(57)【要約】【課題】  任意の並び順で医用画像に埋め込まれた個人情報を消去できる画像表示装置及び医用画像表示方法を提供する。【解決手段】  本発明は、複数の医用画像にわたって医用画像中の決まった位置に個人情報が埋め込まれていることを利用する。具体的には、医用画像を表示する表示部を備えた医用画像表示装置であって、複数の医用画像間で同じ座標位置の各画素値を演算した結果が所定の条件を満たす画素を個人情報として抽出する個人情報抽出部と、前記個人情報として抽出された画素の画素値を変更することで前記医用画像から前記個人情報を消去する個人情報消去部と、を備えることを特徴とする。【選択図】          図3
2013192835.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
医用画像を表示する表示部を備えた医用画像表示装置であって、
複数の医用画像間で同じ座標位置の各画素値を演算した結果が所定の条件を満たす画素を個人情報として抽出する個人情報抽出部と、
前記個人情報として抽出された画素の画素値を変更することで前記医用画像から前記個人情報を消去する個人情報消去部と、を備えることを特徴とする医用画像表示装置。
【請求項２】
請求項１に記載の医用画像表示装置において、
前記個人情報抽出部は、複数の医用画像間で同じ座標位置の画素値を比較演算し、比較演算の結果に基づいて個人情報を抽出することを特徴とする医用画像表示装置。
【請求項３】
請求項１に記載の医用画像表示装置において、
前記個人情報抽出部は、複数の医用画像間で同じ座標位置の画素値の平均値を算出し、前記平均値に基づいて個人情報を抽出することを特徴とする医用画像表示装置。
【請求項４】
請求項１乃至３のいずれか一項に記載の医用画像表示装置において、
前記個人情報抽出部は、抽出した画素の間の距離を算出し、算出した画素間の距離に基づいて複数の画素を一つの文字を構成する画素群として抽出し、
前記個人情報消去部は、文字を構成する前記画素群を前記医用画像から消去することを特徴とする医用画像表示装置。
【請求項５】
請求項４に記載の医用画像表示装置において、
前記個人情報抽出部は、抽出した文字の間の距離を算出し、算出した文字間の距離に基づいて複数の文字を一つの文字列を構成する文字群として抽出し、
前記個人情報消去部は、文字列を構成する前記文字群を前記医用画像から消去することを特徴とする医用画像表示装置。
【請求項６】
請求項１乃至５のいずれか一項に記載の医用画像表示装置において、
前記個人情報消去部は、前記個人情報として抽出された画素の画素値を周辺画素の画素値の平均値に変更することを特徴とする医用画像表示装置。
【請求項７】
医用画像を表示する表示ステップを備えた医用画像表示方法であって、
複数の医用画像間で同じ座標位置の各画素値を演算した結果が所定の条件を満たす画素を個人情報として抽出する個人情報抽出ステップと、
前記個人情報として抽出された画素の画素値を変更することで前記医用画像から前記個人情報を消去する個人情報消去ステップと、を備えることを特徴とする医用画像表示方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明はX線撮影装置、X線CT装置、MRI装置、超音波診断装置、核医学診断装置を含む医用画像診断装置から取得された医用画像を表示する医用画像表示装置及び医用画像表示方法に係り、医用画像に埋め込まれた付帯情報、特に個人情報を消去する技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
X線撮影装置、X線CT装置、MRI装置、超音波診断装置、核医学診断装置を含む医用画像診断装置から取得された医用画像には、被検体の個人情報や検査情報といった文字情報が付帯情報として埋め込まれている。付帯情報は医用画像を画像診断に用いる場合には有益であるが、医用画像を教育や学会発表に用いる場合には被検体のプライバシー保護の観点から付帯情報、特に個人情報が消去されていることが望ましい。
【０００３】
医用画像に埋め込まれた付帯情報を消去する技術としては、例えば特許文献1がある。特許文献1には、OCR(Optical Character Recognition)プログラムにより医用画像から読み出した文字情報の中から、句読点や括弧、コロンなどの記号情報を抽出し、記号情報の後に個人情報が配置されていることに基づいて個人情報を抽出し消去する技術が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開2007-44239号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、特許文献1では、個人情報を抽出するための記号情報を予め登録しておく必要があり、登録された記号情報の後に続く個人情報は消去されるものの、そうでない場合には個人情報を抽出することができなかった。すなわち、予め定められた並び順で埋め込まれた個人情報しか消去することができなかった。
【０００６】
そこで本発明は、任意の並び順で医用画像に埋め込まれた個人情報を消去できる画像表示装置及び医用画像表示方法を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
上記目的を達成するために本発明は、複数の医用画像にわたって医用画像中の決まった位置に個人情報が埋め込まれていることを利用して、医用画像中の個人情報を抽出し消去する医用画像表示装置及び医用画像表示方法である。
【０００８】
具体的には、医用画像を表示する表示部を備えた医用画像表示装置であって、複数の医用画像間で同じ座標位置の各画素値を演算した結果が所定の条件を満たす画素を個人情報として抽出する個人情報抽出部と、前記個人情報として抽出された画素の画素値を変更することで前記医用画像から前記個人情報を消去する個人情報消去部と、を備えることを特徴とする。
【０００９】
また、医用画像を表示する表示ステップを備えた医用画像表示方法であって、複数の医用画像間で同じ座標位置の各画素値を演算した結果が所定の条件を満たす画素を個人情報として抽出する個人情報抽出ステップと、前記個人情報として抽出された画素の画素値を変更することで前記医用画像から前記個人情報を消去する個人情報消去ステップと、を備えることを特徴とする。
【発明の効果】
【００１０】
本発明によれば、任意の並び順で医用画像に埋め込まれた個人情報を消去できる画像表示装置及び医用画像表示方法を提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】本発明の医用画像表示装置のハードウェア構成を示す図
【図２】本発明の要部の構成を示す図
【図３】本発明の処理の流れを示す図
【図４】第1の実施形態の処理の流れを示す図
【図５】複数画像間での画素値の比較について補足説明する図
【図６】個人情報である画素の画素値の変更について補足説明する図
【図７】第2の実施形態の処理の流れを示す図
【図８】第3の実施形態の処理の流れを示す図
【図９】第4の実施形態の処理の流れを示す図
【発明を実施するための形態】
【００１２】
以下、添付図面に従って本発明に係る医用画像表示装置の好ましい実施形態について説明する。なお、以下の説明及び添付図面において、同一の機能構成を有する構成要素については、同一の符号を付することにより重複説明を省略することにする。
【００１３】
図1は医用画像表示装置1のハードウェア構成を示す図である。医用画像表示装置1は、CPU(Central Processing Unit)2、主メモリ3、記憶装置4、表示メモリ5、表示装置6、マウス8に接続されたコントローラ7、キーボード9、ネットワークアダプタ10がシステムバス11によって信号送受可能に接続されて構成される。医用画像表示装置1は、ネットワーク12を介して医用画像撮影装置13や医用画像データベース14と信号送受可能に接続される。ここで、「信号送受可能に」とは、電気的、光学的に有線、無線を問わずに、相互にあるいは一方から他方へ信号送受可能な状態を示す。
【００１４】
CPU2は、各構成要素の動作を制御する装置である。CPU2は、記憶装置4に格納されるプログラムやプログラム実行に必要なデータを主メモリ3にロードして実行する。記憶装置4は、医用画像撮影装置13により撮影された医用画像を格納する装置であり、具体的にはハードディスク等である。また、記憶装置4は、フレシキブルディスク、光(磁気)ディスク、ZIPメモリ、USBメモリ等の可搬性記録媒体とデータの受け渡しをする装置であっても良い。医用画像はLAN（Local Area Network）等のネットワーク12を介して医用画像撮影装置13や医用画像データベース14から取得される。また、記憶装置4には、CPU2が実行するプログラムやプログラム実行に必要なデータが格納される。主メモリ3は、CPU2が実行するプログラムや演算処理の途中経過を記憶するものである。
【００１５】
表示メモリ5は、液晶ディスプレイやCRT(Cathode Ray Tube)等の表示装置6に表示するための表示データを一時格納するものである。マウス8やキーボード9は、操作者が医用画像表示装置1に対して操作指示を行う操作デバイスである。マウス8はトラックパッドやトラックボールなどの他のポインティングデバイスであっても良い。コントローラ7は、マウス8の状態を検出して、表示装置6上のマウスポインタの位置を取得し、取得した位置情報等をCPU2へ出力するものである。ネットワークアダプタ10は、医用画像表示装置1をLAN、電話回線、インターネット等のネットワーク12に接続するためのものである。
【００１６】
医用画像撮影装置13は、被検体の断層画像等の医用画像を取得する装置である。医用画像撮影装置13は、例えば、MRI装置やX線CT装置、超音波診断装置、シンチレーションカメラ装置、PET装置、SPECT装置など、である。医用画像データベース14は、医用画像撮影装置13によって撮影された医用画像を記憶するデータベースシステムである。
【００１７】
[第1の実施形態]
任意の並び順で医用画像に埋め込まれた付帯情報の中からの個人情報の抽出処理、並びに消去処理は、図2に示す画像読出部201、個人情報抽出部202、個人情報消去部203により行われる。これらの各部101〜103は、専用のハードウェアにより構成されても良いし、CPU2が後述する処理の流れを実行することにより構成されても良い。各部101〜103が専用のハードウェアにより構成される場合はシステムバス11を介してCPU2に接続される。
【００１８】
画像読出部101は、記憶装置4または医用画像撮影装置13、医用画像データベース14から複数の医用画像を読み出す処理を実行する。画像読出部101が読み出す複数の医用画像にはそれぞれ付帯情報が埋め込まれている。
【００１９】
付帯情報とは、被検体の個人情報や検査情報といった文字情報である。具体的には被検体の氏名、識別番号、性別、生年月日等の被検体の個人情報や、検査年月日、検査時刻、検査部位、検査条件、画像番号等の検査情報である。付帯情報は、多くの場合、医用画像中の決まった位置に埋め込まれており、複数の医用画像にわたって同じ座標位置に存在する。また、付帯情報が明瞭に見分けられるように、付帯情報の画素値には医用画像の背景領域の画素値とは最もかけ離れた値が割り当てられることが多い。例えば、医用画像がモノクロ256階調で表示される場合、背景領域の画素値が0すなわち黒色であれば付帯情報の画素値は255すなわち白色が割り当てられ、背景領域が白色であれば付帯情報には黒色が割り当てられる。
【００２０】
同じ被検体の複数の医用画像では、検査情報は医用画像毎に異なる表示形態になる場合があるのに対し、個人情報は複数の医用画像にわたって同じ表示形態で表示される。すなわち、検査時刻や画像番号等は画像毎に異なる数値になる場合があるのに対し、氏名や生年月日等は複数の医用画像にわたって同じ文字として表示される。
【００２１】
個人情報抽出部102は、読み出された複数の医用画像の中から消去対象となる個人情報を抽出する処理を実行する。個人情報の抽出には、複数の医用画像にわたって個人情報が同じ座標位置に同じ形状で埋め込まれていることが利用される。
【００２２】
個人情報消去部103は、抽出された個人情報を構成する画素の画素値を変更することで、医用画像の中から個人情報を消去する処理を実行する。個人情報が消去された医用画像は表示メモリ5を介して表示装置6に表示される。
【００２３】
以上の構成を備える医用画像表示装置1が実行する処理の流れについて図3を用いて説明する。
【００２４】
(ステップ301)
画像読出部101は、操作者がマウス8やキーボード9を操作して選択した複数の医用画像を記憶装置4から、または医用画像撮影装置13もしくは医用画像データベース14からネットワーク12を介して読み出す。読み出された複数の医用画像には付帯情報がそれぞれ埋め込まれている。
【００２５】
(ステップ302)
個人情報抽出部102は、医用画像の中から消去対象である個人情報を複数の画像にわたる同じ座標位置の画素値の演算結果に基づいて抽出する。図4は本実施形態の個人情報の抽出処理の流れを示す図である。以下、図4の各ステップについて詳細に説明する。
【００２６】
(ステップ401)
個人情報抽出部102は、読み出された複数の画像にわたって、同じ座標位置の画素値を比較演算する。すなわち、図5(a)に示すように複数の画像にわたって同じ座標位置の画素値を取得した後、同じ座標位置の画素値を画像間で比較演算する。比較演算の際には、例えば図5(b)に示すようなグラフを作成しても良い。図5(b)のグラフは縦軸が各画像の画素値であり横軸が画像番号である。医用画像に埋め込まれた個人情報の画素では、符号501で示されるように複数の画像にわたって同じ画素値を示すことになる。これに対し、被検体の臓器等が表示された撮影領域の画素では、撮影断面位置や撮影時刻の違い又は撮影時に含まれるノイズの影響によって、符号502で示されるように画像毎に異なる画素値を示すことになる。
【００２７】
(ステップ402)
個人情報抽出部102は、画像間の画素値の比較演算の結果に基づき、対象画素が個人情報であるか否かを判定する。既に述べたように、個人情報の画素では複数の画像にわたって同じ画素値を示すのに対し、撮影領域のように個人情報ではない画素では画像毎に異なる画素値を示すので、画像毎に画素値が変化しない場合、あるいは画素値の変化量があらかじめ定めた閾値よりも小さい場合には当該対象画素が個人情報を構成する画素であると判定する。
【００２８】
(ステップ303)
個人情報消去部103は、ステップ302で抽出された個人情報を医用画像から消去する。
【００２９】
個人情報を消去する処理は、個人情報の画素値が、例えば医用画像の背景領域の画素値に変更されることにより実行される。より具体的には、背景領域の画素値が0すなわち黒色であれば、個人情報の画素値が0に変更される。個人情報の画素値が背景領域の画素値に変更されることで、背景領域と個人情報との見分けがつかなくなり、個人情報が消去されたことになる。
【００３０】
また、個人情報が背景領域におさまらず撮影領域に重なっている場合、個人情報の画素値を背景領域の画素値に変更したとしても、不十分であることがある。例えば、撮影領域すなわち灰色領域に、白色文字の個人情報が重なっている場合に、個人情報の画素が黒色に変更されたとしても個人情報が消去されたことにはならない。そこで、個人情報の画素値を変更する際に、個人情報の画素に隣接し個人情報ではない画素の画素値を計測し、計測された画素値の平均値を算出し、算出した平均値に個人情報の画素値を変更しても良い。
【００３１】
図6を用いてより具体的に説明する。図6(a)は個人情報として抽出された文字“A”を示しており、図6(b)は図6(a)中の太線で囲った領域600の9画素を拡大した図である。画素値の変更対象が領域600の中心である画素601であるとき、画素601に隣接し個人情報でない画素は画素602a、602b、602cの3画素である。画素602a、602b、602cの画素値を計測し、3画素の計測値の平均値を算出し、画素601の画素値を3画素の平均値に変更すると、画素601の画素値は画素602a、602b、602cの画素値の中間色となる。同様の処理を、個人情報を構成する各画素に対して実行することにより、個人情報を構成する全ての画素は、周囲の画素の中間色となる。なお、個人情報の画素の周囲の画素が全て同じ画素値である場合は、平均値が周囲の画素の画素値となるので、個人情報の画素は周囲の画素と同じ画素値となる。その結果、個人情報が撮影領域に重なっていたとしても、個人情報と撮影領域との見分けがつかなくなり、個人情報が消去されたことになる。
【００３２】
なお、画素値の変更対象の画素に隣接する画素の全てが個人情報を構成する画素である場合は、変更後の画素値を用いて平均値を算出するようにすれば良い。
【００３３】
(ステッ204)
CPU2は、ステップ303にて個人情報が消去された医用画像を、表示メモリ5を介して表示装置6に表示させる。
【００３４】
以上の処理の流れを医用画像表示装置1が実行するにより、任意の並び順で医用画像に埋め込まれた個人情報を削除することが可能となり、個人情報保護に資することが出来るようになる。
【００３５】
[第2の実施形態]
第1の実施形態では、図3のステップ302において、複数の画像間の同じ座標位置での画素値を比較演算した結果に基づいて、個人情報の画素を抽出した。これに対して本実施形態は、複数の画像を用いて平均画像を作成し、作成された平均画像の画素値に基づいて個人情報の画素を抽出するものであり、図3のステップ302における処理の流れ以外については第1の実施形態と同様である。以下、図7を用いて第2の実施形態におけるステップ302の処理の流れを説明する。
【００３６】
(ステップ701)
個人情報抽出部202は、ステップ301にて読み出された複数の画像を用いて平均画像を作成する。平均画像の作成には例えば次式が用いられる。
【００３７】
【数１】
2013192835.tif 000003
ここで、Iave（x,y）は平均画像の座標位置(x,y)における画素値、iは画像番号、nは画像の総数、Ii（x,y）は画像番号iの画像の座標位置(x,y)における画素値、である。
【００３８】
(ステップ702)
個人情報抽出部202は、ステップ701で作成された平均画像の画素値に基づき、対象画素が個人情報であるか否かを判定する。例えば、平均画像の各座標位置の画素値を予め定められた閾値と比較し、その結果に基づいて対象画素が個人情報を構成する画素であるか否かを判定する。
【００３９】
既に述べたように、付帯情報の画素値には医用画像の背景領域の画素値とは最もかけ離れた値が割り当てられることが多く、背景領域の画素値が0すなわち黒色であれば、付帯情報の画素値は255すなわち白色が割り当てられ、背景領域が白色であれば、付帯情報は黒色が割り当てられる。これに対し、撮影領域は部位に応じて画素値が異なるので、撮影領域の平均画像の画素値は0と255との間の値すなわち中間色となる。
【００４０】
そこで、背景領域の画素値が0であれば比較的大きな値の閾値、例えば250程度の閾値を用いて平均画像の画素値との比較を行い、閾値よりも大きい画素を、個人情報を構成する画素として抽出すれば良い。また、背景領域の画素値が255であれば比較的小さな値の閾値、例えば5程度の閾値を用いて平均画像の画素値との比較を行い、閾値よりも小さい画素を、個人情報を構成する画素として抽出すれば良い。
【００４１】
なお、付帯情報が撮影領域に重ならないように画像の周辺に配置されることを利用して、画像の周辺と中央とで異なる閾値を設定しても良い。例えば、背景領域の画素値が0の場合に、周辺では閾値を245程度とし、中央に近づくに従い閾値を大きくしても良い。このようにすることにより画像の中央での誤抽出を低減できる。
【００４２】
以上の処理の流れを医用画像表示装置1が実行するにより、任意の並び順で医用画像に埋め込まれた個人情報を削除することが可能となり、個人情報保護に資することが出来るようになる。
【００４３】
また本実施形態によれば、複数の画像の間で位置ずれがあったとしても、位置ずれした画像の枚数が画像の総数に比べて十分に少なければ、平均画像中の個人情報への位置ずれによる影響は十分に小さいので、医用画像中の個人情報を的確に抽出し削除することが可能となる。
【００４４】
[第3の実施形態]
第1及び第2の実施形態では、画素単位で個人情報が抽出された。個人情報が画素単位で抽出される場合、文字を構成する一部の画素が個人情報として誤抽出され、文字の一部が欠けた状態で表示されることがある。そこで本実施形態では、画素単位で個人情報を抽出するのではなく、文字を構成する連なった複数の画素を一つのグループとし、グループ単位で個人情報を抽出する。すなわち本実施形態は、抽出された各画素の間の距離に基づいて、複数の画素を一つの文字を構成する画素群として抽出し、文字単位で個人情報を抽出するものであり、図3のステップ302における処理の流れ以外については第1及び第2の実施形態と同様である。以下、図8を用いて第3の実施形態におけるステップ302の処理の流れを説明する。
【００４５】
(ステップ801)
個人情報抽出部202は、ステップ301にて読み出された医用画像の中から個人情報を構成する画素の候補を対象画素として抽出する。本ステップの処理は、第1の実施形態または第2の実施形態でのステップ302の処理すなわち図4または図7に示した処理の流れであっても良いし、閾値処理による抽出処理であっても良い。
【００４６】
(ステップ802)
個人情報抽出部202は、ステップ801で抽出された画素の画素間距離を算出する。
【００４７】
(ステップ803)
個人情報抽出部202は、ステップ802で算出された画素間距離に基づき、複数の画素を一つの画素群としてグループ化する。例えば、画素間距離がある閾値以下であるときに同じグループにまとめる。より具体的には画素同士が隣接してれば同じグループとみなせるように設定した閾値を用いて、画素間距離が閾値以下である画素群を同じグループにまとめる。
【００４８】
また、文字の大きさが予め定められている場合には、文字の大きさに応じて設定される閾値を用いて、ある画素からの距離が閾値以下である画素群を同じグループにまとめても良い。
【００４９】
(ステップ804)
個人情報抽出部202は、ステップ803でグループ化された画素群が個人情報を構成する画素群であるか否かを判定する。本ステップでの判定は、第1の実施形態のステップ402や第2の実施形態のステップ702と同様の判定を、画素群を構成する全ての画素に対して行い、全ての画素が条件を満たしたときに当該画素群が個人情報であると判定する。
【００５０】
以上の処理の流れを医用画像表示装置1が実行するにより、任意の並び順で医用画像に埋め込まれた個人情報が文字単位で削除されるようになる。
【００５１】
[第4の実施形態]
第3の実施形態では、文字単位で個人情報が抽出された。個人情報が文字単位で抽出される場合、文字列を構成する一部の文字のみが個人情報として誤抽出され、文字列の一部の文字が欠けた状態で表示されることがある。そこで本実施形態では、文字単位で個人情報を抽出するのではなく、文字列を構成する複数の文字を一つのクラスタとし、クラスタ単位で個人情報を抽出する。すなわち本実施形態は、抽出された各文字の間の距離に基づいて、複数の文字を一つの文字列を構成する文字群として抽出し、文字列単位で個人情報を抽出するものであり、図3のステップ302における処理の流れ以外については第3の実施形態と同様である。以下、図9を用いて第4の実施形態におけるステップ302の処理の流れを説明する。
【００５２】
(ステップ901)
個人情報抽出部202は、ステップ301にて読み出された医用画像の中から個人情報を構成する文字の候補を対象文字として抽出する。本ステップの処理は、第3の実施形態でのステップ801からステップ803までの処理処理の流れと同じである。
【００５３】
(ステップ902)
個人情報抽出部202は、ステップ901で抽出された文字の文字間距離を算出する。文字間距離の基準点は、例えば文字を構成する画素群の重心座標としたり、文字を覆う最小の矩形の中心点としたりする。
【００５４】
(ステップ903)
個人情報抽出部202は、ステップ902で算出された文字間距離に基づき、複数の文字を一つの文字群としてクラスタ化する。例えば、文字間距離がある閾値以下であるときに一つのクラスタとしてまとめる。より具体的には文字同士が一つの文字列とみなせるように設定した閾値を用いて、文字間距離が閾値以下である文字群を一つのクラスタにまとめる。
【００５５】
(ステップ904)
個人情報抽出部202は、ステップ903でクラスタ化された文字群が個人情報を構成する文字群であるか否かを判定する。本ステップでの判定は、第1の実施形態のステップ402や第2の実施形態のステップ702と同様の判定を、文字群を構成する全ての文字に対して行い、全ての文字が条件を満たしたときに当該文字群が個人情報であると判定する。
【００５６】
以上の処理の流れを医用画像表示装置1が実行するにより、任意の並び順で医用画像に埋め込まれた個人情報が文字列単位で削除されるようになる。
【００５７】
なお、本発明の医用画像表示装置は上記実施形態に限定されるものではない。例えば、第3の実施形態において、ステップ801からステップ803までの工程をOCR処理で代替して医用画像から文字を抽出し、ステップ804にて抽出された文字が個人情報であるか否かを判定しても良い。
【００５８】
また、第4の実施形態において、医用画像からOCR処理により文字を抽出し、抽出した各文字の間で算出した距離に基づいて文字列を構成する文字群を抽出してから、抽出された文字群が個人情報であるか否かを判定しても良い。
【符号の説明】
【００５９】
1  医用画像表示装置、2  CPU、3  主メモリ、4  記憶装置、5  表示メモリ、6  表示装置、7  コントローラ、8  マウス、9  キーボード、10  ネットワークアダプタ、11  システムバス、12  ネットワーク、13  医用画像撮影装置、14  医用画像データベース、201  画像読出部、202  個人情報抽出部、203  個人情報消去部
【図１】
2013192835.tif 000004
【図２】
2013192835.tif 000005
【図３】
2013192835.tif 000006
【図４】
2013192835.tif 000007
【図５】
2013192835.tif 000008
【図６】
2013192835.tif 000009
【図７】
2013192835.tif 000010
【図８】
2013192835.tif 000011
【図９】
2013192835.tif 000012