(57)【要約】  渦静脈位置と眼底画像における特徴点との間の位置関係に関する特徴量を算出する。  脈絡膜血管画像を解析し、渦静脈位置を推定するステップと、前記渦静脈位置と眼底の特定部位の位置との位置関係を示す特徴量を算出するステップと、を含む画像処理方法を提供する。
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
脈絡膜血管画像を解析し、渦静脈位置を推定するステップと、
前記渦静脈位置と眼底の特定部位の位置との位置関係を示す特徴量を算出するステップと、
を含む画像処理方法。
【請求項２】
前記特徴量は、前記渦静脈位置と前記特定部位の位置との距離である、
請求項１に記載の画像処理方法。
【請求項３】
前記特定部位は第１特定部位と第２特定部位であり、
前記特徴量は、
前記渦静脈位置と前記第１特定部位の位置とを結ぶ第１線分と、前記第１特定部位の位置と前記第２特定部位の位置とを結ぶ第２線分とで定まる角度である、
請求項１又は請求項２に記載の画像処理方法。
【請求項４】
前記特徴量は、前記渦静脈位置と前記第１特定部位の位置との距離を含むことを特徴とする請求項３に記載の画像処理方法。
【請求項５】
前記特定部位は、視神経乳頭又は黄斑である、
請求項１から請求項４の何れか１項に記載の画像処理方法。
【請求項６】
前記第１特定部位は視神経乳頭であり、前記第２特定部位は黄斑であることを特徴とする請求項３に記載の画像処理方法。
【請求項７】
眼底画像上に、前記渦静脈位置と前記特定部位の位置とを結ぶ線分、あるいは前記距離を示す数値を重畳して表示する特徴量重畳眼底画像を生成するステップをさらに備えたことを特徴とする請求項２に記載の画像処理方法。
【請求項８】
眼底画像上に、
前記渦静脈位置と前記第１特定部位の位置とを結ぶ第１線分と、
前記第１特定部位の位置と前記第２特定部位の位置とを結ぶ第２線分と、
前記距離を示す数値と、
前記角度を示す数値と、
を重畳して表示する特徴量重畳眼底画像を生成するステップをさらに備えたことを特徴とする請求項２に従属する請求項３に記載の画像処理方法。
【請求項９】
コンピュータに請求項１から請求項８の何れか１項に記載の画像処理方法を実行させるプログラム。
【請求項１０】
処理装置に画像処理方法を実行させるためのプログラムを記憶する記憶装置と、
前記記憶装置に記憶されているプログラムを実行することにより前記画像処理方法を実行する処理装置と、
を備える画像処理装置であって、
前記画像処理方法は、請求項１から請求項８の何れか１項に記載の画像処理方法である、
画像処理装置。
【請求項１１】
画像処理方法を実行する処理装置を備える画像処理装置であって、
前記処理装置は、
脈絡膜血管画像を解析し、渦静脈位置を推定するステップと、
前記渦静脈位置と眼底の特定部位の位置との位置の間の位置関係を示す特徴量を算出するステップと、
を実行する、
画像処理装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本開示の技術は、画像処理方法、プログラム、及び画像処理装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
特開平７−１３６１２２号公報には、眼底画像から視神経乳頭部と黄斑部との位置を検出する技術が開示されている。従来から、眼底画像を用いて眼底疾患の解析を行うことが求められている。
【発明の概要】
【０００３】
本開示の技術の第１の態様の画像処理方法は、脈絡膜血管画像を解析し、渦静脈位置を推定するステップと、前記渦静脈位置と眼底の特定部位の位置との位置関係を示す特徴量を算出するステップと、を含む。
【０００４】
本開示の技術の第２の態様のプログラムは、コンピュータに第１の態様の画像処理方法を実行させる。
【０００５】
本開示の技術の第３の態様の画像処理装置は、処理装置に画像処理方法を実行させるためのプログラムを記憶する記憶装置と、前記記憶装置に記憶されているプログラムを実行することにより前記画像処理方法を実行する処理装置と、を備える眼科装置であって、前記画像処理方法は、第１の態様の画像処理方法である。
【０００６】
本開示の技術の第４の態様の画像処理装置は、画像処理方法を実行する処理装置を備える画像処理装置であって、前記処理装置は、脈絡膜血管画像を解析し、渦静脈位置を推定するステップと、前記渦静脈位置と眼底の特定部位の位置との位置の間の位置関係を示す特徴量を算出するステップと、を実行する。
【図面の簡単な説明】
【０００７】
【図１】眼科システム１００のブロック図である。
【図２】眼科装置１１０の全体構成を示す概略構成図である。
【図３】管理サーバ１４０の電気系の構成のブロック図である。
【図４】管理サーバ１４０のＣＰＵ１６２の機能のブロック図である。
【図５】画像処理プログラムのフローチャートである。
【図６Ａ】図５のステップ２１２のＶＶ特徴量の算出処理におけるＶＶ距離算出処理プログラムのフローチャートである。
【図６Ｂ】図５のステップ２１２のＶＶ特徴量の算出処理におけるＶＶ角度算出処理プログラムのフローチャートである。
【図７】脈絡膜血管画像を示す図である。
【図８】黄斑Ｍの位置、視神経乳頭ＯＮＨの位置、及びＶＶの位置を示した図である。
【図９】４象限逆正接関数を示す図である。
【図１０】黄斑の位置Ｍ、視神経乳頭ＯＮＨの位置Ｏ、ＶＶの位置Ｖが、眼球中心Ｃを中心とした球の表面に位置することを示す図である。
【図１１】脈絡膜血管解析モードの表示画面３００を示す図である。
【図１２】渦静脈・黄斑／乳頭アイコン３３８がクリックされて、渦静脈、黄斑、及び視神経乳頭の間の位置等が表示される表示画面３００を示す図である。
【図１３】経過観察グラフアイコン３４６がクリックされて、経過観察グラフ３５０が表示される表示画面３００を示す図である。
【図１４】散布図表示アイコン３４８がクリックされて、散布図３５２Ａが表示される表示画面３００を示す図である。
【図１５】散布図表示アイコン３４８がクリックされて、別の散布図３５２Ｂが表示される表示画面３００を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【０００８】
以下、図面を参照して本発明の実施の形態を詳細に説明する。なお、以下では、説明の便宜上、走査型レーザ検眼鏡（Ｓｃａｎｎｉｎｇ  Ｌａｓｅｒ  Ｏｐｈｔｈａｌｍｏｓｃｏｐｅ）を「ＳＬＯ」と称する。
【０００９】
図１を参照して、眼科システム１００の構成を説明する。図１に示すように、眼科システム１００は、眼科装置１１０と、眼軸長測定装置１２０と、管理サーバ装置（以下、「管理サーバ」という）１４０と、画像表示装置（以下、「画像ビューワ」という）１５０と、を備えている。眼科装置１１０は、眼底画像を取得する。眼軸長測定装置１２０は、患者の眼軸長を測定する。管理サーバ１４０は、眼科装置１１０によって複数の患者の眼底が撮影されることにより得られた複数の眼底画像及び眼軸長を、患者のＩＤに対応して記憶する。
【００１０】
眼科装置１１０、眼軸長測定装置１２０、管理サーバ１４０、画像ビューワ１５０は、ネットワーク１３０を介して、相互に接続されている。
【００１１】
なお、他の眼科機器（ＯＣＴ（Ｏｐｔｉｃａｌ  Ｃｏｈｅｒｅｎｃｅ  Ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ）測定、視野測定、眼圧測定などの検査機器）や人工知能を用いた画像解析を行う診断支援装置がネットワーク１３０を介して、眼科装置１１０、眼軸長測定装置１２０、管理サーバ１４０、及び画像ビューワ１５０に接続されていてもよい。
【００１２】
次に、図２を参照して、眼科装置１１０の構成を説明する。図２に示すように、眼科装置１１０は、制御ユニット２０、表示／操作ユニット３０、及びＳＬＯユニット４０を備え、被検眼１２の後眼部（眼底）を撮影する。さらに、眼底のＯＣＴデータを取得する図示せぬＯＣＴユニットを備えていてもよい。
【００１３】
制御ユニット２０は、ＣＰＵ２２、メモリ２４、及び通信インターフェース（Ｉ／Ｆ）２６等を備えている。表示／操作ユニット３０は、撮影されて得られた画像を表示したり、撮影の指示を含む各種指示を受け付けたりするグラフィックユーザインターフェースであり、ディスプレイ３２及びタッチパネルなどの入力／指示デバイス３４を備えている。
【００１４】
ＳＬＯユニット４０は、Ｇ光（緑色光：波長５３０ｎｍ）の光源４２、Ｒ光（赤色光：波長６５０ｎｍ）の光源４４、ＩＲ光（赤外線（近赤外光）：波長８００ｎｍ）の光源４６を備えている。光源４２、４４、４６は、制御ユニット２０により命令されて、各光を発する。
ＳＬＯユニット４０は、光源４２、４４、４６からの光を、反射又は透過して１つの光路に導く光学系５０、５２、５４、５６を備えている。光学系５０、５６は、ミラーであり、光学系５２、５４は、ビームスプリッタ―である。Ｇ光は、光学系５０、５４で反射し、Ｒ光は、光学系５２、５４を透過し、ＩＲ光は、光学系５２、５６で反射して、それぞれ１つの光路に導かれる。
【００１５】
ＳＬＯユニット４０は、光源４２、４４、４６からの光を、被検眼１２の後眼部（眼底）に渡って、２次元状に走査する広角光学系８０を備えている。ＳＬＯユニット４０は、被検眼１２の後眼部（眼底）からの光の内、Ｇ光を反射し且つＧ光以外を透過するビームスプリッタ５８を備えている。ＳＬＯユニット４０は、ビームスプリッタ５８を透過した光の内、Ｒ光を反射し且つＲ光以外を透過するビームスプリッタ６０を備えている。ＳＬＯユニット４０は、ビームスプリッタ６０を透過した光の内、ＩＲ光を反射するビームスプリッタ６２を備えている。ＳＬＯユニット４０は、ビームスプリッタ５８により反射したＧ光を検出するＧ光検出素子７２、ビームスプリッタ６０により反射したＲ光を検出するＲ光検出素子７４、及びビームスプリッタ６２により反射したＩＲ光を検出するＩＲ光検出素子７６を備えている。
【００１６】
広角光学系８０は、光源４２、４４、４６からの光を、Ｘ方向に走査するポリゴンミラーで構成されたＸ方向走査装置８２、Ｙ方向に走査するガルバノミラーで構成されたＹ方向走査装置８４、及び、図示しないスリットミラーおよび楕円鏡を含み、走査された光を、広角にする光学系８６を備えている。光学系８６により、眼底の視野角（ＦＯＶ：Ｆｉｅｌｄ  ｏｆ  Ｖｉｅｗ）を従来の技術より大きな角度とし、従来の技術より広範囲の眼底領域を撮影することができる。具体的には、被検眼１２の外部からの外部光照射角で約１２０度（被検眼１２の眼球の中心Ｏを基準位置として、被検眼１２の眼底が走査光により照射されることで実質的に撮影可能な内部光照射角で、２００度程度）の広範囲の眼底領域を撮影することができる。光学系８６は、スリットミラーおよび楕円鏡に代えて、複数のレンズ群を用いた構成でもよい。Ｘ方向走査装置８２及びＹ方向走査装置８４の各走査装置はＭＥＭＳミラーを用いて構成された二次元スキャナを用いてもよい。
【００１７】
光学系８６としてスリットミラーおよび楕円鏡を含むシステムを用いる場合には、国際出願ＰＣＴ／ＪＰ２０１４／０８４６１９や国際出願ＰＣＴ／ＪＰ２０１４／０８４６３０に記載された楕円鏡を用いたシステムを用いる構成でもよい。２０１４年１２月２６日に国際出願された国際出願ＰＣＴ／ＪＰ２０１４／０８４６１９（国際公開ＷＯ２０１６／１０３４８４）の開示及び２０１４年１２月２６日に国際出願された国際出願ＰＣＴ／ＪＰ２０１４／０８４６３０（国際公開ＷＯ２０１６／１０３４８９）の開示の各々は、その全体が参照により本明細書に取り込まれる。
【００１８】
なお、眼科装置１１０が水平面に設置された場合の水平方向を「Ｘ方向」、水平面に対する垂直方向を「Ｙ方向」とし、被検眼１２の前眼部の瞳孔の中心と眼球の中心とを結ぶ方向を「Ｚ方向」とする。従って、Ｘ方向、Ｙ方向、およびＺ方向は互いに垂直である。
【００１９】
カラー眼底画像は、Ｇ光及びＲ光で同時に被検眼１２の眼底が撮影されることにより、得られる。より詳細には、制御ユニット２０が、同時に発光するように光源４２、４４を制御し、被検眼１２の眼底に渡って、広角光学系８０によりＧ光及びＲ光が走査される。そして、被検眼１２の眼底から反射されたＧ光がＧ光検出素子７２により検出され、第２眼底画像（Ｇ色眼底画像）の画像データが眼科装置１１０のＣＰＵ２２により生成される。同様に、被検眼１２の眼底から反射されたＲ光がＲ光検出素子７４により検出され、第１眼底画像（Ｒ色眼底画像）の画像データが、眼科装置１１０のＣＰＵ２２により生成される。また、ＩＲ光が照射された場合は、被検眼１２の眼底から反射されたＩＲ光がＩＲ光検出素子７６により検出され、ＩＲ眼底画像の画像データが眼科装置１１０のＣＰＵ２２により生成される。
【００２０】
眼科装置１１０のＣＰＵ２２は、第１眼底画像（Ｒ色眼底画像）と第２眼底画像（Ｇ色眼底画像）とを所定の比率で混合し、カラー眼底画像として、ディスプレイ３２に表示する。なお、カラー眼底画像ではなく、第１眼底画像（Ｒ色眼底画像）、第２眼底画像（Ｇ色眼底画像）、あるいは、ＩＲ眼底画像を表示するようにしてもよい。
【００２１】
第１眼底画像（Ｒ色眼底画像）の画像データ、第２眼底画像（Ｇ色眼底画像）の画像データ、ＩＲ眼底画像の画像データは、通信ＩＦ１６６を介して眼科装置１１０から管理サーバ１４０へ送付される。各種眼底画像は脈絡膜血管画像の生成に利用される。
【００２２】
図１の眼軸長測定装置１２０は、被検眼１２の眼軸方向（Ｚ方向）の長さである眼軸長を測定する第１のモードと第２のモードとの２つのモードを有する。第１のモードは、図示しない光源からの光を被検眼１２に導光した後、眼底からの反射光と角膜からの反射光との干渉光を受光し、受光した干渉光を示す干渉信号に基づいて眼軸長を測定する。第２のモードは、図示しない超音波を用いて眼軸長を測定するモードである。眼軸長測定装置１２０は、第１のモード又は第２のモードにより測定された眼軸長を管理サーバ１４０に送信する。第１のモード及び第２のモードにより眼軸長を測定してもよく、この場合には、双方のモードで測定された眼軸長の平均を眼軸長として管理サーバ１４０に送信する。眼軸長は被検者のデータの一つとして管理サーバ１４０に患者情報として保存されるとともに、眼底画像解析にも利用される。
【００２３】
次に、図３を参照して、管理サーバ１４０の構成を説明する。図３に示すように、管理サーバ１４０は、制御ユニット１６０、及び表示／操作ユニット１７０を備えている。制御ユニット１６０は、ＣＰＵ１６２を含むコンピュータ、記憶装置であるメモリ１６４、及び通信インターフェース（Ｉ／Ｆ）１６６等を備えている。なお、メモリ１６４には、画像処理プログラムが記憶されている。表示／操作ユニット１７０は、画像を表示したり、各種指示を受け付けたりするグラフィックユーザインターフェースであり、ディスプレイ１７２及びタッチパネルなどの入力／指示デバイス１７４を備えている。
【００２４】
画像ビューワ１５０の構成は、管理サーバ１４０と同様であるので、その説明を省略する。
【００２５】
次に、図４を参照して、管理サーバ１４０のＣＰＵ１６２が画像処理プログラムを実行することで実現される各種機能について説明する。画像処理プログラムは、画像処理機能、表示制御機能、及び処理機能を備えている。ＣＰＵ１６２がこの各機能を有する画像処理プログラムを実行することで、ＣＰＵ１６２は、図４に示すように、画像処理部１８２、表示制御部１８４、及び処理部１８６として機能する。
【００２６】
次に、図５を用いて、管理サーバ１４０による画像処理を詳細に説明する。管理サーバ１４０のＣＰＵ１６２が画像処理プログラムを実行することで、図５のフローチャートに示された画像処理が実現される。
【００２７】
画像処理プログラムは、管理サーバ１４０が、眼科装置１１０で撮影された眼底画像の画像データに基づいて脈絡膜血管画像を生成した時に実行される。
脈絡膜血管画像は以下のようにして生成される。
まず、第１眼底画像（Ｒ色眼底画像）と第２眼底画像（Ｇ色眼底画像）とに含まれる情報を説明する。
眼の構造は、硝子体を、構造が異なる複数の層が覆うようになっている。複数の層には、硝子体側の最も内側から外側に、網膜、脈絡膜、強膜が含まれる。Ｒ光は、網膜を通過して脈絡膜まで到達する。よって、第１眼底画像（Ｒ色眼底画像）には、網膜に存在する血管（網膜血管）の情報と脈絡膜に存在する血管（脈絡膜血管）の情報とが含まれる。これに対し、Ｇ光は、網膜までしか到達しない。よって、第２眼底画像（Ｇ色眼底画像）には、網膜に存在する血管（網膜血管）の情報が含まれる。よって、第２眼底画像（Ｇ色眼底画像）から網膜血管を抽出し、第１眼底画像（Ｒ色眼底画像）から網膜血管を除去することにより脈絡膜血管画像を得ることができる。
【００２８】
次に、脈絡膜血管画像の生成方法について説明する。管理サーバ１４０の画像処理部１８２は、ブラックハットフィルタ処理を第２眼底画像（Ｇ色眼底画像）に施すことにより、第２眼底画像（Ｇ色眼底画像）から網膜血管を抽出する。次に、画像処理部１８２は、第１眼底画像（Ｒ色眼底画像）から、第２眼底画像（Ｇ色眼底画像）から抽出した網膜血管を用いてインペインティング処理により、網膜血管を除去する。つまり、第２眼底画像（Ｇ色眼底画像）から抽出された網膜血管の位置情報を用いて第１眼底画像（Ｒ色眼底画像）の網膜血管構造を周囲の画素と同じ値に塗りつぶす処理を行う。そして、画像処理部１８２は、網膜血管が除去された第１眼底画像（Ｒ色眼底画像）の画像データに対し、適応ヒストグラム均等化処理（ＣＬＡＨＥ、Ｃｏｎｔｒａｓｔ Ｌｉｍｉｔｅｄ Ａｄａｐｔｉｖｅ Ｈｉｓｔｏｇｒａｍ Ｅｑｕａｌｉｚａｔｉｏｎ）を施すことにより、第１眼底画像（Ｒ色眼底画像）において、脈絡膜血管を強調する。これにより、図７に示す脈絡膜血管画像が得られる。生成された脈絡膜血管画像はメモリ１６４に記憶される。
また、第１眼底画像（Ｒ色眼底画像）と第２眼底画像（Ｇ色眼底画像）から脈絡膜血管画像を生成しているが、次に、画像処理部１８２は、第１眼底画像（Ｒ色眼底画像）あるはＩＲ光で撮影されたＩＲ眼底画像を用いて脈絡膜血管画像を生成してもよい。脈絡膜眼底画像を生成する方法について、２０１８年３月２０日に出願された特願２０１８−０５２２４６の開示は、その全体が参照により、本明細書に取り込まれる。
【００２９】
画像処理プログラムがスタートすると、図５のステップ２０２で、処理部１８６は、眼底画像として、脈絡膜血管画像（図７参照）とＧ色眼底画像をメモリ１６４から読み出す。
【００３０】
ステップ２０４で、画像処理部１８２は、Ｇ色眼底画像から黄斑の位置を推定する。具体的には、画像処理部１８２は、黄斑はＧ色眼底画像において暗い領域であるので、上記読み出したＧ色眼底画像において画素値が最も小さい所定数の画素の領域を黄斑の位置として検出する。
【００３１】
ステップ２０６で、画像処理部１８２は、Ｇ色眼底画像から視神経乳頭の位置を検出する。具体的には、画像処理部１８２は、上記読み出したＧ色眼底画像に対して、予め定まる視神経乳頭の画像のパターンマッチングをすることにより、Ｇ色眼底画像において視神経乳頭を検出する。また、視神経乳頭はＧ色眼底画像において最も明るい領域であるので、上記読み出したＧ色眼底画像において画素値が最も大きい所定数の画素の領域を視神経乳頭の位置として検出するようにしてもよい。
ところで、脈絡膜血管画像は、上記のようにＲ色眼底画像及びＧ色眼底画像を処理することにより、作られる。従って、Ｇ眼底画像の座標系を脈絡膜血管画像の座標系に重ねると、Ｇ眼底画像の座標系の各位置は、脈絡膜血管画像の座標系の各位置と同じである。よって、Ｇ色眼底画像から検出された黄斑及び視神経乳頭の各々の位置に相当する脈絡膜血管画像上の各位置は、黄斑及び視神経乳頭の各々の位置である。
よって、ステップ２０４の処理では、Ｇ色眼底画像に代えて脈絡膜血管画像から黄斑の位置を検出するようにしてもよい。同様にステップ２０６の処理では、Ｇ色眼底画像に代えて脈絡膜眼底画像から視神経乳頭の位置を検出するようにしてもよい。
【００３２】
ステップ２０８で、画像処理部１８２は、脈絡膜血管画像において渦静脈（Ｖｏｒｔｅｘ  Ｖｅｉｎ（以下、「ＶＶ」という））位置を検出する。ここで、渦静脈ＶＶとは、脈絡膜に流れ込んだ血流の流出路であり、眼球の赤道部の後極寄りに４から６個存在する。
画像処理部１８２は、脈絡膜血管画像における各画素の血管走行方向を求める。具体的には、画像処理部１８２は、全ての画素に対して、下記の処理を繰り返す。即ち、画像処理部１８２は、画素を中心とした周囲の複数の画素で構成される領域（セル）を設定する。そして、セルの各画素における輝度の勾配方向（０度以上から１８０度未満の角度で示される。なお、０度は直線（水平線）の方向と定義する。）を、計算対象画素の周囲の画素の輝度値に基づいて計算する。この勾配方向の計算をセル内のすべての画素に対して行う。
【００３３】
次に、勾配方向が０度、２０度、４０度、６０度、８０度、１００度、１２０度、１４０度、１６０度の９つのビン（各ビンの幅が２０度）があるヒストグラムを作成するため、各ビンに対応する勾配方向のセル内の画素数をカウントする。ヒストグラムの１つのビンの幅は２０度に相当し、０度のビンには、０度以上１０度未満と１７０度以上１８０度未満の勾配方向を持つ、セル内の画素数（カウント値）が設定される。２０度のビンは、１０度以上３０度未満の勾配方向を持つ、セル内の画素数（カウント値）が設定される。同様に、４０度、６０度、８０度、１００度、１２０度、１４０度、１６０度のビンのカウント値も設定される。ヒストグラムのビンの数が９であるので、画素の血管走行方向は９種類の方向の何れかで定義される。なお、ビンの幅を狭くし、ビンの数を多くすることにより、血管走行方向の分解能を上げることができる。各ビンにおけるカウント値（ヒストグラムの縦軸）は規格化がなされ、解析点に対するヒストグラムが作成される。
【００３４】
次に、画像処理部１８２は、ヒストグラムから、解析点の血管走行方向を特定する。具体的には、最もカウント値の小さい角度（６０度であるとする）のビンを特定し、特定されたビンの勾配方向である６０度を画素の血管走行方向と特定する。なお、最もカウントが少なかった勾配方向が血管走行方向であるとなるのは、次の理由からである。血管走行方向には輝度勾配が小さく、一方、それ以外の方向には輝度勾配が大きい（例えば、血管と血管以外のものでは輝度の差が大きい）。したがって、各画素の輝度勾配のヒストグラムを作成すると、血管走行方向に対するビンのカウント値が少なくなる。同様にして、脈絡膜血管画像における各画素に対してヒストグラムを作成し、各画素の血管走行方向を算出する。算出された各画素の血管走行方向はメモリ１６４に記憶される。
【００３５】
そして、画像処理部１８２は、脈絡膜血管画像上に等間隔に、縦方向にＭ個、横方向にＮ個、合計Ｌ個の仮想の粒子の初期位置を設定する。例えば、Ｍ＝１０、Ｎ＝５０、であり、合計Ｌ＝５００個の初期位置を設定する。
【００３６】
さらに、画像処理部１８２は、最初の位置（Ｌ個の何れか）の血管走行方向を取得し、取得した血管走行方向に沿って所定距離だけ、仮想の粒子を移動させ、移動した位置において、再度、血管走行方向を取得し、取得した血管走行方向に沿って所定距離だけ、仮想の粒子を移動させる。このように血管走行方向に沿って所定距離移動させることを予め設定した移動回数、繰り返す。以上の処理を、Ｌ個の全ての位置において実行する。Ｌ個すべての仮想の粒子に対して設定した移動回数行った時点で、仮想の粒子が一定個数以上集まっている点をＶＶ位置として検出する。
そして、検出されたＶＶの個数、ＶＶ位置情報（脈絡膜血管画像におけるＶＶ位置を示す座標）がメモリ１６４に記憶される。
【００３７】
ステップ２１０で、画像処理部１８２は、変数ｎを１インクリメントして、変数ｎで識別されるＶＶ（１つ）を選択する。ｎの初期値はゼロである。
【００３８】
ステップ２１２で、画像処理部１８２は、それぞれのＶＶに対して距離に関する第１特徴量（ＶＶ距離）と角度に関する第２特徴量（ＶＶ角度）を算出する。第１特徴量はＶＶと眼底の特徴的な構造物との距離であり、黄斑とＶＶとの距離、あるいは、視神経乳頭とＶＶとの距離である。第２特徴量はＶＶと眼底の特徴的な第１構造物と第２構造物との三点で特定される角度であり、ＶＶ−黄斑―視神経乳頭がなす角度、あるいは、ＶＶ−黄斑―視神経乳頭がなす角度である。
【００３９】
ステップ２１４で、画像処理部１８２は、変数ｎが検出されたＶＶの総数Ｎに等しいか否かを判断することにより、全てのＶＶについて処理が終了したか否かを判断する。全てのＶＶについて処理が終了したと判断されなかった場合、画像処理はステップ２１０に戻って、変数ｎを１インクリメントして、上記処理（ステップ２１０から２１４）を繰り返す。
【００４０】
全てのＶＶについて処理が終了したと判断された場合には、図５のフローチャートの画像処理は終了する。
【００４１】
次に、ステップ２１２の、２種類のＶＶ特徴量である、第１特徴量（ＶＶ距離）と第２特徴量（ＶＶ角度）の算出処理を説明する。ステップ２１２の算出処理は、図６Ａに示すＶＶ距離算出処理と、図６Ｂに示すＶＶ角度算出処理とを含む。
【００４２】
まず、図６Ａを参照して、ＶＶ距離の算出処理を説明する。
ステップ２２１で、画像処理部１８２は、脈絡膜眼底画像における視神経乳頭ＯＮＨ、黄斑Ｍ、ＶＶ位置の各座標を取得する。
次に、ステップ２２３で、画像処理部１８２は、視神経乳頭ＯＮＨ、黄斑Ｍ、ＶＶ位置の各座標を図１０に示す仮想球面に投影する。図１０に示す仮想球面は、眼球の中心をＣ、半径をＲ（眼軸長を２Ｒとする）とした球面である。この球面に、ＶＶの位置をＶ、視神経乳頭ＯＮＨの位置をＯ、黄斑の位置をＭとして投影する。
この仮想球面を眼球モデルと考え、ステップ２２５で、画像処理部１８２は、球面上の２点間の大円距離をＶＶ距離として計算する。つまり、球の中心Ｏを通るように球を切ったときの切り口を大円と定義し、大円距離とは、球面上の距離計測対象の２地点（ＶＶ位置：Ｖと視神経乳頭位置：Ｏ、あるいは、ＶＶ位置：Ｖと黄斑：Ｍ）を結ぶ大円の弧の長さと定義する。ＶＶ位置：Ｖの仮想球面上での緯度経度を（緯度θ１，経度φ１），視神経乳頭位置：Ｏの緯度経度（緯度θ２，経度φ２）とすると、本ステップ２２３で、画像処理部１８２は、ＶＶ位置と視神経乳頭位置との間のＶＶ距離、すなわち大円距離ＯＶを、球面三角法の公式から、計算する。
【００４３】
【数１】
2019203310.tif 000003
本ステップ２２５で、画像処理部１８２は、ＶＶ距離を黄斑位置ＭとＶＶ位置Ｖとした場合も、ＶＶ位置と黄斑位置との間の距離、すなわち、大円距離ＭＶを同様に計算してもよい。
ステップ２２７で、画像処理部１８２は、算出されたＶＶ距離、即ち、ＶＶ位置と視神経乳頭位置との間のＶＶ距離（大円距離ＯＶ）及びＶＶ位置と黄斑位置との間の距離（大円距離ＭＶ）を、メモリ１６４に記憶する。
図６Ａに示すフローが終了すると、ＶＶ特徴量算出処理は、図６ＢのＶＶ角度算出処理に進む。
【００４４】
次に、ＶＶ角度の算出処理を説明する。
ＶＶ角度には、図８に示すように、黄斑Ｍの位置−視神経乳頭ＯＮＨの位置−ＶＶの位置がなす角度θと、視神経乳頭ＯＮＨの位置−黄斑Ｍの位置−ＶＶの位置がなす角度とがある。
【００４５】
黄斑Ｍの位置−視神経乳頭ＯＮＨの位置−ＶＶの位置がなす角度θの算出方法には、次の正角図法から算出する方法と、球面三角法から算出する方法とがある。
【００４６】
最初に、図６Ｂを参照して、角度θを、正角図法から算出する方法を説明する。
【００４７】
通常の内積から算出する方法では、算出された角度の正負の区別がつかず、上半球にあるＶＶ（図８の（ｘ３、ｙ３））なのか、下半球にあるＶＶ‘（（ｘ３、−ｙ３））なのかを区別できない。また逆正接関数を用いる方法では、正負の区別はつくが、θの算出方向を常に一定（例えば反時計回り）にしてしまうので、解剖学的特徴（鼻側・耳側）を基準にした場合、左右眼で上下半球の値が反転してしまう。そこで、本実施の形態では、左右眼調整符号ｆｓｉｇｎを用いて、算出した角度の正負を調整するようにしている。
【００４８】
図６Ｂのステップ２２２で、画像処理部１８２は、左右眼調整符号ｆｓｉｇｎを算出する。図８に示すように、黄斑Ｍの位置を（ｘ１、ｙ１）、視神経乳頭ＯＮＨの位置を（ｘ２、ｙ２）、ＶＶの位置を（ｘ３、ｙ３）とする。
【００４９】
左右眼調整符号ｆｓｉｇｎは、
ｆｓｉｇｎ＝＋１  （ｘ１＞ｘ２の場合）
ｆｓｉｇｎ＝−１  （ｘ１＜ｘ２の場合）
と設定される。これは、黄斑と視神経乳頭の位置から解剖学的に、ｘ１＞ｘ２となるのは左眼であり、ｘ１＜ｘ２となるのは右眼と判断できるからである。また、仮にｘ１＝ｘ２となる場合は、ｆｓｉｇｎ＝＋１とする。
【００５０】
ステップ２２４で、画像処理部１８２は、ｃｏｓθ及びｓｉｎθを、ベクトルの内積と外積の定義に基づいて、数式２と数式３を用いて算出する。ここで、黄斑Ｍの位置−視神経乳頭ＯＮＨの位置−ＶＶの位置がなす角度θはベクトルＯＭ（視神経乳頭位置Ｏと黄斑位置Ｍを結ぶベクトル）とベクトルＯＶ（視神経乳頭位置Ｏと渦静脈位置Ｖを結ぶベクトル）とがなす角である。
【００５１】
【数２】
2019203310.tif 000004
【００５２】
【数３】
2019203310.tif 000005
【００５３】
ステップ２２６で、画像処理部１８２は、４象限逆正接関数によるθを、次のように算出する。
【００５４】
【数４】
2019203310.tif 000006
【００５５】
４象限逆正接関数によって求められたθは、図９に示すように、ｙ／ｘの値だけでなく、４象限の各々のｘの符号も考慮されている。
【００５６】
ステップ２２８で、画像処理部１８２は、算出されたθの符号を、次のようにｆｓｉｇｎを用いて左右眼補正をする。ステップ２３０で、画像処理部１８２は、このように求められたθの値をＶＶ角度としてメモリ１６４に記憶する。同様にして、視神経乳頭ＯＮＨの位置−黄斑Ｍの位置−ＶＶの位置がなす角度も求めることが可能である。
【００５７】
【数５】
2019203310.tif 000007
【００５８】
次に、角度θを球面三角法から算出する方法を説明する。
【００５９】
図１０に示すように、黄斑の位置Ｍ、視神経乳頭ＯＮＨの位置Ｏ、ＶＶの位置Ｖは、眼球中心Ｃを中心とし、眼軸長を２Ｒとしたときの半径Ｒの球の表面に位置する。黄斑の位置Ｍ、視神経乳頭ＯＮＨの位置Ｏ、ＶＶの位置Ｖを頂点とする三角形ＯＭＶの頂角Ｏの角度をαとすると、
【００６０】
【数６】
2019203310.tif 000008
【００６１】
【数７】
2019203310.tif 000009
【００６２】
となり、α（ただし、αは［０，π］の範囲内）を算出できる。
【００６３】
αの値を、θ（開区間［−π，π］の範囲内）に変更するには、ｇｓｉｇｎ（黄斑Ｍと視神経乳頭ＯＮＨの位置関係，ＶＶの位置Ｖと黄斑Ｍの位置関係）＝｛１，−１｝を考慮し、θ＝α・ｇｓｉｇｎで算出する。このように求められたθの値をＶＶ角度としてメモリ１６４に記憶する。
画像処理プログラムには、図６Ｂに示した正角図法からＶＶ角度を算出するプログラムか、上記の球面三角法から算出するプログラムか、の何れか一方を備えている。
【００６４】
次に、脈絡膜血管解析モードの表示画面のデータについて説明する。管理サーバ１４０は、以下の脈絡膜血管解析モードの表示画面のデータを有する。
【００６５】
まず、上記のように、眼科装置１１０から管理サーバ１４０には、眼底画像（第１眼底画像（Ｒ色眼底画像）及び第２眼底画像（Ｇ色眼底画像））の画像データが送信され、管理サーバ１４０は、眼底画像（第１眼底画像（Ｒ色眼底画像）及び第２眼底画像（Ｇ色眼底画像））の画像データを有する。管理サーバ１４０は、脈絡膜血管画像（図７参照）の画像データ、ＶＶの位置、視神経乳頭ＯＮＨの位置、黄斑Ｍの位置、及びＶＶの特徴量を有する。上記のようにＶＶの特徴量は、視神経乳頭ＯＮＨの位置とＶＶの位置との距離、黄斑の位置とＶＶの位置との距離、黄斑Ｍの位置−視神経乳頭ＯＮＨの位置−ＶＶの位置がなす角度θ、及び視神経乳頭ＯＮＨの位置−黄斑Ｍの位置−ＶＶの位置がなす角度がある。
【００６６】
また、患者の眼底が撮影される際には、眼科装置１１０には、患者の個人情報が入力される。個人情報には、患者のＩＤ、氏名、年齢、及び視力等が含まれる。また、患者の眼底が撮影される際には、眼底が撮影される眼は、右眼なのか左眼を示す情報も入力される。更に、患者の眼底が撮影される際には、撮影日時も入力される。眼科装置１１０から管理サーバ１４０には、個人情報、右眼・左眼の情報、及び、撮影日時のデータが送信される。管理サーバ１４０は、個人情報、右眼・左眼の情報、及び、撮影日時のデータを有する。管理サーバ１４０は、眼軸長のデータを有する。
【００６７】
以上のように管理サーバ１４０は、以上の脈絡膜血管解析モードの表示画面のデータを有する。
ところで、画像ビューワ１５０が設けられた部屋にいる医者が、患者を診断する際に、脈絡膜血管の状態を知りたいと考える場合がある。この場合、医者は、画像ビューワ１５０を介して、管理サーバ１４０に、脈絡膜血管解析モードの表示画面のデータを送信する指示を送信する。当該指示を受信した管理サーバ１４０は、画像ビューワ１５０に、脈絡膜血管解析モードの表示画面のデータを送信する。脈絡膜血管解析モードの表示画面のデータを受信した画像ビューワ１５０は、脈絡膜血管解析モードの表示画面のデータに基づいて、図１１に示す脈絡膜血管解析モードの表示画面３００を、ディスプレイに表示する。
【００６８】
画像ビューワ１５０の後述する表示画面には、後述する画像を生成することを指示するためのアイコンやボタンが表示されている。眼科医がアイコン等をクリックすると、画像ビューワ１５０から画像管理サーバ１４０に、クリックされたアイコン等に対応する指示信号が送信される。画像ビューワ１５０からの指示信号を受信した管理サーバ１４０は、指示信号に対応する画像を生成し、生成した画像の画像データを画像ビューワ１５０に送信する。画像管理サーバ１４０から画像データを受信した画像ビューワ１５０は、受信した画像データに基づいて画像をディスプレイに表示する。管理サーバ１４０での表示画面の生成処理は、ＣＰＵ１６２で動作する表示画面生成プログラムによって行われる。
管理サーバ１４０は、本開示の技術の「画像処理装置」の一例である。
【００６９】
ここで、図１１に示す脈絡膜血管解析モードの表示画面３００を説明する。図１１に示すように、脈絡膜血管解析モードの表示画面３００は、患者の個人情報を表示する個人情報表示欄３０２、画像表示欄３２０、及び脈絡膜解析ツール表示欄３３０を有する。
【００７０】
個人情報表示欄３０２は、患者ＩＤ表示欄３０４、患者氏名表示欄３０６、年齢表示欄３０８、眼軸長表示欄３１０、視力表示欄３１２、及び患者選択アイコン３１４を有する。患者ＩＤ表示欄３０４、患者氏名表示欄３０６、年齢表示欄３０８、眼軸長表示欄３１０、及び視力表示欄３１２に、各情報を表示する。なお、患者選択アイコン３１４がクリックされると、患者一覧を画像ビューワ１５０のディスプレイ１７２に表示し、解析する患者をユーザ（眼科医など）に選択させる。
【００７１】
画像表示欄３２０は、撮影日付表示欄３２２Ｎ１、右眼情報表示欄３２４Ｒ、左眼情報表示欄３２４Ｌ、ＲＧ画像表示欄３２６、脈絡膜血管画像表示欄３２８、及び情報表示欄３４２を有する。なお、ＲＧ画像は、第１眼底画像（Ｒ色眼底画像）と第２眼底画像（Ｇ色眼底画像）とを、各画素値の大きさを所定の割合（例えば、１：１）で合成することにより得られる画像である。
【００７２】
脈絡膜解析ツール表示欄３３０は、画像ビューワ１５０に対して処理を指示する複数の脈絡膜解析ツール、例えば、渦静脈位置解析アイコン３３２、対称性アイコン３３４、血管径アイコン３３６、渦静脈・黄斑／乳頭アイコン３３８、及び脈絡膜解析レポートアイコン３４０を備える。渦静脈位置解析アイコン３３２は、渦静脈位置を特定することを指示する。対称性アイコン３３４は、渦静脈の対称性を解析することを指示する。血管径アイコン３３６は、脈絡血管の径を解析するツールを実行することを指示する。渦静脈・黄斑／乳頭アイコン３３８は、渦静脈、黄斑、及び視神経乳頭の間の位置等を解析することを指示する。脈絡膜解析レポートアイコン３４０は、脈絡膜解析レポートを表示することを指示する。
【００７３】
図１１に示す例は、患者ＩＤ：１２３４５６により識別される患者の右眼の眼底（３２４Ｒが点灯）が、撮影日が２０１８年３月１０日、２０１７年１２月１０日、２０１７年９月１０に撮影された場合のＲＧ画像及び脈絡膜画像が表示可能である。なお、撮影日付表示欄３２２Ｎ１がクリックされて、２０１８年３月１０日に撮影されて得られたＲＧ画像及び脈絡膜画像が表示されている。更に、画像表示欄３２０には、経過観察グラフアイコン３４６、散布図表示アイコン３４８が表示される。
【００７４】
図１１に示す表示画面３００において、渦静脈・黄斑／乳頭アイコン３３８がクリックされると、図１２に示すように、渦静脈、黄斑、及び視神経乳頭の間の位置等が表示される。図１２に示す例では、ＶＶが２か所検出されており、情報表示欄３４２に、「渦静脈が２か所検出されました」というメッセージが表示される。ＲＧ画像表示欄３２６のＲＧ画像及び脈絡膜血管画像表示欄３２８の脈絡膜血管画像に、視神経乳頭、黄斑、及びＶＶの各位置が重畳される。ＲＧ画像表示欄３２６のＲＧ画像及び脈絡膜血管画像表示欄３２８の脈絡膜血管画像に、視神経乳頭ＯＮＨの位置とＶＶ１、ＶＶ２の位置との距離（ＶＶ１距離＝１１．１ｍｍ、ＶＶ２距離＝１５．４ｍｍ）が重畳される。ＲＧ画像表示欄３２６のＲＧ画像及び脈絡膜血管画像表示欄３２８の脈絡膜血管画像に、黄斑Ｍの位置−視神経乳頭ＯＮＨの位置−ＶＶ１、ＶＶ２の位置がなす角度（ＶＶ１角度＝６０度、ＶＶ２角度＝−６２度）が重畳される。
【００７５】
図１２の表示画面３００において、経過観察グラフアイコン３４６がクリックされると、図１３に示す経過観察グラフ３５０が表示される。図１３に示す例では、情報表示欄３４２に、「渦静脈１をグラフ化しました」というメッセージが表示される。経過観察グラフ３５０には、渦静脈１（ＶＶ１）における各撮影日（２０１８年３月１０日、２０１７年１２月１０日、２０１７年９月１０）のＶＶ１距離、ＶＶ１角度の経過観察グラフが表示される。
【００７６】
図１２に表示画面３００において、散布図表示アイコン３４８がクリックされると、図１４に示す散布図３５２Ａが表示される。散布図３５２Ａには、上下方向の軸、耳側−鼻側の軸を基準にした位置関係に従って、ＶＶ位置が表示される。散布図は、図１４に示す散布図３５２Ａに限定されず、図１５に示す、眼底画像の中心を中心とし、当該中心から眼底の右側に向かった水平方向の線を基準にした角度を基準にした位置関係に従って、ＶＶ位置が表示される散布図３５２Ｂを表示してもよい。なお、図１４及び図１５における脈絡膜血管画像表示欄３２８の表示内容には変更はない。
【００７７】
以上説明したように本実施の形態では、渦静脈位置と黄斑及び視神経乳頭との間の位置関係に関する特徴量（ＶＶの定量値）を算出し、ＶＶの特徴量を、眼底画像（ＲＧ画像や脈絡膜血管画像）にＶＶ特徴量（ＶＶ角度とＶＶ距離）を重畳表示している。
本実施の形態では、ＶＶ特徴量（ＶＶ角度とＶＶ距離）を表示することができる。眼底の特徴的な構造である黄斑や視神経乳頭の位置とＶＶ位置との関係を距離と角度の数値で表示することにより、眼科医による眼底の診断を支援することができる。
している。
【００７８】
次に、本開示の技術の種々の変形例を説明する。
＜第１の変形例＞
上記実施の形態では、視神経乳頭ＯＮＨの位置とＶＶの位置との距離及び角度を求めて眼底画像に重畳しているが、本開示の技術はこれに限定されず、視神経乳頭ＯＮＨの位置とＶＶの位置との距離あるいは角度のどちらか一方を眼底画像に重畳してもよい。黄斑Ｍの位置とＶＶの位置でも同様である。
【００７９】
＜第２の変形例＞
上記実施の形態では、視神経乳頭ＯＮＨの位置とＶＶの位置との距離は、球面上の距離であるが、本開示の技術はこれに限定されず、視神経乳頭ＯＮＨの位置とＶＶの位置との直線距離でもよい。なお、第１の変形例でも、黄斑Ｍの位置とＶＶの位置との距離も直線距離でもよい。
【００８０】
＜第３の変形例＞
上記実施の形態では、管理サーバ１４０が、予め図５に示す画像処理プログラムを実行しているが、本開示の技術はこれに限定されない。例えば、次のようにしてもよい。図１１に示す渦静脈・黄斑／乳頭アイコン３３８がクリックされた場合に、画像ビューワ１５０が管理サーバ１４０に命令を送信する。これに応じて管理サーバ１４０が、図５の画像処理プログラムを実行して、画像ビューワ１５０が図１２の表示画面を表示する。
【００８１】
＜第４の変形例＞
上記実施の形態では、眼科装置１１０により内部光照射角が２００度程度の眼底画像を取得する例を説明した。本開示の技術はこれに限定されず、内部照射角で１００度以下の眼科装置で撮影された眼底画像でもよいし、眼底画像を複数合成したモンタージュ画像でも本開示の技術を適用してもよい。
＜第５の変形例＞
上記実施の形態では、ＳＬＯ撮影ユニットを備えた眼科装置１１０により眼底画像を撮影しているが、脈絡膜血管を撮影できる眼底カメラによる眼底画像でもよいし、ＯＣＴアンジオグラフィーにより得られた画像でも本開示の技術を適用してもよい。
【００８２】
＜第６の変形例＞
上記実施の形態では、管理サーバ１４０が画像処理プログラムを実行する。本開示の技術はこれに限定されない。例えば、眼科装置１１０又は画像ビューワ１５０が画像処理プログラムを実行するようにしてもよい。眼科装置１１０が画像処理プログラムを実行する場合には、画像処理プログラムはメモリ２４に記憶されている。また、画像ビューワ１５０が画像処理プログラムを実行する場合には、画像処理プログラムは、画像ビューワ１５０のメモリ１６４に記憶されている。
【００８３】
＜第７の変形例＞
上記実施の形態では、眼科装置１１０、眼軸長測定装置１２０、管理サーバ１４０、及び画像ビューワ１５０を備えた眼科システム１００を例として説明したが、本開示の技術はこれに限定されない。例えば、第１の例として、眼軸長測定装置１２０を省略し、眼科装置１１０が、眼軸長測定装置１２０の機能を更に有してもよい。また、第２の例として、眼科装置１１０が、管理サーバ１４０及び画像ビューワ１５０の少なくとも一方の機能を更に有してもよい。例えば、眼科装置１１０が管理サーバ１４０の機能を有する場合、管理サーバ１４０を省略することができる。この場合、画像処理プログラムは、眼科装置１１０又は画像ビューワ１５０が実行する。また、眼科装置１１０が画像ビューワ１５０の機能を有する場合、画像ビューワ１５０を省略することができる。第３の例として、管理サーバ１４０を省略し、画像ビューワ１５０が管理サーバ１４０の機能を実行するようにしてもよい。
【００８４】
＜第８の変形例＞
上記実施の形態では、第１眼底画像としてＲ光で撮影されたＲ色眼底画像を用いているが、ＩＲ光で撮影されたＩＲ眼底画像を用いてもよい。つまり、Ｒ光やＩＲ光を用いるので、眼球の硝子体を覆い且つ硝子体側の最も内側から外側に位置する構造が異なる網膜及び脈絡膜を含む複数の層の内の当該脈絡膜まで届く光を用いる。
【００８５】
＜第９の変形例＞
上記実施の形態では、眼底画像を、Ｇ光及びＲ光で同時に被検眼１２の眼底を撮影することにより、得ている。本開示の技術はこれに限定されない。例えば、Ｇ光とＲ光とで時間的にずらして被検眼１２の眼底を撮影してもよい。この場合、第１眼底画像（Ｒ色眼底画像）と第２眼底画像（Ｇ色眼底画像）との位置合わせを行っておく。
【００８６】
＜その他の変形例＞
上記実施の形態で説明したデータ処理はあくまでも一例である。従って、主旨を逸脱しない範囲内において不要なステップを削除したり、新たなステップを追加したり、処理順序を入れ替えたりしてもよいことは言うまでもない。
また、上記実施の形態では、コンピュータを利用したソフトウェア構成によりデータ処理が実現される場合を例示したが、本開示の技術はこれに限定されるものではない。例えば、コンピュータを利用したソフトウェア構成に代えて、ＦＰＧＡ（Ｆｉｅｌｄ-Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ  Ｇａｔｅ  Ａｒｒａｙ）又はＡＳＩＣ（Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ  Ｓｐｅｃｉｆｉｃ  Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ  Ｃｉｒｃｕｉｔ）等のハードウェア構成のみによって、データ処理が実行されるようにしてもよい。データ処理のうちの一部の処理がソフトウェア構成により実行され、残りの処理がハードウェア構成によって実行されるようにしてもよい。
【図１】
2019203310.tif 000010
【図２】
2019203310.tif 000011
【図３】
2019203310.tif 000012
【図４】
2019203310.tif 000013
【図５】
2019203310.tif 000014
【図６Ａ】
2019203310.tif 000015
【図６Ｂ】
2019203310.tif 000016
【図７】
2019203310.tif 000017
【図８】
2019203310.tif 000018
【図９】
2019203310.tif 000019
【図１０】
2019203310.tif 000020
【図１１】
2019203310.tif 000021
【図１２】
2019203310.tif 000022
【図１３】
2019203310.tif 000023
【図１４】
2019203310.tif 000024
【図１５】
2019203310.tif 000025
【国際調査報告】
2019203310.tif 000026
2019203310.tif 000027
2019203310.tif 000028
2019203310.tif 000029