(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
異なる時点で撮影された同一被写体の２枚の画像データのマッチングを行う画像処理装置であって、
第１の画像データ内の所定位置に、大きさの異なる複数の関心領域を設定する第１の設定手段と、
前記複数の関心領域のそれぞれについて領域内に含まれる情報量を計算する計算手段と、
計算されたそれぞれの関心領域内に含まれる情報量と該情報量の平均増加率で推定される情報量との差分値の大きさが最大となる大きさの関心領域を前記複数の関心領域から選択する選択手段と、
第２の画像データ内に、前記選択手段によって選択された前記関心領域に対応する該関心領域よりも大きい探索領域を設定する第２の設定手段と、
前記探索領域と前記関心領域とのマッチングを行って前記第１及び第２の画像データ間の対応点を決定するマッチング手段と
を備えることを特徴とする画像処理装置。
【請求項２】
前記第１及び第２の画像データの間にグローバルマッチング処理が施されてい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】
前記計算手段により計算される前記情報量は、前記関心領域内の画素値のばらつき度合い又は乱雑さを表す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４】
前記計算手段により計算される前記情報量は、前記関心領域内の画素値の分散値を含む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５】
前記計算手段により計算される前記情報量は、前記関心領域内の画素値間の差分値を用いて計算され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】
画像処理の機能を有する画像用装置であって、
請求項１乃至５のいずれか１項に記載の画像処理装置の各手段を備えることを特徴とする画像用装置。
【請求項７】
複数の機器が通信可能に接続されており、画像処理の機能を有する画像用システムであって、
請求項１乃至５のいずれか１項に記載の画像処理装置の各手段を備えることを特徴とする画像用システム。
【請求項８】
異なる時点で撮影された同一被写体の２枚の画像データのマッチングを行う画像処理方法であって、
第１の画像データ内の所定位置に、大きさの異なる複数の関心領域を設定する第１の設定工程と、
前記複数の関心領域のそれぞれについて領域内に含まれる情報量を計算する計算工程と、
計算されたそれぞれの関心領域内に含まれる情報量と該情報量の平均増加率で推定される情報量との差分値の大きさが最大となる大きさの関心領域を前記複数の関心領域から選択する選択工程と、
第２の画像データ内に、前記選択工程によって選択された前記関心領域に対応する該関心領域よりも大きい探索領域を設定する第２の設定工程と、
前記探索領域内と前記関心領域とのマッチングを行って前記第１及び第２の画像データ間の対応点を決定するマッチング工程と
を含むことを特徴とする画像処理方法。
【請求項９】
コンピュータを所定の手段として機能させるためのプログラムであって、前記手段は、請求項１乃至５のいずれか１項に記載の画像処理装置の各手段を含むことを特徴とするプログラム。
【請求項１０】
請求項９に記載のプログラムを格納することを特徴とするコンピュータ可読記憶媒体。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、異なる時点の撮影により得られた所定の被写体の第１及び第２の画像のうちの一方の画像に関心領域を設定し、他方の画像に探索領域を設定して、両画像間の対応点を決定する画像処理装置及び画像処理方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】
経時差分ＣＡＤ（コンピュータ支援診断：Computer Aided Diagnosis）技術は、現在画像と過去画像との差分画像を算出することによって、２つの画像に共通の正常構造を取り除き、病巣の変化分だけの画像成分を抽出することができる。そのため、経時差分ＣＡＤ技術は、臨床上、病変特に肋骨や血管などの正常構造に隠された病巣の早期検出、病変見逃しの防止、読影業務の迅速化が期待できる。さらに、被検者への説明もわかりやすくなるとして、極めて良好な評価が得られている。現在、経時差分ＣＡＤ技術に基づく差分情報は、セカンドオピニオンとして医師等に提供されており、早い時期における商品ベースでの利用が熱望されている。
【０００３】
上述した経時差分ＣＡＤ技術では、現在及び過去画像の正確な位置合わせ（若しくは両画像間の対応点を決定すること）が、正確な差分画像を生成して、病変の定量的な測定を行うために重要である。従来技術では、この位置合わせを行うために、まず、現在及び過去画像を一旦ぼかした後に縮小する。そして、縮小画像を用いて画像全体の大まかな位置合わせが行われている。この位置合わせは、一般に、グローバルマッチングと呼ばれている。
【０００４】
次に、過去又は現在画像の一方の画像について、第１の関心領域（以下、「テンプレートＲＯＩ（Region Of Interest）」と称す。）と呼ばれる画像領域が設定される。また、他方の画像について、テンプレートＲＯＩ領域と対応する画像領域を一定の範囲内でサーチする。この一定の範囲は、第２の関心領域（以下、「サーチＲＯＩ」と称す。）と呼ばれる。そして、サーチＲＯＩ内でテンプレートＲＯＩと最もマッチングした画像領域を検出し、両領域の中心距離を算出して位置合わせの結果とする。このような方法は、例えば、米国特許第6,067,373号等に記載されている。
【０００５】
上述した従来技術におけるテンプレートＲＯＩのサイズは、画像領域によらず、いずれの位置でも固定の大きさ、例えば、３２画素×３２画素とすることが開示されている。
【０００６】
また、対応するサーチＲＯＩは、グローバルマッチング結果に基づく対応点を中心とする、テンプレートＲＯＩより大きい固定サイズの画像領域として設定され、テンプレートＲＯＩとのマッチングに利用される。尚、胸部Ｘ線画像の経時差分ＣＡＤ技術におけるグローバルマッチングの一手法においては、現在画像と過去画像の胸郭を検出し、両方の画像をぼかして縮小する。そして、縮小した画像の胸郭領域に基づいて相互相関を算出し、グローバルシフト量を計算する。
【０００７】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、前述したテンプレートＲＯＩを用いたマッチングによる位置合わせ方法においては、テンプレートＲＯＩのサイズがマッチングの精度を左右する。例えば、テンプレートＲＯＩのサイズが小さすぎると、マッチングの正確さが低下してしまう。すなわち、画像内背景又は腹部領域のような濃度が一般に低くなる領域において、テンプレートＲＯＩのサイズが小さい場合、当該ＲＯＩ内のテクスチャが乏しくなるため、良いマッチング結果が得られない。また、肺部領域において、テンプレートＲＯＩに一本の肋骨しか含まれないような場合、上下の類似した肋骨部分にマッチングしてしまうことが有り得る。
【０００８】
一方、テンプレートＲＯＩのサイズが大きすぎる場合、マッチング処理に要する時間が長くなり、全体の処理スピードが遅くなる等の大きな影響を与えてしまう。また、テンプレートＲＯＩのサイズが大きすぎる場合、ＲＯＩ全体に対するマッチング結果が、ＲＯＩ中心部でのマッチング結果と同じではなくなってしまう。例えば、ＲＯＩ中心点が肺部内にある場合、ＲＯＩサイズが大きくなると、マッチング結果が主に肋骨、肺部エッジ又は心臓の大きさ等に左右されて、精密な結果が得られないという問題がある。
【０００９】
そこで、ＲＯＩのサイズをそれらの中間的なサイズ、例えば、３２画素×３２画素に固定してマッチングを行うことによって、肺部領域内に関しては、ある程度の精度を得ることができる。しかし、それでも腹部や胸郭周辺の領域において特徴的なパターンが存在しない場合、マッチングの精度が大きく低下し、画像全体の位置合わせ精度に影響を及ぼすことがあった。
【００１０】
さらに、画像周辺部において、ＲＯＩサイズの半分以下の幅の画像周辺領域は、従来技術ではマッチングすることができない領域として扱われていた。すなわち、テンプレートＲＯＩの中心点が画像周辺部にある場合、上述したような場合はＲＯＩを設定することができないので、マッチングを行うことができなくなってしまう。ＲＯＩサイズが大きくなるほど、このマッチング不可能な領域が増加する。また、逆に、ＲＯＩサイズが小さい場合は、上述したような他の領域と同じように、誤ってマッチングする場合が増えてしまう。
【００１１】
本発明は、このような事情を考慮してなされたものであり、位置合わせの精度及び速度の観点で適切な関心領域を設定することができる画像処理装置及び画像処理方法を提供することを目的とする。
【００１２】
【課題を解決するための手段】
上記課題を解決するために、本発明は、異なる時点で撮影された同一被写体の２枚の画像データのマッチングを行う画像処理装置であって、第１の画像データ内の所定位置に、大きさの異なる複数の関心領域を設定する第１の設定手段と、前記複数の関心領域のそれぞれについて領域内に含まれる情報量を計算する計算手段と、計算されたそれぞれの関心領域内に含まれる情報量と該情報量の平均増加率で推定される情報量との差分値の大きさが最大となる大きさの関心領域を前記複数の関心領域から選択する選択手段と、第２の画像データ内に、前記選択手段によって選択された前記関心領域に対応する該関心領域よりも大きい探索領域を設定する第２の設定手段と、前記探索領域と前記関心領域とのマッチングを行って前記第１及び第２の画像データ間の対応点を決定するマッチング手段とを備えることを特徴とする。
【００１６】
さらにまた、本発明に係る画像処理装置は、前記第１及び第２の画像データの間にグローバルマッチング処理が施されていることを特徴とする。
【００２０】
さらにまた、本発明に係る画像処理装置は、前記計算手段により計算される前記情報量が、前記関心領域内の画素値のばらつき度合い又は乱雑さを表すことを特徴とする。
【００２１】
さらにまた、本発明に係る画像処理装置は、前記計算手段により計算される前記情報量が、前記関心領域内の画素値の分散値を含むことを特徴とする。
【００２２】
さらにまた、本発明に係る画像処理装置は、前記計算手段により計算される前記情報量が、前記関心領域内の画素値間の差分値を用いて計算されることを特徴とする。
【００２４】
さらにまた、本発明は、画像処理の機能を有する画像用装置であって、上記画像処理装置の各手段を備えることを特徴とする。
【００２５】
さらにまた、本発明は、複数の機器が通信可能に接続されており、画像処理の機能を有する画像用システムであって、上記画像処理装置の各手段を備えることを特徴とする。
【００２６】
【発明の実施の形態】
＜第１の実施形態＞
図１は、本発明の一実施形態による高い精度でマッチングを行うための画像処理装置の全体構成を示すブロック図である。また、図２は、図１に示される画像処理装置の動作手順を説明するためのフローチャートである。図１において、画像入力部１は、不図示の画像蓄積部から、異なる時点で撮影された同一被検者の２枚のディジタル画像を読み出して、グローバルマッチング部２に出力するための装置である。すなわち、異なる時点で撮影された同一被写体の２枚の画像が画像入力部１から本画像処理装置に対して入力される（ステップＳ１）。尚、本実施形態において読み出されるディジタル画像は、人の胸部Ｘ線画像であるとする。
【００２７】
次に、入力された１対の画像を、グローバルマッチング部２において、ぼかし（平滑化）た後に縮小する。そして、グローバルマッチング部２は当該縮小画像を用いて、一対の画像間の全体的なの大まかな位置合わせ（グローバル変形）を行い、全体ずれ(グローバル移動量)を求める（ステップＳ２）。
【００２８】
次に、領域分離部３では、特徴点を求めた一方の画像の領域を、画像周辺部（周辺領域）と画像中央部（中央領域）とに分離する（ステップＳ３）。本実施形態では、図３に示すように、画像周辺部は画像の境界から内部へ所定画素（例えば、画像全体６７２画素×６７２画素または１６８画素×１６８画素に対して１６画素とする）までの範囲の領域とする。図３は、本実施形態による画像処理装置で分離される画像周辺部と画像中央部とを説明するための図である。
【００２９】
さらに、分離された画像周辺部と画像中央部のそれぞれの領域ごとに、テンプレートＲＯＩ設定部４において関心領域（テンプレートＲＯＩ）の設定が行われる（ステップＳ４）。ここで、分離されたそれぞれの領域についての関心領域の設定手順について説明する。図４は、本実施形態による画像処理装置によって画像周辺部に設定される関心領域を説明するための図である。また、図５は、本実施形態において画像周辺部に関心領域を設定する処理手順を説明するためのフローチャートである。
【００３０】
まず、画像の周辺領域のある点について、当該点を中心点として、図４（ａ）に示すように、初期サイズが３２画素×３２画素のテンプレートＲＯＩが設定される（ステップＳ６１）。次に、図４（ｂ） に示すように、当該テンプレートＲＯＩにおいて、画像境界を越える部分がトリミングされる（ステップＳ６２）。そして、図４（ｃ）に示すように、残った残差領域について、その中心点を当初設定されたテンプレートＲＯＩの中心点に合わせるように、ステップＳ６２でトリミングしたＲＯＩの反対部分についてトリミングされる（ステップＳ６３）。上述したような手順に従って、画像周辺部におけるテンプレートＲＯＩが設定される。
【００３１】
次に、画像中央部におけるテンプレートＲＯＩの設定手順について説明する。画像中央部におけるテンプレートＲＯＩの設定は、画像周辺部でのテンプレートＲＯＩの算出と異なり、ＲＯＩ内の分散値を用いて行う。図６は、画像中央部における所定のテンプレート内について求めた分散値を説明するための図である。また、図７は、本実施形態において画像中央部に関心領域を設定する処理手順を説明するためのフローチャートである。
【００３２】
図６に示すように、本実施形態においては、４０画素×４０画素から１５画素×１５画素までのサイズのＲＯＩ内の領域について、それぞれのサイズでの分散値を計算する（ステップＳ８１）。図６（ａ）〜（ｄ）では、４種類の領域についてそれぞれ典型的なＲＯＩサイズと分散との関係を示す。また、図６において、直線は、４０画素×４０画素〜１５画素×１５画素までのＲＯＩ内の分散の平均増加率を示す。
【００３３】
図６（ａ）は、腹部におけるＲＯＩについての画素値の分散値を示しており、ＲＯＩサイズが大きくなるほど（図において左側になるほど）分散の増加が大きくなる。また、図７（ｂ）は、心臓部におけるＲＯＩについての分散を示しており、分散値の増加率はＲＯＩが小さい場合及び大きい場合ともに小さく、中間付近の場合大きい。
【００３４】
また、図６（ｃ）は、胸郭の周辺部又は肺部中央部におけるＲＯＩについての分散値を示しており、ＲＯＩサイズが大きくなるほど分散の増加が小さくなる。さらに、図６（ｄ）は肺部周辺部におけるＲＯＩについての分散値を示しており、分散値の増加率はＲＯＩが小さい場合及び大きい場合ともに大きく、中間付近の場合小さい。
【００３５】
前述したように、テンプレートＲＯＩ設定における課題は、誤ってマッチングしない範囲で、中心点周囲の特徴を表す最小のサイズを探すことである。そこで、ＲＯＩ内の分散値が大きくなるほどＲＯＩに含まれる情報が多いと考えられるので、できる限り小さいサイズであって、かつ、分散値が大きいＲＯＩを探すようにする。
【００３６】
図８は、４０画素×４０画素〜１５画素×１５画素までのテンプレートＲＯＩの中から最適なテンプレートＲＯＩを選択するための手順について説明するための図である。図８（ａ）は、４０画素×４０画素〜１５画素×１５画素までの当初のＲＯＩのサイズとＲＯＩ内の分散値との関係を示す図である。図８（ａ）に示すように、４０画素×４０画素〜１５画素×１５画素の範囲において、分散値のダイナミックレンジの１０分の１を閾値とし、各端の分散値との差が当該閾値を越える直前のＲＯＩサイズまで、ＲＯＩを設定するサイズから除く（ステップＳ８２）。これによって、分散値がほとんど増加しない範囲を除去する。両端を取り除いた範囲を、図８（ｂ）に示すようにｍ×ｍ〜ｎ×ｎとする。
【００３７】
次に、ｍ×ｍ〜ｎ×ｎの範囲で分散の平均増加率を求める（ステップＳ８３）。図８（ｃ）に示すように、各サイズにおいて分散値と平均増加率で推定した本サイズの分散値との差分を計算する（ステップＳ８４）。そして、これらの差分の最大値に対応するサイズをテンプレートＲＯＩのサイズとする（ステップＳ８５）。
【００３８】
一方、対応点を求めた他方のＸ線画像に対して、サーチＲＯＩ設定部５において、グローバルマッチングの結果とテンプレートＲＯＩ設定の結果とを利用してサーチＲＯＩ設定が行われる（ステップＳ５）。すなわち、グローバルマッチング部２で得られた肺部全体のずれ（グローバル移動量）をテンプレートＲＯＩ中心点座標に加えて、サーチＲＯＩの中心点とする。そして、上述した手順で求めたテンプレートＲＯＩの縦横サイズに、さらに所定値を加えてサーチ範囲（サーチＲＯＩ）を決定する。但し、サーチＲＯＩは、画像境界を越えてもトリミングをしない。
【００３９】
次に、ステップＳ２においてグローバル変形した一方の画像と、他方の画像とを用いて、マッチング部６において、テンプレートＲＯＩとサーチＲＯＩのマッチングを行って、中心点のシフト量を算出する（ステップＳ６）。尚、マッチング度は、相互相関の他、差の二乗和、差の絶対値の和等を用いることができる。
【００４０】
尚、画像周辺部におけるＲＯＩのマッチングでは、対応するサーチＲＯＩは画像境界を越える部分はトリミングしないが、テンプレートＲＯＩに対応するサーチＲＯＩ内の画像領域は、画像境界を越える部分をトリミングするようにする。また、残された残差領域が半分以上ある場合は、残差領域と対応するテンプレートＲＯＩのマッチング度を計算するようにする。
【００４１】
すなわち、本発明に係る画像処理方法は、異なる時点の撮影により得られた所定の被写体の第１及び第２の画像のうちの一方の画像に関心領域を設定し、他方の画像に関心領域に対応する関心領域より大きな探索領域を設定して、第１及び第２の画像の間の対応点を決定する。そして、一方の画像に、一方の画像の各領域に応じた大きさで関心領域を設定する関心領域設定工程を含むことを特徴とする。
【００４２】
また、本発明に係る画像処理方法は、異なる時点の撮影により得られた所定の被写体の第１及び第２の画像のうちの一方の画像に関心領域を設定し、他方の画像に関心領域に対応する関心領域より大きな探索領域を設定して、第１及び第２の画像の間の対応点を決定する。そして、一方の画像内の所定の位置において、複数の異なる大きさの領域を計算領域として設定し、計算領域毎の特徴量を計算する特徴量計算工程と、特徴量計算工程において計算された各特徴量に基づいて、関心領域の大きさを決定する決定工程とを含むことを特徴とする。
【００４３】
さらに、本発明に係る画像処理方法は、異なる時点の撮影により得られた所定の被写体の第１及び第２の画像のうちの一方の画像に関心領域を設定し、他方の画像に関心領域に対応する関心領域より大きな探索領域を設定して、第１及び第２の画像の間の対応点を決定する。そして、一方の画像を中央領域と周辺領域とに分割する領域分割工程と、一方の画像に所定の大きさで関心領域を設定する関心領域設定工程と、設定工程において周辺領域に設定された関心領域のうち、少なくとも一方の画像に含まれない部分をトリミングすることにより、関心領域を変更する関心領域変更工程とを含むことを特徴とする。
【００４４】
さらにまた、本発明に係る画像処理方法は、異なる時点の撮影により得られた所定の被写体の第１及び第２の画像のうちの一方の画像に関心領域を設定し、他方の画像に関心領域に対応する関心領域より大きな探索領域を設定して、第１及び第２の画像の間の対応点を決定する。そして、一方の画像を中央領域と周辺領域とに分割する領域分割工程と、中央領域及び周辺領域に関心領域を設定する関心領域設定工程とを含み、関心領域設定工程において設定される関心領域が前記一方の画像に含まれるように、領域分割工程における分割及び関心領域設定工程における設定が行われることを特徴とする。
【００４５】
＜第２の実施形態＞
上述した実施形態以外に、ＲＯＩ内に含まれる情報量として、以下のような代替形態がある。
（１）ＲＯＩ内の各画素に対し図９に示す差分オペレータを用いて差分値ｄiを算出し、ＲＯＩ内に含まれる情報量として、
【００４６】
【数１】
0003747183.tif 000002
を算出し、当該情報量に基づいてテンプレートＲＯＩのサイズを設定（決定）するようにしてもよい。図９は、第２の実施形態における画素の相対位置に対する差分オペレータとの一例を示す図である。
（２）ＲＯＩ内の画素に対して、１次元または２次元ＤＰＣＭを行い、差分値ｄiのエントロピ
【００４７】
【数２】
0003747183.tif 000003
をＲＯＩ内に含まれる情報量とし、当該情報量に基づいてテンプレートＲＯＩのサイズを設定するようにしてもよい。ここで、Ｐｄiは差分値ｄiの出現確率である。
【００４８】
いずれの情報量（特徴量）もＲＯＩ内のアクティビティを示すため、情報量の算出処理以外は第１の実施形態と同様の処理を行うことにより、第１実施形態と同様の効果を得ることができる。
【００４９】
従って、Ｘ線画像領域毎にテンプレートＲＯＩ及びサーチＲＯＩの設定を行って、マッチングの精度、特に、画像周辺部のマッチング精度を向上することができる。
【００５０】
尚、本発明は、複数の機器（例えば、ホストコンピュータ、インタフェース機器、リーダ、プリンタ等）から構成されるシステムに適用しても、一つの機器からなる装置（例えば、複写機、ファクシミリ装置等）に適用してもよい。
【００５１】
また、本発明の目的は、前述した実施形態の機能を実現するソフトウェアのプログラムコードを記録した記録媒体（または記憶媒体）を、システムあるいは装置に供給し、そのシステムあるいは装置のコンピュータ（またはＣＰＵやＭＰＵ）が記録媒体に格納されたプログラムコードを読み出し実行することによっても、達成されることは言うまでもない。この場合、記録媒体から読み出されたプログラムコード自体が前述した実施形態の機能を実現することになり、そのプログラムコードを記録した記録媒体は本発明を構成することになる。また、コンピュータが読み出したプログラムコードを実行することにより、前述した実施形態の機能が実現されるだけでなく、そのプログラムコードの指示に基づき、コンピュータ上で稼働しているオペレーティングシステム（ＯＳ）などが実際の処理の一部または全部を行い、その処理によって前述した実施形態の機能が実現される場合も含まれることは言うまでもない。
【００５２】
さらに、記録媒体から読み出されたプログラムコードが、コンピュータに挿入された機能拡張カードやコンピュータに接続された機能拡張ユニットに備わるメモリに書込まれた後、そのプログラムコードの指示に基づき、その機能拡張カードや機能拡張ユニットに備わるＣＰＵなどが実際の処理の一部または全部を行い、その処理によって前述した実施形態の機能が実現される場合も含まれることは言うまでもない。
【００５３】
本発明を上記記録媒体に適用する場合、その記録媒体には、先に説明したフローチャートに対応するプログラムコードが格納されることになる。
【００５４】
【発明の効果】
以上述べたように、本発明によれば、位置合わせの精度及び速度の観点で適切な関心領域を設定することのできる画像処理装置及び画像処理方法を提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の一実施形態による高い精度でマッチングを行うための画像処理装置の全体構成を示すブロック図である。
【図２】図１に示される画像処理装置の動作手順を説明するためのフローチャートである。
【図３】本実施形態による画像処理装置で分離される画像周辺部と画像中央部とを説明するための図である。
【図４】本実施形態による画像処理装置によって画像周辺部に設定される関心領域を説明するための図である。
【図５】本実施形態において画像周辺部に関心領域を設定する処理手順を説明するためのフローチャートである。
【図６】画像中央部における所定のテンプレート内について求めた分散値を説明するための図である。
【図７】本実施形態において画像中央部に関心領域を設定する処理手順を説明するためのフローチャートである。
【図８】４０画素×４０画素〜１５画素×１５画素までのテンプレートＲＯＩの中から最適なテンプレートＲＯＩを選択するための手順について説明するための図である。
【図９】第２の実施形態における画素の相対位置と差分オペレータとの一例を示す図である。
【符号の説明】
１  画像入力部
２  グローバルマッチング部
３  領域分離部
４  テンプレートＲＯＩ設定部
５  サーチＲＯＩ設定部
６  マッチング部
【図１】
0003747183.tif 000004
【図２】
0003747183.tif 000005
【図３】
0003747183.tif 000006
【図４】
0003747183.tif 000007
【図５】
0003747183.tif 000008
【図６】
0003747183.tif 000009
【図７】
0003747183.tif 000010
【図８】
0003747183.tif 000011
【図９】
0003747183.tif 000012