(57)【要約】計量又は関数パラメータの数量化は、画像の領域分割を必要とすることが多い。そのような方法の重大な部分は、関心のある物体の表面特性（特徴）のモデルであり、それは変形可能な表面を画像内の物体境界の方向に駆動する。本発明に従えば、メッシュ部分は異なる特徴のための異なるクラスに割り当てられる。本発明に従えば、複数クラスへのメッシュ部分の割り当ては、見えない画像からの実際の特徴情報を用いることによって適応される。有利に、これはメッシュ部分が割り当てられる特徴カテゴリーの適応を可能とし、それによって、物体の領域分割の改良が可能とされる。
2006518072.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
多次元データセットから選択領域を領域分割し、複数メッシュプリミティブを含む適応メッシュを選択領域に適応する方法であって、
前記多次元データセットからデータをサンプリングするステップと、
推定量によって、前記多次元データセットからのサンプリングされたデータを用いて、前記複数メッシュプリミティブのメッシュプリミティブが複数クラスのクラスに属する確率を推定するステップと、
前記複数メッシュプリミティブの前記メッシュプリミティブを前記選択領域に適応するために、前記複数クラスの前記クラスに対応するエネルギー関数を適用するステップと、
を有することを特徴とする方法。
【請求項２】
前記適応メッシュの前記選択領域への適応は、エネルギー関数の値の最適化に基づいて遂行され、前記エネルギー関数は、前記選択領域の外形を描写する形状モデルに依存する内部エネルギー寄与を有し、前記エネルギー関数は、前記選択領域の前記多次元データセットからサンプリングされたデータ及び前記適応メッシュの実際の構造に依存する、外部エネルギー関数を有し、前記形状モデルは、前記適応メッシュの変形直後に更新され、前記推定量は、ベイズ条件付き推定量である、ことを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記複数クラスは、前記選択領域の異なる特徴に関することを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項４】
画像から物体を領域分割するために、適応メッシュの複数メッシュプリミティブに複数クラスを割り当てる方法であって、
推定量によって、前記画像の特徴プローブを用いて、前記複数メッシュプリミティブのメッシュプリミティブが前記複数クラスのクラスに属する確率を推定するステップと、
推定された確率に基づいて、前記メッシュプリミティブにクラスを割り当てるステップと、
を有することを特徴とする方法。
【請求項５】
前記推定量は、ベイズ条件付き推定量であることを特徴とする請求項４に記載の方法。
【請求項６】
多次元データセットから物体を領域分割するために、該物体に適応されるべき複数メッシュプリミティブを備えた適応メッシュを有する形状モデルを生成する方法であって、
（ａ）前記複数メッシュプリミティブのメッシュプリミティブが、前記物体の特徴に関する複数クラスのクラスに属する事前確率を決定するステップと、
（ｂ）学習モデルからのデータを用いて、前記複数クラスのために、前記多次元データセットにおける位置の特徴ベクトルのためのクラス条件付き確率密度関数を推定するステップと、
（ｃ）前記特徴ベクトルが前記複数クラスの前記クラスに属する事後確率を決定するステップと、
を有することを特徴とする方法。
【請求項７】
前記ステップ（ａ）、（ｂ）及び（ｃ）は前記複数クラスの各クラスのために反復され、最大事後確率に基づき前記位置の前記特徴ベクトルのための前記複数クラスの最適適合クラスに関する決定がなされ、前記事後確率はベイズ規則に基づいて決定される、ことを特徴とする請求項６に記載の方法。
【請求項８】
多次元データセットを記憶するメモリと、
前記多次元データセットから選択領域を領域分割するための計算ユニットと、
を有する画像処理装置であって、
複数メッシュプリミティブを有する適応メッシュが、前記選択領域に適応されるべきであり、
前記計算ユニットは、前記多次元データセットからデータをサンプリングし、推定量によって、前記多次元データセットからサンプリングされた前記データを用いて、前記複数メッシュプリミティブのメッシュプリミティブが複数クラスのクラスに属する確率を推定し、且つ、前記複数メッシュプリミティブの前記メッシュプリミティブを前記選択領域に適応するために、前記複数クラスの前記クラスに対応するエネルギー関数を適用するよう構成されている、
ことを特徴とする画像処理装置。
【請求項９】
画像を記憶するためのメモリと、
前記画像から物体を領域分割するために、適応メッシュのメッシュプリミティブにすく数クラスを割り当てるための計算ユニットと、
を有する画像処理装置であって、
推定量によって、前記画像からの特徴プローブを用いて、前記複数メッシュプリミティブのメッシュプリミティブが前記複数クラスのクラスに属する確率を推定するステップと、
該推定された確率に基づいて、前記メッシュプリミティブにクラスを割り当てるステップと、
を有することを特徴とする方法。
【請求項１０】
画像から物体を領域分割するために、適応メッシュのメッシュプリミティブに複数クラスを割り当てるための画像処理装置のためのコンピュータプログラムであって、
当該コンピュータプログラムが前記画像処理装置で実施されるときに、
推定量によって、前記画像からの特徴プローブを用いて、前記複数メッシュプリミティブのメッシュプリミティブが前記複数クラスのクラスに属する確率を推定するステップと、
該推定された確率に基づいて、クラスを前記メッシュプリミティブに割り当てるステップと、
を遂行するためのコンピュータコードを有するコンピュータ符号手段を有する、
ことを特徴とするコンピュータプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、一般的に、画像の領域分割（セグメンテーション）に関する。より詳細には、本発明は、多次元データセット内の選択領域の幾何学的な関数パラメータの数量化に関する。具体的には、本発明は、多次元データセットから選択領域を領域分割する方法、画像から物体を領域分割するために適応メッシュのメッシュプリミティブにクラスを割り当てる方法、多次元データセットからの物体の領域分割のための形状モデルを生成する方法、画像処理装置、及び、画像から物体を領域分割するために適合メッシュのメッシュプリミティブにクラスを割り当てるための装置を処理するコンピュータプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
画像の領域分割は、一般的に、データセットの選択部分の選択及び／又は領域分割に関する。そのようなデータセットは撮像された物体の画像情報を顕著に表わし、選択部分は画像の特定部分又は物体に関する。データセットは、一般的に、多次元の幾何学的空間内の位置にデータ値を割り当てる多次元データセットである。具体的には、そのようなデータセットは二次元又は三次元画像であることが可能であり、そこにおいて、データ値は、二次元平面又は三次元容積内の位置に割り当てられた輝度値、濃淡値、又は、明度値のような画素値である。
【０００３】
選択領域の選択は、領域分割の初期化によって影響され得る。具体的には、領域分割は形状モデルに基づいてなされ得る。事前形状モデルのパラメータ化に関して、そのような形状モデルは選択領域を表わす。この事前形状情報、及び、多次元データセットにおける形状モデルの位置付けは、選択されるべき領域を決定する。具体的には、形状モデルは活性化形状モデルである。この活性化モデルは、その平行移動、配向、及び、ポーズの適応を可能にするが、活性化形状モデルによって表わされる領域の形状のより小さな詳細を表わす形状パラメータの適用も可能にする。適応メッシュは近似輪郭を表わす。そのような近似輪郭は、多次元データセットの残部に対する選択領域の境界の推定を表わす。そのような輪郭は、表面又は曲線のような、多次元データセットにおける超曲面であるのが普通である。
【０００４】
輪郭は、好ましくは、次元データセットの次元数よりも少ない次元を有する。適応メッシュの変形中、近似輪郭は選択領域の境界に接近する。
【０００５】
米国特許出願公開第２００２／０１８４４７０Ａ１号はそのような方法を開示している。その方法においては、選択領域の外形を表わす形状モデルが設定され、選択領域の近似形状を表わす適応メッシュが設定される。適応メッシュは、形状モデルに基づいて初期化され、且つ、形状モデル及び選択領域の特徴情報に依存して変形される。具体的には、メッシュ適応は、エネルギー関数値の最適化に基づいて遂行され、エネルギー関数は内部エネルギー寄与を有する。エネルギー寄与は、形状モデル及び外部エネルギー寄与に依存し、外部エネルギー寄与は、選択領域の特徴情報及び適応メッシュの実際の構造に依存する。
【０００６】
この点において、「エネルギー」という用語は、物理的エネルギーに関係せず、可変な適応メッシュの概念が、バネ（即ち、結合材）によって相互接続される塊（頂点）のストリングと強い類似性を示すことの故に用いられており、塊のストリングは力場の影響下で移動し、最低エネルギーの安定状態に向かって努力する。この類似性において、外部エネルギーは、頂点に加えられる外部力場に関係し、内部エネルギーは、頂点間の相互作用に関係する。換言すれば、内部エネルギーは、メッシュの適応の間、形状モデルにおける初期位置から選択領域への適応メッシュプリミティブの逸脱に関係する。外部エネルギーは、適応メッシュのこの表面プリミティブの選択領域の、境界への逸脱に関係する。
【０００７】
そのような領域分割方法は、例えば、ＣＴ（コンピュータ断層撮影）、ＭＲ（磁器共鳴）又はＵＳ（超音波）画像のような容積画像データから、例えば、臓器又は骨のモデルを導出するために用いられる。幾何学的モデルは、様々な医療用途のために、或いは、パターン認識の分野において一般的に求められる。医療又は臨床用途のために、重要な例は心臓診断であり、そこでは、潅流分析、又は、動作分析及び駆出分画の演算処理のために、心臓の心室及び心筋の幾何学的モデルが求められる。他の重要な臨床用途は放射線治療計画であり、そこでは、治療パラメータのために、例えば、前立腺領域（大腿骨頭部、直腸、前立腺、膀胱）における複数の臓器及び骨の領域分割が求められる。そのような大きなデータセットのサイズ及び複雑さの故に、日常的なそのようなデータセットの迅速、正確、且つ、再現可能な分析のために、定量測定のための自動的ツールが重要である。
【０００８】
しかしながら、既知の方法は、選択領域の周りの空間的に変化する特徴によって混乱されることが多い。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００９】
改良された画像の領域分割を提供することが本発明の目的である。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
本発明の例示的な実施態様に従えば、この目的は、多次元データセットから選択領域を領域分割し、複数メッシュプリミティブを含む適応メッシュを選択領域に適用する方法によって解決され得る。このために、データが多次元データセットからサンプリングされる。推定量によって、多次元データセットからサンプリングされたデータを用いて、複数メッシュプリミティブのメッシュプリミティブが複数クラスのクラスに属する確率が推定される。複数メッシュプリミティブのメッシュプリミティブを選択領域に適応するために、複数クラスの特定クラスに対応するエネルギー関数が適用される。
【００１１】
有利に、本発明の例示的な実施態様に従えば、臓器の周りの組織接触面の空間的広がり内に強力な一致がない場合に対処する方法が提供されている。換言すれば、この例示的な実施態様に従った方法は、選択領域の周りの空間的に変化する特徴に対処する。それに加えて、有利に、本発明のこの例示的な実施態様は、日常的な医療環境における使用を可能にする迅速、正確、且つ、堅固な方法を提供する。
【００１２】
請求項２に示されているような本発明の他の例示的な実施態様に従えば、推定量はベイズ条件付き推定量である。これによって、高い正確性を持って極めて迅速に本発明に従った方法を実施することが可能とされる。
【００１３】
請求項３に示されているような本発明の他の例示的な実施態様に従えば、複数クラスは選択領域の異なる特徴に関係し、選択領域の特定の特徴の正確な領域分割を可能にする。
【００１４】
請求項４に示されているような本発明の他の例示的な実施態様は、画像から物体を領域分割するために、適応メッシュのメッシュプリミティブに複数クラスを割り当てる方法に関し、そこでは、メッシュプリミティブにクラスを割り当てるために特徴プローブが用いられる。有利に、本発明のこの例示的な実施態様に従えば、仮に物体の周りに空間的に変化する特徴があるとしても、選択領域の特徴に関する正確且つ信頼性のあるクラス分けをなし得る。請求項５に示されているような本発明の例示的な実施態様に従えば、推定量がクラス分けのために用いられ、それはベイズ条件付き推定量である。
【００１５】
請求項６に示されているような本発明の他の実施態様は、多次元データセットから物体を領域分割するための形状モデルを生成する方法に関し、それは形状モデルを可能にする。有利に、形状モデルの適応メッシュの複数プリミティブは、物体の特徴に関するクラスに固定的に割り当てられないが、メッシュプリミティブのクラスメンバーシップは適応中に変化し、それによって、形状モデルが適応のために用いられるときに、極めて正確な領域分割が可能とされる。
【００１６】
請求項７に示されているような本発明の他の例示的な実施態様に従えば、特徴ベクトルがクラスに属する事後確率は、ベイズ規則に基づいて決定される。これによって、極めて確実且つ正確でありながら柔軟な領域分割がもたらされる。
【００１７】
請求項８及び９は、本発明の例示的な実施態様に従った画像処理装置に関し、それは領域分割の改良を可能とする。
【００１８】
本発明は、画像から物体を領域分割するために、適応メッシュのメッシュプリミティブに複数クラスを割り当てるための画像処理装置のためのコンピュータプログラムにも関する。本発明に従ったコンピュータプログラムは請求項１０に定められている。本発明に従ったコンピュータプログラムは、データ処理装置の動作メモリにロードされるのが好ましい。よって、データ処理装置は本発明の方法を実施するために装備される。コンピュータプログラムは、コンピュータが読み取り可能な媒体、例えば、ＣＤ−Ｒｏｍに記憶され得る。コンピュータプログラムは、インターネットのようなネットワーク上に提示され、そのようなネットワークからデータ処理装置の動作メモリにダウンロードされ得る。
【００１９】
複数メッシュプリミティブに複数特徴クラスを割り当てるために推定量が適用され、推定量は、見えない画像からの実際の特徴プローブを考慮に入れ、メッシュプリミティブが所与のクラスに属する事後確率を計算し、且つ、そのクラスの外部エネルギーを使用する、ことが本発明の例示的な実施態様の要旨であるとして理解されよう。
【００２０】
本発明のこれらの及び他の特徴は、以下の実施態様の記載及び図面を参照することで明瞭になるであろう。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２１】
図１は、本発明に従った画像処理装置の実施態様を簡潔に示す概略図である。図１には、メッシュ適応によって、可変なモデル表面、即ち、形状モデルの表面メッシュを選択領域に適応するための中央演算処理装置（ＣＰＵ）又は画像処理装置１が示されている。画像処理装置１は、例えば画像のような多次元データセットを記憶するためのメモリ２に接続される。画像処理装置１は、バスシステム３を介して、図１に描写されていない複数の周辺装置又は入力／出力装置に接続され得る。例えば、画像処理装置１は、バスシステム３を介して、ＭＲ装置、ＣＴ装置、プロッタ若しくはプリンタ、又は、それらの類似物に接続され得る。さらに、領域分割の結果又は情報を出力するために、画像処理装置１は、コンピュータスクリーン４のようなディスプレイに接続される。画像処理装置１に接続されたキーボード５が提供され、それによって、使用者又は操作者は画像処理装置１と交信し、或いは、領域分割のために必要又は所望なデータを入力し得る。
【００２２】
図２及び３は、図１に示されるような本発明に従った画像処理装置を操作するための方法の例示的な実施態様を示すフロー図である。図２は、多次元データセットから物体を領域分割するために、形状モデルを生成するための方法に関するのに対し、図３に描写されている方法は、見えない画像から物体を領域分割するための形状モデルの適応に関する。
【００２３】
ステップＳ１における開始の後、方法はステップ２に進み、そこで、形状モデルのメッシュの複数メッシュプリミティブのメッシュプリミティブＰｉが物体の特徴に関係する複数クラスのクラスＣｊに属する事前確率。事前確率はＰｉ（Ｃｊ）と表記され得る。本発明の例示的な実施態様によれば、Ｐｉ（Ｃｊ）は、形状モデルを学習セットに適用することによって、学習中の学習セットにおける発生頻度、即ち、形状モデルの変形から直接的に導出され得る。次に、方法はステップ３に進み、そこで、学習モデルからのデータを用いることによって、複数のクラスのための多次元データセット中の位置で、特徴ベクトルｖのために、クラス条件付き確率密度関数が推定される。所与の特徴ベクトルｖのためのクラス条件付き確率密度関数は、各Ｃｊのために、ｐ（ｖ｜ｃｊ）として推定される。本発明によれば、例えば、多次元ガウス関数のようなパラメトリック密度関数が、学習セットからこのデータをモデル化するために用いられる。今や学習は完了し、モデルが構築される。次に、方法はステップ４に進み、ここで、位置ｉの測定された特徴ベクトルｖがクラスＣｊである、事後確率が決定される。例えば、Ｒ．Ｏ．Ｄｕｄａ  ｅｔ  ａｌ，“Ｐａｔｅｎｔ  ｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ  ａｎｄ  ｓｃｅｎｅ  ａｎａｌｙｓｉｓ”  Ｊｏｈｎ  Ｗｉｌｅｙ  ＆  Ｓｏｎｓ，１９７３に記載されているようなベイズ規則を適用することによって、事後確率Ｐｉ（Ｃｊ｜ｖ）は以下の通り決定され、その全文が参照として本明細書に引用される。
【００２４】
【数１】
2006518072.tif 000003
【００２５】
ここで、
【００２６】
【数２】
2006518072.tif 000004
【００２７】
事前確率Ｐｉ（Ｃｊ）は位置ｉに関して表現され得るのに対し、モデルにおけるクラス条件付き確率密度関数を示すために、全ての位置がプールされることが留意されるべきである。次に、位置ｉの特徴ベクトルｖのための最適適合クラスの指標ｂが以下の通り計算され得る。
【００２８】
【数３】
2006518072.tif 000005
【００２９】
ステップＳ２乃至Ｓ４は各位置ｉの特徴ベクトルｖのために反復され、最大事後確率に基づく位置ｉの特徴ベクトルｖのための複数クラスの最適適合クラスに関して決定がなされ得る。
【００３０】
位置ｉの特徴ベクトルｖのための最適適合クラスの決定の後、方法はステップＳ５に進み、そこで終了する。
【００３１】
代替的に、判別関数が所与の特徴ベクトルｖのための最適適合クラスの指標ｂを決定するために用いられ、それは所与のモデル及びメッシュ位置のための特徴空間を分離し、ｂｉ（ｖ）についての迅速な決定をを許容する。
【００３２】
図３は、物体を見えない画像から領域分割するために形状モデルを適用する方法を示している。ステップＳ１０の開始の後、方法はステップＳ１１に進み、そこで、特徴プローブが見えない画像からサンプリングされる。次に、方法はステップＳ１２に進み、そこで、クラス指標ｋがｋ＝ｂｉ（ｖ）によって取得される。次に、方法はステップＳ１３に進み、そこで、外部エネルギー共有Ｅｋ（ｖ）が識別され、それはステップＳ１２で識別されたクラスにリンクされる。次に、方法はステップＳ１４に進み、そこで、形状モデルのメッシュのプリミティブが物体の表面に適応されるよう、エネルギー関数Ｅ＝Ｅｅｘｔ+αＥｉｎｔが最適化される。次に、方法はＳ１５に進む。
【００３３】
図２及び３に描写された方法に見られるように、本発明によれば、メッシュ位置ｉの特徴ベクトルｖからメッシュプリミティブＰｉの外部エネルギー共有Ｅｊ（ｖ）を計算するだけの代わりに、それは形状モデルにおいて一度クラスｊに割り当てられ、条件付き決定過程が適用され、そこで、見えない画像から計測された特徴プローブが決定過程に組み込まれる。よって、メッシュプリミティブＰｉのクラスメンバーシップは適応中、よって、局所最適目標中に変化し得る。
【００３４】
心室の画像を示す図４及び５を参照して、これを以下にさらに説明する。図４及び５中の矢印は、異なる心室への適応後の同一の形状モデルの同一のプリミティブを指し示している。図４は心室のスライス画像を示しているのに対し、図５は心室の三次元描写を示している。図４から理解され得るように、左心室の組織接触面の種類の境界は被検者の間で異なり、よって、表面モデルにおける位置は、肺の接触面、図４では上部心室、及び、図５では左心室に属することがあり、図４の下方部内及び図５の右側部上に示されるような右心室に属することがある。組織接触面の事前確率を示すだけの統計モデルは、所与位置で同一の組織接触面を常に（即ち最尤１回）決定する。上記の適応条件付き方法によれば、見えない画像からの特徴プローブは決定過程に組み込まれ、それがどの組織接触面に属するかを決定する。よって、もしプローブからの証拠が十分に重要であるならば、より小さな事前確率の組織種類も識別され得る。
【００３５】
図６は、頂点から見て平坦にされた２つの別個の心室の表面メッシュを示している。表面は、図６においてクラス間の境界を示す太線で指し示されているように、組織接触面クラスＩ−ｒ、Ｉ−ｌ、及び、Ｉ−ｆに分離されている。関連する心室の学習セットでは、図６に示されるように、３つの関連する組織接触面クラス、即ち、右心室の接触面Ｉ−ｒ、肺の接触面Ｉ−ｌ、及び、心外膜脂肪への接触面Ｉ−ｆがある。接触面Ｉ−ｆのプロファイルはＩ−ｒ接触面に類似し、普通Ｉ−ｉが見られるが、如何なるＩ−ｒも殆ど見られない位置にも見られ得る。全ての被検者のための単峰型分布の平均値を考慮するだけである、表面上の所与のＩ−ｌ独占位置のための統計モデルは、１つの選択を決定し得るだけであり、よって、問題に学習セットにおける上記変動を示させ得る。従って、その位置の見えない画像における心外膜脂肪の発生は方法を混乱させるが、学習セットからある事前確率で予期されるべきである。本発明によれば、適応条件付き推定量が用いられ、実際の測定された特徴プローブがベイズ決定理論によってクラス分けされ得る。ベイズ決定理論は、見えない画像においてどの接触面クラスが発生するかのヒントを与える。従って、本発明によれば、組織接触面のクラスも所与のメッシュ位置の学習セットで可変的に観察され、有利に、見えない画像におけるその発生は検出され得る。何故ならば、測定された特徴プローブは考慮に入れられるからである。有利に、本発明に従ってこの種の推定量を用いる本発明に従った変形可能なモデルは柔軟、堅固、且つ、正確である。
【００３６】
有利に、適応条件付き可変表面特徴の本発明に従った方法は、既知の方法が失敗する所与のクラスのための証拠を依然として見い出す。本発明に従った方法は、以下の方程式によって表現され得る事後確率による決定の信頼手段も提供する。
【００３７】
【数４】
2006518072.tif 000006
【００３８】
この事後確率は、位置ｉで測定された特徴ベクトルｖが最適適合クラスＣｂｉ（ｖ）に属する確率である。低い信頼値では、一切の外部エネルギーが位置ｉのために用いられず、或いは、外部エネルギー寄与がそこでは少なくとも低減され得る。
【００３９】
さらに、誤った決定の影響をモデル化するために、Ｒ．Ｏ．Ｄｕｄａ  ｅｔ  ａｌ，“Ｐａｔｅｎｔ  ｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ  ａｎｄ  ｓｃｅｎｅ  ａｎａｌｙｓｉｓ”  Ｊｏｈｎ  Ｗｉｌｅｙ  ＆  Ｓｏｎｓ，１９７３に記載されているような危険関数を導入することが可能であり、その全文が参照として本明細書に引用される。どの危険関数が用いられるべきかは用途の種類に依存し得る。例えば、放射線治療計画において、敏感な組織の照射に至る誤ったクラス分けは、他の組織クラスよりも高い危険関数が必要である。
【００４０】
本発明は、選択された領域が領域分割されるべき如何なる多次元データセットにも適用可能である。重要な用途は、ＭＲ、ＣＴ及び放射線治療計画からの心臓、脳又は肝臓のような軟組織臓器の機能診断（ＣＴからの骨及び軟組織）も含み得る。
【図面の簡単な説明】
【００４１】
【図１】本発明の例示的な実施態様に従った方法を実施するために適用された本発明の例示的な実施態様に従った画像処理装置を示す概略図である。
【図２】本発明に従った方法の例示的な実施態様を示すフロー図である。
【図３】本発明に従った方法の他の例示的な実施態様を示すフロー図である。
【図４】本発明に従って領域分割された心室の領域分割結果を示す概略図である。
【図５】本発明に従って領域分割されたさらなる領域分割結果を示す概略図である。
【図６】２つの別個の左心室の表面測定を示す概略図である。
【図１】
2006518072.tif 000007
【図２】
2006518072.tif 000008
【図３】
2006518072.tif 000009
【図４】
2006518072.tif 000010
【図５】
2006518072.tif 000011
【図６】
2006518072.tif 000012
【国際調査報告】
2006518072.tif 000013
2006518072.tif 000014
2006518072.tif 000015