を備えず、その代わりにα値そのものを出力する出力部を設けるようにしても良い。「出力」とはディスプレイに表示することの他、他機器に送信することや、同一機器であっても他の機能要素に情報を送信することなども含む。
【発明の効果】
【００１５】
上述したように、本発明によれば個人固有の脳の状態数を簡単に測定できるためって、その情報を利用して、個人それぞれに最適な教育や、向き不向きを判断するための１つの要素として用いることが将来的に可能になる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１６】
以下に本発明の一実施形態について図面を参照して説明する。
【００１７】
図１は、この実施の形態における脳活動プロセス解析装置を示した模式的機器構成図である。この脳活動プロセス解析装置は、２通り以上の見え方をする多義図形を所定時間被験者に表示する多義図形表示手段１と、被験者において前記多義図形の見え方が切り替わったことを検出する検出手段２と、この検出手段２からの切り替わり信号を受信し、それに基づいて所定の情報処理を施す情報処理装置３とを備えている。
【００１８】
多義図形表示手段１は、例えばディスプレイ１０４を利用して構成したものであり、この実施形態では前記情報処理装置３と通信可能に接続され、当該情報処理装置３からの指令によって、又は内部の表示制御機能によって、複数の多義図形または両視野闘争を起こさせる図形を１つ表示するものである。前記図形とは、例えば図２に示すようなものである。
【００１９】
検出手段２は、例えば図１に示すように、２つの互いに離間した棒状の接触センサを利用したもので、前記接触センサに被験者が指等を触れた場合には１、触れていない場合には０という矩形波を出力するものである。そして被験者が前記図形をみて、ある一つの見え方をした場合には右の接触センサ、他の見え方をした場合には左の接触センサに触れることにより、その出力信号を見え方の切り替わり信号として扱えるようにしてある。この検出手段２は、例えばスイッチ等の切替器でもよいのはもちろんである。
【００２０】
情報処理装置３は、図３に示すように、ＣＰＵ１０１に加えて揮発メモリやＨＤＤ１０２等の記憶装置を備え、さらにはマウスやキーボード等の入力手段１０３、前記ディスプレイ１０４に接続するための入出力インタフェース１０５等を有したものである。そして所定のプログラムを前記記憶装置にインストールし、そのプログラムに基づいてＣＰＵ１０１や周辺機器を共働させることにより、この情報処理装置３が、図４に機能ブロック図を示すように、被験者情報取得部１１、多義図形情報記憶部Ｄ１、時間間隔取得部１２、累積回数算出部１３、関数フィッティング部１４、状態数算出部１５、状態数記憶部Ｄ２、出力部１６、β関連値記憶部Ｄ３等としての機能を発揮するように構成している。
【００２１】
なお、前記多義図形表示手段１、検出手段２、情報処理装置３が物理的に別々に設けられている必要はなく、例えばラップトップコンピュータ等を利用して、それらを一体構成するようにしても構わない。
【００２２】
具体的に各部を詳述する。
【００２３】
被験者情報取得部１１は、被験者の年齢や性別、氏名などの被験者情報を受け付け、受け付けた被験者情報に被験者を識別するための識別子（番号等）を付与して（図５参照）、前記記憶手段の所定領域に設けた被験者情報記憶部Ｄ４に格納するものである。
【００２４】
多義図形情報記憶部Ｄ１は、前記記憶手段の所定領域に設けられており、図２に示すような各図形を表示させるための図形情報を、多義図形を識別するための多義図形識別子と関連づけて格納している。
【００２５】
時間間隔取得部１２は、前記検出手段２からの切り替わり信号を受信し、見え方の切り替わりから切り替わりまでの時間間隔を、例えば０．５秒単位でそれぞれ取得するものである。
【００２６】
累積回数算出部１３は、前記時間間隔取得部１２で次々に取得した時間間隔それぞれの発生累積回数を算出するもので、算出した発生累積回数に係る情報は、図６に示すように、対応する時間間隔に係る情報と関連づけられて、前記記憶装置内の所定領域に設けた時間間隔別累積回数記憶部Ｄ５に格納されるようにしてある。
【００２７】
関数フィッティング部１４は、前記時間間隔別累積回数記憶部Ｄ５から時間間隔別に発生累積回数情報を取得し、時間間隔を横軸とした場合の累積回数の分布に対してガンマ分布関数ｆ（ｔ）をフィッティングするものである。
【００２８】
ここで、ガンマ分布関数ｆ（ｔ）は以下の数式１で表される。なお、フィッティングはχ２乗値を最小にするα、βを定めることで行う。
【００２９】
【数１】
2005198907.tif 000003
【００３０】
状態数算出部１５は、関数フィッティング部１４で求められたα値に最も近い自然数である状態数を算出するものである。
【００３１】
状態数記憶部Ｄ２は、前記記憶装置内の所定領域に設けてあり、前記状態数を、図７に示すように前記被験者を識別するための被験者識別子に関連付けて記憶している。この実施形態では、α値も格納するようにしている。
【００３２】
β関連値記憶部Ｄ３は、前記記憶装置内の所定領域に設けてあり、前記関数フィッティング部１４でフィッティングさせたガンマ分布関数のβに関する値を、図８に示すように前記被験者を識別するための被験者識別子と、表示した多義図形を識別するための多義図形識別子とに関連付けて記憶するものである。βに関する値とは、この実施形態ではβ値そのもののことであるが、βの値から何らかの関連をもって導き出される値でも構わない。
【００３３】
出力部１６は、前記状態数、α値及びβ値を出力するもので、この実施形態ではディスプレイに表示することである。
【００３４】
次に本装置の作用について図９を参照して簡単に説明する。
【００３５】
まず、被験者情報を入力すべく入力手段をオペレータが操作する。
【００３６】
このようにして入力された被験者情報を被験者情報取得部１１が受け付け（ステップＳ１）、被験者情報記憶部Ｄ４に格納する（ステップＳ２）。
【００３７】
次に、多義図形表示手段１において、例えば情報処理装置３からの指令によって、多義図形または両視野闘争を起こさせる図形が１つ表示される（ステップＳ３）。このとき、時間間隔別累積回数記憶部Ｄ５内の累積回数を示す情報は初期値（例えば０）にリセットされている（ステップＳ４）。
【００３８】
一方、被験者は、測定開始の合図とともに、表示されている図形をみながら、その見え方が切り替わるたび、検出手段２を操作して、いずれの見え方をしているかを入力する。
【００３９】
この検出手段２からの切り替わり信号を時間間隔取得部１２が受信し（ステップＳ５）、見え方の切り替わりから切り替わりまでの時間間隔を、例えば０．５秒単位でそれぞれ算出する（ステップＳ６）。
【００４０】
次に累積回数算出部１３が、時間間隔別に見え方切り替わりの発生累積回数を算出する。具体的には、ある時間間隔の見え方切り替わりが１回発生すると、前記時間間隔別累積回数記憶部Ｄ１に格納されている、その時間間隔の発生回数を１づつインクリメントする（ステップＳ７）。その後、測定開始から所定の測定時間が終了するまで、ステップＳ５〜ステップＳ７を繰り返す。
【００４１】
所定の測定時間が終了後、関数フィッティング部１４が、前記時間間隔別累積回数記憶部Ｄ５から時間間隔別に発生累積回数情報を取得し、時間間隔を横軸とした場合の累積回数の分布に対してガンマ分布関数ｆ（ｔ）をフィッティングする（ステップＳ９）。
【００４２】
そして状態数算出部１５が、得られたガンマ分布関数のα値からそれに最も近い自然数（状態数）を算出する（ステップＳ１０）とともに、前記被験者識別子に関連付けて、それらα値及び状態数を前記状態数記憶部Ｄ２に書き込む（ステップＳ１１）。またその一方で、前記ガンマ分布関数ｆ（ｔ）のβ値を、前記被験者識別子及び表示された多義図形の識別子に少なくとも関連づけて前記β関連値記憶部Ｄ３に書き込む（ステップＳ１２）。
【００４３】
最後に出力部１６が、例えば状態数を被験者の脳活動ステップ数として、α値を実測値として、またβ値をステップ遷移速度としてディスプレイに表示する（ステップＳ１３）。
【００４４】
このようにして求められた状態数は、被験者個人に固有の変動しないものであると考えられ、個人個人特有の脳の取り得る離散的状態数を示していると考えられる。別のいい方をすれば、状態数は、見えが切り替わるまでの無意識下での脳活動の潜在的な遷移ステップ数を示していると考えられる。また、β値は前記遷移ステップ間の速度を示していると考えられ、同一被験者であっても表示された図形によって有意に異なり、経日変化もみられる。
【００４５】
したがってこの装置によれば、そのような脳活動の背景を示す状態数やβ値を簡易に測定できるため、その情報を利用して、個人それぞれに最適な教育や、向き不向きを判断するための１つの要素として用いることが将来的に可能になる。
【００４６】
次に、このようにして求めた状態数及びβの値の意義を裏付ける実験データについて説明する。
【００４７】
＜実験１＞ガンマ分布フィッティング
【００４８】
実験概要：約２０名の被験者（２１〜３３才）に各刺激（図形を変えた刺激）を与え、防音暗室中、６分間の観察を１０セッション行った（休憩をはさむ）。１時間の観察から得られた交替インターバル（時間間隔）を見えごとにまとめて、その累積度数分布に対してガンマ分布の分布関数をフィッティングした。
【００４９】
実験結果：どの刺激もガンマ分布に対してよいフィットを示した（棄却２割）。６つの刺激を全て合わせたαのヒストグラム（図１０参照）は、自然数（α＝２、３、４）にクリアなピークを示した。自然数αでのガンマ分布はポアソン過程での確率事象がα回起きるまでの所要時間の分布であるから、ポアソン過程のシミュレーションをしたところ、分布の広がりは心理物理実験とよく似ていた。また、シミュレーションから、α＝１のピークは、被験者の指報告の反応時間限界のためにα＝２側にシフトした可能性が示された。
【００５０】
＜実験２＞個別刺激ごとのα値の離散性の調査
【００５１】
実験１では６種類の刺激の結果を合わせてしまったため、αのヒストグラムに複数の離散ピークが現れた原因が刺激の違いによるものなのか、被験者の違いによるものなのかを特定できなかった。この問題に答えるため、個別の刺激について多数の被験者について同様の実験を行った（現在９０名程度完了）。結果は図１１〜図１５の通りである。仮現運動は、単独でかなりクリアな離散ピークを示した。他の刺激はクリアさの点は劣るが、データ数をさらに増すこと、および報告過程の定常性の評価に基づいて非定常の著しいデータを注意深く除外することにより、よりクリアな離散ピークが得られるものと期待できる。
【００５２】
知覚闘争の実験後に、刺激をみせずに報告だけまねしてもらうコントロール実験を行ったが、そこでは離散ピークがみられなかった。このことから、αの離散性は、被験者が「きまぐれ」で行った報告については見られず、あくまでも知覚闘争刺激の知覚について見られるものであると言える。
【００５３】
＜実験３＞個別被験者ごとのα値の調査
【００５４】
αの離散性をヒストグラムで認めるためには多数のα値（少なくとも１００個程度）が必要であるため、実験２では、多数の被験者による実験を行ってきた。しかし、個別の被験者のとるα値が刺激によってどのように変わるのかを知ることはできない。
【００５５】
この問題に対して、この実験では被験者個人について実験を繰り返す（刺激あたり１０回）ことにより手がかりを得ることを目的とした。実験の結果、図１６に示すように、刺激が異なっても同じ被験者は近いαの値をとる傾向が見られた。しかし、被験者間では取りやすいα値は異なっていた。
【００５６】
このことから、知覚闘争刺激が異なってもα値は被験者ごとに固定されており、それは個人によって違っていることが示唆された。つまり被験者はα＝１、２、３、・・・という固有の値を持っている可能性が高い。
【００５７】
＜まとめ＞
【００５８】
（１）両眼視野闘争と多義図形知覚における見えの切替りは、図１７に模式的に示すように、脳の離散的確率過程によって引き起こされ、このメカニズムはこれら種類の異なる現象に共通なものである。この離散的確率過程はポアソン過程として近似でき、離散状態数αと状態間の確率的遷移速度βの２つのパラメータによって特徴付けられる。この２つのパラメータにより、被験者が報告するインターバルの分布（ガンマ分布）が決定される。
【００５９】
（２）このことから、上述したように、離散状態数αは被験者個人に固有の値（α＝１、２、３、・・・）である可能性が高い。つまり、ある個人は刺激の種類が異なっても同じ離散ステップ数を持つ。αが固定的であるのに対して、遷移速度βは見えの種類によって有意に異なり、また、経日変化も認められるような可変性を持つと考えられる。
【００６０】
なお、本発明は、上記実施形態に限られるものではない。例えば、前記多義図形表示手段が複数種類の多義図形を選択的に表示可能なものであり、多義図形を複数被験者にみせ、状態数算出部で前記多義図形毎に得られた各ガンマ分布関数のα値から最も近い自然数を前記状態数とするようにしてもよい。
【００６１】
その他本発明は、その趣旨を逸脱しない範囲で種々の変形が可能である。
【図面の簡単な説明】
【００６２】
【図１】本発明の一実施形態における脳活動プロセス解析装置の模式的機器構成図。
【図２】同実施形態において表示する多義図形等を示す多義図形種類説明図。
【図３】同実施形態における情報処理装置の内部機器構成を示す模式的機器構成図。
【図４】同実施形態における情報処理装置の機能ブロック図。
【図５】同実施形態における被験者情報記憶部の内部データを示すデータ構造図。
【図６】同実施形態における時間間隔別累積回数記憶部の内部データを示すデータ構造図。
【図７】同実施形態における状態数記憶部の内部データを示すデータ構造図。
【図８】同実施形態におけるβ関連値記憶部の内部データを示すデータ構造図。
【図９】同実施形態における脳活動プロセス解析装置の動作ステップを示すフローチャート。
【図１０】同実施形態の脳活動プロセス解析装置を用いて行った実験１の結果を示すαのヒストグラム。
【図１１】同実施形態の脳活動プロセス解析装置を用いて行った実験２の結果を示すαのヒストグラム。。
【図１２】同実施形態の脳活動プロセス解析装置を用いて行った実験２の結果を示すαのヒストグラム。。
【図１３】同実施形態の脳活動プロセス解析装置を用いて行った実験２の結果を示すαのヒストグラム。。
【図１４】同実施形態の脳活動プロセス解析装置を用いて行った実験２の結果を示すαのヒストグラム。。
【図１５】同実施形態の脳活動プロセス解析装置を用いて行った実験２の結果を示すαのヒストグラム。。
【図１６】同実施形態の脳活動プロセス解析装置を用いて行った実験３の結果を示すαのヒストグラム。。
【図１７】脳活動の過程を模式的に説明する脳活動説明図。
【符号の説明】
【００６３】
１    多義図形表示手段
２    検出手段
１２  時間間隔取得部
１３  累積回数算出部
１４  関数フィッティング部
１５  状態数算出部
１６  出力部
Ｄ２  状態数記憶部
Ｄ３  β関連値記憶部
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
2005198907.tif 000016
【図１４】
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【図１５】
2005198907.tif 000018
【図１６】
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【図１７】
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