(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
被写体が撮像された被写体画像の画素値から推定オペレータを用いて前記被写体の分光特性を推定する画像処理装置であって、
予め定められる第１次露光条件と、前記第１次露光条件で取得された被写体画像の画素値をもとに、前記第１次露光条件とは異なる第２次露光条件とを決定する露光条件決定手段と、
前記第１及び第２の露光条件で撮像された、複数の被写体画像の画像データを取得する画像取得手段と、
分光特性の推定対象となる画素位置の画素値として、前記画像取得手段によって取得された複数の被写体画像のいずれかの画素値を取得する画素値取得手段と、
前記画素値取得手段が画素値を取得した被写体画像の露光条件に応じた推定オペレータを算出する推定オペレータ算出手段と、
前記推定オペレータ算出手段によって算出された推定オペレータを用いて前記推定対象となる画素位置に対応する前記被写体の分光特性値を推定する分光特性推定手段と、
を備え、
前記露光条件決定手段は、前記第１次露光条件で取得された被写体画像の画素値のうち、前記所定の画素値内の画素値の露光条件を第１次露光条件とし、所定の画素値外の画素値の露光条件を第２次露光条件として決定し、
前記画素値取得手段は、前記第１次露光条件で取得された被写体画像における前記推定対象となる画素位置の画素値の露光条件を特定する特定手段を有し、前記特定手段によって特定された露光条件で取得された被写体画像の画素値を取得する、
ことを特徴とする画像処理装置。
【請求項２】
前記第１次露光条件で取得された被写体画像の画素値の分布を算出する画素値分布算出手段をさらに備え、
前記露光条件決定手段は、前記画素値分布算出手段によって算出された画素値の分布をもとに前記第２次露光条件を算出することを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項３】
前記露光条件決定手段は、前記画素値分布算出手段によって算出された画素値の分布をもとに前記第２次露光条件を算出するか否かを判定する算出判定手段を有することを特徴とする請求項２に記載の画像処理装置。
【請求項４】
前記画素値分布算出手段によって算出された画素値の分布を表示部に表示する制御を行う分布表示制御手段と、
前記第２次露光条件で被写体画像を取得するか否かの判定を依頼する判定入力依頼手段と、をさらに備え、
前記算出判定手段は、前記判定入力依頼手段による判定の依頼に応答して算出指示が入力された場合に前記第２次露光条件を算出すると判定し、非算出指示が入力された場合に前記第２次露光条件を算出しないと判定することを特徴とする請求項３に記載の画像処理装置。
【請求項５】
画素位置毎に、前記第１次露光条件で取得された被写体画像における前記画素位置の画素値の露光条件と、該露光条件で取得された被写体画像の前記画素位置の画素値とを対応付けて記憶する記憶手段をさらに備え、
前記推定オペレータ算出手段は、前記記憶手段に前記推定対象となる画素位置と対応付けられて記憶されている画素値と露光条件とをもとに前記推定オペレータを算出することを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項６】
前記画素値取得手段は、前記画像取得手段によって取得された複数の被写体画像の画素値の中から所定の画素値範囲内の画素値を取得することを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項７】
前記推定オペレータ算出手段は、前記画素値取得手段が画素値を取得した被写体画像の露光条件に応じた分光放射特性に基づいて前記推定オペレータを算出することを特徴とする請求項１〜６のいずれか１つに記載の画像処理装置。
【請求項８】
前記分光特性は、分光透過率または分光反射率のスペクトル特徴値であることを特徴とする請求項１〜７のいずれか一つに記載の画像処理装置。
【請求項９】
被写体が撮像された被写体画像の画素値から推定オペレータを用いて前記被写体の分光特性を推定するコンピュータに、
予め定められる第１次露光条件と、前記第１次露光条件で取得された被写体画像の画素値をもとに、前記第１次露光条件とは異なる第２次露光条件とを決定する露光条件決定ステップと、
前記第１及び第２の露光条件で撮像された、複数の被写体画像の画像データを取得する画像取得ステップと、
分光特性の推定対象となる画素位置の画素値として、前記画像取得ステップにおいて取得された複数の被写体画像のいずれかの画素値を取得する画素値取得ステップと、
前記画素値取得ステップにおいて画素値を取得した被写体画像の露光条件に応じた推定オペレータを算出する推定オペレータ算出ステップと、
前記推定オペレータ算出ステップにおいて算出された推定オペレータを用いて前記推定対象となる画素位置に対応する前記被写体の分光特性値を推定する分光特性推定ステップと、
を実行させ、
前記露光条件決定ステップは、前記第１次露光条件で取得された被写体画像の画素値のうち、前記所定の画素値内の画素値の露光条件を第１次露光条件とし、所定の画素値外の画素値の露光条件を第２次露光条件として決定し、
前記画素値取得ステップは、前記第１次露光条件で取得された被写体画像における前記推定対象となる画素位置の画素値の露光条件を特定する特定ステップを含み、該特定ステップにおいて特定された露光条件で取得された被写体画像の画素値を取得する、
ことを特徴とする画像処理プログラム。
【請求項１０】
被写体が撮像された被写体画像の画素値から推定オペレータを用いて前記被写体の分光特性を推定する画像処理方法であって、
予め定められる第１次露光条件と、前記第１次露光条件で取得された被写体画像の画素値をもとに、前記第１次露光条件とは異なる第２次露光条件とを決定する露光条件決定ステップと、
前記第１及び第２の露光条件で撮像された、複数の被写体画像の画像データを取得する画像取得ステップと、
分光特性の推定対象となる画素位置の画素値として、前記画像取得ステップにおいて取得された複数の被写体画像のいずれかの画素値を取得する画素値取得ステップと、
前記画素値取得ステップにおいて画素値を取得した被写体画像の露光条件に応じた推定オペレータを算出する推定オペレータ算出ステップと、
前記推定オペレータ算出ステップにおいて算出された推定オペレータを用いて前記推定対象となる画素位置に対応する前記被写体の分光特性値を推定する分光特性推定ステップと、
を備え、
前記露光条件決定ステップは、前記第１次露光条件で取得された被写体画像の画素値のうち、前記所定の画素値内の画素値の露光条件を第１次露光条件とし、所定の画素値外の画素値の露光条件を第２次露光条件として決定し、
前記画素値取得ステップは、前記第１次露光条件で取得された被写体画像における前記推定対象となる画素位置の画素値の露光条件を特定する特定ステップを含み、該特定ステップにおいて特定された露光条件で取得された被写体画像の画素値を取得する、
ことを特徴とする画像処理方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、被写体を撮像した画像を処理して被写体の分光特性値を推定する画像処理装置、画像処理プログラムおよび画像処理方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
被写体に固有の物理的性質を表す物理量の一つに分光透過率スペクトルがある。分光透過率は、各波長における入射光に対する透過光の割合を表す物理量であり、ＲＧＢ値等の照明光の変化に依存する色情報とは異なり、外因的影響によって値が変化しない物体固有の情報である。このため、分光透過率は、被写体自体の色を再現するための情報として様々な分野で利用されている。例えば、生体組織標本、特に病理標本を用いた病理診断の分野では、標本を撮像した画像の解析に分光透過率の推定技術が利用されている。
【０００３】
病理診断では、臓器摘出によって得たブロック標本や針生検によって得た病理標本を厚さ数ミクロン程度に薄切した後、様々な所見を得るために顕微鏡を用いて拡大観察することが広く行われている。中でも光学顕微鏡を用いた透過観察は、機材が比較的安価で取り扱いが容易である上、歴史的に古くから行われてきたこともあって、最も普及している観察方法の一つである。この場合、薄切された標本は光を殆ど吸収及び散乱せず無色透明に近いため、観察に先立って色素による染色を施すのが一般的である。
【０００４】
染色手法としては種々のものが提案されており、その総数は１００種類以上にも達するが、特に病理標本に関しては、色素として青紫色のヘマトキシリンと赤色のエオジンの２つを用いるヘマトキシリン−エオジン染色（以下、「Ｈ＆Ｅ染色」と称す。）が標準的に用いられている。
【０００５】
ヘマトキシリンは植物から採取された天然の物質であり、それ自身には染色性はない。しかし、その酸化物であるヘマチンは好塩基性の色素であり、負に帯電した物質と結合する。細胞核に含まれるデオキシリボ核酸（ＤＮＡ）は、構成要素として含むリン酸基によって負に帯電しているため、ヘマチンと結合して青紫色に染色される。なお、前述の通り、染色性を有するのはヘマトキシリンでは無く、その酸化物であるヘマチンであるが、色素の名称としてはヘマトキシリンを用いるのが一般的であるため、以下それに従う。一方エオジンは、好酸性の色素であり、正に帯電した物質と結合する。アミノ酸やタンパク質が正負どちらに帯電するかはｐＨ環境に影響を受け、酸性下では正に帯電する傾向が強くなる。このため、エオジン溶液に酢酸を加えて用いることがある。細胞質に含まれるタンパク質は、エオジンと結合して赤から薄赤に染色される。
【０００６】
Ｈ＆Ｅ染色後の標本（染色標本）では、細胞核や骨組織等が青紫色に、細胞質や結合組織、赤血球等が赤色に染色され、容易に視認できるようになる。この結果、観察者は、細胞核等の組織を構成する要素の大きさや位置関係等を把握でき、染色標本の状態を形態学的に判断することが可能となる。
【０００７】
染色標本の観察は、観察者の目視によるものの他、この染色標本をマルチバンド撮像して外部装置の表示画面に表示することによっても行われている。表示画面に表示する場合には、撮像したマルチバンド画像から標本各点の分光透過率を推定する処理や、推定した分光透過率に基づいて標本を染色している色素の色素量を推定する処理、推定した色素量に基づいて画像の色を補正する処理等が行われ、カメラの特性や染色状態のばらつき等が補正されて、表示用の標本のＲＧＢ画像が合成される。図１２は、合成されたＲＧＢ画像の一例を示す図である。色素量の推定を適切に行えば、濃く染色された標本や薄く染色された標本を、適切に染色された標本と同等の色を有する画像に補正することができる。したがって、染色標本の分光透過率を高精度に推定することが、染色標本に固定された色素量の推定や、染色ばらつきの補正等の高精度化に繋がる。
【０００８】
標本のマルチバンド画像から標本各点の分光透過率を推定する手法としては、例えば、主成分分析による推定法（例えば、非特許文献１参照）や、ウィナー（Wiener）推定による推定法（例えば、非特許文献２参照）等が挙げられる。ウィナー推定は、ノイズの重畳された観測信号から原信号を推定する線形フィルタ手法の一つとして広く知られており、観測対象の統計的性質と観測ノイズの特性とを考慮して誤差の最小化を行う手法である。カメラからの信号には何らかのノイズが含まれるため、ウィナー推定は原信号を推定する手法として極めて有用である。
【０００９】
ここで、ウィナー推定法によって標本のマルチバンド画像から標本各点の分光透過率を推定する方法について説明する。
【００１０】
先ず、標本のマルチバンド画像を撮像する。例えば、特許文献１に開示されている技術を用い、１６枚のバンドパスフィルタをフィルタホイールで回転させて切り替えながら、面順次方式でマルチバンド画像を撮像する。これにより、標本の各点において１６バンドの画素値を有するマルチバンド画像が得られる。なお、色素は、本来観察対象となる染色標本内に３次元的に分布しているが、通常の透過観察系ではそのまま３次元像として捉えることはできず、標本内を透過した照明光をカメラの撮像素子上に投影した２次元像として観察される。したがって、ここでいう各点は、投影された撮像素子の各画素に対応する標本上の点を意味している。
【００１１】
撮像されたマルチバンド画像の位置ｘについて、バンドｂにおける画素値ｇ（ｘ，ｂ）と、対応する標本上の点の分光透過率ｔ（ｘ，λ）との間には、カメラの応答システムに基づく次式（１）の関係が成り立つ。
【数１】
0005075648.tif 000002
λは波長、ｆ（ｂ，λ）はｂ番目のフィルタの分光透過率、ｓ（λ）はカメラの分光感度特性、ｅ（λ）は照明の分光放射特性、ｎ（ｂ）はバンドｂにおける観測ノイズをそれぞれ表す。ｂはバンドを識別する通し番号であり、ここでは１≦ｂ≦１６を満たす整数値である。
【００１２】
実際の計算では、式（１）を波長方向に離散化した次式（２）を用いる。
Ｇ（ｘ）＝ＦＳＥＴ（ｘ）＋Ｎ          ・・・（２）
波長方向のサンプル点数をＤ、バンド数をＢとすれば（ここではＢ＝１６）、Ｇ（ｘ）は、位置ｘにおける画素値ｇ（ｘ，ｂ）に対応するＢ行１列の行列である。同様に、Ｔ（ｘ）は、ｔ（ｘ，λ）に対応するＤ行１列の行列、Ｆは、ｆ（ｂ，λ）に対応するＢ行Ｄ列の行列である。一方、Ｓは、Ｄ行Ｄ列の対角行列であり、対角要素がｓ（λ）に対応している。同様に、Ｅは、Ｄ行Ｄ列の対角行列であり、対角要素がｅ（λ）に対応している。Ｎは、ｎ（ｂ）に対応するＢ行１列の行列である。なお、式（２）では、行列を用いて複数のバンドに関する式を集約しているため、バンドを表す変数ｂが陽に記述されていない。また、波長λに関する積分は行列の積に置き換えられている。
【００１３】
ここで、表記を簡単にするため、次式（３）で定義される行列Ｈを導入する。Ｈはシステム行列とも呼ばれる。
Ｈ＝ＦＳＥ          ・・・（３）
【００１４】
次に、ウィナー推定を用いて、撮像したマルチバンド画像から標本各点における分光透過率を推定する。分光透過率の推定値Ｔ＾（ｘ）は、次式（４）で計算することができる。なお、Ｔ＾は、Ｔの上に推定値を表すハット（＾）が付いていることを示す。
【数２】
0005075648.tif 000003
【００１５】
ここで、Ｗは次式（５）で表され、「ウィナー推定行列」あるいは「ウィナー推定に用いる推定オペレータ」と呼ばれる。以下の説明では、Ｗを単に「推定オペレータ」と称す。
【数３】
0005075648.tif 000004
ＲSSは、Ｄ行Ｄ列の行列であり、標本の分光透過率の自己相関行列を表す。ＲNNは、Ｂ行Ｂ列の行列であり、撮像に使用するカメラのノイズの自己相関行列を表す。このように、推定オペレータは、システム行列Ｈと、観測対象の統計的性質を表す項ＲSSと、観測ノイズの特性を表す項ＲNNから構成され、それぞれの特性を高精度に表す事が、分光透過率の推定精度の向上に繋がる。
【００１６】
【特許文献１】特開平７−１２０３２４号公報
【非特許文献１】“Development of support systems for pathology using spectral transmittance - The quantification method of stain conditions”，Proceedings of SPIE，Vol.4684，2002，p.1516-1523
【非特許文献２】“Color Correction of Pathological Images Based on Dye Amount Quantification”，OPTICAL REVIEW，Vol.12，No.4，2005，p.293-300
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００１７】
非特許文献１に開示されている手法に従い、推定オペレータを用いてマルチバンド画像から標本各点の分光透過率を推定する場合には、式（１）に示して説明したように、撮像されたマルチバンド画像の位置ｘについて、バンドｂにおける画素値ｇ（ｘ，ｂ）と、対応する標本上の点の分光透過率ｔ（ｘ，λ）との間に、カメラの応答システムに基づく関係が成り立つ。このとき、フィルタの分光透過率ｆ（ｂ，λ）、カメラの分光感度特性ｓ（λ）、照明の分光放射特性ｅ（λ）および分光透過率ｔ（ｘ，λ）によって求まる信号値に対して観測ノイズｎ（ｂ）の値が大きい場合、画素値ｇ（ｘ，ｂ）に含まれる情報量のうちの信号値に対する観測ノイズの割合が高くなり、分光透過率の推定精度に寄与する信号値の情報量が少なくなる。特に、低画素値の場合にこの傾向が顕著であり、画素値が低いと観測ノイズの影響を強く受けて分光特性値の推定精度が低下するという問題があった。ここで、低画素値の画素は特定の波長帯域に吸収を持つことを意味しており、Ｈ＆Ｅ染色された標本のマルチバンド画像を用いてヘマトキシリンやエオジンの染色状態を解析するために重要な画素と考えられるため、低画素値の画素についても分光透過率を精度よく推定する必要がある。
【００１８】
本発明は、上記した従来の問題点に鑑みて為されたものであり、画素値が低い場合に受ける観測ノイズの影響に起因する分光特性値の推定誤差を軽減し、被写体の分光特性の推定精度を向上させることができる画像処理装置および画像処理プログラム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】
【００１９】
上記した課題を解決し、目的を達成するため、本発明にかかる画像処理装置は、被写体が撮像された被写体画像から推定オペレータを用いて前記被写体の分光特性を推定する画像処理装置であって、異なる複数の露光条件で撮像された、複数の被写体画像の画像データを取得する画像取得手段と、分光特性の推定対象となる画素位置の画素値として、前記画像取得手段によって取得された複数の被写体画像のいずれかの画素値を取得する画素値取得手段と、前記画素値取得手段が画素値を取得した被写体画像の露光条件に応じた推定オペレータを算出する推定オペレータ算出手段と、前記推定オペレータ算出手段によって算出された推定オペレータを用いて前記推定対象となる画素位置に対応する前記被写体の分光特性値を推定する分光特性推定手段と、を備えることを特徴とする。
【００２０】
また、本発明にかかる画像処理プログラムは、被写体が撮像された被写体画像から推定オペレータを用いて前記被写体の分光特性を推定するコンピュータに、異なる複数の露光条件で撮像された、複数の被写体画像の画像データを取得する画像取得ステップと、分光特性の推定対象となる画素位置の画素値として、前記画像取得ステップによって取得された複数の被写体画像のいずれかの画素値を取得する画素値取得ステップと、前記画素値取得ステップにおいて画素値を取得した被写体画像の露光条件に応じた推定オペレータを算出する推定オペレータ算出ステップと、前記推定オペレータ算出ステップによって算出された推定オペレータを用いて前記推定対象となる画素位置に対応する前記被写体の分光特性値を推定する分光特性推定ステップと、を実行させることを特徴とする。
【発明の効果】
【００２１】
本発明によれば、異なる複数の露光条件で撮像した複数の被写体画像のうちのいずれかの画素値を、分光特性の推定対象となる画素位置の画素値として取得することができる。そして、この画素値を取得した被写体画像の露光条件に応じた推定オペレータを算出して被写体の分光特性値を推定することができる。したがって、露光条件に応じた推定オペレータで分光特性値を推定することで、分光特性値の推定誤差を軽減でき、被写体の分光特性の推定精度を向上させることができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２２】
以下、図面を参照し、本発明の好適な実施の形態について詳細に説明する。本実施の形態では、Ｈ＆Ｅ染色された生体組織標本を被写体とし、標本を撮像した被写体画像であるマルチバンド画像から、分光特性値として分光透過率のスペクトル特徴値を推定する場合について説明する。なお、この実施の形態によって本発明が限定されるものではない。また、図面の記載において、同一部分には同一の符号を付して示している。
【００２３】
（実施の形態）
図１は、本実施の形態の画像処理装置の構成を説明する模式図である。図１に示すように、画像処理装置１は、パソコン等のコンピュータで構成され、標本のマルチバンド画像を取得する画像取得部１１０を備える。
【００２４】
画像取得部１１０は、画像取得動作を行ってＨ＆Ｅ染色された分光特性の推定対象の標本（以下、「対象標本」という。）を撮像し、６バンドのマルチバンド画像を取得する。この画像取得部１１０は、ＣＣＤ等の撮像素子等を備えたＲＧＢカメラ１１１、対象標本Ｓが載置される標本保持部１１３、標本保持部１１３上の対象標本Ｓを透過照明する照明部１１５、対象標本Ｓからの透過光を集光して結像させる光学系１１７、結像する光の波長帯域を所定範囲に制限するためのフィルタ部１１９等を備える。
【００２５】
ＲＧＢカメラ１１１は、デジタルカメラ等で広く用いられているものであり、モノクロの撮像素子上にモザイク状にＲＧＢのカラーフィルタを配置したものである。このＲＧＢカメラ１１１は、撮像される画像の中心が照明光の光軸上に位置するように設置される。図２は、カラーフィルタの配列例およびＲＧＢ各バンドの画素配列を模式的に示す図である。この場合、各画素はＲ，Ｇ，Ｂいずれかの成分しか撮像することはできないが、近傍の画素値を利用することで、不足するＲ，Ｇ，Ｂ成分が補間される。この手法は、例えば特許第３５１００３７号公報で開示されている。なお、３ＣＣＤタイプのカメラを使用すれば、最初から各画素におけるＲ，Ｇ，Ｂ成分を取得できる。本実施の形態では、いずれの撮像方式を用いても構わないが、以下ではＲＧＢカメラ１１１で撮像された画像の各画素においてＲ，Ｇ，Ｂ成分が取得できているものとする。
【００２６】
フィルタ部１１９は、それぞれ異なる分光透過率特性を有する２枚の光学フィルタ１１９１ａ，１１９１ｂを具備しており、これらが回転式の光学フィルタ切替部１１９３に保持されて構成されている。図３−１は、一方の光学フィルタ１１９１ａの分光透過率特性を示す図であり、図３−２は、他方の光学フィルタ１１９１ｂの分光透過率特性を示す図である。例えば先ず、光学フィルタ１１９１ａを用いて第１の撮像を行う。次いで、光学フィルタ切替部１１９３の回転によって使用する光学フィルタを光学フィルタ１１９１ｂに切り替え、光学フィルタ１１９１ｂを用いて第２の撮像を行う。この第１の撮像及び第２の撮像によって、それぞれ３バンドの画像が得られ、両者の結果を合わることによって６バンドのマルチバンド画像が得られる。なお、光学フィルタの数は２枚に限定されるものではなく、３枚以上の光学フィルタを用いることができる。取得されたマルチバンド画像は、対象標本画像として画像処理装置１の記憶部１５０に保持される。
【００２７】
この画像取得部１１０において、照明部１１５によって照射された照明光は、標本保持部１１３上に載置された対象標本Ｓを透過する。そして、対象標本Ｓを透過した透過光は、光学系１１７及び光学フィルタ１１９１ａ，１１９１ｂを経由した後、ＲＧＢカメラ１１１の撮像素子上に結像する。光学フィルタ１１９１ａ，１１９１ｂを具備するフィルタ部１１９は、照明部１１５からＲＧＢカメラ１１１に至る光路上のいずれかの位置に設置されていればよい。照明部１１５からの照明光を、光学系１１７を介してＲＧＢカメラ１１１で撮像する際の、Ｒ，Ｇ，Ｂ各バンドの分光感度の例を、図４に示す。本実施の形態では、この画像取得部１１０を利用し、対象標本Ｓを異なる露光条件で撮像した複数の対象標本画像を取得する。
【００２８】
図５は、画像処理装置１の機能構成を説明するブロック図である。本実施の形態では、画像処理装置１は、図１に示して説明した画像取得部１１０と、入力部１２０と、表示部１３０と、画像処理部１４０と、記憶手段としての記憶部１５０と、装置各部を制御する制御部１６０とを備える。
【００２９】
制御部１６０は、ＣＰＵ等のハードウェアによって実現される。この制御部１６０は、入力部１２０から入力される操作信号や画像取得部１１０から入力される画像データ、記憶部１５０に格納されるプログラムやデータ等に基づいて画像処理装置１を構成する各部への指示やデータの転送等を行い、画像処理装置１全体の動作を統括的に制御する。また、制御部１６０は、画像取得手段としてのマルチバンド画像取得制御部１６１と、露光条件決定手段としての露光条件決定部１６３とを含む。マルチバンド画像取得制御部１６１は、画像取得部１１０の画像取得動作を制御する機能部であり、画像取得動作のたびに露光条件を段階的に変化させる。露光条件決定部１６３は、露光条件の一例であるシャッター速度（露光時間）を決定し、マルチバンド画像取得制御部１６１に出力する。この露光条件決定部１６３は、初回の画像取得動作における露光条件を予め定められる第１次露光条件ｓ1として決定する。また、露光条件決定部１６３は、第１次露光条件ｓ1で取得された対象標本画像を構成する各画素の画素値をもとに、第２次露光条件ｓ2を算出する第２次露光条件算出部１６５を備え、この２次露光条件算出部１６５によって算出される第２次露光条件ｓ2を２回目以降の画像取得動作における露光条件として決定する。そして、この露光条件決定部１６３によって決定された露光条件に従ってマルチバンド画像取得制御部１６１がＲＧＢカメラ１１１のシャッター速度を制御することによって、第１次露光条件ｓ1または第２次露光条件ｓ2で撮像された対象標本画像が取得される。
【００３０】
入力部１２０は、例えば、キーボードやマウス、タッチパネル、各種スイッチ等の各種入力装置によって実現されるものであり、操作入力に応じた操作信号を制御部１６０に出力する。表示部１３０は、ＬＣＤやＥＬＤ等の表示装置によって実現されるものであり、制御部１６０から入力される表示信号に基づいて各種画面を表示する。
【００３１】
画像処理部１４０は、ＣＰＵ等のハードウェアによって実現される。この画像処理部１４０は、第１次露光条件ｓ1で取得された対象標本画像（以下、適宜「第１次露光条件画像」と呼ぶ。）および第２次露光条件ｓ2で取得された対象標本画像（以下、適宜「第２次露光条件画像」と呼ぶ。）のうちのいずれか１つの対象標本画像から、分光特性の推定対象となる画素位置（推定対象画素）の画素値を最適画素値として取得する画素値取得手段および特定手段としての画素値取得部１４１と、最適画素値を取得した対象標本画像の露光条件である最適露光条件に応じた推定オペレータを算出する推定オペレータ算出手段としての推定オペレータ算出部１４３と、推定オペレータ算出部１４３によって推定対象画素について算出された推定オペレータを用いて推定対象画素に対応する被写体位置である対象標本点の分光透過率データを算出する分光特性推定手段としての分光透過率算出部１４５とを含む。
【００３２】
記憶部１５０は、更新記憶可能なフラッシュメモリ等のＲＯＭやＲＡＭといった各種ＩＣメモリ、内蔵あるいはデータ通信端子で接続されたハードディスク、ＣＤ−ＲＯＭ等の情報記憶媒体及びその読取装置等によって実現されるものであり、画像処理装置１の動作にかかるプログラムや、画像処理装置１の備える種々の機能を実現するためのプログラム、これらプログラムの実行にかかるデータ等が格納される。例えば、対象標本画像の画像データ等が格納される。また、露光条件を変更して複数の対象標本画像を取得し、各対象標本画像の画素値をもとに算出した推定オペレータを用いて対象標本の分光特性値を推定するための画像処理プログラム１５１や、画素値／露光条件対応テーブル１５３、推定オペレータ算出データテーブル１５５が格納される。画素値／露光条件対応テーブル１５３は、第１次露光条件ｓ1で取得された第１次露光条件画像の画素値と対応付けて該画素値の最適露光条件を設定したデータテーブルであり、露光条件決定部１６３によって作成されて記憶部１５０に格納される。推定オペレータ算出データテーブル１５５は、画素位置毎に、推定オペレータの算出に用いる各画素位置の最適露光条件と画素値（最適画素値）とを設定したデータテーブルであり、画素値取得部１４１によって作成されて記憶部１５０に格納される。
【００３３】
図６は、画像処理装置１が行う処理手順を示すフローチャートである。なお、ここで説明する処理は、記憶部１５０に格納された画像処理プログラム１５１に従って画像処理装置１の各部が動作することによって実現される。
【００３４】
先ず、露光条件決定部１６３が、予め設定される所定のシャッター速度を第１次露光条件ｓ1として決定し、マルチバンド画像取得制御部１６１に通知する（ステップＳ１）。ここで、第１次露光条件ｓ1を、画像内のダイナミックレンジを最大とする露光条件とする。
【００３５】
次に、マルチバンド画像取得制御部１６１が、画像取得部１１０の画像取得動作を制御し、対象標本画像（第１次露光条件画像）を取得する（ステップＳ２）。このマルチバンド画像取得制御部１６１の制御のもと、画像取得部１１０は、第１次露光条件ｓ1で対象標本を撮像し、第１次露光条件画像を取得する。取得された第１次露光条件画像は、記憶部１５０に記憶される。
【００３６】
続いて、露光条件決定部１６３が、第１次露光条件ｓ1で取得された第１次露光条件画像の各バンドそれぞれについて、画素値の分布を算出する（ステップＳ３）。露光条件決定部１６３は、ここで算出した画素値分布をもとに、第２次露光条件ｓ2を算出するか否かを判定し、算出判定手段として機能する。すなわち、露光条件決定部１６３は、算出した画素値分布をもとに、所定の画素値範囲である基準画素値Ｖthに満たない画素値の有無を判定し、全ての画素の画素値が基準画素値Ｖth以上であれば（ステップＳ５：Ｎｏ）、ステップＳ１４に移行する。この場合には、第１次露光条件ｓ1およびこの第１次露光条件ｓ1で取得された第１次露光条件画像を用いて推定オペレータの算出や分光透過率データの算出を行う。一方、基準画素値Ｖth未満の画素がある場合には（ステップＳ５：Ｙｅｓ）、第２次露光条件ｓ2の算出工程（ステップＳ７）に移る。
【００３７】
なお、ステップＳ３で算出した画素値分布をユーザに視覚的に提示し、ユーザ操作に従って第２次露光条件ｓ2を算出するか否かを判定する構成としてもよい。この場合には、制御部１６０は、露光条件決定部１６３によって算出された画素値分布のヒストグラムを表示部１３０に表示する制御を行うとともに、第２次露光条件ｓ2での画像取得動作を行うか否かの判定依頼の通知を表示する制御を行って、分布表示制御手段および判定入力依頼手段として機能する。図７は、判定依頼の通知画面Ｗ１０の一例を示す図である。通知画面Ｗ１０には、横軸を画素値、縦軸を画素数としたが画素値分布のヒストグラムＧ１０とともに、第２次露光条件画像を算出するか否かの判定を依頼する旨のメッセージＭ１０が表示され、第２次露光条件ｓ2の算出を行う／行わないの何れかを選択するためのボタンＢ１１，Ｂ１３が配置されている。ユーザは、入力部１２０を介してボタンＢ１１またはボタンＢ１３の押下操作を行い、算出指示または非算出指示を入力する。この判定依頼の通知に対する応答に従い、露光条件決定部１６３は、第２次露光条件ｓ2を算出するか否かを判定する。
【００３８】
そして、ステップＳ７では、第２次露光条件算出部１６５が、ステップＳ３で算出した画素値分布をもとに第２次露光条件ｓ2を算出する。具体的には、第２次露光条件算出部１６５は、第１次露光条件画像において画素値が低く得られた画素について、その画素値を増幅させるように第２次露光条件ｓ2を算出する。このとき、第２次露光条件算出部１６５は、基準画素値Ｖth未満の画素値が広範囲に分布している場合には、第２次露光条件ｓ2として段階的な複数の第２次露光条件ｓ2,nを算出する。算出する第２次露光条件ｓ2,nの段数が多いほど、低画素値の画素についての推定精度の低下を軽減できる。
【００３９】
図８は、第２次露光条件ｓ2,nの算出について説明する説明図であり、横軸を画素値、縦軸を画素数としたが画素値分布のヒストグラムを示している。例えば、図８に示すように、第１次露光条件ｓ1で取得した第１次露光条件画像の画素値分布をもとに、基準画素値Ｖth以上の画素値Ｖth〜ＶMaxの最適露光条件を第１次露光条件ｓ1とする。一方、基準画素値Ｖth未満の画素値について、第２次露光条件ｓ2,nを算出する。すなわち先ず、基準画素値Ｖthを最大の画素値に増幅させる露光条件を算出し、１段目の第２次露光条件ｓ2,1とする。そして、１段目の第２次露光条件ｓ2,1で取得された第２次露光条件画像の画素値分布をもとに、画素値が基準画素値Ｖth以上として得られた画素値であって、既に最適露光条件が設定されている画素値（ここでは、画素値Ｖth〜ＶMax）を除く画素値（例えば、第１次露光条件画像における画素値Ｖth2-1〜Ｖth）の最適露光条件を１段目の第２次露光条件ｓ2,1とする。この１段目の第２次露光条件ｓ2,1で取得された第２次露光条件画像中に基準画素値Ｖth未満の画素値が含まれる場合には、同様の処理を繰り返してさらに２段目の第２次露光条件ｓ2,2を算出する。このようにして、第１次露光条件で取得された第１次露光条件画像の画素値をもとに、全ての画素が基準画素値Ｖth以上の画素値として得られるように第２次露光条件ｓ2,nを決定する。これにより、全ての画素位置において基準画素値以上の画素値を持つ対象標本画像が少なくとも一枚は得られる。
【００４０】
実際の処理では、第２次露光条件ｓ2,nを算出するたびにマルチバンド画像を取得し、画素値分布を算出して次段の第２次露光条件ｓ2,nを求める必要はなく、ステップＳ３で算出した第１次露光条件画像の画素値分布を用い、次式（６）に従って第２次露光条件ｓ2,nを算出する。ＶMaxは、先述の画素値が取りうる最大値から所定の値だけ下げた画素値を表す。
【数４】
0005075648.tif 000005
【００４１】
ここで、第１次露光条件画像の画素値の最小値をＶMinとすると、次式（７）を満たすｎの最小値が第２次露光条件ｓ2,nの段数となる。ここでｎは正の整数とする。
【数５】
0005075648.tif 000006
【００４２】
以上のようにして、第１次露光条件ｓ1で撮像した第１次露光条件画像を構成する各画素のうち、低画素値の画素、具体的には画素値が基準画素値Ｖthに満たない画素について、それぞれその画素値をもとに最適な露光条件を算出することができる。なお、上記の処理では、予め閾値として設定される基準画素値Ｖthに基づいて処理を繰り返し行うことで、第２次露光条件ｓ2,nを段階的に求めるため、第１次露光条件画像の画素値の最小値ＶMinが０に近いと、第２次露光条件ｓ2,nの段数ｎの値が非常に大きな値として得られるという問題がある。この問題を解決するため、予め閾値として基準最小画素値Ｖminを設定しておき、第１次露光条件画像の画素値の最小値ＶMinが、制約条件ＶMin＜Ｖminを満たす場合には、式（７）で用いるＶMinに基準最小画素値Ｖminを代入するようにして、第２次露光条件ｓ2,nの段数ｎの上限を設定するようにしてもよい。
【００４３】
ここで、第２次露光条件ｓ2,nの段数ｎの値が大きくなると分光特性値の推定処理精度が向上する一方、推定処理に要する時間が増大する。このため、低画素値の画素について生じる分光特性値の推定処理精度の低下と推定処理の所要時間とのバランスを図りながら第２次露光条件ｓ2,nの段数ｎを予め設定しておくこととしてもよい。例えば、入力部１２０を介して入力されるユーザ操作に従って第２次露光条件ｓ2,nの段数ｎを設定する構成としてもよい。この場合には、段数ｎに応じて所定の閾値Ｖthを適応的に算出する。例えば、画素値が取りうる最大値から所定の値だけ下げた画素値をＶMaxとし、第１次露光条件画像の画素値の最小値をＶMinとすると、所定の閾値Ｖthは、次式（８）を解くことによって所定の閾値Ｖthを算出する。
【数６】
0005075648.tif 000007
なお、この場合においても、予め閾値として基準最小画素値Ｖminを設定しておき、第１次露光条件画像の画素値の最小値ＶMinが制約条件ＶMin＜Ｖminを満たす場合には、式（７）で用いるＶMinに基準最小画素値Ｖminを代入するようにしてもよい。
【００４４】
例えば、段数ｎ＝２とした場合、図８に示すように、２段階の第２次露光条件ｓ2,1，ｓ2,2が算出され、基準画素値Ｖthに満たない画素値のうち、画素値Ｖth2-1〜Ｖthの最適露光条件として第２次露光条件ｓ2,1が設定され、画素値ＶMin〜Ｖth2-1の最適露光条件として第２次露光条件ｓ2,2が設定されている。この結果、全ての画素値について最適露光条件ｓ1，ｓ2,1，ｓ2,2が設定される。
【００４５】
第２次露光条件を算出したならば、続いて、露光条件決定部１６３が、図６に示すように、第１次露光条件画像の各画素値とその最適露光条件との対応関係を設定した画素値／露光条件対応テーブル１５３を作成し、記憶部１５０に記憶する（ステップＳ９）。図９は、画素値／露光条件対応テーブル１５３のデータ構成例を示す図である。図９では、基準画素値Ｖth以上の各画素値Ｖth〜ＶMaxの最適露光条件として第１次露光条件ｓ1が設定されるとともに、基準画素値Ｖthに満たない画素値について上記の要領で算出された２段の第２次露光条件ｓ2,1，ｓ2,2が設定されている。そして、露光条件決定部１６３は、第２次露光条件算出部１６５が算出した第２次露光条件をマルチバンド画像取得制御部１６１に通知する。
【００４６】
続いて、図６に示すように、マルチバンド画像取得制御部１６１が、画像取得部１１０の画像取得動作を制御し、対象標本画像（第２次露光条件画像）を取得する（ステップＳ１１）。このマルチバンド画像取得制御部１６１の制御のもと、画像取得部１１０は、第２次露光条件ｓ2,nで対象標本を撮像し、第２次露光条件画像を取得する。例えば、図８に例示したように２段階の第２次露光条件ｓ2,1，ｓ2,2を算出した場合であれば、マルチバンド画像取得制御部１６１は、この第２次露光条件ｓ2,1，ｓ2,2に従って順次露光条件を異ならせて画像取得動作を制御し、２枚の第２次露光条件画像を取得する。取得された第２次露光条件画像は、記憶部１５０に記憶される。
【００４７】
続いて、図６に示すように、画素値取得部１４１が、推定オペレータ算出データテーブル作成処理を行い（ステップＳ１３）、ステップＳ２で得られた第１次露光条件画像と、ステップＳ１１で得られた第２次露光条件画像（ここでは、２枚の第２次露光条件画像）の各バンドの画像から、推定オペレータの算出に用いる各画素位置の画素値（最適画素値）と最適露光条件を特定する。
【００４８】
図１０は、推定オペレータ算出データテーブル作成処理の詳細な処理手順を示すフローチャートである。推定オペレータ算出データテーブル作成処理では、画素値取得部１４１は、全ての画素位置を順次処理画素位置とし、ループＡの処理を各画素位置それぞれについて実行する（ステップＳ１３１〜ステップＳ１３６）。
【００４９】
すなわち、画素値取得部１４１は、先ず第１次露光条件で取得された対象標本画像である第１次標本画像から処理画素位置の画素値を読み出す（ステップＳ１３２）。続いて、画素値取得部１４１は、画素値／露光条件対応テーブル１５３からステップＳ１３２で読み出した画素値の最適露光条件を読み出す（ステップＳ１３３）。そして、画素値取得部１４１は、読み出した最適露光条件で取得された対象標本画像である第１次露光条件画像または第２次露光条件画像から処理画素位置の画素値を最適画素値として読み出す（ステップＳ１３４）。そして、画素値取得部１４１は、処理画素位置と対応付けて、ステップＳ１３３で読み出した最適露光条件およびステップＳ１３４で読み出した最適画素値を設定して推定オペレータ算出データテーブル１５５を更新する（ステップＳ１３５）。以上の手順に従い、全ての画素位置を処理画素位置としてループＡの処理を実行して各画素位置の最適画素値および最適露光条件を特定したならば、画素値取得部１４１は、図６のステップＳ１３にリターンし、その後ステップＳ１４に移行する。このようにして推定オペレータ算出データテーブル１５５を作成することによって、後段の推定オペレータの算出行程で必要な最適画素値および最適露光条件のみを記憶部１５０に記憶しておくことができ、第１次露光条件画像や第２次露光条件画像は消去して構わない。これによれば、不要な情報を消去して記憶部１５０の記憶容量の負荷を軽減することができる。
【００５０】
そして、図６に示すように、ステップＳ１４では、画素値取得部１４１は、ステップＳ１３の推定オペレータ算出データテーブル作成処理で作成された推定オペレータ算出データテーブル１５５を参照し、分光特性の推定対象画素の最適画素値を最適露光条件とともに読み出して取得する。
【００５１】
続いて、推定オペレータ算出部１４３が、ステップＳ１４で読み出した最適画素値と最適露光条件とをもとに、分光特性の推定対象画素についての推定オペレータＷを算出する（ステップＳ１５）。具体的には、背景技術で示した次式（５）に従って推定オペレータＷを算出する。
【数７】
0005075648.tif 000008
【００５２】
ここで、背景技術で示したように、次式（３）で定義されるシステム行列Ｈを導入する。
Ｈ＝ＦＳＥ          ・・・（３）
光学フィルタ１１９１ａ，１１９１ｂの分光透過率Ｆ、ＲＧＢカメラ１１１の分光感度特性Ｓおよび単位時間当たりの照明の分光放射特性Ｅ（＾）は、使用する機器を選定の後、分光計等を用いて予め測定しておく。なお、ここでは、光学系１１７の分光透過率は１.０と近似しているが、この近似値１.０からの乖離が許容できない場合には、光学系１１７の分光透過率も予め測定し、照明の分光放射特性Ｅに乗じればよい。また、標本の分光透過率の自己相関行列ＲSSおよびＲＧＢカメラ１１１のノイズの自己相関行列ＲNNについても、事前に測定しておく。ＲSSは、Ｈ＆Ｅ染色された典型的な標本を用意し、分光計によって複数の点の分光透過率を測定して自己相関行列を求めることによって得られる。ＲNNは、標本無しの状態で画像取得部１１０によってマルチバンド画像を取得し、得られた６バンドのマルチバンド画像の各バンドについて画素値の分散を求め、これを対角成分とする行列を生成することによって得られる。ただし、バンド間でノイズの相関はないと仮定している。
【００５３】
詳細には、図１０の推定オペレータ算出データテーブル作成処理で作成した推定オペレータ算出データテーブル１５５を参照し、システム行列Ｈに含まれる照明の分光放射特性Ｅに対して次式（９）に従って推定対象画素の最適露光条件ｓを反映させる。Ｅ0は、所定の露光条件で正規化した照明の分光放射特性である。
Ｅ＝ｓＥ0          ・・・（９）
【００５４】
続いて、分光透過率算出部１４５が、ステップＳ１５で算出した推定オペレータを用いて、対象標本画像の推定対象画素に対応する対象標本点における分光透過率データを算出する（ステップＳ１７）。具体的には、背景技術で示した次式（４）に従い、分光特性の推定対象画素である対象標本画像の任意の点ｘにおける画素の画素値の行列表現Ｇ（ｘ）から、対応する対象標本点における分光透過率の推定値Ｔ＾（ｘ）を推定する。得られた分光透過率の推定値Ｔ＾（ｘ）は、記憶部１５０に格納される。
【数８】
0005075648.tif 000009
【００５５】
本画像処理装置１によって推定された分光透過率は、例えば、対象標本を染色している色素の色素量の推定に用いられる。そして、推定された色素量に基づいて画像の色が補正され、カメラの特性や染色状態のばらつき等が補正されて、表示用のＲＧＢ画像が合成される。このＲＧＢ画像は、表示部１３０に画面表示されて病理診断に利用される。
【００５６】
本実施の形態によれば、第１次露光条件で取得された第１次露光条件画像の画素値をもとに、画素値が低く得られた画素についてその画素値を増幅させるように第２次露光条件を算出し、全ての画素位置の画素がいずれかの対象標本画像において基準画素値Ｖth以上の画素値として得られるように第２次露光条件を決定することができる。また、第１次露光条件画像および第２次露光条件画像をもとに、推定オペレータの算出に用いる各画素位置の最適画素値および最適露光条件を特定し、推定オペレータ算出データテーブル１５５として記憶部１５０に記憶しておくことができる。そして、推定対象画素の分光特性値を算出する際には、推定オペレータ算出データテーブル１５５を参照して推定対象画素の最適画素値および最適露光条件を取得して推定オペレータを算出し、この推定オペレータを用いて推定対象画素に対応する対象標本点の分光透過率データを算出することができる。したがって、低画素値の場合に受ける観測ノイズの影響に起因する分光特性値の推定誤差を軽減でき、被写体の分光特性の推定精度を向上させることができる。
【００５７】
なお、上記した実施形態では、シャッター速度を調整することによって露光条件を決定する場合について説明したが、シャッター速度の調整以外の手法によって露光条件を異ならせることとしてもよい。例えば、可変式ＮＤフィルタを調整して露光条件を決定することとしてもよい。図１１は、この場合の画像処理装置１ｂの構成を示す図である。露光条件の決定に可変式ＮＤフィルタを用いる場合には、図１１に示すように、画像取得部１１０ｂにおいて、照明部１１５からＲＧＢカメラ１１１に至る光路上のいずれかの位置に可変式ＮＤフィルタ１１８を設置する。図１１の例では、光学系１１７とフィルタ部１１９との間に可変式ＮＤフィルタ１１８を設置して画像取得部１１０ｂ構成している。そして、画像処理装置１の制御部１６０において、可変式ＮＤフィルタ１１８を調整して露光条件を決定する機能部を設ける。また、この他にも、例えば、固定式ＮＤフィルタを設置して画像取得部を構成し、露光条件を決定するようにしてもよいし、顕微鏡絞りの調整や照明特性の調整によって露光条件を決定することとしてもよい。
【００５８】
また、上記した実施の形態では、第１次露光条件画像の各画素の画素値のうち、所定の基準画素値に満たない画素について第２次露光条件を算出することとしたが、予め所定の画素値範囲として下限値および上限値を設定しておき、この下限値から上限値の範囲内に含まれない画素がある場合に第２次露光条件を算出することとしてもよい。
【００５９】
また、上記した実施の形態では、第１次露光条件で取得した画像の結果を見て以降の第２次露光条件を算出し、あるいは１段目の第２次露光条件ｓ2,1をもとに以降の第２次露光条件を算出することとしたが、第１次露光条件での画像の取得結果によらず、あるいは１段目の第２次露光条件ｓ2,1の算出結果によらず、以降の第２次露光条件を予め定めておく構成としてもよい。
【００６０】
また、画素値取得部１４１が最適画素値および最適露光条件を特定する手法は、ステップＳ１３１〜ステップＳ１３６で説明した手法に限定されるものではない。例えば、処理対象の画素位置の画素値を、複数の露光条件の画像それぞれから取得する。複数の露光条件の画像の取得手法は、上述したいずれかの手法を用いればよい。そして、取得した複数の画像の画素値をみて、所定の画素値内の画素値を最適画素値として特定するようにしてもよい。詳細には、所定の上限値や上限値で定められる所定の画素値内の値を示す画素値を最適画素値として特定してもよい。また、所定の画素値内で最も大きい値を示す画素値を最適画素値として特定してもよい。あるいは、所定の画素値に最も近い値を示す画素値を最適画素値として特定するようにしてもよい。そして、最適画素値を取得した画像の露光条件を最適露光条件として特定する。
【００６１】
また、上記の実施の形態では、病理標本を撮像したマルチバンド画像から分光透過率のスペクトル特徴値を推定する場合について説明したが、分光特性値として、分光反射率のスペクトル特徴値を推定する場合にも、同様に適用できる。
【００６２】
また、上記の実施の形態では、Ｈ＆Ｅ染色された病理標本を透過観察する場合について説明したが、他の染色法を用いて染色した生体標本に対しても適用することができる。また、透過光の観察だけでなく、反射光、蛍光、発光の観察においても、同様に適用することができる。
【図面の簡単な説明】
【００６３】
【図１】画像処理装置の構成を示す図である。
【図２】カラーフィルタの配列例およびＲＧＢ各バンドの画素配列を模式的に示す図である。
【図３−１】一の光学フィルタの分光透過率特性を示す図である。
【図３−２】他の光学フィルタの分光透過率特性を示す図である。
【図４】Ｒ，Ｇ，Ｂ各バンドの分光感度の例を示す図である。
【図５】画像処理装置の機能構成を示すブロック図である。
【図６】画像処理装置が行う処理手順を示すフローチャートである。
【図７】判定依頼の通知画面の一例を示す図である。
【図８】第２次露光条件の算出について説明する図である。
【図９】画素値／露光条件対応テーブルのデータ構成例を示す図である。
【図１０】推定オペレータ算出データテーブル作成処理の詳細な処理手順を示すフローチャートである。
【図１１】変形例における画像処理装置の構成を示す図である。
【図１２】ＲＧＢ画像の一例を示す図である。
【符号の説明】
【００６４】
１      画像処理装置
１１０  画像取得部
１２０  入力部
１３０  表示部
１４０  画像処理部
１４１  画素値取得部
１４３  推定オペレータ算出部
１４５  分光透過率算出部
１５０  記憶部
１５１  画像処理プログラム
１５３  画素値／露光条件対応テーブル
１５５  推定オペレータ算出データテーブル
１６０  制御部
１６１  マルチバンド画像取得制御部
１６３  露光条件決定部
１６５  第２次露光条件算出部
【図１】
0005075648.tif 000010
【図２】
0005075648.tif 000011
【図３−１】
0005075648.tif 000012
【図３−２】
0005075648.tif 000013
【図４】
0005075648.tif 000014
【図５】
0005075648.tif 000015
【図６】
0005075648.tif 000016
【図７】
0005075648.tif 000017
【図８】
0005075648.tif 000018
【図９】
0005075648.tif 000019
【図１０】
0005075648.tif 000020
【図１１】
0005075648.tif 000021
【図１２】
0005075648.tif 000022