(57)【要約】【課題】睡眠状態の判定精度を向上させる【解決手段】睡眠状態判定装置の処理部４２は、脈拍数・振幅比算出部５４で脈拍数と脈波振幅の比を算出する。この算出結果から、脈波振幅トレンド算出部５２で調べた脈波のばらつきによるノイズ成分を振幅処理部５７で除去する。さらに、体動センサで被験者の体動を検出し、体動によるノイズを体動処理部５６で除去する。ノイズ除去後のデータと予め用意した閾値とを睡眠状態判定部５８で比較し、睡眠状態が「深い」、「やや深い」、「浅い」などの判定を行う。【選択図】図６
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
脈拍数と脈波振幅を算出する脈波計測部と、
脈波振幅の時間変化を算出する脈波振幅トレンド算出部と、
睡眠深さ判定値として脈波振幅に対する脈拍数の比を算出する脈拍数・振幅比算出部と、
睡眠深さ判定値と、前記脈波振幅トレンド算出部で判定した脈波振幅の時間変化とから睡眠深さを判定する睡眠状態判定部と、
を有することを特徴とする睡眠判定装置。
【請求項２】
被験者の体動の有無を判定する体動判定部と、
前記体動判定部が体動を検出したら、そのときの睡眠深さ判定値から体動に起因するノイズを除去するように睡眠深さ判定値を補正する体動処理部と、
を有することを特徴とする請求項１に記載の睡眠判定装置。
【請求項３】
脈波振幅トレンド算出部で算出した脈波振幅の時間変化が減少傾向にあるときに途中で脈波振幅が増加したとき、又は脈波振幅の時間変化が増加傾向にあるときに途中で脈波振幅が減少したときに、そのときの睡眠深さ判定値から振幅変化によるノイズを除去するように睡眠深さ判定値を補正する振幅処理部を有することを特徴とする請求項１又は請求項２に記載の睡眠判定装置。
【請求項４】
前記睡眠状態判定部は、入眠前の安静状態に算出した睡眠深さ判定値を閾値として保有し、入眠後に算出された睡眠深さ判定値が閾値以下で、かつ脈波振幅の時間変化が増加傾向又は略一定である場合に睡眠状態が深いと判定することを特徴とする請求項１から請求項３のいずれか一項に記載の睡眠判定装置。
【請求項５】
指を先端から一番目の関節まで挿入可能で先端が閉塞されたケース内に脈拍数及び脈波振幅を計測する光学式のセンサ及び体動を検出する体動センサを配置したセンサユニットと、
前記光学式のセンサの出力を脈波計測部に受け渡し、前記体動センサの出力を前記体動判定部に受け渡す送受信ユニットと、
を有することを特徴とする請求項２に記載の睡眠判定装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、被験者の睡眠深さを判定する睡眠判定装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
生体情報としては、脈拍数や心拍数などが知れられており、これらの情報を取得することで睡眠状態の変化をチェックする手法が開発されている。例えば、特許文献１に開示されている睡眠状態の判定方法では、心拍数の変化を調べ、時系列での増減傾向を表すトレンド曲線を作成し、トレンド曲線に対する心拍数の増加分を算出する。さらに、計測された心拍数とその１分前に計測された心拍数の差を用いてばらつき度を求める。予め作成しておいた睡眠状態出現確率密度分布表を心拍数の増加分とばらつき度の組み合わせで照合して睡眠状態を判定する。なお、このようにして判定された睡眠状態の利用用途としては、例えば、室内の明るさや、音、温度、湿度などの室内環境を睡眠状態に対応して制御し、より快適な睡眠を実現できるようにすることがあげられる。
【特許文献１】特開２００１−６１８２０号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
睡眠中には無意識に寝返りを打つなどして体動を生じることがある。体動が生じると、心拍数を計測するセンサの出力信号にノイズが重畳されるが、このようなノイズが心拍数の増加分やばらつき度に影響を及ぼす。特許文献１に開示されている睡眠判定方法では、体動によると考えられる心拍数の一時的な上昇によって睡眠状態の判定結果が不連続に変化してしまっていた。
この発明は、このような事情に鑑みてなされたものであり、睡眠状態の判定精度を向上させることを主な目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００４】
上記の課題を解決する本発明の請求項１に係る発明は、脈拍数と脈波振幅を算出する脈波計測部と、脈波振幅の時間変化を算出する脈波振幅トレンド算出部と、睡眠深さ判定値として脈波振幅に対する脈拍数の比を算出する脈拍数・振幅比算出部と、睡眠深さ判定値と、前記脈波振幅トレンド算出部で判定した脈波振幅の時間変化とから睡眠深さを判定する睡眠状態判定部と、を有することを特徴とする睡眠判定装置とした。
この睡眠判定装置は、睡眠が深いときに脈拍数が減少又は一定になり、脈波振幅が増加又は一定になることを着目し、両者の比を算出することで、睡眠深さによって変化する生体情報の挙動をより鮮明に捉える。
【０００５】
請求項２に係る発明は、請求項１に記載の睡眠判定装置において、被験者の体動の有無を判定する体動判定部と、前記体動判定部が体動を検出したら、そのときの睡眠深さ判定値から体動に起因するノイズを除去するように睡眠深さ判定値を補正する体動処理部と、を有することを特徴とする。
この睡眠判定装置は、体動によるノイズが含まれた状態で脈拍数や脈波振幅が計算された場合に誤判定が生じないように、体動によるノイズ成分を除去してから睡眠深さを判定する。
【０００６】
請求項３に係る発明は、請求項１又は請求項２に記載の睡眠判定装置において、脈波振幅トレンド算出部で算出した脈波振幅の時間変化が減少傾向にあるときに途中で脈波振幅が増加したとき、又は脈波振幅の時間変化が増加傾向にあるときに途中で脈波振幅が減少したときに、そのときの睡眠深さ判定値から振幅変化によるノイズを除去するように睡眠深さ判定値を補正する振幅処理部を有することを特徴とする。
この睡眠判定装置は、例えば、所定時間の脈波振幅の平均値を算出し、この平均値の時間変化から脈波振幅の変化の傾向を調べる。さらに、脈波振幅の変化の傾向が増加傾向や、減少傾向にあるときに、その途中で１つ又は２つの平均値のデータが全体としての傾向と反対の挙動を示す場合に、そのデータをノイズとする。
【０００７】
請求項４に係る発明は、請求項１から請求項３のいずれか一項に記載の睡眠判定装置において、前記睡眠状態判定部は、入眠前の安静状態に算出した睡眠深さ判定値を閾値として保有し、入眠後に算出された睡眠深さ判定値が閾値以下で、かつ脈波振幅の時間変化が増加傾向又は略一定である場合に睡眠状態が深いと判定することを特徴とする。
この睡眠判定装置は、入眠前の状況を基準として睡眠深さを判定することで、個人差がある場合でも睡眠深さの判定精度を向上させる。
【０００８】
請求項５に係る発明は、請求項２に記載の睡眠判定装置において、指を先端から一番目の関節まで挿入可能で先端が閉塞されたケース内に脈拍数及び脈波振幅を計測する光学式のセンサ及び体動を検出する体動センサを配置したセンサユニットと、前記光学式のセンサの出力を脈波計測部に受け渡し、前記体動センサの出力を前記体動判定部に受け渡す送受信ユニットと、を有することを特徴とする。
この睡眠判定装置では、先端が閉塞されたケースが外部の光を遮光し、光学式のセンサによる脈波の計測精度が向上される。センサユニットのケースに体動センサも設けられているので、センサユニットを指に装着するだけで、脈波の計測と体動の計測が可能になる。
【発明の効果】
【０００９】
本発明によれば、脈波振幅に対する脈拍数の比を睡眠の深さを判定する値として用いることで、被験者の睡眠深さの変化により適合したデータが得られるようになり、睡眠深さを精度良く判定することが可能になる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１０】
発明を実施するための最良の形態について図面を参照しながら詳細に説明する。
図１に睡眠判定装置の概略構成を示す。睡眠判定装置１は、人体に装着されるセンサユニット２と、センサユニット２に接続される送受信ユニット３と、送受信ユニット３と通信可能な表示端末４とを有する。
【００１１】
図２に使用形態を示すように、センサユニット２には、指先が挿入される。センサユニット２からは、ケーブル６が延びて送受信ユニット３に接続されている。送受信ユニット３は、手首に装着されている。
センサユニット２は、指を挿入する挿入口１１が１つ設けられた筒形状のケース１２を有し、ケース１２の先端側は閉塞されている。ケース１２の長さは、指先がケース１２の最奥部に突き当たるように指を挿入したときに、指の先端から一番目の関節（遠位指節間関節ともいう）を固定できる長さとする。ケース１２を構成する材料は、光を吸収もしくは遮光する材料が用いられる。ケース１２の表面に、黒色塗装等の処理を施すと、光の透過をさらに防止できる。
【００１２】
図３に示すように、挿入口１１には、シート１３が挿入口１１を一部塞ぐように取り付けられている。シート１３は、挿入口１１の周縁部に固定され、挿入口１１の略中央部分まで延びており、指が挿入されたときに指の形状に合わせて弾性変形するようになっている。このようなシート１３は、ケース１２外からの光を遮蔽できる材料から製造されている。さらに、シート１３の中央部分が略Ｖ字状に切り欠かれている。これによって、指の挿入が容易になると共に、指に密着し易くなって遮光性が向上する。
【００１３】
図４及び図５に示すように、ケース１２内には、挿入口１１の近傍でシート１３の取り付け位置と反対側、つまり指の腹側の位置に、滑り止め材１４が取り付けられている。滑り止め材１４は、計測中に指がケース１２から抜けないようにするもので、例えば、樹脂膜から製造されている。滑り止め材１４よりも最奥部側には、脈波センサ１５が配置されている。脈波センサ１５は、指を最奥部に突き当てたときに指の末節中央部に位置するように配置さられている。脈波センサ１５は、基板１６上に実装された受光素子１７と、受光素子１７に対して４５〜９０°の照射角度を持つ発光素子１８とを有する光学式のセンサである。発光素子１８は、赤外光又は赤色光を照射するＬＥＤ（発光ダイオード）が使用されている。受光素子１７は、ケース１２の内部空間に向けて配置されており、例えば、光周波数変換素子（ＬＦＣ素子）が用いられている。この受光素子１７は、脈圧の大きさに応じて周波数が変化するデジタル信号を出力するので、アナログ信号を出力する受光素子を使用する場合に比べて回路構成が簡単になると共に、耐ノイズ性が向上し、脈波信号の振幅の飽和や、フィルタ時定数による遅延などを考慮する必要がなくなる。センサユニット２の装着性を向上させるために、受光素子１７は、シリコーン樹脂などの透明性及び柔軟性の高い樹脂膜で覆われている。
さらに、基板１６の裏面には、体動センサ１９が実装されている。体動センサ１９には、加速度センサのように被験者の体の動きに応じて信号を出力するセンサが用いられる。
【００１４】
脈波センサ１５及び体動センサ１９への電力供給と、これらセンサ１５，１９からの信号の取り出しは、ケース１２内に通された孔２０にケーブル６を通して行っている。孔２０は、挿入口１１と別に、ケース１２の底部側に開口している。
【００１５】
脈波センサ１５の反対側、つまりケース１２の上壁の内面には、弾性体２１が配置されている。弾性体２１は、指の背に当接して指を脈波センサ１５に密着させる働きを有する。弾性体２１は、挿入口１１側から最奥部側に向かって徐々に厚さ、すなわちケース１２内孔への突出量を増大させてある。このような弾性体２１は、指の先端部から根元に向かって徐々に装着荷重が低下するようになっており、脈波センサ１５に対する指の密着性の向上と、センサ装着時の圧迫感の低減とを両立させている。
ケース１２の左右の内壁には、横ずれ防止材２２が取り付けられている。横ずれ防止材２２は、指が左右方向に横ずれしないように当接するもので、例えば、弾性体からなる。横ずれ防止材２２は、挿入部側と最奥部側のそれぞれに離間して一対ずつ設けられているが連続した一対の部材でも良い。
なお、ケース１２の内壁は、アルミニウムなどの遮光膜（不図示）が取り付けられ、発光素子１８以外の光を遮断している。遮光膜は、その他の金属箔でも良いし、遮光塗料を塗布して形成した層や、蒸着膜であっても良い。
【００１６】
図２に示すように、送受信ユニット３は、手首付近にバンド３１で取り付けられており、ケーブル６でセンサユニット２に接続されている。バンド３１には、面ファスナ（不図示）などの係止部が設けられており、送受信ユニット３の着脱を容易にしたり、バンド３１の締め付け強さを調整したりできるようになっている。
図１に示すように、送受信ユニット３は、脈波センサ２５の信号が入力されるＣＰＵ（中央演算装置）３２と、体動センサ１９の信号を増幅するアンプ３３と、増幅した信号からノイズを除去するフィルタ３４と、センサユニット２に給電する電池等のバッテリ３５と、無線通信モジュール３６とを有する。
【００１７】
ＣＰＵ３２は、脈波センサ１５の発光素子１８の発光制御を行う。さらに、受光素子１７から出力される信号を受け取り、エッジ処理やデジタルフィルタをかけて脈波信号を作成し、無線通信モジュール３６に受け渡す処理を行う。また、体動センサ１９から出力される信号をアンプ３３で増幅した後に、フィルタ３４でノイズを除去した体動信号が入力されるので、脈波信号と同期させて無線通信モジュール３６に受け渡す。
無線通信モジュール３６は、公知の短距離無線通信のプロトコルを使用して表示端末４に脈波信号及び体動信号を送信する機能を有する。
なお、送受信ユニット３にメモリを設け、メモリをバッファとして使用すると、表示端末４と間の通信をスムーズに行えるようになる。
【００１８】
表示端末４は、送受信モジュール３６との間で通信を行う無線通信モジュール４１と、無線通信モジュール４１からの信号が入力されてデータ処理を行う処理部４２と、データを表示する表示部４３とを有する。表示端末４は、専用の装置又は汎用のコンピュータを用いることができ、コンピュータ等に睡眠判定プログラムを実行させることで実現される。表示部４３に加えて、又は表示部４３の代わりに、紙などの記録媒体に出力する装置、他の装置にデータを出力する装置を設けても良い。
【００１９】
図６に処理部を機能分割したブロック図を示す。脈波計測部５１は、脈波信号を時系列に沿って取得し、脈拍数と脈波の振幅を算出する。脈波振幅トレンド算出部５２は、脈波振幅のデータの区間平均値を算出し、生体情報トレンドデータとして脈波振幅トレンドデータを作成する。脈拍数トレンド算出部５３は、脈拍数のデータの区間平均値を算出し、生体情報トレンドデータとして脈拍数トレンドデータを作成する。脈拍数・振幅比算出部５４は、脈拍数トレンドデータを脈波振幅トレンドデータで除算して睡眠深さ判定値を算出する。また、体動信号が時系列に沿って入力される体動判定部５５は、体動の有無を判定し、判定結果を出力する。この判定結果は、体動処理部５６に入力され、脈拍数・振幅比算出部５４で算出した睡眠深さ判定値の補正に使用される。振幅処理部５７は、脈波振幅トレンドデータを使って睡眠深さ判定値をさらに補正する。睡眠状態判定部５８は、ノイズ除去後の睡眠深さ判定値を用いて睡眠状態を判定し、表示部４３に出力する。
【００２０】
次に、この実施の形態における睡眠判定処理について詳細に説明する。
図２に示すように、送受信ユニット３を手に装着し、センサユニット２に指を挿入して指先を最奥部に突き当てる。滑り止め材１４、弾性体２１、横ずれ防止材２２によって指の腹が受光素子１７に密着させられると共に、シート１３等によって外部の光が遮蔽される。
脈拍の計測を開始すると、ＣＰＵ３２の指令に基づいて発光素子１８が発光し、指先の血管で反射した光が受光素子１７で受光される。受光素子１７は、受光した光の光量が多いほど、高い周波数の信号を出力する。また、体動センサ１９から出力される体動信号は、アンプ３３で増幅された後、フィルタ３４を通ってノイズ除去された後にＣＰＵ３２に入力される。体動信号は、例えば、図７に示すようになる。横軸が経過時間であり、縦軸が信号強度になっている。途中に現れるピークは、体動に起因して発生している。これらの信号は、取得した順番に同期が取れるように表示端末４に送信される。
【００２１】
表示端末４は、受信した信号を処理部４２に受け渡す。処理部４２では、体動信号が体動判定部５５で処理される。体動判定部５５は、信号の変化から体動の有無を判定する。例えば、図７の例では、ピークの部分は体動が発生したと判定される。
一方、脈波信号は、脈波計測部５１に入力され、脈拍数と脈波振幅が算出される。例えば、脈波信号を一定時間取り込んで、時系列データを作成し、周波数フィルタ処理で脈波に重畳したノイズを低減すると共に低周波のうねりを軽減させる。そして、ノイズを除去したデータで脈波の周期を調べて脈拍数を算出する。また、データの信号強度の極小値と極大値を調べて脈波振幅を算出する。
【００２２】
脈波振幅トレンド算出部５２は、脈波振幅のデータについて所定時間、例えば５分ごとの区間平均をとって脈波振幅トレンドデータを作成する。図８に脈波振幅トレンドデータの一例を示す。図８で太線で示すグラフが脈波振幅トレンドデータを示し、細線で示すグラフが区間平均をとる前のデータを示す。脈波振幅は、時間の経過に従って増減を繰り返している。
脈拍数トレンド算出部５３は、脈拍数のデータについて所定時間、例えば５分ごとの区間平均をとって脈拍数トレンドデータを作成する。図９に脈拍数トレンドデータの一例を示す。図９で太線で示すグラフが脈拍数トレンドデータを示し、細線で示すグラフが区間平均をとる前のデータを示す。計測開始時から脈拍数が減少し、５０分を過ぎた辺りから小さい増減が生じている。前記したように周波数フィルタ処理を実施すると共に、平均化処理を行っているので、ノイズのような急峻なピークは発生しない。一般に、睡眠が深いほど脈拍数は小さくなり、入眠直後に最も深い睡眠がくると考えられているので、この場合は５０分付近で入眠したものを考えられる。
【００２３】
脈拍数・振幅比算出部５４は、各トレンドデータの値を同期させて取得し、脈拍数トレンドデータの値を脈波振幅トレンドデータの値で除算し、脈拍数・振幅比（＝睡眠深さ判定値）を算出する。
体動処理部５６は、睡眠深さ判定値のデータには、体動によるノイズ成分が含まれているので、体動判定部５５の判定結果を使ってノイズを除去する。すなわち、体動判定部５５が体動を検出したら、そのときの睡眠深さ判定値のデータをノイズとみなし、そのデータを取り除く。
体動によるノイズを除去した後、さらに脈波振幅から読み取れるノイズを振幅処理部５７で除去する。この場合には、例えば、５分間の区間平均を取った脈波振幅のトレンドデータの１０個分の変化の傾向を調べ、増加傾向の途中に脈波振幅が減少するデータが１つ又は２つあった場合や、減少傾向の途中に脈波振幅が増加するデータが１つ又は２つあった場合などに、これらのデータをノイズとみなし、そのときの睡眠深さ判定値のデータを取り除く。
【００２４】
このようにしてノイズを除去した睡眠深さ判定値を使って睡眠状態判定部５８が睡眠深さを判定する。ここでは、睡眠深さを「深い」、「やや深い」、「浅い」の３通りに区分けする。なお、「やや深い」は、「深い」と「浅い」の中間状態にあるときとする。これら３通りに判定するときの基準として、睡眠状態判定部５８は２つの閾値Ｋ１，Ｋ２を保有している。第一の閾値Ｋ１は、入床直後で安静状態にあるときの脈拍数・振幅比の平均値である。入床直後で安静状態にあるときの脈拍数・振幅比の平均値とは、センサ装着直後から体動センサ１９の出力を監視し、体動信号が安定した時間帯（例えば、図７のＴ１）の脈拍数、脈波振幅の比の平均値であり、例えば、５分間の平均値を採用している。第二の閾値Ｋ２は、第一の閾値Ｋ１を１／２倍した値である。なお、これら閾値Ｋ１，Ｋ２を入眠前の安静状態でのデータから算出するようにしたので、個人差がある場合でも精度の良い判定が可能になる。
【００２５】
ここで、各睡眠深さの判定基準を説明する。
睡眠状態「深い」の判定基準は、脈拍数・振幅比が第二の閾値Ｋ２以下で、脈波振幅トレンドが増加又は一定のときとする。
睡眠状態「やや深い」の判定基準は、脈拍数・振幅比が第一の閾値Ｋ１以下で、脈波振幅トレンドが増加又は一定のときとする。
睡眠状態「浅い」の判定基準は、脈拍数・振幅比が第一の閾値Ｋ１以上のときとする。
【００２６】
これらの判定基準は、睡眠が深い状態はリラックスした状態で、睡眠が浅い状態は相対的に緊張した状態とみなせることに着目して設定されている。脈拍数は、心臓の動きの変化を示すので、リラックスすれば減少し、緊張すれば増大する。このため、睡眠が深いと減少又は一定になり、睡眠が浅いと増大する。脈波振幅の大きさは、リラックスすれば大きくなり、緊張すれば小さくなる。このため、睡眠が深いと増加又は一定になり、睡眠が浅いと減少する。このように、脈拍数と脈波振幅は、睡眠状態によって相反する挙動を示すが、指標として脈拍数・振幅比を採用すると、睡眠が深いと（つまりリラックスすると）、比の値が小さくなり、睡眠が浅いと（つまり緊張すると）、比の値が大きくなるので、睡眠状態を把握することができる。
【００２７】
図１０に、この実施の形態の効果を説明するためのグラフを示す。このグラフは、脈拍数・振幅比算出部５４の出力のデータであって、体動や脈波振幅による補正をしていない状態のデータに相当する。
図１０で三角形のマークを付した位置の小さいピークは、体動処理部５６の補正で除去することができた。また、菱形のマークを付した位置の小さいピークは、振幅処理部５７の補正で除去することができた。三角形及び菱形のマークを付した位置のピークをノイズとして除去した結果、第二の閾値Ｋ２を越えるピークは、図１０に四角で囲んだ時間帯になった。これらの時間帯は、睡眠状態判定部５８で「やや深い」、「浅い」と判定される。この判定結果と、脳波測定から推測される睡眠が浅い時間帯とを比較したところ、両者は良く一致していた。
【００２８】
この実施の形態では、脈拍数・振幅比を睡眠状態を判定するための指標として用いることで、脈拍数のばらつきや増減では判定が困難であった睡眠の深さが判定できるようになった。また、体動によるノイズを除去することで、脳波から判定される睡眠状態との整合性を高めることができた。さらに、脈拍数を脈波振幅で除算して睡眠深さ判定値を算出していることから、判定結果は脈波振幅の誤差の影響を受け易くなるが、脈波振幅トレンドを考慮することで、脳波から判定される睡眠状態との整合性をより高めることができた。
【００２９】
なお、本発明は、前記の実施の形態に限定されずに広く応用することができる。
例えば、第二の閾値Ｋ２は、第一の閾値Ｋ１の１／２倍に限定されない。起床中や、中途覚醒直前のデータを用いて係数を調整する学習機能を持たせると、睡眠判定の精度をさらに向上できる。
センサユニット２と送受信ユニット３の間のデータのやり取りは、無線で行っても良い。送受信ユニット３と表示端末４の間のデータのやり取りは、有線で行っても良い。
【図面の簡単な説明】
【００３０】
【図１】本発明の実施の形態に係る睡眠状態判定装置の概略構成を示すブロック図である。
【図２】睡眠状態判定装置の使用形態を示す図である。
【図３】センサユニットの外観図である。
【図４】図３のＡ−Ａ線に沿った断面図である。
【図５】図３のＢ−Ｂ線に沿った断面図である。
【図６】表示装置の処理部を機能分割したブロック図である。
【図７】体動信号の一例を示すグラフである。
【図８】脈波振幅トレンドデータの一例を示すグラフである。
【図９】脈拍数トレンドデータの一例を示すグラフである。
【図１０】本実施の形態の効果を説明するためのグラフである。
【符号の説明】
【００３１】
１      睡眠判定装置
２      センサユニット
３      送受信ユニット
４      表示装置
１２      ケース
１５      脈波センサ（光学式のセンサ）
１９      体動センサ
５１      脈波計測部
５２      脈波振幅トレンド算出部
５４      脈拍数・振幅比算出部
５５      体動判定部
５６      体動処理部
５７      振幅処理部
５８      睡眠状態判定部
Ｋ１      第一の閾値
【図１】
2009153550.tif 000003
【図２】
2009153550.tif 000004
【図３】
2009153550.tif 000005
【図４】
2009153550.tif 000006
【図５】
2009153550.tif 000007
【図６】
2009153550.tif 000008
【図７】
2009153550.tif 000009
【図８】
2009153550.tif 000010
【図９】
2009153550.tif 000011
【図１０】
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