(57)【要約】【課題】ノイズ成分が一様でない場合であっても医用画像のノイズ評価を高信頼性でもって行うこと。【解決手段】画像処理装置は、医用画像のデータを記憶する記憶部２２と、医用画像の部分領域に関する観測信号分布に対して多項式で表現される信号成分分布を近似させることによりノイズ成分分布を推定する成分分離処理部２６と、推定されたノイズ成分分布に基づいて部分領域と同一又は他の位置の部分領域に関するノイズ指標を算出するＳＮＲ算出部２７とを具備する。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
医用画像のデータを記憶する記憶部と、
前記医用画像の部分領域に関する観測信号分布に対して多項式で表現される信号成分分布を近似させることによりノイズ成分分布を推定する推定部と、
前記推定されたノイズ成分分布に基づいて前記部分領域と同一又は他の位置の部分領域に関するノイズ指標を算出するノイズ指標算出部とを具備する画像処理装置。
【請求項２】
前記ノイズ指標算出部は、前記ノイズ指標として前記推定されたノイズ成分分布の標準偏差を算出することを特徴とする請求項１記載の画像処理装置。
【請求項３】
前記医用画像は、ＭＲＩ画像であることを特徴とする請求項１記載の画像処理装置。
【請求項４】
前記医用画像は、アレイコイルを用いたＭＲＩ画像であることを特徴とする請求項１記載の画像処理装置。
【請求項５】
前記医用画像は、アレイコイルを用いたＭＲＩのパラレルイメージング画像であることを特徴とする請求項１記載の画像処理装置。
【請求項６】
前記推定部は、前記観測信号分布に対して前記信号成分分布を最小二乗近似法により近似させることを特徴とする請求項１記載の画像処理装置。
【請求項７】
前記医用画像は、２次元または３次元画像であることを特徴とする請求項１記載の画像処理装置。
【請求項８】
前記部分領域は、前記医用画像からセグメンテーション法により自動設定されることを特徴とする請求項１記載の画像処理装置。
【請求項９】
前記部分領域は、前記医用画像上の特定部位上に自動設定されることを特徴とする請求項１記載の画像処理装置。
【請求項１０】
前記ノイズ指標算出部は、前記部分領域と同一又は他の位置の部分領域に関する観測信号の平均値を、前記部分領域のノイズ成分分布の標準偏差で除した値を前記ノイズ指標として算出することを特徴とする請求項１記載の画像処理装置。
【請求項１１】
前記ノイズ指標算出部は、２つの部分領域に関する観測信号の平均値の差を、前記部分領域のノイズ成分分布の標準偏差で除した値を前記ノイズ指標として算出することを特徴とする請求項１記載の画像処理装置。
【請求項１２】
前記推定されたノイズ成分分布を表示する表示部をさらに備えることを特徴とする請求項１記載の画像処理装置。
【請求項１３】
前記表示部は、前記推定されたノイズ成分分布を立体的に表示することを特徴とする請求項１２記載の画像処理装置。
【請求項１４】
前記表示部は、前記推定されたノイズ成分分布を輝度変換して表示することを特徴とする請求項１２記載の画像処理装置。
【請求項１５】
前記表示部は、前記推定されたノイズ成分分布をヒストグラムに変換して表示することを特徴とする請求項１２記載の画像処理装置。
【請求項１６】
前記表示部は、前記部分領域が異なる複数のノイズ成分分布を同時表示することを特徴とする請求項１２記載の画像処理装置。
【請求項１７】
前記表示部は、前記ノイズ成分分布とともに前記算出したノイズ指標を表示することを特徴とする請求項１２記載の画像処理装置。
【請求項１８】
前記ノイズ指標算出部は、前記ノイズ成分分布から異常値を除外しながら前記近似の処理を繰り返すことを特徴とする請求項１記載の画像処理装置。
【請求項１９】
前記ノイズ指標算出部は、前記ノイズ成分分布の標準偏差の所定数倍を閾値として前記異常値を抽出することを特徴とする請求項１８記載の画像処理装置。
【請求項２０】
医用画像の部分領域に関する観測信号分布に対して多項式で表現される信号成分分布を近似させることによりノイズ成分分布を推定する手段と、
前記推定されたノイズ成分分布に基づいて前記部分領域と同一又は他の位置の部分領域に関するノイズ指標を算出する手段とをコンピュータに実現させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、医用画像に対してノイズ評価を行う画像処理装置及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
画像の信号雑音比（Signal-to-Noise Ratio: SNR）やコントラスト雑音比（Contrast-to-Noise Ratio: CNR）の算出については、一般的に知られているいくつかの方法がある。ノイズ成分の計測という意味では次の３つが代表例として挙げられる。
【０００３】
（１）差分法  
同一条件で撮像した画像の差分をとり、再現性のある成分（信号のほかにギブスリンギングなども含む）を取り除くことで、ランダムノイズに相当する成分を抽出する。この標準偏差（Standard Deviation: 標準偏差ＳＤ）を計測する。ファントムを対象とした場合には適当な方法である。ただし、同一条件で繰り返し撮像することが、人を対象とした場合、特に臨床例の場合では困難である点が、問題とされる。
【０００４】
（２）差分なしの方法：関心部位でそのまま計測（「同一関心領域法」などともいう）  
信号成分がフラットであることが要求されるが、ＭＲ画像ではさまざまな要因により低次の空間成分（なだらかな信号変化）がある場合が多くなかなか満たされない。人が被検体であれば、もともとの解剖構造などがどうしても存在するため、さらに満たされない場合が多い。これも人の場合には解決困難であり、この方法も適当な方法とはいえない。
【０００５】
（３）差分なしの方法：背景ＳＤで代用（「空中雑音法」などともいう）  
信号成分は関心領域ＲＯＩで計測するが、ノイズ成分は信号のない背景部の標準偏差ＳＤまたは平均値で代用する。絶対値画像の背景部ではノイズの特性が異なるので、背景での計測値を有信号部のノイズ振幅に換算する。従来最も広く使用されていた方法である。シングルコイルで得られた画像や、アレイコイルの代表的な画像生成方法であるサムオブスクエア法（SOS法、正確にはSquare Root of Sum-of-Square法）により得られた画像では、問題はあまりなかった。
【０００６】
例えば図９に示すように、背景部Ｂをノイズ分布と仮定してその標準偏差σ（Ｂ）を求め、標準偏差σ（Ｂ）からアレイコイルのチャンネル数に依存して変わる有信号部換算値σ’＝σ’（Ｂ）を求めることで、この画像を代表するノイズとすることができる。実質臓器１におけるＳＮＲは、その局所領域での観測信号の平均値ｍ（Ｏ１）を上記σ’で除したもの、すなわちｍ（Ｏ１）／σ’とすればよい。同様に、実質臓器１、２間のＣＮＲも、（ｍ（Ｏ１）−ｍ（Ｏ２））／σ’と計算される。臨床的には、患部Ｌと隣接する実質臓器のＣＮＲは、（ｍ（Ｌ）−ｍ（Ｏ１））／σ’と表わされる。
【０００７】
いずれの手法も、画像内でノイズ強度が比較的変動しない、一様なことを前提として考えられたものである。従って、画像内でその位置に応じてノイズ強度が比較的変動する場合、従来のノイズ評価はその信頼性が低下してしまうと言う問題があった。例えば、近年、ＭＲＩにおけるパラレルイメージング（ＰＩ）の進展に伴い、それに用いる表面アレイコイルの感度ムラ補正処理や、ＰＩの展開処理により、ノイズは空間的に一様ではなくなった。そのため、ノイズ成分を見積もる適当な方法がない。
【非特許文献１】National Electrical Manufacturers Association: Determination of signal-to-noise ratio in diagnostic magnetic resonance imagers, NEMA Standard Publications, MS-1, 1988
【非特許文献２】笠井，土井，ＭＲ撮像技術学，オーム社，2001
【非特許文献３】小倉，他：  ＭＲ画像のＳＮＲ測定に関する基礎的検討，日本放射線技術学会誌，59(4),508-513, 2003
【非特許文献４】Pruessmann KS, et al, SENSE: Sensitivity Encoding for Fast MRI, Magnetic Resonance in Medicine 42:952-962 (1999)
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
本発明の目的は、ノイズ成分が一様でない場合であっても医用画像のノイズ評価を高信頼性でもって行うことにある。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
本発明はある局面において、医用画像のデータを記憶する記憶部と、前記医用画像の部分領域に関する観測信号分布に対して多項式で表現される信号成分分布を近似させることによりノイズ成分分布を推定する推定部と、前記推定されたノイズ成分分布に基づいて前記部分領域と同一又は他の位置の部分領域に関するノイズ指標を算出するノイズ指標算出部とを具備する。
【発明の効果】
【００１０】
本発明によれば、ノイズ成分が一様でない場合であっても医用画像のノイズ評価を高信頼性でもって行うことができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１１】
以下、図面を参照して本発明の実施形態を説明する。なお、本発明は、医用画像のノイズ評価のための画像処理装置及びそのプログラムであり、本発明で対象とされるべき医用画像としては、ノイズ強度が一様でなく現れるものであり、典型的には、磁気共鳴イメージング装置のパラレルイメージングによるＭＲＩ画像であるが、他のＸ線診断装置による投影画像、超音波診断装置によるＢモード等の超音波画像、ガンマカメラによる放射線同位元素の空間的分布、Ｘ線コンピュータ断層撮影装置による断層画像なども対象とされ得る。ここでは、医用画像としてＭＲＩ画像を例に説明する。また、ここでは当該画像処理装置が磁気共鳴イメージング装置に接続される外部装置として説明するが、磁気共鳴イメージング装置に組み込まれる構成であっても良い。
【００１２】
図１は本実施形態に係る画像処理装置の構成を磁気共鳴イメージング装置とともに示している。磁気共鳴イメージング装置は、静磁場Ｈ0を形成する筒状の静磁場用磁石１を有する。静磁場用磁石１の内側には、傾斜磁場コイルユニット２と、ＲＦコイルユニット３とが配置される。傾斜磁場コイルユニット２は、ＸＹＺ各軸に対応する３つのコイルを有する。傾斜磁場電源４は、傾斜磁場電源制御部７の制御に従って傾斜磁場コイルユニット２の３つのコイルに個々に電流を供給するために構成される。ＲＦコイルユニット３は、複数の表面コイルからなり、ＲＦ制御部８の制御に従ってＲＦ発生装置５から高周波信号の供給を受け、高周波磁場を発生する。受信検波装置６は、受信装置制御部９の制御のもと、被検体Ｐ内部の原子核スピンからのＭＲ信号をＲＦコイルユニット３を介して受信する。シーケンスコントローラ１０は、パラレルイメージングのために構築されたパルスシーケンスを実行するために、傾斜磁場電源制御部７、ＲＦ制御部８、受信装置制御部９を統括して制御する。演算器（再構成）１１は、受信検波装置６でＲＦコイルユニット３の複数の表面コイルを介して受信されたＭＲ信号に基づいて、パラレルイメージングに応じた処理手順に従ってＭＲ画像を再構成する。
【００１３】
画像処理装置２０は、ＭＲ画像のデータをインタフェース２９を介して入力し、メモリ２２に記憶する。このメモリ２２とともに、画像処理装置２０は、全体の動作制御及び各種演算処理を担うＣＰＵ２１、キーボードやマウス等の入力器２３、ＭＲ画像や後述するノイズ成分ＳＩ(N)等を表示するためのモニタ２４、さらに、ＭＲ画像の部分領域（以下、関心領域ＲＯＩという）内の観測信号の信号強度ＳＩ(O)を信号成分の信号強度ＳＩ(S)とノイズ成分の信号強度ＳＩ(N)とに分解するための成分分解処理部２６と、観測信号の信号強度ＳＩ(O)とノイズ成分の信号強度ＳＩ(N)とから関心領域ＲＯＩに関するノイズ指標として標準偏差σやＳＮＲ（ＳＮ比）を算出するＳＮＲ算出部２７と、ノイズ成分ＳＩ(N)から表示画像等の生成を担う表示処理部２８とから構成される。なお，以下の記述では「信号強度」は略記する。
【００１４】
図２Ａには本実施形態によるノイズ評価処理手順を示している。まず。図３に示すように、ステップＳ１１において、少なくとも一つの関心領域ＲＯＩが、モニタ２４上に表示されたＭＲ画像上に入力器２３を介して設定される。観測信号ＳＩ(O)は、図４に示すように、狭義の信号成分ＳＩ(S)とノイズ成分ＳＩ(N)とからなる。典型的には、信号成分ＳＩ(S)は信号値が空間上緩やかに変化し、ノイズ成分ＳＩ(N)は信号値が空間上ランダムに変化する。
【００１５】
ステップＳ１２において、成分分解処理部２６により、関心領域ＲＯＩ内の観測信号ＳＩ(O)が、信号成分ＳＩ(S)とノイズ成分ＳＩ(N)とに分解される。実際的には、関心領域ＲＯＩ内の観測信号ＳＩ(O)の空間分布に対して、典型的には多項式モデル（曲面モデル）で表現した信号成分ＳＩ(S)の空間分布を、近似処理として典型的には最小２乗法により近似させる。近似誤差がノイズ成分ＳＩ(N)として推定される。
【００１６】
より好ましくは、関心領域ＲＯＩ内の信号(解剖構造)の素性によって近似モデルを使い分ける。対象によっては１次関数による最小２乗近似処理でもよいが、通常は２次以上の多項式による最小２乗近似処理が行われる。最小２乗近似処理、換言すると、回帰分析処理を観測信号の空間分布に対して施し、その誤差成分（残差成分）をノイズ成分として推定、利用するということである。
【００１７】
特に臨床画像では関心領域ＲＯＩの設定が難しく、統計的にはより多くの点数を確保したいが、解剖構造があるために比較的小さめにとる必要がある。関心領域ＲＯＩ内の信号成分がある程度の均一性を持っていると思われる場合には、１次関数（線形関数）による近似処理で十分な場合が多い。コントラストがあまりつかない撮像条件での肝臓や脾臓撮影、あるいは頭頂部などで広い範囲で白質部が確保できる場合などがこれに相当する。灰白質では大きな領域がとりにくいため場合によっては２次多項式による最小２乗近似も意味がある場合がある。しかしながら２次以上の多項式では近似がうまくいっているかよく確認をする必要がある。
【００１８】
ステップＳ１３において、ＳＮＲ算出部２７は、成分分解処理部２６で推定された関心領域ＲＯＩ内のノイズ成分ＳＩ(N)に関する標準偏差σを当該関心領域ＲＯＩに関するノイズ指標として算出する。なお、複数の関心領域ＲＯＩが設定されたとき、個々に近似処理及び標準偏差σの算出処理が行われる。また、表示処理部２８は、操作者の指示にしたがって、関心領域ＲＯＩ内のノイズ成分ＳＩ(N)の空間分布から、図５Ａに示すようなノイズレベルを高さに対応付けて３次元的に表現するマップ、図５Ｂに示すようなノイズレベルを縦軸に、横軸にＸ又はＹの空間軸を対応付けて２次元的に表現するマップ、図５Ｃに示すようなノイズレベルを横軸に、縦軸に頻度を対応付けたヒストグラムのいずれか又は任意の組み合わせで作成する。表示処理部２８が作成したノイズ成分のマップやヒストグラムはモニタ２４に、ノイズ指標として標準偏差σとともに表示される。臨床画像の各ＲＯＩ内の信号バラツキのバリエーションも考慮して、ノイズの状況が確認され、この表示により、画像評価におけるミスを未然に防ぐことができる。
【００１９】
本実施形態において、図２Ｂに示す手順でノイズ評価処理を行うものであっても良い。ステップＳ２１、Ｓ２２は、図２ＡのステップＳ１１、Ｓ１２にそれぞれ対応するので、説明は省略する。ステップＳ２３において、ＳＮＲ算出部２７は、成分分解処理部２６で推定された関心領域ＲＯＩ内のノイズ成分ＳＩ(N)に関する標準偏差σを当該関心領域ＲＯＩに関するノイズ指標として算出する。そして、ステップＳ２４において、この標準偏差σで当該関心領域の観測信号ＳＩ(O)の平均値ｍを除することにより、当該関心領域ＲＯＩに関するノイズ指標としてのＳＮＲを算出する。なお、複数の関心領域ＲＯＩが設定されたとき、特定の関心領域ＲＯＩで算出した標準偏差σを当該画像の固有のノイズ値として他の関心領域ＲＯＩのＳＮＲの算出に共用するようにしても良いし、複数の関心領域ＲＯＩについて個々に近似処理及び標準偏差σの算出処理を行うようにしても良い。
【００２０】
本実施形態において、図２Ｃに示す手順で、２つの関心領域間でノイズ指標を相対的に評価するものであっても良い。ステップＳ３１、Ｓ３２は、図２ＡのステップＳ１１、Ｓ１２にそれぞれ対応し、ステップＳ３３は、図２ＢのステップＳ２３に対応するので、説明は省略する。ステップＳ３４において、ＳＮＲ算出部２７は、成分分解処理部２６で推定された第１の関心領域ＲＯＩ01に関する標準偏差σ01と、第２の関心領域ＲＯＩ02に関する標準偏差σ02との代表値で、第１の関心領域ＲＯＩの観測信号ＳＩ(O)の平均値ｍ01と第２の関心領域ＲＯＩの観測信号ＳＩ(O)の平均値ｍ02との差（ｍ01−ｍ02）を除した値を相対的なノイズ指標ＣＮＲとして算出する。なお、標準偏差σ01と標準偏差σ02との代表値とは、典型的には、それらの中の高値を選択する。つまり、σ01＞σ02のとき、σ01が選択される。しかし、代表値として、標準偏差σ01と標準偏差σ02との平均値（（σ01＋σ02）／２）であってもよい。
【００２１】
本実施形態において、図６に示す手順で、異常値を除外して近似処理を行うようにしても良い。図８ＡにはＲＯＩ内に信号強度の高い血管が含まれていたり、あるいは画像上でスパイク状に異常値を示す例を示している。臨床画像上での実際の関心領域ＲＯＩの指定では、ランダムノイズとは別の要因で大きなノイズが混入したり、あるいは血管信号などがＲＯＩ内に入ってしまうケースなどが考えられる。適当な閾値を指定して、こうした「異常点」を除外して、再度近似処理を行うことは近似処理の精度向上に有効である。ステップＳ４１は、図２ＡのステップＳ１１に対応するので、説明は省略する。ステップＳ４２において、異常値か否かを関心領域ＲＯＩ内の各点ごとに判定する。ステップＳ４３において、成分分解処理部２６により、関心領域ＲＯＩ内の観測信号ＳＩ(O)を、信号成分ＳＩ(S)とノイズ成分ＳＩ(N)とに分解する。ステップＳ４４において、ＳＮＲ算出部２７は、成分分解処理部２６で推定された関心領域ＲＯＩ内のノイズ成分ＳＩ(N)に関する標準偏差σを算出する。続いて、成分分解処理部２６において、関心領域ＲＯＩ内の各点（各画素）の誤差成分、つまりノイズ成分ＳＩ(N)を、所定の閾値として標準偏差に応じて決まる値、例えば（３・σ）と比較する（Ｓ４５）。そして、成分分解処理部２６で、ノイズ成分ＳＩ(N)が閾値よりも大きな点を抽出し、それらの点を近似処理対象から除外し（Ｓ４６）、関心領域ＲＯＩ内で残った点を対象として再度、ステップＳ４３で近似処理を行う。このように異常点が無くなる又は異常点数が所定数未満に収束するまで、ステップＳ４３乃至Ｓ４６のループを繰り返す。異常点が無くなる又は異常点数が所定数未満に収束した段階で、そのときの標準偏差σと、異常点以外の点の平均値ｍにより、ＳＮＲやＣＮＲを算出する（Ｓ４７）。
【００２２】
図６の例では異常値除外を自動的に行うものであったが、図７の手順に示すように、除外するか否かを操作者が決定するようにしてもよい。ステップＳ４２において、異常値か否かを関心領域ＲＯＩ内の各点ごとに判定する。ステップＳ５１乃至Ｓ５４において、図６のステップＳ４１乃至Ｓ４４と同様に、関心領域ＲＯＩごとに近似処理を行い、ノイズ成分ＳＩ(N)の空間分布を求め、その標準偏差σを算出する。続いて、ステップＳ５５で表示処理部２８において、操作者の指示にしたがって、関心領域ＲＯＩ内のノイズ成分ＳＩ(N)の空間分布から、図８Ａに示すようなノイズレベルを高さに対応付けて３次元的に表現するマップ、図８Ｂに示すようなノイズレベルを縦軸に、横軸にＸ又はＹの空間軸を対応付けて２次元的に表現するマップ、図８Ｃに示すようなノイズレベルを横軸に、縦軸に頻度を対応付けたヒストグラムのいずれか又は任意の組み合わせで作成され、モニタ２４に表示される。これらマップやヒストグラムにおいて所定の閾値として典型的には（３・σ）を超過する除外候補としての点が赤色等の特異な態様で表示される。操作者はマップやヒストグラムを確認して、近似処理から異常値を除外するか否かを入力器２３を介して指定する（Ｓ５６）。
【００２３】
近似処理から異常値を除外するとき、成分分解処理部２６で、ノイズ成分ＳＩ(N)が閾値よりも大きな点を除外し（Ｓ５７）、関心領域ＲＯＩ内で残った点を対象として再度、ステップＳ５３で近似処理を行う。このように異常点が少なくなっていき操作者が近似処理から異常値を除外しない指示をするまで、ステップＳ５３乃至Ｓ５７のループを繰り返す。操作者が近似処理から異常値を除外しない指示をした段階で、そのときの標準偏差σと、異常点以外の点の平均値ｍにより、ＳＮＲやＣＮＲを算出する（Ｓ５８）。
【００２４】
本実施形態により、ノイズの空間的一様性がない場合であっても、各部位におけるノイズの程度を適切に見積もることが可能になる。さらに臨床画像においても、関心部位におけるＳＮＲ、関心部位間におけるＣＮＲを、従来よりもロバストに見積もることが可能になる。
【００２５】
なお、本発明は上記実施形態そのままに限定されるものではなく、実施段階ではその要旨を逸脱しない範囲で構成要素を変形して具体化できる。また、上記実施形態に開示されている複数の構成要素の適宜な組み合わせにより、種々の発明を形成できる。例えば、実施形態に示される全構成要素から幾つかの構成要素を削除してもよい。さらに、異なる実施形態にわたる構成要素を適宜組み合わせてもよい。
【図面の簡単な説明】
【００２６】
【図１】本発明の実施形態に係る画像処理装置を装備する磁気共鳴映像装置の構成を示す図。
【図２Ａ】図１の画像処理装置による第１のノイズ評価処理手順を示す流れ図。
【図２Ｂ】図１の画像処理装置による第２のノイズ評価処理手順を示す流れ図。
【図２Ｃ】図１の画像処理装置による第３のノイズ評価処理手順を示す流れ図。
【図３】図２ＡのＳ１１で設定される関心領域ＲＯＩとその観測信号分布を示す図。
【図４】図２ＡのＳ１２の補足説明図。
【図５Ａ】図２ＡのＳ１３における第１の表示例を示す図。
【図５Ｂ】図２ＡのＳ１３における第２の表示例を示す図。
【図５Ｃ】図２ＡのＳ１３における第３の表示例を示す図。
【図６】図１の画像処理装置による第４のノイズ評価処理手順を示す流れ図。
【図７】図１の画像処理装置による第５のノイズ評価処理手順を示す流れ図。
【図８Ａ】図７のＳ２８における第１の表示例を示す図。
【図８Ｂ】図７のＳ２８における第２の表示例を示す図。
【図８Ｃ】図７のＳ２８における第３の表示例を示す図。
【図９】従来のノイズ評価に関する補足説明図。
【符号の説明】
【００２７】
１…静磁場磁石、２…傾斜磁場コイルユニット、３…ＲＦコイル、４…傾斜磁場電源、５…ＲＦ発生装置、６…受信検波装置、７…傾斜磁場電源制御部、８…ＲＦ制御部、９…受信装置制御部、１０…シーケンスコントローラ、１１…演算器、２０…画像処理装置（ノイズ評価装置）、２１…ＣＰＵ、２２…メモリ、２３…入力器、２４…モニタ、２５…制御／データバス、２６…成分分解処理部、２７…ＳＮＲ算出部、２８…表示処理部。
【図１】
2007260292.tif 000003
【図２Ａ】
2007260292.tif 000004
【図２Ｂ】
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【図２Ｃ】
2007260292.tif 000006
【図３】
2007260292.tif 000007
【図４】
2007260292.tif 000008
【図５Ａ】
2007260292.tif 000009
【図５Ｂ】
2007260292.tif 000010
【図５Ｃ】
2007260292.tif 000011
【図６】
2007260292.tif 000012
【図７】
2007260292.tif 000013
【図８Ａ】
2007260292.tif 000014
【図８Ｂ】
2007260292.tif 000015
【図８Ｃ】
2007260292.tif 000016
【図９】
2007260292.tif 000017